Spark Streaming反压过程主要是根据JobSchedule反馈作业的执行信息来估算当前的最大处理速度（rate），然后动态地调整Receiver数据接收率。...发送到endpoint endpoint接收到消息后，使用updateRate更新BlockGenerators，同时计算出一个固定的令牌间隔 以上两个过程便将反压机制中最重要的rate调整完成。...LocalBufferPool1中有空间存储的buffer） buffer被送到Task 2中从这个buffer中读出记录（LocalBufferLocal2中有空间接收的buffer） 数据传输有两个场景...在输出端，通过 Netty 的水位值机制来保证不往网络中写入太多数据。如果网络中的数据（Netty输出缓冲中的字节数）超过了高水位值，我们会等到其降到低水位值以下才继续写入数据。...通过固定大小的缓冲池，保证了Flink有一套健壮的反压机制，使得Task生产数据的速度不会快于消费的速度。
3.2 反压机制Backpressure Spark Streaming Backpressure: 根据JobScheduler反馈作业的执行信息来动态调整Receiver数据接收率。...这很好理解：你从池子中拿走一个缓冲，填上数据，在数据消费完之后，又把缓冲还给池子，之后你可以再次使用它。...注意，这个过程只是指定了缓冲池所能使用的内存块数量，并没有真正分配内存块，只有当需要时才分配。为什么要动态地为缓冲池扩容呢？...总而言之，我们可以看到：生产者和消费者在 pipeline 中的处理都在跟随彼此的吞吐而进行适当的调整，这就是我们希望看到的反压的效果。...但是 Flink 的反压太过于天然了，导致我们无法简单地通过监控队列来监控反压状态。Flink 在这里使用了一个 trick 来实现对反压的监控。
2019年4月，Intel 发布了首款商用存储SCM，它基于傲腾基础上的持久性内存，基于3D XPOINT 技术，建立在内存总线上降低了I/O方面的延迟。...2 如果页面包含的数据依然在BUFFER CACHE 中，但是TLB 中的对应的地址已经不存在了，则硬件将转换到内核模式，通过遍历页表查找条目，将其导入到TLB中，然后让软件使用常规的加载或存储指令访问数据...在调整文件和映射缓冲区的大小之前，写入者执行函数prepare_remap_ resize_ file，本质上。...写入操作有效地等待，直到没有其他人在调整缓冲区的大小，然后设置调整大小标志位以声明对该操作的独占权限。然后，它等待直到所有的读取器都使用缓冲区完成。...，通过取消映射缓冲区，用新的大小重新映射，同时重新设置调整标志的大小。
数据库缓冲池(buffer pool) InnoDB 存储引擎是以页为单位来管理存储空间的，我们进行的增删改查操作其实本质上都是在访问页 面（包括读页面、写页面、创建新页面等操作）。...而磁盘 I/O 需要消耗的时间很多，而在内存中进行操 作，效率则会高很多，为了能让数据表或者索引中的数据随时被我们所用，DBMS 会申请 占用内存来作为 数据缓冲池 ，在真正访问页面之前，需要把在磁盘上的页缓存到内存中的...3.1 缓冲池 vs 查询缓存 缓冲池和查询缓存是一个东西吗？不是。 1. 缓冲池（Buffer Pool） 首先我们需要了解在 InnoDB 存储引擎中，缓冲池都包括了哪些。...因为缓冲池的大小是有限的，比如磁盘有 200G，但是内存只有 16G，缓冲 池大小只有 1G，就无法将所有数据都加载到缓冲池里，这时就涉及到优先级顺序，会 优先对使用频次高 的热数据进行加载 。...缓存在数据库中的结构和作用如下图所示： 3.3 查看/设置缓冲池的大小 如果你使用的是 InnoDB 存储引擎，可以通过查看 innodb_buffer_pool_size 变量来查看缓冲池的大 小。
