一、簇（cluster） 二、文件碎片 三、参考资料 本文主要介绍文件碎片对Flash性能的影响。...阅读本文前，建议先阅读下这两篇文章：《NAND Flash基础知识简介》、《Flash写入性能下降问题》。...如果后来由于磨损均衡策略或者垃圾回收策略需要回收该block，必须先将file2所占用page中的数据拷贝到其他block，才能回收该block。这必然会造成TF卡性能的下降。...如果一个block被同一个文件占用，如下图所示，file1删除的时候，整个block可以直接被擦除回收，这可以避免不必要的数据搬运，有利于TF卡性能提升。 ?...另外，不同于传统的机械硬盘，文件碎片对Flash的读操作影响很小，因为Flash不需要像机械硬盘那样转动磁盘去寻址。
在处理大量数据插入时，MongoDB 的性能可能会受到索引维护的开销影响。索引是为了提高查询性能而创建的，但在插入大量数据时，频繁的索引更新可能会成为性能瓶颈。...因此，在大量数据插入时，索引维护成本会增加，影响性能。 优化索引的策略 选择合适的字段：只对需要经常查询的字段创建索引，避免过度索引。过多的索引会增加索引维护的开销，并且占用更多的存储空间。...避免频繁更新索引字段：避免对已存在的索引字段频繁进行更新操作。频繁的更新会导致索引的重建和维护，影响性能。 延迟索引建立：在大量数据插入时，可以暂时禁用索引，待插入完成后再重新建立索引。...在处理大量数据插入时，优化 MongoDB 索引是提高性能的关键。...通过选择合适的字段、使用复合索引、使用覆盖索引、避免频繁更新索引字段、延迟索引建立、批量插入、使用有序插入和选择合适的索引选项等策略，可以减少对大量数据插入的性能影响。
C#作为一种强类型语言，具有丰富的泛型支持，允许开发者编写可以应对不同数据类型的通用代码。然而，在泛型编译时，针对结构和类作为泛型参数时，会对性能产生不同的影响。...测试性能差异 针对不同的泛型参数进行性能测试是一种有效的方法，以观察结构和类对泛型编译特性的影响。在测试中，可能会发现对结构类型的泛型参数，其性能可能更高，而对类类型的泛型参数，其性能可能略低。...05.2114724 IValueGetter-3 time = 00:00:07.1394676 Dynamic-Struct time = 00:00:00.6491220 结论 泛型编译特性对性能有所影响...，我们发现： 泛型参数是 Struct 比 class 的性能要好，大约有两倍的差异； 泛型参数如果存在多个 Struct 可能时，性能没有影响，但如果泛型参数存在多个 class 可能时，性能急剧下降...TValue> 这点设计是失败的，他的comparer不是一个泛型参数，而是接口）； 综上所述，了解C#泛型编译特性对性能的影响是编写高性能代码的重要一部分，合理使用对于关键性代码性能至关重要。
Hadoop/HDFS/MapReduce/Impala被设计用于存储和处理大量文件的场景，比如TB或者PB级别数据量的文件。...大量小文件对查询性能有很大的影响，因为NameNode要保存大量的HDFS文件元数据，一次性查询很多分区或者文件的话，需要获取文件列表并一个个读取文件信息，不仅会对查询性能造成很大的影响，还可能会超过操作系统的文件描述符数量限制而导致查询失败...大文件对表的性能也会有影响，原因是在大多数情况下，Hadoop用户会压缩存储在HDFS中的数据，这样虽然可以节省磁盘空间，但是如果你有一个大的压缩文件，花费在解压上的时间也会导致查询变慢。...4次，生成一个文本文件，使用bzip2对其进行压缩，大小变为大约510MB，并在其上创建了一个名为bzip2_bigfile_4的表 4、和3是一样的。...对于表bzip2_smallfiles_8，虽然我们有更多的文件需要解压，但是因为我们可以在多个主机上并行执行解压操作，因此不会对性能造成太大影响。
我们将使用动画卡顿仪器配置文件以及这个开源 FPS 计数器。动画卡顿苹果建议使用动画卡顿作为衡量应用性能的指标。卡顿基本上是指在屏幕上显示的帧比预期晚的帧。...在加载消息时进行任何后续滚动，不会影响性能。在此测试期间，FPS 值的平均值约为每秒 59 帧。滚动是流畅且响应迅速的。有 AnyView接下来，让我们做同样的测试，同时使用 AnyView 包装器。...在浏览数据时修改我们可以进行的另一个测试是性能测试 - 向列表发送大量内容并强制更新视图（例如，响应消息），同时我们也浏览数据。这将在较短的时间间隔内触发视图的多次重绘。...只有在内容解析为恒定数量的行时，才能高效地收集它们而无需访问所有内容。如果使用条件检查或 AnyView，将无法确定行数，并且必须提前创建所有视图，这会影响性能。...然而，这并不意味着使用 AnyView 总是会以这种方式影响性能。
