前言 本节内容计划是讲解TLB与高速缓存的关系,但是在涉及高速缓的前提是我们必须要了解操作系统缓存原理,所以提前先详细了解下缓存原理,我们依然是采取循序渐进的方式来解答缓存原理,若有叙述不当之处,还请批评指正. 缓存原理 高速缓存被划分为多个块,其大小可能不同,缓存中的块数通常为2的幂.如下为一个具有八个块的高速缓存,每个块包含一个字节. 通过本节对缓存原理的学习我们能够学习到四点: [1]当我们将数据块从主存储器复制到缓存,我们到底应该放在哪里? [2]如何判断一个字是否已经在缓存中,或者它是

. 异数OS 织梦师-水桶(三)– RAM共享存储方案 本文来自异数OS社区 github: https://github.com/yds086/HereticOS 异数OS社区QQ群: 652455784 异数OS-织梦师(消息中间件 RPC技术)群: 476260389 异数OS 织梦师-水桶(三)– RAM共享存储方案 本文来自异数OS社区 织梦师-水桶 RAM共享存储简介 与众不同的特性 织梦师-水桶 方案说明 织梦师-水桶测试成绩 LPC本地64字节序列读 LPC本地64字节随机读 R

我这里说的cache不是指CPU和RAM之间的缓存,而是Java应用中间常用的缓存.最常使用的场合就是访问数据库的时候为了提高效率而使用的 cache.一般的用法就是把数据从数据库读到内存,然后之后的数据访问都从内存来读,从而减少对数据库的读取次数来提高效率. 在使用cache的时候最容易犯的错误就是cache涉及了业务逻辑.使用cache的原意是只是提高程序效率,而不应该干涉程序结果.按照cahce的定义,cache应该是对数据访问端透明 地工作.所以在使用cache的时候我们可以问一下自己:

Cache的原理.设计及实现 前言 虽然CPU主频的提升会带动系统性能的改善,但系统性能的提高不仅仅取决于CPU,还与系统架构.指令结构.信息在各个部件之间的传送速度及存储部件的存取速度等因素有关,特别是与CPU/内存之间的存取速度有关. 若CPU工作速度较高,但内存存取速度相对较低,则造成CPU等待,降低处理速度,浪费CPU的能力. 如500MHz的PⅢ,一次指令执行时间为2ns,与其相配的内存(SDRAM)存取时间为10ns,比前者慢5倍,CPU和PC的性能怎么发挥出来? 如何减少CPU与内

常用缓存Cache机制的实现 缓存,就是将程序或系统经常要调用的对象存在内存中,以便其使用时可以快速调用,不必再去创建新的重复的实例. 这样做可以减少系统开销,提高系统效率. 缓存主要可分为二大类: 一.通过文件缓存,顾名思义文件缓存是指把数据存储在磁盘上,不管你是以XML格式,序列化文件DAT格式还是其它文件格式 二.内存缓存,也就是实现一个类中静态Map,对这个Map进行常规的增删查. Java实现cache的基本机制 我这里说的cache不是指CPU和RAM之间的缓存,而是Java应用中间

前言 虽然CPU主频的提升会带动系统性能的改善,但系统性能的提高不仅仅取决于CPU,还与系统架构.指令结构.信息在各个部件之间的传送速度及存储部件的存取速度等因素有关,特别是与CPU/内存之间的存取速度有关. 若CPU工作速度较高,但内存存取速度相对较低,则造成CPU等待,降低处理速度,浪费CPU的能力. 如500MHz的PⅢ,一次指令执行时间为2ns,与其相配的内存(SDRAM)存取时间为10ns,比前者慢5倍,CPU和PC的性能怎么发挥出来? 如何减少CPU与内存之间的速度差异?有4种办法:

在线上db2数据库服务器,使用的linux操作系统(RHEL,centos),当db2数据库运行一段时间之后,操作系统的物理内存就趋近于0,同时系统的cache暴增,但是use却不高,下面是正常使用 free -g total used free shared buffers cached Mem: 125 68 57 66 0 66 -/+ buffers/cache: 2 123 Swap: 15 0 15 下面是异常情况 free -g total used free shared buf

----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- 20220319更新: 开启缓存的前提条件: 1,PVE系统盘为固态且SWAP分区在固态 2,虚拟机在另外的机械盘中 这样才能实现有效加速,否则在机械盘系统中直接开启缓存模式,同盘读写反而

一周前,由 Intel 与 Redhat 在10月18日联合举办了 Shanghai Ceph Day.在这次会议上,多位专家做了十几场非常精彩的演讲.本文就这些演讲中提到的 Ceph性能优化方面的知识和方法,试着就自己的理解做个总结. 0. 常规的 Ceph 性能优化方法 (1). 硬件层面 硬件规划:CPU.内存.网络 SSD选择:使用 SSD 作为日志存储 BIOS设置:打开超线程(HT).关闭节能.关闭 NUMA 等 (2). 软件层面 Linux OS:MTU.read_ahead 等

3.1.Notify Notify是淘宝自主研发的一套消息服务引擎,是支撑双11最为核心的系统之一,在淘宝和支付宝的核心交易场景中都有大量使用.消息系统的核心作用就是三点:解耦,异步和并行.下面让我以一个实际的例子来说明一下解耦异步和并行分别所代表的具体意义吧: 假设我们有这么一个应用场景,为了完成一个用户注册淘宝的操作,可能需要将用户信息写入到用户库中,然后通知给红包中心给用户发新手红包,然后还需要通知支付宝给用户准备对应的支付宝账号,进行合法性验证,告知sns系统给用户导入新的用户等10步操

