CSV数据读取，性能最高多出R、Python 22倍
|
高带宽 5G的另一个特性就是高带宽。5G高达10G的峰值速率，一方面能让用户看到更清晰的视频，享受沉浸式的业务体验，但另一方面，也会给业务方传统的集中云部署方式带来可能翻数倍的流量成本，当然也给运营商整体的网络带宽建设提出了挑战。这就需要我们重新来审视一下网络架构，考虑流量从集中云到边缘云的卸载。在这里，再一次找到了5G和边缘计算的契合点，通过业务的边缘部署，降低了回传链路的带宽消耗，降低成本的同时还降低了时延。 大连接 在一个标准的物联网场景下，可能会生成海量的数据，如果这些数据都集中到云上去做处理就可能造成资源的浪费。如果在中间位置进行数据预处理，一方面可以尽快的进行下行反馈，形成物联网的系统闭环，另一方面可以做上行的数据聚合，形成物联网的群体智能。
这样的中间位置就是边缘计算的部署点，因此结合上面对5G特性，也就是5G核心能力的分析，我们就可以得出这样的结论：5G的核心能力将成为移动边缘计算发展的最大驱动力。 时下大热的5G和边缘计算有什么关系，它们的契合点在哪里?互联网IT域和通信网CT域如何融合?什么是云网一体化?阿里巴巴达摩院XG实验室高级技术专家南书、边缘计算团队高级技术专家屹平分享5G下，边缘计算的更多可能。 一 5G的核心能力成为移动边缘计算的最大驱动力 5G所强调的三大特性也就是5G的核心能力，即低时延，高带宽和大连接。 低时延 5G所承诺的低时延是1毫秒，但需要强调的是这里的1毫秒只是空口的时延，对于最终用户来说大家可能更关注的是端到端的时延，端到端时延最简单的计算逻辑就是距离，距离产生的时延基本就是光纤传输时延，大概就是100公里1毫秒。所以在5G时代，端到端时延的本质就是距离所产生的光传输时延。
我们用这个思路再对照看下之前的2/3/4G的情况。根据OpenSignal的一份测试报告显示，在2G时代，光纤传输时延在整体端到端占比是微不足道的，也意味着空口时延占了大头。 在 InnoDB 存储引擎中，SELECT 操作的不可重复读问题通过 MVCC 得到了解决，而 UPDATE、DELETE 的不可重复读问题通过 Record Lock 解决，INSERT 的不可重复读问题是通过 Next-Key Lock(Record Lock + Gap Lock)解决的。 锁问题脏读脏读指的是不同事务下，当前事务可以读取到另外事务未提交的数据。 例如：
事务的隔离级别实际上都是定义的当前读的级别，MySQL为了减少锁处理(包括等待其它锁)的时间，提升并发能力，引入了快照读的概念，使得select不用加锁。而update、insert这些“当前读”的隔离性，就需要通过加锁来实现了。 锁算法Record Lock锁定一个记录上的索引，而不是记录本身。 如果表没有设置索引，InnoDB 会自动在主键上创建隐藏的聚簇索引，因此 Record Locks 依然可以使用。 Gap Lock
锁定索引之间的间隙，但是不包含索引本身。例如当一个事务执行以下语句，其它事务就不能在 t.c 中插入 15。  （编辑：信阳站长网） 【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容! |
