官方博客-第34页-阿里云开发者社区

  • 2024-05-15
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    PolarDB-X用15M内存跑1G的TPCH

    在数据时代,过多耗内存的大查询都有可能压垮整个集群,所以其内存管理模块在整个系统中扮演着非常重要的角色。而PolarDB-X 作为一款分布式数据库,其面对的数据可能从TB到GB字节不等,同时又要支持TP和AP Workload,要是在计算过程中内存使用不当,不仅会造成TP和AP相互影响,严重拖慢响应时间,甚至会出现内存雪崩、OOM问题,导致数据库服务不可用。CPU和MEMORY相对于网络带宽比较昂贵,所以PolarDB-X 代价模型中,一般不会将涉及到大量数据又比较耗内存的计算下推到存储DN,DN层一般不会有比较耗内存的计算。这样还有一个好处,当查询性能低的时候,无状态的CN节点做弹性扩容代价相对于DN也低。鉴于此,所以本文主要对PolarDB-X计算层的内存管理进行分析,这有助于大家有PolarDB-X有更深入的理解。

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  • 2024-07-09
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    阿里云百炼应用实践系列-基于LlamaIndex的文档问答助手

    本文以阿里云百炼官方文档问答助手为例,介绍如何基于阿里云百炼平台打造基于LlamaIndex的RAG文档问答产品。我们基于阿里云百炼平台的底座能力,以官方帮助文档为指定知识库,搭建了问答服务,支持钉钉、Web访问。介绍了相关技术方案和主要代码,供开发者参考。

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    Redis Proxy RT上升后连接倾斜

    本文细致地描述了关于Redis Proxy RT上升后连接倾斜问题的排查过程和根本原因,最后给出了优化方案。

  • 2024-07-22
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    超越流水线,企业研发规范落地新思路

    一文详解研发规范的目标、常见误区、选型方法与常见最佳实践。

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    7倍性能提升|阿里云AnalyticDB Spark向量化能力解析

    AnalyticDB Spark如何通过向量化引擎提升性能?

  • 2024-08-20
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    AI 网关零代码解决 AI 幻觉问题

    本文主要介绍了 AI Agent 的背景,概念,探讨了 AI Agent 网关插件的使用方法,效果以及实现原理。

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  • 2024-09-02
    1632

    基于阿里云函数计算(FC)x 云原生 API 网关构建生产级别 LLM Chat 应用方案最佳实践

    本文带大家了解一下如何使用阿里云Serverless计算产品函数计算构建生产级别的LLM Chat应用。该最佳实践会指导大家基于开源WebChat组件LobeChat和阿里云函数计算(FC)构建企业生产级别LLM Chat应用。实现同一个WebChat中既可以支持自定义的Agent,也支持基于Ollama部署的开源模型场景。

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  • 2024-09-03
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    MySQL 8.0:filesort 性能退化的问题分析

    用户将 RDS MySQL 实例从 5.6 升级到 8.0 后,发现相同 SQL 的执行时间增长了十几倍。本文就该问题逐步展开排查,并最终定位根因。

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  • 2024-09-11
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    二级缓存架构极致提升系统性能

    本文详细阐述了如何通过二级缓存架构设计提升高并发下的系统性能。

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