先说结论：这个事俘跑起来是真的快，，，，，，，，但真正让人意表的不是速度，，，，，，，，而是它在高负载下的不变水平。。。。。。。。GB14may18_XXXXXL事俘这个名字看起来像一串乱码，，，，，，，，现实上它是针对大尺寸数据工作设计的特殊事俘配置，，，，，，，，主题优势就是大——内存大、带宽大、并发处置能力强。。。。。。。。

? 拆开看：这个事俘到底有什么出格的

GB14may18_XXXXXL事俘最直观的感触就是“阔绰”。。。。。。。。通常事俘跑大文件时时浚浚浚？？？？ㄔ谀诖媲，，，，，，，，但这个事俘直接把内存拉满，，，，，，，，处置几百GB级此外数据集时，，，，，，，，险些感触不到瓶颈。。。。。。。。我跑了一个之前时时OOM（内存溢出）的工作，，，，，，，，换到这个事俘上，，，，，，，，直接一遍过，，，，，，，，连参数都没调。。。。。。。。

这串定名里的“XXXXXL”对应的是超大规格版本，，，，，，，，底层资源分配比通例事俘逾越一截。。。。。。。。尤其是在多线程工作和并行推算场景下，，，，，，，，优势极度显著。。。。。。。。若是你手里的活儿时时被资源上限卡住，，，，，，，，这个事俘会让人感触“原来不是我代码的问题”。。。。。。。。

? 数据吞吐和并发：最容易被低估的两个点

好多人选事俘只盯CPU和内存，，，，，，，，其实带宽和I/O同样关键。。。。。。。。GB14may18_XXXXXL事俘在这块做得比力到位。。。。。。。。现实测试中，，，，，，，，同时跑8个工作，，，，，，，，每个工作读写分歧的大文件，，，，，，，，整体速度没有出现显著的相互牵累。。。。。。。。对比之前用的通常事俘，，，，，，，，那种“一多就卡死”的履历在这里险些不存在。。。。。。。。

并且它的网络响应延长也低，，，，，，，，做数据同步或者跨节点通讯时，，，，，，，，期待功夫能够忽略不计。。。。。。。。这对于必要频仍互换数据的利用场景，，，，，，，，好比散布式推算、实时处置管线，，，，，，，，援手比单纯堆主题数还要大。。。。。。。。

? 现实使用中印象最深的两个处所

第一个是启动速度。。。。。。。。从创建事俘到环境就绪，，，，，，，，比预期快好多，，，，，，，，不用像以前那样干等。。。。。。。。第二个是工作实现后的资源开释很干净，，，，，，，，不会残留过程占着资源，，，，，，，，跑完一批活接着跑下一批，，，，，，，，体感很顺畅。。。。。。。。

另表要说一点，，，，，，，，这个事俘对内存密集型利用格表敦睦。。。。。。。。好比机械进建里的特点工程、大规模排序、图推算这类工作，，，，，，，，以前可能要拆成幼批次慢慢跑，，，，，，，，此刻能够直接整块塞进去向理，，，，，，，，代码逻辑都变单一了。。。。。。。。

? 适合哪些场景，，，，，，，，哪些场景没必要用它

若是你的工作是常见的幼规模Web服务或者轻量级利用，，，，，，，，那GB14may18_XXXXXL事俘属于机能过剩，，，，，，，，没必要花这个钱。。。。。。。。但它很适合这几类场景：大数据分析、实时数据处置、高并发接口服务、模型训练和推理前的数据预处置。。。。。。。。

说白了，，，，，，，，这个事俘就是给“活儿够沉、量够大”的场景筹备的。。。。。。。。配置摆在那里，，，，，，，，用不用得上，，，，，，，，取决于你手头工作的体量。。。。。。。。工作越大，，，，，，，，它的性价比越凸起。。。。。。。。

最后留个问题给你：若是你的工作现阶段用不上这么大的配置，，，，，，，，但将来两年数据量翻倍，，，，，，，，你会不会提前换个大事俘备着？？？？？？？？归正我是会思考的。。。。。。。。