MySQL体系结构 想要了解MySQL自身对性能的影响，就需要先熟悉MySQL的体系结构和常用的存储引擎。MySQL并不完美，却足够灵活，能够适应高要求的环境，例如Web类应用。...想也知道这个过程是麻烦又耗时的，我们不可能在生产环境中这么干。由于系统表空间无法简单的收缩文件大小，会造成大量空间的浪费，并且产生大量的磁盘碎片，从而降低系统的性能。...如果使用独立表空间的话这个问题就很好解决了，我们对表数据进行清理之后，可以直接通过optimize table命令来收缩系统文件，并且不需要重启MySQL，也不会影响数据库的访问。...2.然后我们再来看看使用系统表空间对I/O会有什么影响：对于系统表空间来说，因为只有一个文件，所以多个表空间进行数据刷新的时候，实际上在文件系统上是顺序进行的，这样就会产生大量的I/O瓶颈。...阻塞过多的时候可会令数据库连接大量的堆积，从而占用大量的系统资源，使得系统性能整体下降。 死锁是两个或两个以上事务在执行过程中，相互占用了对方等待的资源而产生的异常。
AOF文件的大小会对Redis的性能产生影响，原因如下：写入性能：AOF文件是通过追加方式记录所有写操作的，当AOF文件变大时，每次写入操作都需要将数据追加到文件末尾，导致写入性能变慢。...尤其是在AOF重写过程中，Redis会根据内存中的数据重写AOF文件，重写过程可能导致写入性能下降。...文件操作：AOF文件的大小增大，文件的读写操作也相应增加，可能会导致磁盘IO的负载过大，对Redis的性能产生影响。...AOF文件的大小对Redis的性能有一定的影响，过大的AOF文件会导致写入性能下降、启动时间延长以及磁盘IO负载增大。为了避免影响性能，可以定期对AOF文件进行重写，缩小文件的体积。...重写后的AOF文件会只保留了相对较新的写命令，从而减小了文件的大小。AOF文件压缩：可以使用工具，如redis-check-aof或redis-cli的--bigkeys选项，对AOF文件进行压缩。
数据库中表储存的模式对性能的影响 HEAP表 行存 不压缩 行存 AO表 (orientation=row) 可压缩 (appendonly=true) 列存 (compresstype=zlib,...,表中数据可以压缩 储存大小对比 类型 文件 堆储存 AO表行存 AO表列存 AO表行存压缩 AO表列存压缩 大小 35G 32G 34G 30G 13G 6822MB 建立压缩表的例子 create...GPFDIST 参数设置对性能的影响 参数名 说明 writable_external_table_bufsize 控制主实例向文件服务器发送数据包的大小，默认64kb gp_external_max_segs...控制访问文件服务器的实例数量，默认64 测试环境及测试方法 以下测试的集群环境 1、服务器数量20 2、主备实例数：160 3、网络速率：万兆 gpfdist 导出控制参数writable_external_table_bufsize...文件大小（MB） 导出耗时(s) 速度(MB/s) 参数值(kb) 45441 108 420.75 20 45441 59 770.19 40
一个奇怪的现象 小师妹:F师兄，之前你讲了那么多JVM中JIT在编译中的性能优化，讲真的，在工作中我们真的需要知道这些东西吗？知道这些东西对我们的工作有什么好处吗？...um…这个问题问得好，知道了JIT的编译原理和优化方向，我们的确可以在写代码的时候稍微注意一下，写出性能更加优秀的代码，但是这只是微观上了。...第二是锻炼自己的思维习惯，学会解决问题的方法。 就像算法，现在写个程序真的需要用到算法吗？不见得，但是算法真的很重要，因为它可以影响你的思维习惯。...既然1-16使用的是同一个cache line，那么他们的执行时间，应该是逐步下降才对，为什么2比1执行时间还要长呢？...本人对汇编语言不太熟，不过我猜两者执行时间的差异在于inc和add的差异，add可能会执行慢一点，因为它多了一个额外的参数。