此外，Change Buffer的使用时机也受到一些参数和配置的影响。例如，可以通过调整InnoDB存储引擎的相关参数来控制Change Buffer的行为和触发条件。...调整缓冲池大小： 根据数据库的工作负载和可用内存资源，合理配置InnoDB缓冲池的大小。增加缓冲池的大小可以增加Change Buffer的使用空间，但需要注意不要过度消耗内存资源。...但是，这种动态调整可能不会立即生效，因为InnoDB有一个内部队列来处理和管理缓冲池中的数据。...例如，可以监控Change Buffer的命中率、缓冲区使用情况等指标，以便进行适当的调整和优化。...考虑使用持久化存储引擎： 如果数据库需要更高的数据持久性和可靠性要求，可以考虑使用其他持久化存储引擎（如MyISAM）代替InnoDB。
并且有目录页，它存储从页 id 到文件中的物理位置或偏移量的映射。...缓冲池的结构是一个固定大小的页的数组，每一个数组条目都被称为一个帧（Frame）：它是磁盘上的数据库文件的页的大小，这样我们就可以把磁盘上的页映射到缓冲池的数组槽中。...页表在内存中，它是临时的。我们不需要持久化这个页表，页表可以在我们执行查询时逐步建立。 一个问题：在内存中设置了页表某一帧的 dirty 位后，如果掉电，我们会丢失对页面的更新吗？...元数据大小（MetaData）：我们需要担心的是为了进行页删除，我们存储了多少元数据，不能太多 这是最简单的一种算法，LRU（Least Recently Used，最近最少使用策略），它在很多不同的系统领域被使用...但是如果是脏页的话，你需要将脏页的更新写回磁盘以保证更新的持久化。 在快速缓冲页驱除和持久写脏页之间有一种权衡。
这两个调度器之间几乎没有什么区别，我们发现基于SAN的存储Noop略胜一筹（SAN通常在处理工作负载方面更好，因为它知道更多关于底层硬件以及与操作系统相比实际存储在缓存中的内容）。...如果你想保持安全的话，20GB应该是足够的。一般来说，除非您知道数据库的行为，否则建立理想的缓冲池大小是一个反复试验的过程。在编写的时候，InnoDB缓冲池不是一个动态变量，所以需要重新启动。...MySQL使用比InnoDB缓冲池等多个缓冲区，它们是由变量控制：join_buffer_size，sort_buffer_size的值，read_buffer_size，read_rnd_buffer_size...默认情况下，我们在一个组中有两个日志，每个大小约为50MB。这些日志用于存储写入事务，并按顺序写入。...正如我们在开始时所提到的那样，调整这些设置可能不会使MySQL数据库的速度变得更快 。但通过调整查询，您有可能加快这一速度。但是他们对整体表现仍然有明显的影响。祝你好运，调整工作！
既然高吞吐量是 Kafka 的优势，那么怎么才能让 Kafka 的优势发挥到极致，怎么才能更大程度的提升 Kafka 的吐吞量呢？...增大缓冲区大小：通过增加 buffer.memory 配置（生产者内存缓冲区大小），允许生产者在等待发送时缓存更多消息。...（套接字缓冲区大小）等，根据硬件资源和负载情况调整。...磁盘优化：使用快速磁盘（如 SSD），并优化文件存储目录的布局以减少 I/O 竞争。...网络与硬件优化网络和 Kafka 运行的硬件，也会影响 Kafka 的吞吐量，所以我们可以进行以下优化：网络优化：确保网络连接质量良好，减少网络延迟和丢包。
通过合理地配置和管理缓冲池的大小和组件使用，可以进一步优化MySQL的性能和响应速度。...内存空间分配： InnoDB首先会根据配置参数为Buffer Pool申请一片连续的内存空间。这片内存空间的大小是可配置的，并且会根据数据库的工作负载和硬件资源进行调整。 2....动态管理： 随着数据库的运行，Buffer Pool中的缓存页会根据访问模式和负载情况动态地变化。...在实际应用中，数据库管理员可以根据工作负载和性能要求来调整Buffer Pool的大小和其他相关参数，以达到最优的性能表现。...最常见的策略是最近最少使用（LRU）算法，它根据缓存页的使用频率来决定哪些页应该被淘汰。但是，数据库系统通常会对标准的LRU算法进行一些改进，以适应其特定的访问模式和性能要求。 5.
