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- 线程负载均衡调度算法 内容精选 换一换
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根据时序数据的特点,做好时序数据处理需具备以下几个关键点: 高写入性能,每天处理万亿级时间点写入; 极低成本,具有针对时序数据的专用压缩算法; 高查询性能,能够支撑多节点多线程并行查询,具备向量化查询引擎,同时,高效支持聚合、卷积等时序数据查询模式; 海量时间线,最大可支持亿级时间线; 边云结合来自:百科一个任务就表示一个线程,任务之间可以进行切换和通信。LiteOS的任务管理模块提供任务创建、删除、延时、挂起和恢复、更改任务优先级、锁定任务调度和解锁任务调度、根据任务控制块查询任务 ID、根据 ID 查询任务控制块信息等功能。 因为LiteOS内核是抢占式调度内核,所以高优先级来自:百科
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行,并行地完成大规模的数据处理工作,实现对数据处理的快速响应。 2. 查询高性能,万亿数据秒级响应 GaussDB (DWS)后台通过算子多线程并行执行、向量化计算引擎实现指令在寄存器并行执行,以及LLVM动态编译减少查询时冗余的条件逻辑判断,助力数据查询性能提升。 GaussDB来自:百科