Kyuubi项目中周期性GC机制的优化实践
在分布式SQL查询引擎Kyuubi的最新版本中,开发团队针对JVM垃圾回收机制进行了一项重要优化。这项改进源于实际生产环境中发现的一个性能问题:周期性强制GC在某些场景下反而会导致系统性能下降。
Kyuubi原本设计了一个周期性调用System.gc()的功能,目的是主动回收弱引用对象,防止内存泄漏。这个机制通过kyuubi.server.periodicGC.interval参数控制执行间隔,默认情况下会定期触发。然而在实际运行中发现,当系统内存压力不大时,强制GC不仅无法回收有效内存,反而会引发不必要的"Stop-the-World"暂停,严重影响查询性能。
技术团队经过深入分析后,决定增加一个灵活的配置选项。当用户将kyuubi.server.periodicGC.interval参数设置为0时,系统将完全禁用周期性GC功能。这种设计既保留了原有功能的价值(在确实需要主动GC的场景下仍可使用),又避免了不必要的性能损耗。
从实现角度看,这个优化涉及Kyuubi服务端的核心调度模块。开发者在GC调度器中增加了配置检查逻辑,当检测到间隔时间为0时,直接跳过后续的GC操作。这种轻量级的判断几乎不会引入额外开销,却能显著提升系统在特定场景下的响应能力。
这项改进体现了Kyuubi项目团队对性能优化的持续追求。通过提供更细粒度的控制选项,让用户能够根据实际工作负载特点灵活调整GC策略,在内存回收和系统吞吐量之间取得最佳平衡。对于内存充足且对象生命周期管理良好的部署环境,禁用周期性GC可以避免不必要的性能波动;而对于存在内存泄漏风险的环境,仍可通过适当设置GC间隔来保持系统稳定性。
从JVM调优的角度来看,这个案例也验证了一个重要原则:并非所有情况下主动GC都是有益的。现代JVM的垃圾回收器已经相当智能,过度干预反而可能打乱其自适应优化机制。Kyuubi的这项改进为用户提供了遵循这一原则的实践途径。
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
yuanrongopenYuanrong runtime:openYuanrong 多语言运行时提供函数分布式编程,支持 Python、Java、C++ 语言,实现类单机编程高性能分布式运行。Go051
pc-uishopTNT开源商城系统使用java语言开发,基于SpringBoot架构体系构建的一套b2b2c商城,商城是满足集平台自营和多商户入驻于一体的多商户运营服务系统。包含PC 端、手机端(H5\APP\小程序),系统架构以及实现案例中应满足和未来可能出现的业务系统进行对接。Vue00
ebook-to-mindmapepub、pdf 拆书 AI 总结TSX01