# 3.1 缓冲池 vs 查询缓存 缓冲池和查询缓存是一个东西吗？不是。 # 1) 缓冲池（Buffer Pool） 首先我们需要了解在 InnoDB 存储引擎中，缓冲池都包括了哪些。...因为缓冲池的大小是有限的，比如磁盘有 200G，但是内存只有 16G，缓冲池大小只有 1G，就无法将所有数据都加载到缓冲池里，这时就涉及到优先级顺序，会 优先对使用频次高的热数据进行加载 。...缓存在数据库中的结构和作用如下图所示： 如果我们执行 SQL 语句的时候更新了缓存池中的数据，那么这些数据会马上同步到磁盘上吗？...# 3.3 查看 / 设置缓冲池的大小 如果你使用的是 MySQL MyISAM 存储引擎，它只缓存索引，不缓存数据，对应的键缓存参数为 key_buffer_size ，你可以用它进行查看。...如果你使用的是 InnoDB 存储引擎，可以通过查看 innodb_buffer_pool_size 变量来查看缓冲池的大小。
也正因如此，Kafka 虽然提供了 flush.messages 和 flush.ms 两个参数将 Page Cache 中的数据强制 Flush 到磁盘，但是 Kafka 并不建议使用。 4....我们把 Kafka 的生产和消费简化成如下两个过程来看[2]： 网络数据持久化到磁盘 (Producer 到 Broker) 磁盘文件通过网络发送（Broker 到 Consumer） 4.1 网络数据持久化到磁盘...并没有必要将 socket buffer 的网络数据，读取到应用进程缓冲区；在这里应用进程缓冲区其实就是 broker，broker 收到生产者的数据，就是为了持久化。...在此特殊场景下：接收来自 socket buffer 的网络数据，应用进程不需要中间处理、直接进行持久化时。可以使用 mmap 内存文件映射。...它的工作原理是直接利用操作系统的 Page 来实现文件到物理内存的直接映射。完成映射之后你对物理内存的操作会被同步到硬盘上。
幸运的是，HuggingFace DataSet 数据集的设计已经克服了这些限制，它通过将数据集视为内存映射文件(Memory-mapped file)来解决内存管理问题，并通过流(Streaming)...此测量还包括 Python 解释器和我们加载的库使用的内存，因此用于加载数据集的实际内存量要小一些。 为了进行比较，我们使用 dataset_size 属性查看数据集在磁盘上的大小。...HuggingFace Datasets 将每个数据集视为内存映射文件，它提供 RAM 和文件系统存储之间的映射，允许库访问和操作数据集的元素，而无需将其完全加载到内存中。...为了处理这些情况，Hugging Face Datasets 提供了流式传输功能，允许我们动态下载和访问元素，而无需下载整个数据集。...这个数据集足够大，足以给大多数笔记本电脑的 RAM 带来压力，但我们已经能够毫不费力地加载和访问它！
，所以一般这里不会释放的，除非重启（5.7 开始支持动态调整，默认以128M的chunk单位分配内存块）。...如果内存临时表超出了限制，MySQL就会自动地把它转化为基于磁盘的MyISAM表，存储在指定的tmpdir目录下 sort_buffer_size 执行ORDER BY和GROUP BY排序使用的缓冲大小...在 Linux 系统中，当分配空间大于 2 M 时会使用 mmap() 而不是 malloc() 来进行内存分配，导致效率降低。 read_buffer_size 顺序读缓冲区大小。...对表进行顺序扫描的请求将分配一个读入缓冲区，MySQL会为它分配一段内存缓冲区。 read_rnd_buffer_size 随机读缓冲区大小。...在一个事务还没有 commit 之前会先将其日志存储于 binlog_cache 中，等到事务 commit 后会将其 binlog 刷回磁盘上的 binlog 文件以持久化。
虽然使用videobuf2会给驱动程序强加一些设计决策，但是使用它的收益是videobuf2可以减少驱动程序代码和保持V4L2子系统在用户空间API的一致性，显然使用videobuf2更为合理。...缓冲区的大小由buf_struct_size定义，驱动可以定义自己的缓冲区，同时设置buf_struct_size，若为0表示驱动不定义自己缓冲结构，则使用sizeof(struct vb2_buffer...struct vb2_queue和struct vb2_buffer数据结构的关系可用下图描述，所以动态分配的struct vb2_buffer结构体保存到bufs[VIDEO_MAX_FRAME]数组中...V4L2_MEMORY_MMAP类型的缓冲区需要分配额外的内存空间用于存储图像数据，如图中绿框所属，首选分配一个管理的结构体struct vb2_dc_buf，再分配真正存储图像数据的缓冲区，存储图像的缓冲区物理地址和虚拟地址一致...5、mmap： 使用mmap系统调用映射Video设备，最终会调用到vb2_mmap，内核使用vb2_mmap函数将Video设备的缓冲映射到用户空间。
但是在进行了大量文件操作之后，缓存会把内存资源基本用光。但实际上我们文件操作已经完成，这部分 缓存已经用不到了。这个时候，我们难道只能眼睁睁的看着缓存把内存空间占据掉吗？.../proc是一个虚拟文件系统,我们可以通过对它的读写操作做为与kernel实体间进行通信的一种手段.也就是说可以通过修改 /proc中的文件,来对当前kernel的行为做出调整.那么我们可以通过调整/proc...释放内存前先使用sync命令做同步，以确保文件系统的完整性，将所有未写的系统缓冲区写到磁盘中，包含已修改的 i-node、已延迟的块 I/O 和读写映射文件。...Free中的buffer和cache：（它们都是占用内存）： buffer : 作为buffer cache的内存，是块设备的读写缓冲区 cache: 作为page cache的内存, 文件系统的cache.../proc是一个虚拟文件系统,我们可以通过对它的读写操作做为与kernel实体间进行通信的一种手段.也就是说可以通过修改/proc中的文件,来对当前kernel的行为做出调整.那么我们可以通过调整/proc