PG空闲连接对性能的影响 该系列的第一篇为：PG空闲连接的资源消耗：https://amazonaws-china.com/cn/blogs/database/resources-consumed-by-idle-postgresql-connections...本文讨论空闲连接对PG性能的影响。 事务率影响 PG获取数据的时候，首先看请求页在没在共享内存。如果共享内存没有请求页，则从操作系统缓存取，如果也没有，则需要请求磁盘上的数据页。...更多信息请查看swap管理：https://www.kernel.org/doc/gorman/html/understand/understand014.html 可用内存对性能的影响取决于工作负载、...如果数据集比总可用内存小，空闲内存的减少不会有明显影响，若数据集比总可用内存还大，就会产生巨大影响。 性能测试 下面小节显示了通过pgbench进行的性能测试。...下图显示了打开1000个连接时，实例内存时如何从4.88GB下降到90MB的。 ? 正如前系列介绍，虽然连接是空闲的，他们也会消耗内存和CPU资源。这个结果显示空闲连接对性能的影响。
怎么减少行锁对性能的影响 MySQL 的行锁是引擎层由引擎实现的，并不是所有的引擎都支持行锁，比如 MyISAM 引擎不支持行锁。...InnoDB 行锁针对的是数据表中的行记录的锁，比如事务 A 更新一行，这时候事务B 也要更新一行，则必须等事务 A 的操作完成后才能进行更新。...发起死锁检测，主动回滚死锁联调中的某一个事务，其他事务继续执行。将参数 innodb_deadlock_detect 设置为 on 标识开启这个逻辑。 怎么解决热点更新导致的性能问题？...死锁检测要耗费大量的 CPU 资源，如果确定业务一定不会出现死锁，可以临时把死锁检测关掉。...由于 hash 碰撞的原因，布隆过滤器存在一定的误判几率，也存在不支持删除元素的问题。
MySQL手册提供了一个关于MySQL支持的事务隔离模式的恰当描述 – 在这里我并不会再重复，而是聚焦到对性能的影响上。 ...SERIALIZABLE – 这是最强的隔离模式，本质上打败了在锁管理(设置锁是很昂贵的)的条件下，多版本控制对所有选择进行锁定造成大量的开销，还有你得到的并发。...更为严重的情况是，程序频繁地更新和hot rows – 你真的就不想InnoDB去处理rows了，它有成百上千个版本。 在性能上的影响， 读和写都能够被影响。...因此使用这种模式允许InnoDB少维护很多版本，特别是你没有很长的statements要允运行。如果你有很长的select要运行，如报表查询对性能的影响仍然很严重。 ...从SELECT方面还有一个重要的win - READ UNCOMMITTED隔离模式意味着InnoDB 不需要去检查旧的行版本 - 最后一行总是对的，这会使得性能有明显的改善，尤其是当undo空间已经在磁盘上溢出
off nospec_store_bypass_disable no_stf_barrier mds=off tsx_async_abort=off tsx_async_abort=off：对调度影响很大...，unixbench的syscall和context1两个case mitigations=off：总开关，关了后性能会有很大提升！
非对称存储访问结构(NUMA,NonUniform Memory Access)是最新的内存管理技术，是对多处理器结构(SMP,Symmetric MultiProcessor)改进。...随着CPU核心数量和频率的不断提升，SMP下所有CPUCore都通过同一个内存控制器访问内存，性能瓶颈越来越严重。所以最新的多处理机服务器把内存控制拆分，由不同的CPU管理自己的内存地址。...因为Mysql的线程模型对NUMA支持不好，所以微信支付DB一般不使用NUMA。这时通过内核中设置numa=off或者numactl --interleave=all来关闭这个特性。...微信红包新架构需要启用单机多实例，为了性能最佳。决定使用CPU绑定策略，绑定CPU和内存分配，强制本地CPU分配内存。利用NUMA特性改进MySQL的多核利用率和竞争，实现性能最佳和影响隔离。...我的测试开始走入一个误区，反复测试都发现绑定后性能下降；一直没有得到本地绑定的提升；恢复interleave时性能更好。
MongoDB 是一种广泛应用的 NoSQL 数据库，以其高度可扩展性和灵活性而闻名。然而，在处理大量数据时，MongoDB 的性能可能会受到一些影响。...大量数据插入对 MongoDB 性能的影响 磁盘 I/O：大量数据插入会导致频繁的磁盘写入操作，可能会成为性能瓶颈。磁盘 I/O 的延迟和吞吐量直接影响数据插入的速度。...内存消耗：大量数据插入可能导致内存消耗过高，从而触发操作系统的页面置换机制，进一步影响性能。...优化 MongoDB 大量数据插入的解决方案 批量插入：将大量数据分成小批量进行插入，每次插入一定数量的文档。这样可以减少磁盘 I/O 和索引维护的开销，提高插入性能。...在处理大量数据插入时，MongoDB 的性能可能受到磁盘 I/O、索引维护、锁竞争和内存消耗等影响。
