Python中的Tensor Streaming：优化跨内存边界的大规模数据访问模式 大家好，今天我们来深入探讨一个在处理大规模数据时至关重要的技术：Tensor Streaming。尤其是在数据规模超越单机内存限制，需要跨内存边界（例如硬盘、网络存储等）进行数据访问时，高效的Tensor Streaming策略显得尤为重要。 1. 引言：为什么要关注Tensor Streaming？ 在深度学习、科学计算等领域，我们经常需要处理海量数据。这些数据可能无法一次性加载到内存中，因此我们需要一种机制，能够像流水线一样，按需加载、处理和卸载数据，这就是Tensor Streaming的核心思想。 传统的加载整个数据集到内存再进行处理的方式，对于大规模数据集是不可行的。不仅会受到内存容量的限制，还会导致程序运行缓慢，甚至崩溃。 Tensor Streaming 通过将数据分割成小块（chunks），逐个加载和处理这些小块，极大地降低了内存需求，提高了程序的运行效率。 2. Tensor Streaming 的基本概念 Tensor Streaming 的核心在于将数据分割成小的、可管理的部分， …
PHP gRPC流式传输（Streaming）应用：实现实时数据推送与长连接通信
PHP gRPC 流式传输应用：实现实时数据推送与长连接通信 大家好，今天我们要深入探讨如何使用 PHP 和 gRPC 构建流式传输应用，实现实时数据推送和长连接通信。gRPC，作为一种高性能、开源的通用 RPC 框架，特别适合构建需要频繁通信和实时更新的应用。我们将从 gRPC 的流式传输类型入手，逐步讲解如何在 PHP 中实现这些类型，并通过实例演示如何构建一个简单的实时数据推送系统。 1. gRPC 流式传输类型 gRPC 定义了四种基本的调用方式，其中三种涉及流式传输： 一元 RPC (Unary RPC): 客户端发送一个请求，服务器返回一个响应。这是最常见的 RPC 模式，不涉及流式传输。 服务器端流式 RPC (Server Streaming RPC): 客户端发送一个请求，服务器返回一个数据流，客户端持续接收直到流结束。 客户端流式 RPC (Client Streaming RPC): 客户端发送一个数据流到服务器，服务器在接收完所有数据后返回一个响应。 双向流式 RPC (Bidirectional Streaming RPC): 客户端和服务器都可以发送数据流到 …
人机交互的延迟优化：利用流式语音（Streaming Audio）实现全双工实时对话
人机交互的延迟优化：利用流式语音（Streaming Audio）实现全双工实时对话 大家好，今天我们来深入探讨一个在人机交互领域至关重要的话题：如何利用流式语音技术优化延迟，实现全双工的实时对话。在许多应用场景中，例如在线客服、远程协作、游戏语音等，低延迟的语音交互体验直接影响用户满意度。我们将从传统语音交互的瓶颈入手，逐步过渡到流式语音的优势，并结合代码示例，详细讲解如何在实际项目中实现全双工的实时对话。 1. 传统语音交互的瓶颈 传统的语音交互通常采用“录音-上传-处理-返回结果”的模式。这种模式存在以下几个明显的瓶颈： 延迟高： 整个过程需要等待用户说完完整的一句话，然后将整个音频文件上传到服务器进行处理。服务器处理完毕后，再将结果返回给用户。这个过程涉及多次网络传输和服务器处理，延迟较高。 资源消耗大： 需要上传完整的音频文件，占用较大的网络带宽和服务器资源。 用户体验差： 用户必须等待较长时间才能得到反馈，对话不流畅，体验不佳。 为了更清晰地理解延迟的构成，我们可以将整个过程分解为几个阶段： 阶段 描述 可能的延迟来源 录音 用户对着麦克风说话，客户端录制音频。 麦克风硬件 …
Speculative Streaming：在流式传输中利用Draft Model并行生成并验证多个Token
