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反射内存节点卡的内容和注意事项

发布时间:

2021/09/15 00:00

假设节点的内存是随时间更新的向量,最直接的方法是将其直接用作节点嵌入。然而,在实践中,由于陈旧性问题的存在,这并不是一个好主意:假设仅当节点参与交互时才更新内存,则节点的长时间不互动会导致其内存过期。举个例子,假设一个用户有几个月没有使用Twitter。当用户回到Twitter时,他们可能已经在此期间发展出了新的兴趣,因此,对他们过去活动的内存就不再相关了。因此,我们需要一种更好的方法来计算嵌入。

虽然内存包含关于一个节点过去所有交互作用的信息,但图嵌入模块只能访问时间邻域的样本(出于计算原因),因此可能无法访问对手头任务至关重要的信息。

时间图对一批训练数据进行的计算。一方面,嵌入由嵌入模块使用时间图和节点的内存(1)生成嵌入。然后使用嵌入预测批量交互作用并计算损失(2,3)。另一方面,这些相同的交互用于更新内存(4,5)。

图嵌入模块通过在目标节点的时间邻域上执行聚合来计算目标节点的嵌入。在上图中,当计算节点1在某个时刻t大于t₂、t₃和t₄,但小于t₅时的嵌入时,时间邻域将近包含时刻t之前出现的边。因此,节点5的边不参与计算,因为它在将来发生。相反,嵌入模块将邻近2、3、4的特征(v)和内存(s)以及边上的特征聚合起来,以计算节点1的表示。在我们的实验中,性能的图嵌入模块是图注意力模块,它可以根据邻居的记忆、特征和交互时间来判断哪些邻居是最重要的。

内存。内存存储所有节点的状态,作为节点过去交互的压缩表示。它类似于RNN的隐状态。但是,在这里,对于每个节点i,都有单独的状态向量sᵢ(t)。当一个新节点出现时,我们添加一个相应的状态,初始化为零向量。此外外,由于每个节点的内存只是一个状态向量(而非参数),因此,当模型接受新的交互时,也可以在测试时进行更新。

全节点是是拥有完整区块链账本的节点,全节点需要占用内存同步所有的区块链数据,能够独立校验区块链上的所有交易并实时更新数据,主要负责区块链的交易的广播和验证。

集群里所有节点保存的都是全量数据,浪费内存空间,没有真正实现分布式存储。数据量过大时,主从同步严重影响master的性能。

嵌入。一种解决方案是查看邻近节点。为了解决陈旧性问题,嵌入模块通过在节点的时空邻居上执行图聚合来计算节点的时间嵌入。即使一个节点已处于非活动状态一段时间,它的一些邻居也可能处于活动状态,通过聚合它们的内存,时间图可以为该节点计算一个嵌入。在我们的示例中,即使用户不上Twitter,但他们的朋友仍然是活跃的,所以,当他们回来的时候,朋友最近的活动可能比用户自己的历史记录更相关。

如果SQL中的表缺失了统计信息,如查询所涉及的记录数,所涉及的各列的大小等,则无法准确预估该SQL的内存消耗,导致准入控制模块出现误判,生产环境中常会出现因executor节点可用内存不足导致查询排队的情况,但其实此时内存是够的,这里有多方面的原因,比如该查询SQL所需内存预估值过大,或已经在执行的查询的配额过大等。相反的,如果预估所需内存过小,则可能导致查询在执行过程中因为executor节点无法分配所需内存而导致SQL执行失败。

首先想到的应该是保持主从节点内存一致,但是因为主机内存使用率比较高暂时没法扩容,因为想到的是从节点可能什么原因阻塞,所以和业务方沟通是重启下2从节点缓解下,重启后从节点内存释放,降到发生问题前的水平,如上图,后面主机空出了内存资源,所以优先把内存调整一致。

压缩列表:是Redis为了节约内存自己设计的一种数据存储结构,他有点类似数组,通过一片连续的内存空间来存储数据,他与数组不同的是,数组需要每个元素的大小相同,而压缩链表中每个节点会记录上个节点的长度,所以每个元素大小可以不同,解约内存;

类似Redis这种组件,数据从写入主节点到同步至从节点中的过程需要经历→主节点内存→→从节点内存这几个阶段,整个过程会耗费一定的时间。而在Kafka中,主从同步会比Redis更加耗时,它需要经历→主节点内存→主节点磁盘→→从节点内存→从节点磁盘这几个阶段。对延时敏感的应用而言,主写从读的功能并不太适用。

问题发现能力强:可以通过内存节点关系分析内存泄漏导致的OOM问题;可以统计内存区的内存占用情况;适用多语言;上手复杂,需要梳理内存节点引用关系;

当使用内存映射存储引擎时,Druid依赖于操作系统将段分页入内存或分页出内存。考虑到段只能在它们被加载到内存中时进行扫描,内存映射存储引擎允许最近的段保留在内存中,而从不被查询的段则被换出。使用内存映射存储引擎的主要缺点是,当查询需要分页到内存中的段比给定节点的容量更多时。在这种情况下,查询性能将受到内存中分页段的开销的影响。

线上Redis集群出现内存使用率超过95%的灾难告警,但是该集群是有190个节点的集群触发异常内存告警的只有3个节点。所以查看集群对应信息以及监控指标发现如下有用信息:

不支持多语言,只限于oc语言;不具备通过内存节点关系分析内存泄漏问题,只能找出堆积的对象;不具备分析多个内存区的能力;Hook方式影响方法缓存;

数据分区:数据分区(或称数据分片)是集群最核心的功能。集群将数据分散到多个节点,一方面突破了Redis单机内存大小的限制,存储容量大大增加;另一方面每个主节点都可以对外提供读服务和写服务,大大提高了集群的响应能力。高可用:集群支持主从和主节点的自动故障转移(与哨兵类似),当任一节点发生故障时,集群仍然可以对外提供服务。

系统主页提供集群状态的监控和查看:集群cpu使用率,内存使用率,硬盘使用率,吞吐,集群节点开关机和忙闲状态,集群队列状态,集群作业状态等。

节点详情视图,节点详细列出了节点的静态配置信息(cpu,内存,硬盘,节点名等);节点详情显示节点各个监控指标的历史趋势图;节点详细列出了节点上正在运行的作业列表;节点详细列出了节点的当前报警记录(提供软件截图)。

实时节点在内存中为所有传入的事件维护一个索引缓冲区。这些索引在接收事件时递增填充,索引也可以直接查询。对于存在于这个基于JVM堆的缓冲区中的事件查询,Druid的行为就像行存储一样。为了避免堆溢出问题,实时节点定期或在达到某个行限制后将其内存中的索引持久化到磁盘。这个持久化过程将存储在内存缓冲区中的数据转换为第4节中描述的面向列的存储格式。每个持久索引都是不可变的,实时节点将持久索引加载到堆外内存中,以便仍然可以查询它们。这个过程在[33]中有详细描述,如图2所示。

通过内存节点遍历与已注册的Class比较统计实例个数,该方案的优点是可以监控整个的OC对象实例个数,面对直播业务场景需不需监控整个的对象,目前看暂时用不到,需求出发点是监控直播场景且满足一定条件。比如:直播观播一段时间后内存的大幅波动,场景比较聚焦。另一个考虑是如果当前内存比较大,遍历zone会比较耗时,如果不挂起线程会有潜在的崩溃问题、以及数据不准问题。

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