小编小文件存储用的一直是Mongodb,Tair和FastDFS风评一直很不错,最近1年Net界用的比较多的基本上都是FastDFS或者Mongodb(分布式图片服务器集群)。我也是今天才看到seaweedfs,小编挺看好的,Net和Go的项目混搭在中大型Net技术主线公司是越来越常见了~~~~ 最近拿一台双核1G的kvm vps搭建了一个图片的服务器,前面用百度云加速扛着,有了个专业图片存储及CDN的样子。每天还是有50W左右的PV,流量在30G左右。总结一下最近接触过的两个分布式小文件系统weedfs和
磁盘可以说是计算机系统最慢的硬件之一,读写速度相差内存 10 倍以上,所以针对优化磁盘的技术非常的多,比如零拷贝、直接 I/O、异步 I/O 等等,这些优化的目的就是为了提高系统的吞吐量,另外操作系统内核中的磁盘高速缓存区,可以有效的减少磁盘的访问次数。
用代码读写内存对程序员来说是非常方便非常自然的,但用代码读写磁盘对程序员来说就不那么方便不那么自然了。
文件系统是操作系统中负责管理持久数据的子系统,说简单点,就是负责把用户的文件存到磁盘硬件中,因为即使计算机断电了,磁盘里的数据并不会丢失,所以可以持久化的保存文件。
网络编程 在tcp应用中,server事先在某个固定端口监听,client主动发起连接,经过三路握手后建立tcp连接。那么对单机,其最大并发tcp连接数是多少?
单台服务器可以支持的并发TCP连接数取决于多个因素,包括硬件性能、操作系统限制、网络带宽和应用程序设计。以下是一些影响并发TCP连接数的因素:
在上一篇云硬盘性能分析的教程中,为大家介绍了如何评测云硬盘的读写性能。但是,我们使用硬盘,从来不是直接读写裸设备,而是通过文件系统来管理和访问硬盘上地文件。不少朋友询问,文件系统该如何对比,又该如何选择呢?
最近,有小伙伴在群里提问:Linux系统怎么设置tcp_nodelay参数?也有小伙伴说问我。那今天,我们就来根据这个问题来聊聊在高并发场景下如何优化服务器的性能这个话题。
但是这些都是文件被进程打开后才有的操作,那么其余文件呢???在我们的系统中有非常多的文件(一切皆文件),被打开的文件只是一小部分。没有被打开的文件实际上是在磁盘上储存的,也就是磁盘文件。 在打开文件之前,我们需要找到文件 -> 就要从磁盘中找到对应文件 -> 通过文件路径与文件名。
文件系统是什么? 📷 存储数据的一般是磁盘这样的物理设备,但是一般直接购买磁盘不借助任何工具是无法直接使用的。而操作系统中的文件系统就是抽象物理磁盘从而为用户提供存储服务,其中文件和目录是文件系统为用
伙伴们,开始本文之前给大家说个事情:由于最近坚持更新公众号文章,向大家推送学习内容,居然收到了微信客服的致电和来信,给开通了留言功能。有点小小的意外和开森!以后发布的文章大家就可以随时留言,希望大家多多留言提出宝贵意见哦!!!