Speculative Streaming：在流式传输中利用Draft Model并行生成并验证多个Token 大家好，今天我们要讨论一个令人兴奋的话题：Speculative Streaming。它旨在通过并行生成和验证多个token，来提升流式传输场景下大型语言模型（LLM）的推理速度。这个技术的核心思想是利用一个较小的、速度更快的“Draft Model”（也称为“提案模型”或“辅助模型”）来并行生成多个候选token，然后使用更大的、更准确的“Verification Model”（验证模型，通常就是我们想要使用的LLM）来验证这些候选token，从而在保证生成质量的前提下加速推理过程。 1. 背景：流式传输的挑战与机遇 在深入Speculative Streaming之前，我们首先需要了解流式传输（Streaming）的背景以及它带来的挑战。流式传输指的是模型在生成token时，可以立即将已生成的token输出，而不需要等待整个序列生成完毕。这种方式对于实时应用，例如对话机器人、实时翻译、代码补全等，至关重要。 然而，流式传输也面临着一些挑战： 延迟问题： 传统的自回归生成方 …
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OpenJDK JFR Streaming API实时事件订阅告警：RecordingStream与jfr tool
OpenJDK JFR Streaming API实时事件订阅告警：RecordingStream与jfr tool 大家好，今天我们来深入探讨OpenJDK Flight Recorder (JFR) 的Streaming API，以及如何利用它实现实时事件订阅告警。我们将对比RecordingStream和传统的jfr tool方式，并展示如何构建一个实时监控系统，并结合实际代码示例，逐步讲解实现过程。 JFR 简介 OpenJDK Flight Recorder (JFR) 是一个低开销的分析和诊断工具，内置于HotSpot JVM中。它可以记录JVM运行时的各种事件，如CPU使用率、内存分配、垃圾回收、锁竞争等。这些数据可以帮助我们分析应用程序的性能瓶颈，诊断问题，并进行优化。 JFR有两种使用方式： 基于文件的录制 (File-based Recording): 将事件数据写入磁盘文件（.jfr），然后使用jfr tool或者Java Mission Control (JMC) 等工具进行分析。 流式录制 (Streaming Recording): 通过JFR Stream …
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MyBatis的ResultHandler：实现流式查询（Streaming Query）的内存优化
MyBatis ResultHandler：流式查询的内存优化之道 大家好，今天我们来深入探讨 MyBatis 中的 ResultHandler 接口，以及如何利用它实现流式查询，从而优化大型数据集查询时的内存占用。在处理海量数据时，一次性加载所有数据到内存中往往会导致 OutOfMemoryError。而流式查询允许我们逐行处理数据，无需一次性加载整个结果集，这对于内存资源有限的系统来说至关重要。 1. 什么是 ResultHandler？ ResultHandler 是 MyBatis 提供的接口，用于处理查询结果的每一行数据。它允许我们在 MyBatis 完成 SQL 查询后，逐行接收查询结果，并对每一行数据进行自定义处理。这与默认的将整个结果集加载到 List 中的方式截然不同。 ResultHandler 接口的定义非常简单： public interface ResultHandler<T> { void handleResult(ResultContext<? extends T> resultContext); } 其中： T 是结果集中每一行数 …
MyBatis的ResultHandler：实现流式查询（Streaming Query）的内存优化
MyBatis ResultHandler：流式查询的内存优化之道 各位好，今天我们来聊聊 MyBatis 中一个非常重要的特性：ResultHandler。 准确地说，是利用 ResultHandler 实现流式查询，从而优化内存使用，解决大数据量查询时可能遇到的内存溢出问题。 1. 为什么要流式查询？内存溢出的威胁 在传统的数据库查询中，MyBatis 会一次性将所有结果集加载到内存中，然后映射成 Java 对象列表返回给调用方。这种方式对于小数据量来说自然没有问题，简单高效。但是，当查询结果集非常庞大，例如几百万甚至几千万行数据时，问题就来了。 试想一下，如果一条记录映射成 Java 对象后占用 1KB 内存，那么 100 万条记录就需要 1GB 内存。如果你的 JVM 分配的堆内存不足以容纳这些数据，就会抛出臭名昭著的 OutOfMemoryError 异常，导致程序崩溃。 这就是内存溢出的威胁。为了避免这种问题，我们需要一种能够逐条处理结果集，而不是一次性加载所有数据的机制。这就是流式查询的意义所在。 2. ResultHandler：逐行处理结果的利器 MyBatis 提供 …
