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  • 提高MySQL性能:修改事务隔离级别的最佳实践

    在实际生产环境中,合理选择和调整MySQL的事务隔离级别可以显著提升系统的性能。然而,事务隔离级别的调整需要结合实际业务需求和系统的并发访问情况,因此需要对其特点及适用场景有充分的了解。本文将详细介绍如何通过修改MySQL的事务隔离级别来提高性能,并提供相关的操作方法。

    了解事务隔离级别的特点和适用场景

    MySQL定义了四种常见的事务隔离级别:

    1. 读未提交(Read Uncommitted):允许一个事务读取另一个事务未提交的数据,可能导致脏读问题。不推荐在生产环境中使用。
    2. 读提交(Read Committed):一个事务只能读取已经提交的数据,避免了脏读问题,但可能导致不可重复读问题。适用于大多数场景。
    3. 可重复读(Repeatable Read):一个事务在执行期间多次读取同一数据时,能够保证读取到的结果一致,避免了脏读和不可重复读问题,但可能存在幻读问题。是InnoDB的默认隔离级别。
    4. 串行化(Serializable):最高的隔离级别,强制事务串行执行,避免了脏读、不可重复读和幻读问题,但降低了并发性能。

    评估当前系统的性能瓶颈

    在修改事务隔离级别之前,需要先评估当前系统的性能瓶颈。通过性能监控工具(如MySQL的Explain、Slow Query Log等)来分析系统的性能问题,确定是否由于事务隔离级别不当导致性能瓶颈。

    修改事务隔离级别的方法

    临时修改

    可以在当前会话中临时修改事务隔离级别,使用以下命令:

    SET SESSION TRANSACTION ISOLATION LEVEL <isolation_level>;

    例如,将隔离级别设置为读提交:

    SET SESSION TRANSACTION ISOLATION LEVEL READ COMMITTED;

    全局修改

    全局修改事务隔离级别,需要重启MySQL服务才能生效,使用以下命令:

    SET GLOBAL TRANSACTION ISOLATION LEVEL <isolation_level>;

    例如,将隔离级别设置为可重复读:

    SET GLOBAL TRANSACTION ISOLATION LEVEL REPEATABLE READ;

    选择合适的事务隔离级别

    根据实际业务需求和并发访问情况选择合适的事务隔离级别:

    • 读提交(Read Committed):适用于大多数场景,可以避免脏读问题。
    • 可重复读(Repeatable Read):适用于需要保证数据一致性,但不介意幻读问题的场景。
    • 串行化(Serializable):适用于需要最高数据一致性的场景,但要注意可能导致的并发性能问题。

    监控和调优

    在修改事务隔离级别后,需要进行性能监控和调优,确保系统的性能得到提升。可以使用MySQL的性能监控工具,如Explain、Slow Query Log等,来分析和优化查询语句的性能。

    参考资料

    1. MySQL事务隔离级别详解及默认设置_mysql默认事务隔离级别-CSDN博客
    2. MySQL事务隔离级别的最佳实践(上)-阿里云开发者社区
    3. MySQL:修改事务隔离级别和常用语句 – 划水的鱼dm – 博客园

    通过合理选择和调整事务隔离级别,可以在保证数据一致性的同时,提高系统的并发性能。但需要注意的是,事务隔离级别的调整应该根据实际业务需求和并发访问情况进行权衡,以确保系统的稳定和高效运行。


    要查询当前MySQL全局事务隔离级别,可以使用以下SQL命令:

    SELECT @@GLOBAL.transaction_isolation;

    这个命令会返回当前MySQL实例的全局事务隔离级别。以下是一个示例输出:

    mysql> SELECT @@GLOBAL.transaction_isolation;
    +------------------------------+
    | @@GLOBAL.transaction_isolation |
    +------------------------------+
    | REPEATABLE-READ              |
    +------------------------------+
    1 row in set (0.00 sec)

    在这个例子中,MySQL的全局事务隔离级别是“REPEATABLE-READ”。

    另外,你也可以查询当前会话的事务隔离级别,使用以下命令:

    SELECT @@SESSION.transaction_isolation;

    这个命令会返回当前会话的事务隔离级别。

    mysql> SELECT @@SESSION.transaction_isolation;
    +-------------------------------+
    | @@SESSION.transaction_isolation |
    +-------------------------------+
    | REPEATABLE-READ               |
    +-------------------------------+
    1 row in set (0.00 sec)

    在这个例子中,当前会话的事务隔离级别也是“REPEATABLE-READ”。

    通过这些命令,你可以方便地查看MySQL的事务隔离级别设置,以便进行相应的调整和优化。


    什么是幻读问题?