根据育龙网资料评价显示:C#几乎集中了所有关于软件开发和软件工程研究的最新成果:面向对象.类型安全.组件技术.自动内存管理.跨平台异常处理.版本控制.代码安全管理…….尽管像很多人注意到的一样,罗列上述特性时,总是让人想到JAVA,然而C# 确实走得更远.但现实的情况是,非技术的因素往往更能决定一个产品的未来,尤其在计算机软件的历史上,技术卓越的产品,如OS/2.Mac OS.UNIX等,都败在了Windows漂亮的界面上.JAVA的用户主要是网络服务的开发者和嵌入式设备软件的开发者,嵌入式设备

3.1.Notify Notify是淘宝自主研发的一套消息服务引擎,是支撑双11最为核心的系统之一,在淘宝和支付宝的核心交易场景中都有大量使用.消息系统的核心作用就是三点:解耦,异步和并行.下面让我以一个实际的例子来说明一下解耦异步和并行分别所代表的具体意义吧: 假设我们有这么一个应用场景,为了完成一个用户注册淘宝的操作,可能需要将用户信息写入到用户库中,然后通知给红包中心给用户发新手红包,然后还需要通知支付宝给用户准备对应的支付宝账号,进行合法性验证,告知sns系统给用户导入新的用户等10步操

Spark 1.x 爆内存相关问题汇总及解决 OOM # 包括GC Overhead limitjava.lang.OutOfMemoryError # on yarn org.apache.hadoop.yarn.server.nodemanager.containermanager.monitor.ContainersMonitorImpl - Container [<edited>] is running beyond physical memory limits. Current us

1.数据库压力问题 所有的压力最终都会反映到数据库方面,一定要对数据库有一个整体的规划. 可以按照业务.区域等等特性对数据库进行配置,可以考虑分库.使用rac.分区.分表等等策略,确保数据库能正常的进行交易. 2.事务问题 你 采用了两种类型数据库,一个SQL Server.一个oracle,如果一个交易需要在两个数据库中操作,那么必须考虑到分布式事务,你应该仔细的设计你的系统,来避免使用分布式事务,以 避免分布式事务带来更多的数据库压力和其它问题.推荐你采用延迟提交的策略(并不保证数据的完整)

几个 Ceph 性能优化的新方法和思路(2015 SH Ceph Day 参后感) 一周前,由 Intel 与 Redhat 在10月18日联合举办了 Shanghai Ceph Day.在这次会议上,多位专家做了十几场非常精彩的演讲.本文就这些演讲中提到的 Ceph性能优化方面的知识和方法,试着就自己的理解做个总结. 0. 常规的 Ceph 性能优化方法 (1). 硬件层面 硬件规划:CPU.内存.网络 SSD选择:使用 SSD 作为日志存储 BIOS设置:打开超线程(HT).关闭节能.关闭

一.表压缩 1.HBase Sanppy HBase Sanppy 1)配置Haodop压缩 [beifeng@hadoop-senior hadoop-2.5.0]$ bin/hadoop checknative 2)配置HBase >> hadoop-snappy jar -> 放入到HBASE的lib目录 [root@hadoop-senior lib]# cp hadoop-snappy-0.0.1-SNAPSHOT.jar /opt/modules/hbase-0.98.6-h

调优概述# 几乎在很多场景,MapRdeuce或者说分布式架构,都会在IO受限,硬盘或者网络读取数据遇到瓶颈.处理数据瓶颈CPU受限.大量的硬盘读写数据是海量数据分析常见情况. IO受限例子: 索引 分组 数据倒入导出 数据移动和转换   CPU受限例子: 聚类/分类 复杂的文本挖掘 特征提取 用户画像 自然语言处理   我们需要从硬件规划和软件规划等多方面结合实现性能和效率的提升. 硬件规划# 评估集群规模# 我们需要搭建多少节点的hadoop集群?回答这个问题考虑的因素比较多:预算?数据量?

第22章 其他产品的选择 本章将为读者介绍其他的数据库产品,主要是NoSQL产品的选择.读者在熟悉MySQL之外,也应该了解其他的数据库产品.本章的目的是给读者一个引导,如何选择一些NoSQL产品,而不是推介或否定某些NoSQL产品,读者应该自己研究最新的稳定版本的NoSQL产品,确定是否符合生产环境的需要.在介绍NoSQL产品 之前,有必要先了解一下列式数据库产品. 22.1 列式数据库产品 数据的存储可以简单地理解为,行式数据库,即把每行的数据串起来存储在数据库内,而列式数据库则是把每列的数

简介 概念 安装部署 ES安装 数据索引 索引优化 内存优化 1简介 ElasticSearch(简称ES)是一个分布式.Restful的搜索及分析服务器,设计用于分布式计算:能够达到实时搜索,稳定,可靠,快速.和Apache Solr一样,它也是基于Lucence的索引服务器,而ElasticSearch对比Solr的优点在于: 轻量级:安装启动方便,下载文件之后一条命令就可以启动. Schema free:可以向服务器提交任意结构的JSON对象,Solr中使用schema.xml指定了索引结

INNODB I/O相关配置 记录日志为顺序I/O,刷新日志到数据文件为随机操作.顺序操作性能快于随机IO. innodb_log_file_size innodb_log_files_in_group 事务日志总大小: innodb_log_files_in_group * innodb_log_file_size ,日志为循环写入. innodb_log_buffer_size :日志不是直接刷新到日志文件,而是先写入log_buffer 内存中.一秒钟刷新一次.一般为 32-128M.  

zabbix作为运维邻域不可缺少的一员,它的各种文档可是数不胜数啊,但是关于配置文件的解释与说明就有点少.这里列出zabbix配置文件篇之zabbix_server. Zabbix Server端配置文件说明 # This is a configuration file for Zabbix Server process # To get more information about Zabbix, # visit http://www.zabbix.com ############ GENER