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互联网时代,大数据传输是企业面临的必不可免的问题,可以选择传统的FTP、网盘等方式来传输,对于小型文件或许是有优势的;但是对于大型文件数据的话,也许会出现传输速度慢,数据不可靠的情况,极大的影响了企业的工作效率。
为什么选择托管文件传输?众所周知,许多组织都在努力完全保护其员工,客户,贸易伙伴和第三方供应商共享的敏感数据。
什么是零拷贝 维基上是这么描述零拷贝的:零拷贝描述的是CPU不执行拷贝数据从一个存储区域到另一个存储区域的任务,这通常用于通过网络传输一个文件时以减少CPU周期和内存带宽。
传统IO的工作方式是,数据读取和写入是从用户空间和内核空间来回复制,内核空间的数据时通过操作系统层面的IO接口从磁盘读取或写入。
本文适用于普通的标准的 8k 块大小的 Oracle 企业版数据库,10g、11g、19c 均可适用,但对于 ODA,一体机可能有所区别,请慎重使用。
导言 | 本文邀请到腾讯CSIG后台开发工程师kevineluo从文件传输场景以及零拷贝技术深究Linux I/O的发展过程、优化手段以及实际应用。I/O相关的各类优化已经深入到了日常开发者接触到的语言、中间件以及数据库的方方面面。通过了解和学习相关技术和思想,开发者能对日后自己的程序设计以及性能优化上有所启发。 前言 存储器是计算机的核心部件之一,在完全理想的状态下,存储器应该要同时具备以下三种特性:第一,速度足够快:存储器的存取速度应当快于CPU执行一条指令,这样CPU的效率才不会受限于存储器;第二,
作者:kevineluo,腾讯 CSIG 后台开发工程师 本文将从文件传输场景以及零拷贝技术深究 Linux I/O 的发展过程、优化手段以及实际应用。 前言 存储器是计算机的核心部件之一,在完全理想的状态下,存储器应该要同时具备以下三种特性: 速度足够快:存储器的存取速度应当快于 CPU 执行一条指令,这样 CPU 的效率才不会受限于存储器; 容量足够大:容量能够存储计算机所需的全部数据; 价格足够便宜:价格低廉,所有类型的计算机都能配备。 但是现实往往是残酷的,我们目前的计算机技术无法同时满足上述的三个
存储器是计算机的核心部件之一,在完全理想的状态下,存储器应该要同时具备以下三种特性:
我们都做到了。屏住呼吸,用手指交叉,或者只是希望在单击“发送”以电子方式共享大文件时获得最好的效果。有了可靠的托管文件传输(MFT),关键击键不必那么紧张。使用MFT,用户就可以放心地移动以前不需要的文件,并且知道可以保证将其交付给贸易伙伴,第三方供应商,客户或内部用户。
linux操作系统包含了五种IO模型,各种上层编程语言或者网络编程框架的上层实现都是基于操作系统的这些IO实现来实现的。
最好能提供更多的细节,比如ubuntu版本号,u盘品牌及具体型号和容量,u盘格式化成了什么文件系统,大文件大致是多大,你过了多久忍不住拔掉的,usb口是2.0的还是3.0的,等等等等
Linux系统中,万物皆文件。一个用户是一个文件,一张图片是一个文件。文件是以一定数据结构存储在硬盘中。 打开文件 读取或者写入 关闭文件 打开文件 Python使用内置的open()函数打开一个文件,并且返回一个文件对象,也叫句柄(handle)。
操作系统维护了所有进程所打开的文件列表,文件表里的每一项都代表了一个文件描述符,每当我们打开文件时,都会往该表中添加一项。
腾讯TCPA,由腾讯TEG操作系统组研发,基于RHEL7.4源码,定制化的TCPA。
在使用vim的时候,如果打开的小文件,没啥问题,如果打开的超大类型的文件,那么就会引发巨大的风险,轻则内存使用爆炸,重则引发操作系统oom。
我们知道如要要从磁盘取数据,需要告诉控制器从哪取,取多长等信息,如果这步由应用来做,那实在太麻烦。所以操作系统提供了一个中间层,它管理本地的磁盘存储资源、提供文件到存储位置的映射,并抽象出一套文件访问接口供用户使用。对用户来说只需记住文件名和路径,其他的与磁盘块打交道的事就交给这个中间层来做,这个中间层即为文件系统。
需求: 需要统计一个文件的行数. 讨论: 最简单的办法是把文件读入一个大的列表中,然后统计列表的长度.如果文件的路径是以参数的形式filepath传递的,那么只用一行代码就可以完成我们的需求了: count = len(open(filepath,'rU').readlines()) 如果是非常大的文件,上面的方法可能很慢,甚至失效.此时,可以使用循环来处理: count = -1 for count, line in enumerate(open(thefilepath, 'rU')): pass count += 1 另外一种处理大文件比较快的方法是统计文件中换行符的个数'\n
