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Flash写入性能下降问题

一、写性能下降 二、预留空间 三、TRIM命令 四、参考资料 在《NAND Flash基础知识简介》中,我们介绍了NAND Flash的一些特征。本文主要从文件操作的角度看下写入性能问题。...一、写性能下降 假设一个TF卡的信息如下: Page Size: 4KB Block Size: 5Pages(20KB) 总存储空间:1Blocks(20KB) 读取速度:2KB/s 写入速度:1KB...在用户看来,我们的写入速率从1KB/s下降到了0.46KB/s,因为写入12KB花费了26s。 这就是为啥TF卡越用越慢的原因(这里说的慢指的是写入速率,读取速率基本不受影响)。...这样做的代价是后续某个时刻的写操作会触发page回收,导致写入性能下降。这是否合理?有没有办法把性能平均下来,避免出现较大的性能瓶颈。TRIM命令可以帮助我们(需要操作系统和存储器支持)。...这种场景下,仍然会遇到写性能下降的问题。

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MySQL 5.7 分区表性能下降的案例分析

同时通过对源码的讲解,升级MySQL5.7.18时分区表性能下降的根本原因,向MySQL源码爱好者展示分区表实现中锁的运用。 问题描述 MySQL 5.7版本中,性能相关的改进非常多。...包括临时表相关的性能改进,连接建立速度的优化和复制分发相关的性能改进等等。基本上不需要做配置修改,只需要升级到5.7版本,就能带来不少性能的提升。...观察运行了一段时间,有开发反馈,数据库的性能比之前的5.6.21版本有下降。主要的表现特征是遇到比较多的锁超时情况。开发另外反馈,性能下降相关的表都是分区表。更新走的都是主键。这个反馈引起了我们重视。...我们做了如下尝试: 数据库的版本为5.7.18, 保留分区表,性能下降。 数据库版本为5.7.18,把表调整为非分区表,性能正常。...把数据库的版本回退到5.6.21版本,保留分区表,性能也是正常 通过上述测试,我们大致判定,这个性能下降和MySQL 5.7版本升级有关。

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故障分析 | OceanBase 频繁更新数据后读性能下降的排查

---- 背景 测试在做 OceanBase 纯读性能压测的时候,发现对数据做过更新操作后,读性能会有较为明显的下降。具体复现步骤如下。...第二次 第三次 第四次 第五次 325864.95 354866.82 331337.10 326113.78 340183.18 现象总结 对比数据更新前后的纯读 QPS,发现在做过批量更新操作后,读性能下降...GV$OB_SQL_AUDIT 用法参考:https://www.oceanbase.com/docs/common-oceanbase-database-cn-10000000001699453 对比性能下降前后相同...再对比两次性能压测下 GV$OB_SQL_AUDIT 表,当性能下降后,MEMSTORE_READ_ROW_COUNT(MemStore 中读的行数)和 SSSTORE_READ_ROW_COUNT (...符合上面观察到的火焰图上的问题,即实际读的行数大于本身的行数,该处消耗了系统更多的资源,导致性能下降

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应用容器化后为什么性能下降这么多?

2.3 性能对比结果 性能对比 虚拟机 容器 RT 1.68ms 2.11ms QPS 716/s 554/s 总体性能下降:RT(25%)、QPS(29%) 3....原因分析 3.1 架构差异 由于应用在容器化后整体架构的不同、访问路径的不同,将可能导致应用容器化后性能下降,于是我们先来分析下两者架构的区别。...我们发现容器化后比原先软中断多了14%,到这里,我们能基本得出结论,应用容器化以后,需要更多的软中断的网络通信导致了性能下降。...veth_forward_skb -> netif_rx -> __raise_softirq_irqoff,veth的数据发送接收最后会使用软中断的方式,这也刚好解释了容器化以后为什么会有更多的软中断,也找到了性能下降的原因...的网络通信,但还是不能避免veth pari带来的性能损耗,针对性能敏感的应用,那么有没有其他underly的网络方案来保障网络性能呢?

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Android 11 快来了,IO 性能下降了 SDCardFS Vs FUSE

Google实施FUSE的原因很简单-它做了他们想要的事情,但是,很明显,FUSE的开销正在导致性能下降等问题。...然而由于大量的性能问题,在Android O上,FUSE替换为“ SDCardFS ”。SDCardFS 是三星提出并开发的,其SDCardFS基于WrapFS。...Ringtones 除了, /sdcard/Android/data/ /sdcard/Android/obb/ Google 建议用MediaProvider来进行相关文件的操作如果APP大量用到相关的文件并且对性能敏感...在现实世界中,这种性能下降会影响存储在外部存储中的所有文件。...Problem #2 – Double Caching 数据缓存对于提高数据访问性能非常重要。通过将必要的数据片段存储在内存中,Linux内核能够在需要时快速调用该数据。

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故障分析 | OceanBase 频繁更新数据后读性能下降的排查