、持久化相关的知识点终于搞懂卡顿的根源和对策文章导图如下：缓冲池缓冲池的组成缓冲池是一块内存区域，用于将磁盘中的页加载到内存，加快访问速度当访问数据页时需要先判断页是否在缓冲池中，如果不在则需要从磁盘加载到缓冲池...，如果并发量大且只有一个缓冲池，开销会很大使用分段锁的思想：将一个缓冲池分为多个实例，每个实例相当于有一把锁（页hash到实例），每个实例存在数个chunk调整缓冲池参数如下：使用 innodb_buffer_pool_instances...调整缓冲池实例的数量使用 innodb_buffer_pool_chunk_size 设置每个实例中的chunk数量使用 innodb_buffer_pool_size 规定缓冲池大小，并且其值必须是...DBA去调整，总结一下对应的参数缓冲池使用 innodb_buffer_pool_instances 调整缓冲池实例的数量使用 innodb_buffer_pool_chunk_size 设置每个实例中的...chunk数量使用 innodb_buffer_pool_size 规定缓冲池大小，并且其值必须是 innodb_buffer_pool_instanes 和innodb_buffer_pool_chunk_size
2.2通过监控共享缓冲区逐出提高工作负载稳定性和调整 shared_buffers 大小 pg_stat_io帮助澄清的一个重要的指标是：shared buffer（Shared buffer是固定大小...这两个方面对于调整共享缓冲区的大小都很重要。pg_stat_io可以通过跟踪系统中每个后端类型的evictions清楚的显示。...但是，如果我们想要获得更完整的画面，并且跨越我们所有的 VACUUM，该怎么办？...2.4批量读/写策略的可见性（顺序扫描和COPY） 你在 Postgres 中使用过 COPY 加载数据吗？或者使用顺序扫描从表中读取数据？...21 GB 的批量写入活动，我们之前没有很好的识别方法。
Chunk：组织管理 Page 的内存分配和释放，Page 被构建为二叉树形式： PoolSubpage：对于小于 Page 的内存使用，直接在 Page 中完成分配，每个 Page 切分为大小相同的多个存储块儿...1、数据存储缓存 数据的持久化存储一般依靠数据库、文件系统等存储介质。 直接的数据读取性能支撑有限，一般会设置分布式缓存或者本地缓存中间存储做热点数据响应。...以备将来有字符扩展需求，可以直接使用。 2、Netty 动态缓冲区分配 动态缓冲区分配器，源码说明：根据实时的反馈动态的增加或者减少预需的缓冲区大小。...Netty 的这种“智能化”处理，可以说是相当有用的： 首先，实际的应用场景千差万别，同一场景下不同时刻的缓冲区需求也是实时变化（一句话可以是一个字，也可能是1000个字），这就需要 Netty 动态调整缓冲分配大小以适应不同的业务场景...最后，动态的调整最直接的好处就是内存的的高效使用，一定程度上做到了按需分配。 3、Memcached Slab Allocator 基于 Slab Allocator 内存分配机制。
innodb存储引擎中数据的访问是按照页（也可以叫块，默认为16KB）的方式从数据库文件读取到buffer pool中的，然后在内存中用同样大小的内存空间来做一个映射；未来提高数据访问效率，数据库系统预先就分配了很多这样的空间...注意：在MySQL5.7.5之后，可以在MySQL进程运行的情况下，动态调整innodb_buffer_pool_size，需要强调的是，如果buffer pool的大小超过了1GB，应该通过调整innodb_buffer_pool_instances...，用来存储MTR产生的日志页面） 1.5、MTRinnodb物理事务： 它是innodb存储引擎中一个很重要的用来保证物理页面写入操作完整性及持久性的机制。...，然后等待srv_master_thread线程定时将日志系统的日志缓冲区的日志数据刷到日志文件中； ---注意：日志缓冲区的存储只是一个暂时的中间状态，日志缓冲区的大小可以通过参数innodb_log_buffer_size...1.7、redo日志大小设置的问题： ①：如果设置的非常大，固然性能可能会很好，但是如果数据库出现异常停机，此时可能有很多日志都没有刷盘，也就是log flushed up to 与 last
对此 MySQL 引入缓存 Buffer Pool 做优化。其包含磁盘中部分数据页（page）的映射，来缓解数据库的磁盘压力。...IO，加快处理速度 数据页（page）:是InnoDB存储引擎磁盘管理的最小单元，每个页的大小默认为16KB。...页中存储的是行数据 编辑 这个缓存中包含了磁盘中部分数据页（page）的映射，以此来缓解数据库的磁盘压力。...在擦除旧记录释放新空间期间，不能再接收新的更新请求，此时 MySQL 性能会下降。因此高并发情况下，合理调整 redo log 大小很重要。...redo log保证了事务的持久性，undo log保证了事务的原子性和一致性
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