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DM 中 relay log 性能优化实践丨TiDB 工具分享

前言 Relay log 类似 binary log,是指一组包含数据库变更事件的文件,加上相关的 index 和 mata 文件,具体细节参考官方文档。在 DM 中针对某个上游开启 relay log 后,相比不开启,有如下优势: 不开启 relay log 时,每个 subtask 都会连接上游数据库拉取 binlog 数据,会对上游数据库造成较大压力,而开启后,只需创建一个连接拉取 binlog 数据到本地,各个 subtask 可读取本地的 relay log 数据。 上游数据库对 binlog 一般会有一个失效时间,或者会主动 purge binlog,以清理空间。在不开启 relay log 时,如果 DM 同步进度较为落后,一旦 binlog 被清理,会导致同步失败,只能重新进行全量迁移;开启 relay log 后,binlog 数据会被实时拉取并写入到本地,与当前同步进度无关,可有效避免前面的问题。 但在 DM 版本 <= v2.0.7 中,开启 relay log 后有如下问题: 数据同步延迟相比不开启 relay log 有明显上升,下面的表格是一个单 ta...

静默活体检测能力,有效规避用户实名认证环节风险

静默式活体检测,是华为HMS Core机器学习服务所属的人脸活体检测能力,即无需用户配合做出张嘴、扭头、眨眼等动作,便可实时捕捉人脸,快速判断是否为活体,用户使用过程便捷,综合体验感较佳。 技术原理 静默活体检测能力使用RGB摄像头,通过屏幕拍摄出现的摩尔纹、纸质照片反光等一些细节信息进行甄别摄像头前的检测物是真实人脸,还是人脸翻拍图片、人脸翻拍屏幕、人脸面具等假脸攻击。同时,静默活体检测能力的活体数据覆盖光照、脸部饰品、性别、发型、面具材质等场景,对人脸存在的宏观环境进行分析,排除明显不可能存在人脸的场景。 静默活体检测能力的模型设计采用轻量化卷积模块,同时将模型的线性计算通过重参数化思想在推理阶段转成单个卷积或全连接模块。模型部署采用Mindspore-lite推理框架,对算子进行裁剪,实现极致的包大小,更利于开发者集成应用。 应用场景 活体检测技术通常应用在人脸对比技术之前,比如在人脸识别手机解锁时,首先需要通过活体检测技术判别机器前出现的人脸是真脸还是假脸,然后再对比当前人脸与系统已录入人脸是否是同一人,这样可以防止当事人不在场的情况下,有人假冒当事人解锁手机,造成个人信息泄露...

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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