<Windows Azure Platform 系列文章目录> 本次将介绍Cosmos DB的性能指标RU (Request Unit). 总的来说,我们设置的Azure CosmosDB RU数值越高,则表示该CosmosDB的读写的性能越好.但是每个小时的单价越贵. Azure CosmosDB的价格=设置的RU+存储的容量,按照每小时进行收费的. Azure Cosmos DB支持多种API,比如SQL, MongoDB, Cassandra, Gremlin和Table.每种API 具

不同缓冲区读写文件的效率比较 环境:CentOS6.3/ext3/ 读取文件大小:100000000B BUFSIZE TIMECOST 1 real 0m38.909s user 0m5.960s sys 0m32.888s 2 real 0m20.015s user 0m2.927s sys 0m17.063s 4 real 0m11.065s user 0m1.551s sys 0m9.491s 8 real 0m5.160s user 0m0.766s sys 0m4.390s 16 r

觉得很不错,就转载了, 作者: Paul Lin 首先贴一段Apache commons IO官网上的介绍,来对这个著名的开源包有一个基本的了解:Commons IO is a library of utilities to assist with developing IO functionality. There are four main areas included:●Utility classes - with static methods to perform common task

转自同功BBS 拆表存取kv <?php /* 经过拆变优化的ECStore mongodb 类 base/lib/kvstore/mongodb.php*/ class base_kvstore_mongodb extends base_kvstore_abstract implements base_interface_kvstore_base { static private $_mongodb = null; function __construct($prefix) { $prefix

redis和memcache还有共享内存都是读取内存的数据,为了测试一下到底效率谁更胜一筹,我在我的Centos虚拟机下做了一次公平的测试. 测试参数 环境:Centos (配置忽略).语言:PHP.WebServer:Nginx.测试次数:10000.字符类型及长度:字符串(1024) 准备测试 测试数据 <?php //测试数据 $arr = array( => array (','tenacity_class' => 'F', ), => array (','tenacity

一.问题分析: 通过跟踪定位write系统调用的实现发现,在每次调用a_ops->write_end之后,都会去调用balance_dirty_pages_ratelimited,该函数负责检查当前系统总的脏页数是否超过阀值(ratelimit_pages),如果超过,就会去调用balance_dirty_pages去刷新脏页.ratelimit_pages表示每个cpu脏页的阀值,超过此阀值,balance_dirty_pages_ratelimited函数就会去查看是否需要强制回写脏页.ba

void test_write() { ; const char* c_plus_write_file = "H://c_plus_write_file.txt"; const char* c_write_file = "g://c_write_file.txt"; cout << "Test size :" << TEST_SIZE << endl; //c++ style writing file ofst

平时写IO相关代码机会挺少的,但却都知道使用BufferedXXXX来读写效率高,没想到里面还有这么多陷阱,这两天突然被其中一个陷阱折腾一下:读一个文件,然后写到另外一个文件,前后两个文件居然不一样?解决这个问题之后,总结了几个注意点. 注意点一:Reader/Writer读写二进制文件是有问题的 : 上面代码使用BufferedReader一行一行地读取一个文件,然后使用BufferedWriter把读取到的数据写到另外一个文件中.如果文件是ASCCII形式的,则内容还是能够正确读取的.但如果

衡量性能的几个指标的计算中我们可以看到一个15k转速的磁盘在随机读写访问的情况下IOPS竟然只有140左右,但在实际应用中我们却能看到很多标有5000IOPS甚至更高的存储系统,有这么大IOPS的存储系统怎么来的呢?这就要归结于各种存储技术的使用了,在这些存储技术中使用最广的就是高速缓存(Cache)和磁盘冗余阵列(RAID)了,本文就将探讨缓存和磁盘阵列提高存储IO性能的方法.高速缓存(Cache)在当下的各种存储产品中,按照速度从快到慢应该就是内存>闪存>磁盘>磁带了,然而速度越快也

package fileTest; import java.io.File; import java.io.FileInputStream; import java.io.FileNotFoundException; import java.io.FileOutputStream; import java.io.IOException; import java.io.InputStream; public class Demo1 { public static void main(String[

转自http://hi.baidu.com/_kouu/item/4e9db87580328244ef1e53d0 在<linux内核虚拟文件系统浅析>这篇文章中,我们看到文件是如何被打开.文件的读写是如何被触发的. 对一个已打开的文件fd进行read/write系统调用时,内核中该文件所对应的file结构的f_op->read/f_op->write被调用. 本文将顺着这条路走下去,大致看看普通磁盘文件的读写是怎样实现的. linux内核响应一个块设备文件读写的层次结构如图(摘自

平时写IO相关代码机会挺少的,但却都知道使用BufferedXXXX来读写效率高,没想到里面还有这么多陷阱,这两天突然被其中一个陷阱折腾一下:读一个文件,然后写到另外一个文件,前后两个文件居然不一样? 解决这个问题之后,总结了几个注意点. 注意点一:Reader/Writer读写二进制文件是有问题的 : 上面代码使用BufferedReader一行一行地读取一个文件,然后使用BufferedWriter把读取到的数据写到另外一个文件中.如果文件是ASCCII形式的,则内容还是能够正确读取的.但如