本文摘要本文分析并复现了 OceanBase 频繁更新数据后读性能下降现象的原因,并给出了性能改善建议。...背景测试在做 OceanBase 纯读性能压测的时候,发现对数据做过更新操作后,读性能会有较为明显的下降。具体复现步骤如下。复现方式环境预备部署OB使用 OBD 部署单节点 OB。...第一次第二次第三次第四次第五次325864.95354866.82331337.10326113.78340183.18现象总结对比数据更新前后的纯读 QPS,发现在做过批量更新操作后,读性能下降 17W...再对比两次性能压测下 GV$OB_SQL_AUDIT 表,当性能下降后,MEMSTORE_READ_ROW_COUNT(MemStore 中读的行数)和 SSSTORE_READ_ROW_COUNT (...符合上面观察到的火焰图上的问题,即实际读的行数大于本身的行数,该处消耗了系统更多的资源,导致性能下降

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如何防止MySQL数据库升级后性能下降|Vol 15

首先来说MySQL升级后性能下降,在我从事MySQL DBA这10多年中也遇到几次,而且排查难度比较大。这里给大家提供一个MySQL升级管管理方案供大家参考。内容较长,建议收藏后以方便查阅。...升级后性能下降问题诊断及性能优化解决思路 总结 第一:MySQL数据库为什么要升级,大概多久进行一次 首先MySQL的每个版本有相应的Endlife周期,现阶段MySQL的Endlife...第五: 怎么避免MySQL升级后造成性能下降 大多数情况下MySQL升级后会有一定的性能提升,但也不可避免出现性能下降的现象。...对于升级后性能下降的避免方法,我最大的经验是一定要做好:性能测试,基本业务的性能测试,也可以说是一个全链路性能测试采样对比。...第六: 升级后性能下降问题诊断及性能优化解决思路 这个问题可以说是DBA工作中一个重点任务,也是一个非常复杂的问题。

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梯度下降

梯度下降算法 梯度 函数上某一点的梯度是 向量,就是函数变化增加最快的地方。具体来说,对于函数f(x,y),在点(x0,y0)沿着梯度向量的方向 : (df/dx0,df/dy0)的转置....梯度下降算法 损失函数: J(w) w的梯度将是损失函数上升最快的方向,最小化loss ,反向即可 J(w_old) ---->J(w_old- k * ▽w_old的梯度)---->J(...w_new) 方法 : 主要区别是每一次更新样本参数使用的样本个数是不同的 批量梯度下降 使用全部数据进行参数更新 w = w-k * ▽J(w) for i in range...loss_function,data,params) params = params - learning_rate * pramas_grad 每次更新梯度使用全部数据 ,最后梯度可为0 随机梯度下降...loss_function,example,params) params = params - leaning_rate * params_grad 学习率需要逐渐减少,否则无法收敛 小批量梯度下降

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AWS 进出附加 EBS 卷的 IO 被卡住,出现性能下降

主要的AWS EC2区域出现性能下降后,Signal随之瘫痪,Xero和Nest则变得有点不稳定。 AWS周日晚上过得并不轻松,其主要的US-EAST-1区域的EC2实例出现了异常。...在太平洋夏令时20点11分,AWS状态页面宣布该平台的主要可用区出现了性能下降的问题。...30分钟后发布的通知声称:“由于进出附加EBS卷的IO被卡住,受影响的可用区内使用EBS卷的现有EC2实例也出现了性能下降。” “由于卷性能下降,受影响的可用区内刚启动的EC2实例可能无法启动。”...22点16分发布的最新通知声称:“我们继续在确定导致US-EAST-1区域的单个可用区(USE1-AZ2)中一些EBS卷性能下降的这个问题的根本原因方面取得进展。...AWS遇到问题的同时,其他网站也出现了性能问题。 消息传递服务Signal发推文道:“坚持住,伙计们!由于托管服务故障影响了我们的部分服务,Signal目前宕机。我们正在努力恢复正常。”

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随机梯度下降优化算法_次梯度下降

5.5 梯度下降法 现在我们可以计算损失函数的梯度,反复计算梯度然后执行参数更新的过程称为梯度下降法。...也有其他方式的优化方法(例如LBFGS),但梯度下降是目前为止最常见和公认的优化神经网络损失函数的方式。...小批量梯度下降。在大规模应用(例如ILVRC竞赛)中,训练数据可能会有数百万个样本。因此,执行单个参数更新时,在整个训练集上计算完全损失似乎是浪费的。...当这个小批量只包含一个样本时,这个过程被称为随机梯度下降(SGD,或在线梯度下降)。这种策略在实际情况中相对少见,因为向量化操作的代码一次计算100个数据 比100次计算1个数据要高效很多。...在梯度下降期间,我们计算权重上的梯度(并且如果我们愿意的话,也计算数据上的梯度),并使用它们在梯度下降期间执行参数更新。 本章: 我们将损失函数比作一个在高维度上的山地,并尝试到达它的最底部。

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