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稳,从数据库连接池 testOnBorrow 看架构设计 | 京东云技术团队

本文从 Commons DBCP testOnBorrow 的作用机制着手,管中窥豹,从一点去分析数据库连接池获取的过程以及架构分层设计。 以下内容会按照每层的作用,贯穿分析整个调用流程。 1️⃣框架层 commons-pool The indication of whether objects will bevalidated before being borrowedfrom the pool. If the object fails to validate, it will be dropped from the pool, and we will attempt to borrow another. testOnBorrow 不是 dbcp 定义的,是commons-pool 定义的。commons-pool 详细的定义了资源池使用的一套规范和运行流程。 /** * Borrow an object from the pool. get object from 资源池 * @see org.apache.commons.pool2.impl.GenericObjectPoo...

【SIGMOD 2023】深度学习弹性数据流水线系统GoldMiner,大幅提升任务和集群效率

第一板块:开篇 近日,阿里云机器学习平台PAI和北京大学杨智老师团队合作的论文《GoldMiner: Elastic Scaling of Training Data Pre-Processing Pipelines for Deep Learning》被数据库领域顶会SIGMOD 2023接收。 GoldMiner观察到深度学习任务中的数据预处理流水线具有无状态的特点,具有内在的资源弹性。基于此,GoldMiner将数据预处理流水线和模型训练部分分离执行,通过自动计算图分析来识别无状态的数据预处理计算,并对其实现高效的并行加速和弹性伸缩,从而缓解数据预处理瓶颈,提升训练性能。通过与集群调度器的协同设计,GoldMiner进一步发挥了数据预处理计算的资源弹性,大幅提升集群调度效率。实验显示GoldMiner可提升训练性能达12.1倍,提升GPU集群利用率达2.5倍。 第二板块:背景 近年来,随着GPU加速器的不断进化,以及各类软件优化技术的层出不穷,深度学习训练的计算效率正不断被提升到新的层次。但与此同时,深度学习本质上仍是一种多阶段、多资源的任务类型:不仅需要在GPU上进行大量的训练...

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