    幻读(Phantom Read)是指在一个事务中,多次执行同一个查询时,结果集的行数可能不一致。具体来说,当一个事务在查询某一范围的数据时,另一个事务在该范围内插入了新的数据,导致前一个事务再次查询时,结果集中出现了“幻影”数据。这种现象通常发生在并发事务处理中,是一种并发一致性问题。

    幻读问题的示例

    假设有一个表 heros_temp,记录了许多英雄的信息。以下是一个简单的示例来说明幻读问题:

    1. 事务A:开始一个事务并查询所有英雄: BEGIN; SELECT * FROM heros_temp WHERE id BETWEEN 1 AND 20; 此时,假设查询结果包含10条记录。
    2. 事务B:在 heros_temp 表中插入一个新的英雄记录,该记录的 id 在事务A查询的范围内: BEGIN; INSERT INTO heros_temp (id, name) VALUES (15, '吕布'); COMMIT;
    3. 事务A:再次执行相同的查询:
      sql SELECT * FROM heros_temp WHERE id BETWEEN 1 AND 20;
      此时,查询结果会包含11条记录,因为事务B插入的新记录也被包含进来。这就产生了幻读现象。

    InnoDB 如何解决幻读问题

    InnoDB存储引擎默认的事务隔离级别是 可重复读(Repeatable Read)。虽然可重复读能够避免脏读(Dirty Read)和不可重复读(Non-repeatable Read)问题,但它不能完全避免幻读问题。

    使用Next-Key Locks

    InnoDB通过使用一种称为 Next-Key Locks 的锁机制来部分解决幻读问题。Next-Key Locks结合了行锁和间隙锁,锁定了索引记录以及索引记录之间的间隙,从而阻止其他事务在锁定范围内插入新记录。

    例如,在上述示例中,当事务A执行查询时,InnoDB会锁定 id 为1到20之间的所有记录,以及这些记录之间的间隙。这意味着在事务A提交之前,事务B无法在 id 为1到20之间插入新的记录,从而避免幻读问题。

    完全避免幻读

    要完全避免幻读,可以将事务隔离级别设置为 串行化(Serializable)。在串行化隔离级别下,事务将按照顺序执行,确保事务之间完全隔离,从而避免所有并发一致性问题,包括幻读。

    SET SESSION TRANSACTION ISOLATION LEVEL SERIALIZABLE;

    然而,串行化隔离级别会显著降低系统的并发性能,因此需要根据实际业务需求进行权衡。

    总结

    幻读是并发事务处理中常见的一种一致性问题,指的是一个事务在多次执行相同查询时,结果集中出现了其他事务新插入的记录。InnoDB通过使用Next-Key Locks部分解决了幻读问题,但要完全避免幻读,需要将事务隔离级别设置为串行化。选择合适的事务隔离级别,需要在性能和数据一致性之间进行权衡。


  • 利用大型语言模型提升客户支持服务的创新方法

    作者:Dean Wyatte, Fatemeh Tahmasbi, Ming Li, Thomas Markovich

    大型语言模型(Large Language Models,LLMs)在生成多样化查询的合理答案方面表现出色,代表了机器学习模型的一次重大飞跃。然而,这些模型在客户支持应用中也面临着一系列挑战,例如容易产生幻觉(hallucination)和数据泄露风险。本文将探讨如何通过将语言建模任务重新定义为判别性分类任务,来利用LLMs增强客户支持服务。

    问题背景与研究目标

    尽管LLMs在生成多样化查询的合理答案方面表现出色,但它们的短期应用在客户支持中面临挑战。幻觉答案和数据泄露风险使得它们的直接应用受到限制。为了解决这些问题,本文提出了一种系统,将语言建模任务重新定义为判别性分类任务,帮助客服代表选择最佳的模板回复。

    方法论:两阶段训练流程

    为了有效利用LLMs来增强客户支持服务,本文提出了一个两阶段训练流程:

    领域适应性预训练(Domain Adaptive Pre-training)

