看了篇文章,突然想写点磁盘IO的东西,也算是对磁盘的一点点总结. 以下以理论为主,辅助结合实际情况.不明白这句话的出去. 今年是2018年,目前市场上早已经没有国产的硬盘,以前的长城.易拓早早的被拍死在沙滩上,话说硬盘的制造难度仅次于CPU.现在好多厂商也被不断的兼并收购也是因为垂直磁记录这道题太难了,不会做. 下面上图看看磁盘技术 现在市面上的磁盘安装转速来说有5400.7200.10000.15000转/分,这里只讨论3.5英寸的硬盘. IOPS和带宽是硬盘的主要参数之一,那这些硬盘的IOP

Basic Compaction 为了保持LSM的读操作相对较快,维护并减少sstable文件的个数是很重要的,所以让我们更深入的看一下合并操作.这个过程有一点儿像一般垃圾回收算法. 当一定数量的sstable文件被创建,例如有5个sstable,每一个有10行,他们被合并为一个50行的文件(或者更少的行数).这个过程一 直持续着,当更多的有10行的sstable文件被创建,当产生5个文件时,它们就被合并到50行的文件.最终会有5个50行的文件,这时会将这5个50 行的文件合并成一个250行的文

这个问题来源于我书中引用的一幅图: 我们从图中明显可以看某性能测试的结果表明普通机械磁盘的顺序I/O性能指标是53.2M values/s,SSD的顺序I/O性能指标是42.2M values/s,而内存的随机I/O性能指标是36.7M values/s.虽然图中没有给出values的具体含义,但既然使用了相同的单位,应该是它们是可以比较的.由此似乎可以得出结论:磁盘的顺序I/O性能要强于内存的随机I/O性能. 当初引入这幅图的主要目的是想说明Kafka顺序访问磁盘(特别是顺序写入)的性能并不像

概述 对于磁盘的读写分为两种模式,顺序IO和随机IO. 随机IO存在一个寻址的过程,所以效率比较低.而顺序IO,相当于有一个物理索引,在读取的时候不需要寻找地址,效率很高. 基本流程 总体结构 我们编写的用户程序读写文件时必须经过的OS和硬件交互的内存模型 读文件 用户程序通过编程语言提供的读取文件api发起对某个文件读取.此时程序切换到内核态,用户程序处于阻塞状态.由于读取的内容还不在内核缓冲区中,导致触发OS缺页中断异常.然后由OS负责发起对磁盘文件的数据读取.读取到数据后,先存放在OS内核

一般操作系统性能主要涉及到的问题主要有:处理器使用情况.内存占有量.磁盘I/0操作以及网络流量等. 查看Windows性能情况,大部分情况下是通过 “Windows任务管理器”,可以通过在 ”命令行” 中输入 : taskmgr 来弹出任务管理器. ”任务管理器”可以查看:CUP的使用率.内存的使用率 以及 网络传输量情况.使用Windows任务管理器比较直观,UI效果也不错.但是也有些弊端,如:可参考的性能参数不够全面.不能长时间记录性能情况 以及 没有性能报告日志等等. **Perfmon性

用法举例: # 16个io线程 # 随机读写10GB的测试文件 echo "{nThreads:16,fileSizeMB:10000,r:true,w:true}" | mongoperf   # 先创建10GB的测试文件 9GB... testing... ... # IO跑满后,得出ops和吞吐量 new thread, total running : 16 read:1 write:1 7670 ops/sec 29 MB/sec # 可以使用iostat观察磁盘io状态 io

假设磁盘每秒可以做100个随机I/O操作,并且可以完成每秒10MB的顺序读取(这大概是消费级磁盘现在能达到的水平).如果每行100字节,随机读每秒可以读100行(相当于每秒10000字节=10KB),相比之下顺序读每秒读50000行(50MB/100B=50000),是随机读取的5000倍,或者几个数量级的差别. 顺序访问内存行的速度也快于随机访问,现在内存芯片通常每秒可以随机访问约250000次100字节的行(25M),或者每秒500万次的顺序访问(5000000*100B=500M).内存随

http://blog.sina.com.cn/s/blog_3fc85e260100qwv8.html

在从服务器上执行show slave status;可以查看到很多同步的参数,我们需要特别注意的参数如下,希望文章对各位会有所帮助. 在从服务器上执行show slave status;可以查看到很多同步的参数,我们需要特别注意的参数如下: Master_Log_File: SLAVE中的I/O线程当前正在读取的主服务器二进制日志文件的名称 Read_Master_Log_Pos: 在当前的主服务器二进制日志中,SLAVE中的I/O线程已经读取的位置 Relay_Log_File: SQL线程当

在从服务器上执行show slave status;可以查看到很多同步的参数,我们需要特别注意的参数如下:Master_Log_File:                      SLAVE中的I/O线程当前正在读取的主服务器二进制日志文件的名称Read_Master_Log_Pos:        在当前的主服务器二进制日志中,SLAVE中的I/O线程已经读取的位置Relay_Log_File:                        SQL线程当前正在读取和执行的中继日志文件的名称R

来自:http://www.osyunwei.com/archives/7269.html,改版 mysql主从复制本文采用的是centos6.5+mysql-5.6.23版本之前在 windows7安装过主从复制,现在在linux实现主从复制mysql安装方法:http://www.cnblogs.com/lin3615/p/4376224.html配置:配置MySQL主服务器(192.168.179.142)从服务器两台(192.168.179.146,192.168.179.147)数据库

其中Amoeba for MySQL也是实现读写分离 环境描述:操作系统:CentOS6.5 32位主服务器Master:192.168.179.146从服务器Slave:192.168.179.147调度服务器MySQL-Proxy:192.168.179.142由于电脑配置不行,安装了三台虚拟机,就卡死了,只能将就一下,由于是一主一从,所以,导致读写都在master上,有机会,再弄两台slave来测试一.mysql主从复制,参考:http://www.cnblogs.com/lin3615/

