pipeline设计在性能上的代价（pipeline和StandarScaler和SVC之间的关系）
本文目录
- pipeline和StandarScaler和SVC之间的关系
- cpu性能指标的流水技术
- 什么是流水线技术流水线技术如何提高处理器的性能
- 关于redis批量获取数据pipeline
- 用Order By保证绝对正确结果但性能有很大的影响
pipeline和StandarScaler和SVC之间的关系
Pipeline、StandardScaler和SVC（Support Vector Classifier）是机器学习中常用的三个概念，它们可以在一起使用以构建一个完整的机器学习模型。
- Pipeline（管道）是一种用于将多个数据处理步骤连接在一起的工具。它允许你按顺序应用一系列的转换和估计器（estimator），并将其视为一个整体。每个步骤都是一个元组，包含一个名称和一个转换器或估计器。使用Pipeline可以更方便地组织和管理机器学习工作流程。
- StandardScaler（标准化器）是一种数据预处理技术，用于对特征进行标准化处理。它通过去除特征的平均值并按标准差缩放特征，使得每个特征的均值为0，方差为1。标准化可以使得不同尺度的特征具有相同的重要性，有助于提高模型的性能。
- SVC（支持向量分类器）是一种机器学习算法，用于进行二分类或多分类任务。它通过在特征空间中找到一个最优的超平面来划分不同类别的样本。SVC可以处理非线性问题，通过使用内核函数将数据映射到高维空间来进行分类。
当这三个概念结合在一起时，可以构建一个机器学习流水线。Pipeline可以将多个数据处理步骤组合在一起，比如先使用StandardScaler对数据进行标准化处理，然后使用SVC进行分类。这样可以实现一个端到端的机器学习流程，方便地对数据进行预处理和建模，并且可以重复使用和部署整个流水线。
cpu性能指标的流水技术
流水线(pipeline)是 Intel首次在486芯片中开始使用的。
流水线的工作方式就像工业生产上的装配流水线。在CPU中由5~6个不同功能的电路单元组成一条指令处理流水线，然后将一条X86指令分成5~6步后再由这些电路单元分别执行，这样就能实现在一个CPU时钟周期完成一条指令，因此提高了CPU的运算速度。超流水线是指某型 CPU内部的流水线超过通常的5~6步以上，例如Pentium pro的流水线就长达14步。将流水线设计的步(级)数越多，其完成一条指令的速度越快，因此才能适应工作主频更高的CPU。超标量是指在一个时钟周期内CPU可以执行一条以上的指令。这在486或者以前的CPU上是很难想象的，只有Pentium级以上CPU才具有这种超标量结构；这是因为现代的CPU越来越多的采用了RISC技术，所以才会超标量的CPU。
什么是流水线技术流水线技术如何提高处理器的性能
为了进一步满足普通流水线设计所不能适应的更高时钟频率的要求，高档位处理器中的流水线的深度（级数）在逐代增多。当流水线深度在5~6级以上时，通常称为超流水线结构（Super
Pipeline）。显然，流水线级数越多，每级所花的时间越短，时钟周期就可以设计的越短，指令速度越快，指令平均执行时间也就越短。
cpu流水线技术是一种将指令分解为多步，并让不同指令的各步操作重叠，从而实现几条指令并行处理，以加速程序运行过程的技术。指令的每步有各自独立的电路来处理，每完成一步，就进到下一步，而前一步则处理后续指令。
关于redis批量获取数据pipeline
Redis是建立在TCP协议上的CS架构,客户端client对redis server采取请求响应的方式交互.每次交互会有网络延迟,大约30ms.
假设有这样一个场景,redis中存储上千个key值,获取每个key对应field的value,那么要向redis请求上千次 hget(key, field),获取响应也是对应的次数.如果能一次性将所有请求提交给server端,执行完成后批量获取响应,只需向redis请求1次,性能获大幅提升
没有用pipeline之前,基本上获取所有数据需要90多s,现在只需0.3s,性能提升清晰可见
实现以下场景:定时任务每隔1s执行任务函数,但是任务函数执行完成的时间比1s要长,此时启动定时任务要加上两个参数,否则会报错
可允许的实例个数,如果没有设置,则默认为1,表示id相同的任务实例数
像上面的例子中,会报skipped: maximum number of running instances reached (1)的错误,意思APScheduler试图重新执行作业，但前一个仍在运行。
这个参数可以理解为任务的超时容错配置，给executor 一个超时时间，这个时间范围内要是该跑的还没跑完，就别再跑了
像上面的例子中,会报Run time of job …… next run at: ……)” was missed by的错误
用Order By保证绝对正确结果但性能有很大的影响
一些聚合函数的结果跟流入数据的顺序有关，CH文档明确说明这样的函数的结果是不确定的。这是为什么呢？让我们用 explain pipeline 来一探究竟。
以一个很简单的查询为例：
events表的定义如下：
该查询从events表里面读取数据步骤 step 和请求ID request_id ，按照 request_id 分组并取第一个 step 。
我们看一下这个查询的pipeline：
可以看出没有sorting步骤。这个查询在多核服务器中速度是相当快的，因为充分利用了多核，直到最后一步才归并成一个数据流由一个线程来处理。
可是要注意 这个查询的结果每次都不一样，可以用加过滤条件的计数来测试，测试的SQL如下：
结果是：2500579， 2500635，2500660。结果差距都不大，但都不是绝对正确的结果。这是因为多线程执行时并不能严格保证是按照engine=MergeTree 的表的存储顺序来处理数据的。如果能容忍误差就没问题，因为这个查询的效率是非常高的。
但如果要追求绝对的正确结果。则需要显示地指定顺序，改造查询如下：
查询的pipeline变成这样：
注意到pipeline中增加了重要的一步 MergingSortedTransform 36 → 1 ，这一步保证了查询的正确性，但是将多个线程的数据流归集到一起，排序后继续由一个线程完成剩下的处理步骤，效率上受到很大的影响。测试结果表示：加了ORDER BY 子句的查询能够得到一致的正确结果，但效率差了至少10倍。越是核数多的服务器，其差距越大。
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