    首先,使用预训练的LLM,并在目标领域的数据上继续预训练。本文使用了Cash App客户支持记录的数据进行预训练,这有助于模型学习特定领域的语言和上下文。

    判别性微调(Discriminative Fine-tuning)

    在领域适应的基础上,添加一个新的线性层,并在标记了客服代表模板回复选择的较小数据集上进行端到端的微调,以产生最终的分类器。

    数据集准备与模型选择

    数据集准备

    本文使用Cash App客户支持记录构建数据集,并进行了处理以去除个人识别信息(PII),确保数据安全和隐私。

    模型选择

    选用了基于GPTNeoX架构的Pythia系列LLMs,这些模型在预训练阶段已经学习了大量的通用网络数据。

    实验设计与结果

    离线训练和评估(Offline Training and Evaluation)

    通过不同的指标(如FLOPs、语言模型损失、分类损失等)来评估模型在不同规模下的性能和效率。分析了模型大小、训练数据量与模型性能之间的关系。

    在线案例研究(Online Case Study)

    在实际的客户支持系统中部署模型,以评估模型在现实世界中的有效性。通过将预测结果从随机选择的2%的客服交互中移除,来衡量系统对客服代表选择模板的影响。

    A/B测试与响应时间节省分析

    对模型的不同版本进行A/B测试,以评估模型更新对客服效率指标的影响。评估模型预测对客服代表选择正确模板所需时间的影响,并与没有使用模板的情况进行了比较。

    实际部署考虑

    本文讨论了将这些模型投入生产时的实际考虑,包括模型的更新策略、延迟要求和业务指标的影响。研究了模型大小、延迟和准确性之间的权衡,并提出了针对不同需求的模型参数调整建议。

    未来研究方向

    本文在最后一部分提出了一些可能的未来研究方向和可以进一步探索的点:

    • 模型大小与准确性的关系:研究不同大小的模型在特定任务上的表现。
    • 领域适应的扩展性:探索在不同领域和不同规模的数据集上进行领域适应的效果。
    • 判别性微调的策略:研究不同的判别性微调方法,提高模型的分类性能。
    • 安全性和可靠性:研究如何提高模型的安全性和可靠性,特别是在客户支持等敏感应用中。
    • 计算效率:研究如何优化模型的计算效率,减少延迟。
    • 模型更新和维护:探索更有效的模型更新策略,以适应不断变化的业务需求和数据分布。
    • 跨领域应用:研究如何将该系统扩展到其他领域,例如医疗、法律或金融服务。
    • 用户交互和体验:研究如何改进用户界面和交互设计,提高客户支持代表使用LLM辅助系统的效率和满意度。
    • 模型解释性:提高模型的可解释性,增强对模型的信任。
    • 多模态数据处理:将文本数据与其他类型的数据(如语音、图像等)结合起来,以丰富模型的输入并提高其性能。

    结论

    通过重新定义语言建模任务为判别性分类任务,本文提出了一种利用LLMs增强客户支持服务的创新方法。通过领域适应性预训练和判别性微调,模型在特定任务上的性能得到了显著提升,同时避免了幻觉和数据泄露的风险。未来的研究方向为进一步提升LLMs在客户支持和其他领域的应用效果提供了广阔的空间。


    Scaling Laws for Discriminative Classification in Large Language Models

    https://papers.cool/arxiv/2405.15765

    Authors: Dean Wyatte ; Fatemeh Tahmasbi ; Ming Li ; Thomas Markovich

    Summary: Modern large language models (LLMs) represent a paradigm shift in what can plausibly be expected of machine learning models. The fact that LLMs can effectively generate sensible answers to a diverse range of queries suggests that they would be useful in customer support applications. While powerful, LLMs have been observed to be prone to hallucination which unfortunately makes their near term use in customer support applications challenging. To address this issue we present a system that allows us to use an LLM to augment our customer support advocates by re-framing the language modeling task as a discriminative classification task. In this framing, we seek to present the top-K best template responses for a customer support advocate to use when responding to a customer. We present the result of both offline and online experiments where we observed offline gains and statistically significant online lifts for our experimental system. Along the way, we present observed scaling curves for validation loss and top-K accuracy, resulted from model parameter ablation studies. We close by discussing the space of trade-offs with respect to model size, latency, and accuracy as well as and suggesting future applications to explore.

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