Mysql的单张表的最大数据存储量尚没有定论,一般情况下mysql单表记录超过千万以后性能会变得很差.因此,总结一些相关的Mysql千万级大表的优化策略. 1.优化sql以及索引 1.1优化sql 1.有索引但未被用到的情况(不建议) (1)避免like的参数以通配符开头时 尽量避免Like的参数以通配符开头,否则数据库引擎会放弃使用索引而进行全表扫描. 以通配符开头的sql语句,例如:select * from t_credit_detail where Flistid like '%0'\G

Mysql的读写分离可以使用MySQL Proxy和Amoeba实现,其实也可以使用MySQL-MMM实现读写分离的自动切换.MySQL Proxy有一项强大功能是实现"读写分离",基本原理是让主数据库处理写方面事务,让从库处理SELECT查询:Amoeba for MySQL是一款优秀的中间件软件,同样可以实现读写分离,负载均衡等功能.下面重点说下Mysql Proxy: MySQL Proxy处于客户端应用程序和MySQL服务器之间,通过截断.改变并转发客户端和后端数据库之间的通信

本文参考了多篇文章集成的笔记,希望各位学习之前可以阅读以下参考资料先 概述 文章分几个部分 :第一部分介绍了B-Tree 和 B+Tree 这种数据结构作为索引:第二部分介绍索引的最左前缀原则和覆盖索引 :第三部分讲了一下主键优化及 explain 的相关资料:主要是要结合实例去理解,不然也好难记忆这些概念.同时MySQL 官方的 DOC 真的是大大的良心,可以在实践使用过程中遇到问题,查询资料,了解概念过后,作为系统学习的第一手资料! 数据结构 我们知道MySQL  InnoDB 引擎和MyI

1.优化sql以及索引 1.1优化sql 1.有索引但未被用到的情况(不建议) (1)避免like的参数以通配符开头时 尽量避免Like的参数以通配符开头,否则数据库引擎会放弃使用索引而进行全表扫描. 以通配符开头的sql语句,例如:select * from t_credit_detail where Flistid like '%0'\G 这是全表扫描,没有使用到索引,不建议使用. 不以通配符开头的sql语句,例如:select * from t_credit_detail where Fl

来源:至顶网 作者:董培欣 借助华为云全新一代极速IO云硬盘开启邀测的时机,至顶网评测实验室展开了一次华为云极速IO云硬盘与超高IO云硬盘的性能对比测试活动,并且尝试通过相关测试成绩,对云硬盘的应用能力进行分析. 随着信息技术的飞速发展,5G在以远超预期的速度向我们走来,更高的应用响应能力.更大的接入带宽.更多的用户使用数量势必会引发一场海量数据与人工智能技术的巨大变革,使得信息与决策越来越透明,人与人的沟通越来越便利,从而让人们的生产与生活发生彻底改变. 在5G.IoT以及AI等技术快速崛起以

数据库系统严重依赖服务器的资源:CPU,内存和硬盘IO,通常情况下,内存是数据的读写性能最高的存储介质,但是,内存的价格昂贵,这使得系统能够配置的内存容量受到限制,不能大规模用于数据存储:并且内存是易失性的,不能持久化存储数据,这使得内存只能作为运行时的高速缓存,而硬盘是永久存储数据的理想介质,价格低廉,在系统停电时,能够保持数据不丢失.但是,硬盘是低速的存储介质,输入和输出(IO)速度比内存低很多.因此,在实际运行的数据库系统中,相对于内存而言,硬盘的IO有更大可能性成为系统性能的瓶颈. 内存

基本概念: 在数据库优化和存储规划过程中,总会提到IO的一些重要概念,在这里就详细记录一下,个人认为对这个概念的熟悉程度也决定了对数据库与存储优化的理解程度,以下这些概念并非权威文档,权威程度肯定就不能说了.   读/写IO:最为常见说法,读IO,就是发指令,从磁盘读取某段扇区的内容.指令一般是通知磁盘开始扇区位置,然后给出需要从这个初始扇区往后读取的连续扇区个数,同时给出动作是读,还是写.磁盘收到这条指令,就会按照指令的要求,读或者写数据.控制器发出的这种指令+数据,就是一次IO,读或者写.

系统优化是一项复杂.繁琐.长期的工作,优化前需要监测.采集.测试.评估,优化后也需要测试.采集.评估.监测,而且是一个长期和持续的过程,不 是说现在优化了,测试了,以后就可以一劳永逸了,也不是说书本上的优化就适合眼下正在运行的系统,不同的系统.不同的硬件.不同的应用优化的重点也不同. 优化的方法也不同.优化的参数也不同.性能监测是系统优化过程中重要的一环,如果没有监测.不清楚性能瓶颈在哪里,怎么优化呢?所以找到性能 瓶颈是性能监测的目的,也是系统优化的关键.系统由若干子系统构成,通常修改一个子系

  系统优化是一项复杂.繁琐.长期的工作,优化前需要监测.采集.测试.评估,优化后也需要测试.采集.评估.监测,而且是一个长期和持续的过程,不 是说现在优化了,测试了,以后就可以一劳永逸了,也不是说书本上的优化就适合眼下正在运行的系统,不同的系统.不同的硬件.不同的应用优化的重点也不同. 优化的方法也不同.优化的参数也不同.性能监测是系统优化过程中重要的一环,如果没有监测.不清楚性能瓶颈在哪里,怎么优化呢?所以找到性能 瓶颈是性能监测的目的,也是系统优化的关键.系统由若干子系统构成,通常修改一个