[阿里云产品公测]利用PTS服务优化网站数据库读写性能 作者:阿里云用户千鸟 写这个帖子主要也是因为在用PTS测试网站的时候,手动访问网站进入报错页面,主要原因是数据库连接对象存在问题,导致并发多的时候产生故障,于是简单分析了一下数据库读写的性能优化以及利用PTS的测试结果,整理出来和大家分享一下,顺便参加一下这个活动.        几乎所有的网站都需要数据库来存储网站中的相关信息,因此在网站应用与数据库的交互过程中,数据库数据读取的性能对网站整体的性能是至关重要的. ​      通常我们在

参考 http://www.cnblogs.com/huxiao-tee/p/4660352.html 对linux文件系统不了解的朋友,请参阅我之前写的博文<从内核文件系统看文件读写过程>,我们首先简单的回顾一下常规文件系统操作(调用read/fread等类函数)中,函数的调用过程: 1.进程发起读文件请求. 2.内核通过查找进程文件符表,定位到内核已打开文件集上的文件信息,从而找到此文件的inode. 3.inode在address_space上查找要请求的文件页是否已经缓存在页缓存中.如

在网上看到的一篇文章: 程序的效率是每个程序员都应该重视的,无论您是采用哪一种语言进行开发. 程序有时候越短,并不一定越快,有时候程序很多代码,但不一定会很慢. 性能是一把双刃剑, 获得时间效率的同时, 牺牲的是空间的开销. 这里总结了一些建议以提高你的程序运行速度和减低系统荷载. 首先是尽量减少I/O操作,类似对硬盘的读写的I/O操作是最耗费时间的, 比如读写数据库.以下是减少I/O操作的例子: 1, 减少数据库DB的读写操作, 当使用VIEW视图的时候, 当被视图join的table有数据更

内容概述 Python文件操作 针对大文件如何操作 为什么不能修改文件? 你需要知道的基本知识 1. Python文件操作 这一部分内容不是重点,因为很简单网上很多,主要看看文件操作的步骤就可以了. #!/usr/bin/env python # -*- coding: UTF-8 -*- # Author: rex.cheny # E-mail: rex.cheny@outlook.com import os import time import sys FILE_PATH = "/Volum

比较HashMap HashTable 和ConcurrentHashMap的效率. 一般情况下,达到一定的数量之后JDK1.5之后提供的ConcurrentHashMap集合类的效率是前两者的3~4倍左右. 前两种集合类的效率比较接近. ConcurrentHashMapTest.java import java.util.Collections; import java.util.HashMap; import java.util.HashSet; import java.util.Hash

NIO流与IO流的区别 面向流与面向块 IO流是每次处理一个或多个字节,效率很慢(字符流处理的也是字节,只是对字节进行编码和解码处理). NIO流是以数据块为单位来处理,缓冲区就是用于读写的数据块.缓冲区的IO操作是由底层操作系统实现的,效率很快. 阻塞式与非阻塞式 IO流是阻塞式的,使用read()与write()方法时,执行期间只能等待该方法完成. NIO流是非阻塞式的,执行读写时依然可以做别的事情,不会阻塞线程,提高资源利用率,NIO流的Selector就是非阻塞式的. NIO加入了Sel

 平时写IO相关代码机会挺少的,但却都知道使用BufferedXXXX来读写效率高,没想到里面还有这么多陷阱,这两天突然被其中一个陷阱折腾一下:读一个文件,然后写到另外一个文件,前后两个文件居然不一样? 解决这个问题之后,总结了几个注意点. 注意点一:Reader/Writer读写二进制文件是有问题的 : public void copyFile1() { File srcFile = new File("E://atest//atest.txt"); File dstFile =

首先优化是具体情况具体分析,从硬件.改进表结构.索引.改进sql查询语句.存储方式都有关系等多方面入手 比如单表数据量(100w-200w条)不大的情况下,查询效率慢 可以从优化sql语句.对多个排序列或经常使用的条件列加索引(复合索引) 表结构改进:不要设计过多的列如果一张表有一两百个字段,那就考虑表结构设计是否合理,单数据量在几百万级的时候可以考虑按某一个维度进行分表.分库(比如时间.地区)存储. 存储方式:将某些访问频率多的数据使用缓存存储,这样会大大加快访问效率. 老数据有必要一直存在吗

目录 第1章读写文件    1 1.1 API    1 1.2 低级IO    1 1.2.1 文件序号    1 1.2.2 文本文件与二进制文件    1 1.3 流IO    2 1.4 Unicode    3 1.5 流IO.低级IO.API之间的关系    3 1.6 随机读写    4 1.7 C++IO流    4 1.8 MFC    4 1.8.1 CFile    4 1.8.2 CStdioFile    4 1.8.3 CArchive    4 1.9 总结