不同Stripe size的选择直接影响性能，如IOPS和吞吐量。.../O访问速率（IOPS） Stripe size值大，通过多块磁盘响应一个I/O请求，可以增加数据传输速率（Mbps） 你可以使用performance monitor工具来评测Stripe size的设置对性能的影响...、数据库、文件系统存储环境。...对于Web服务器以及文件打印服务器，建议Stripe size设置为16-64 KB. 注意：对Stripe size的设置是否合理，应该在生产系统运行前，进行性能测试以作出最后的决定。...你可以动态调整Stripe size，但是数据重写过程会 影响性能。因此在生产系统下要慎重使用。
1、CLR首次加载代码造成的性能损失 四、CLR执行程序集中代码介绍了CLR在首次执行一个类的时,会初始化一个内部结构,然后当目标方法被首次调用时,JITComplier函数(JIT编译器)...应用程序运行期间,这些方法只会对性能造成一次性的影响.除此之外,在方法内部花费的时间可能比花在首次调用方法,JIT编译和优化IL所花费的时间更多. 3、CLR加载代码时JIT编译器进行的代码优化 CLR...(1)、编译器开关/optimize和/debug对代码的影响 /optimize开关: C#编译器生成的未优化IL代码,将包含许多NOP(空操作)指令,还将包含许多跳转到下一行代码的分支指令.Visual.../debug(+/full/pdbonly)开关: 编译器会生成Program Database(PDB)文件,PDB文件帮助调试器查找局部变量并将IL指令映射到源代码....,并方便地对源代码进行调试.
Web 性能的影响 如今为了提升应用性能，懒加载被广泛使用于 Web 应用中。...但懒加载的过度使用会给应用性能带来负面影响。所以在这篇文章中，我会详述懒加载对性能的影响，来帮助你理解应该何时使用它。 什么是懒加载？...懒加载肯定可以提升应用性能以及用户体验，这也是为什么它已成为开发者在开发应用时的首选优化措施。但懒加载并不总是保证提升应用性能。那么让我们看看懒加载对性能的影响到底是什么。...懒加载对性能的影响 许多研究表明，开发者通过懒加载可以实现两种优势。 减少页面加载时间（PLT）：通过延迟资源加载减少首屏页面加载时间。...在这篇文章中，我们关注懒加载对性能的影响，通过几个建议帮助你理解应该何时使用它。如果你谨慎的使用这项技术，明白何时何地使用它，你的网站会得到明显的性能提升。希望你有从中得到有用的知识点，感谢阅读！
减少行锁对性能的影响 1. 什么是行锁 行锁是针对数据表中的行记录进行加锁。 2. 两阶段锁 InnoDB中会在需要的时候加上行锁，不是使用完立即释放，而是等待事务结束才释放，这就是两阶段锁。 3....3.1 死锁的处理策略 超时释放。设置参数 innodb_lock_wait_timeout 死锁检测，发现死锁后，主动回滚死锁链条中的一个事务。...如何解决热点行更新导致的性能问题？ 如果知道业务不会产生死锁的话，就把死锁检测关掉。 控制并发度。控制并发更新热点行的线程数量。 从设计上有话，讲一行热点数据改成逻辑上的多行。...比如将统计总数的记录按照某些维度拆分到不同的行，统计的时候通过sum统计，更新的时候，只更新其中的某一行，降低锁冲突概率。 5....方案1会对数据逐行加锁，事务结束后才会释放行锁，导致加锁时间长，影响其他事务。 方案2 涉及加锁的数据行比较少，持有锁的时间比较短。
user表和group_message表都分拆成了两个表，分别是一一对应的 方案二看上去比方案一要更复杂一些，首先是表的数量多了2个，然后是在group_message中冗余存放了作者昵称 一个讨论区系统...，但在这条系统中执行最频繁的Query完全不需要该字段所存放的信息，可是这个Query没办法不访问group_message表的数据，所以第一条Query在数据读取过程中会须要读取大量没有任何意义的数据...在系统中用户数据的读取也是比较频繁的，但是大多数地方需要的用户数据只是几个基本属性，如用户的id、昵称、密码、状态、邮箱等，所以将用户表的这几个属性单独分离出来，也会让大量的Query语句在运行的时候减少数据的检索量...，从而提高性能 可能有人会觉得，将一个表分成两个表，如果要访问被分拆出去的信息，性能不是就会变差了吗？...是的，但是由于两个表都是一对一的关联关系，关联字段的过滤性也非常高，而且这样的查询需求在整个系统中所占有的比例也并不高，这里带来的性能损失实际上要远远小于在其他Query上节省出来的资源
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