在之前我写过一篇关于linux的虚拟文件系统的博客,不过那篇主要是介绍打开的文件是如何在linux系统中被管理和存储的,那么这篇进阶版文件系统就要介绍一下,当文件没有被打开的时候,它在linux系统中是如何被管理和存储的。
文件操作就是进程和被打开文件之间的关系,但是操作系统不可能同时将磁盘中的所有文件打开。被打开的文件要被管理起来,没有被打开的文件为了方便我们随时去读取也要被管理起来。
需要根据时间删除这个目录下的文件,/home/lifeccp/dicom/studies,清理掉20天之前的无效数据。
http://www.cnblogs.com/chenny7/p/4253337.html
解压慢跟多种因素有关,这些因素可能会影响解压缩速度,具体情况可能因系统配置、应用程序行为和用户活动而异。
背景:今天被人问到一个10G的超大CSV如何最快速度读取,并插入到数据库中。一般读取文件都是单线程一直往下读,但是如果文件特别大的情况下就会很慢。如何快速读取?脑海里面"多线程"一下子就浮出水面了,想要快速读取文件,肯定得多线程一起读取。那问题来了,一个文件怎么样进行多线程读取,首先得知道每个线程要负责读取的位置,才可以多线程完整的读取一行的数据。
如何查找mac电脑的大型文件?可以使用这款专业的大型文件查找过滤清理工具Large Files Finder破解版,将帮助您立即查找和删除占用硬盘的大文件。这个小巧、灵活、勤奋的工具只需单击一下即可释放数千兆字节的磁盘空间浪费。该软件非常快速且直观简单。
作者个人研发的在高并发场景下,提供的简单、稳定、可扩展的延迟消息队列框架,具有精准的定时任务和延迟队列处理功能。自开源半年多以来,已成功为十几家中小型企业提供了精准定时调度方案,经受住了生产环境的考验。为使更多童鞋受益,现给出开源框架地址:
王建华:文件型数据传输是部门、企业之间重要的数据传输方式。在国家大力支持信创产业、推进国产化进程的浪潮下,如何建立一种安全、高效、高容错、自动化的文件传输平台,稳妥替换原有平台,实现全面向国产架构体系化迁移,在信创架构下支撑企业内与企业间的资源共享,满足数据驱动的创新发展,成为了信创工作的重要课题。
自接触 linux 后,大家所受的教育就是 ulimit是最便捷的内核优化途径,事实也确实如此。
在使用PostgreSQL的时候,经常会遇到这样的错误提示, sorry, too many clients already,这是因为默认PostgreSQL最大连接数是 100, 一般情况下,个人使用时足够的,但是在生产环境,这个连接数是远远不够的;
在Linux系统下,可以查看limits.h头文件里面有针对NAME和PATH的最大长度限制:
为了快速构建项目,使用高性能框架是我的职责,但若不去深究底层的细节会让我失去对技术的热爱。 探究的过程是痛苦并激动的,痛苦在于完全理解甚至要十天半月甚至没有机会去应用,激动在于技术的相同性,新的框架不再是我焦虑。 每一个底层细节的攻克,就越发觉得自己对计算机一无所知,这可能就是对知识的敬畏。
对于大文件来说,通过远程桌面拷贝是件麻烦的事情,虽然简单,但速度受限太多,不推荐使用。 我工作中对于大文件的拷贝,通过创建一个新的虚拟硬盘(VHD),再把大文件拷贝至虚拟硬盘中,最后附加到虚拟机上。
在我们前面讲解零拷贝的内容时,我们了解到一个重要的概念,即内核缓冲区。那么,你可能会好奇内核缓冲区到底是什么?这个专有名词就是PageCache,也被称为磁盘高速缓存。也可以看下windows下的缓存区:如图所示:
在使用电脑的过程中,经常会用到文件移动和整理的需求。如果文件较小,或者给人的感知不是特别强烈,如果下载一部几个GB的电影,这就能够明显感受到Windows在文件拷贝过程中不足--速度非常缓慢。
DMA 的全称叫直接存储器访问(Direct Memory Access),是一种允许外围设备(硬件子系统)直接访问系统主内存的机制。
在确定最大连接数之前,先来看看系统如何标识一个tcp连接。系统用一个4四元组来唯一标识一个TCP连接:{local ip, local port,remote ip,remote port}。
IO多路复用技术把多个IO的阻塞复用到同一个select的阻塞上,使得系统在单线程的情况下可以同时处理多个客户端请求。
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