MyBatis的ResultHandler：实现流式查询（Streaming Query）的内存优化
MyBatis ResultHandler：流式查询的内存优化之道 大家好，今天我们来聊聊MyBatis中一个非常有用的特性：ResultHandler，以及如何利用它来实现流式查询，从而优化内存使用。尤其是在处理大量数据时，这种优化显得尤为重要。 1. 为什么需要流式查询？ 在传统的数据库查询中，MyBatis通常会将查询结果一次性加载到内存中。这对于小规模的数据集来说没有问题，但当数据量非常庞大时，一次性加载会导致内存溢出（OutOfMemoryError），甚至拖垮整个应用。想象一下，你要从一个包含几百万行数据的表中查询数据，如果一次性将所有数据加载到内存，那将消耗大量的资源，效率也极其低下。 流式查询则提供了一种更优雅的解决方案。它允许我们逐行处理查询结果，而不是一次性加载所有数据。这样，内存中始终只保留当前正在处理的数据行，从而大大降低了内存消耗。 2. ResultHandler：流式查询的核心 MyBatis的ResultHandler接口正是实现流式查询的关键。它允许我们自定义如何处理查询结果的每一行。我们可以将ResultHandler传递给MyBatis的查询方法， …
gRPC 流式 RPC (Streaming RPC) 在 gRPC-Web 中如何实现？如何对其进行流量分析？
各位朋友们，晚上好！我是你们的老朋友，今天咱们来聊聊一个挺有意思的话题：gRPC 流式 RPC 在 gRPC-Web 中的实现以及流量分析。保证让大家听得懂，学得会，还能拿出去吹吹牛皮！ 开场白：gRPC-Web 的“流”言蜚语 话说，gRPC 这玩意儿，效率高，协议紧凑，简直是微服务的标配。但是，浏览器可不认这套“二进制”的规矩，它就喜欢 HTTP/1.1，外加 JSON。于是乎，gRPC-Web 应运而生，它就像一个翻译官，把 gRPC 的协议翻译成浏览器能懂的 HTTP/1.1 + Protobuf。 但是，问题来了，gRPC 有流式 RPC，这可是它的一个重要特性，可以让服务器源源不断地推送数据，或者客户端源源不断地上传数据。在 gRPC-Web 里，这“流”怎么玩？别急，咱们一步步来。 第一幕：gRPC 流式 RPC 的三种姿势 首先，咱们得搞清楚 gRPC 流式 RPC 有哪几种类型。简单来说，有三种： 服务器端流式 RPC (Server Streaming RPC)：客户端发一个请求，服务器像瀑布一样，哗啦啦地返回一堆数据。 客户端流式 RPC (Client Stre …
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JS `Streaming SSR`：渐进式渲染与更快的首屏内容
各位观众老爷，大家好！我是你们的老朋友，今天咱来聊聊一个听起来高端大气上档次，实际上原理简单易懂的东西——JS Streaming SSR，也就是流式SSR。 什么？你说你已经听说过SSR了？那敢情好，省的我从头开始科普了。不过，普通的SSR和Streaming SSR，那可不是一回事儿。就好比都是吃饭，一个是大锅饭，一个自助餐，想吃啥拿啥，效率杠杠的！ 传统的SSR的痛点 先来回顾一下传统的SSR。简单来说，就是服务器把整个页面都渲染好，然后一股脑儿地发给浏览器。 问题一：TTFB（Time To First Byte）太长。服务器得吭哧吭哧地把所有数据都准备好，然后才能开始发送，这段时间用户只能干瞪眼。 问题二：阻塞渲染。浏览器收到完整的HTML后才能开始解析，然后才能渲染页面，用户体验大打折扣。 想象一下，你点了个外卖，商家非得把所有菜都炒好，装盒，打包，再送到你手里，等你饿得前胸贴后背了，才能吃上一口热乎饭。 Streaming SSR：化整为零，逐段发送 Streaming SSR的核心思想就是：化整为零，逐段发送。服务器不再等待整个页面渲染完成，而是将页面分成多个小块，渲染 …