那么，此时这个测试用户数据就成为了“脏”数据。...那么，此时这个测试优惠券数据也是“脏”数据。...而这些非预期的修改主要来自于以下三个方面： 其他测试用例，主要是写接口使用了这些事先创建好的测试数据，并修改了这些数据的状态； 执行手工测试时，因为直接使用了事先创建好的数据，很有可能就会修改了某些测试数据...； 自动化测试用例的调试过程，修改了事先创建的测试数据； 为了解决这些“脏”数据，我们只能通过优化流程去控制数据的使用。...本文主要针对解决第一种脏数据的情况，即针对所有写接口服务端公用的数据，首先统一提前准备，提供一键准备/恢复测试数据的方法，尽可能减少因为环境/数据准备造成的时间浪费。
链接：nfo-task-blocked-for-more-than-120-seconds 关于脏数据，有几个配置： vm.dirty_background_ratio是内存可以填充“脏数据”的百分比。...vm.dirty_ratio 是绝对的脏数据限制，内存里的脏数据百分比不能超过这个值，如果超过，将强制刷写到磁盘。如果脏数据超过这个数量，新的IO请求将会被阻挡，直到脏数据被写进磁盘。...这是造成IO卡顿的重要原因，但这也是保证内存中不会存在过量脏数据的保护机制。 vm.dirty_expire_centisecs 指定脏数据能存活的时间。在这里它的值是30秒。...调优 我们可以从以下思路进行调优： 减少脏数据的比例，避免刷写超时 减小脏数据在内存中的存放时间，避免积少成多 修改相应参数 临时修改 # sysctl -w vm.dirty_ratio=10 # sysctl...页高速缓存的缓存作用，写操作实际上会被延迟。当页高速缓存中的数据比后台存储的数据更新时，那么该数据就被称做脏数据。
我们在【重磅来袭】在Power BI 中使用Python（4）——PQ数据导出&写回SQL 讲过如何在Power BI中调用Python实现powerquery获取和处理的数据回写到MySQL中。...有不少朋友提问，能否回写到SQL SERVER中呢？ 答案是肯定的。有两个大的解决方案： 第一个，由于本质上我们调用的是Python脚本，所以回写入哪个数据库由Python来决定。...可以看到在运行Python脚本前，SQL数据库共378条数据，运行后是578条，增加了200条，这说明前几天只有189个国家和地区的数据，而今天更新有200个国家和地区的数据，这也直接说明病毒还在继续向更多国家蔓延...，运行后增加了5行2019/1/1的数据，查询一次却增加多行的原因我们在【重磅来袭】在Power BI 中使用Python（4）——PQ数据导出&写回SQL中也说过，尚未明确知晓什么原理，只能通过其他办法来处理...当然我们也可以同时插入多行数据： 结果： 但是这样我们只能实现自己手动填写数据写入SQL语句去运行，而无法将PQ查询的结果写入SQL。 所以还得想别的办法。
不管是同步写还是异步写，都会把数据copy到缓存，差别在于异步写只是copy且把页标识脏后直接返回，而同步写还会调用类似fsync()的操作等待回写，详细可以看内核函数generic_file_write_iter...异步写产生的脏数据会在“合适”的时候被内核工作队列writeback进程回刷。 那么，什么时候是合适的时候呢？最多能缓存多少数据呢？...触发回刷的脏数据量 10 dirty_bytes 触发同步写的脏数据量 0 dirty_ratio 触发同步写的脏数据占可用内存的百分比 20 dirty_expire_centisecs 脏数据超时回刷时间...60%时唤醒回刷进程 当脏数据达到可用内存的80%时，应用每一笔数据都必须同步等待 每隔60s唤醒一次回刷进程 内存中脏数据存在时间超过120s则在下一次唤醒时回刷 当然，为了避免重启后丢失优化结果，我们在...因此，如果需要缓存更多的写数据，只能延长定时唤醒回刷的时间dirty_writeback_centisecs。这个服务器主要用于编译SDK，读的需求远大于写，因此缓存更多的脏数据没太大意义。
在上一讲： Power BI数据回写SQL Server（1）没有中间商赚差价 中， 我们讲过，利用循环的方式将PQ中得到的table表逐行导入SQL Server中，有的朋友怀疑这种方式会不会造成数据量较大时运行慢...好了，关于如何Power BI如何向SQL回写数据，我们用了三篇文章来讲解。...前两篇分别是： 【重磅来袭】在Power BI 中使用Python（4）——PQ数据导出&写回SQL Power BI数据回写SQL Server（1）没有中间商赚差价 对这几篇文章做一个小总结：...Power BI (PowerQuery)向SQL回写数据本身是一个应用场景并不多的技巧，没想到发了第一篇文章后很多朋友反馈说正是目前能用到的： 所以才有了后面的这两篇文章。...总结起来，方法有这么几个： 1、借助Python的相关库，在PQ中调用，以达到回写SQL的目的； 2、在PQ中循环按行导入SQL； 3、在SQL中创建存储过程，然后在PQ中调用存储过程，JSON或XML
图片在Redis复制过程中，如果从节点在复制过程中缓慢回写数据，可能会出现以下问题：数据不一致：如果从节点无法及时回写所有数据，那么主节点和从节点的数据就会不一致。...复制延迟：由于从节点缓慢回写数据，导致从节点的复制进程滞后于主节点，从而造成复制延迟。解决方案：提高从节点的性能：增加从节点的硬件配置，如CPU、内存等，以提高其回写数据的速度。...使用流水过滤器：通过配置Redis的repl-backlog-size参数，将复制数据的部分存储在主节点上的固定长度缓冲区中，从而在从节点回写数据时，可以根据此缓冲区来获取未回写的数据，从而加快回写速度...在Redis复制过程中，缓慢回写数据可能会引发数据不一致和复制延迟等问题，需要根据具体情况采取相应的解决方案来保证数据的一致性和正常复制。...当从节点与主节点断开连接后重新连接上时，会将断开期间丢失的写命令重新发送给从节点，以便保持数据的一致性。
这个过程就是回写。...其次如果后端磁盘出现大量的IO操作，内存每个物理磁盘对应的数据都更改非常多，对应的内存中脏page达到了一定的阈值，此时pdflush刷新数据到磁盘是否能处理过来？...kworker线程负责回写，基于cmwq工作队列机制中，每个磁盘对应一个线程的流程没有变化，只是负责刷新脏 page到磁盘的的过程发生变化了。...脏页达到一定比例：当回写脏page过程中，发现脏page占系统内存的比例超过/proc/sys/vm/dirty_background_ratio时候，write系统调用会触发回写任务将脏poage回写...超过系统内存的/proc/sys/vm/dirty_ratio时候，write系也会触发将脏page回写到磁盘，这时候write系统调用会阻塞，主动回写脏页，等到kworker完成flush脏page到磁盘
一般来说，静态数据是不会“脏”的，因为没有用户会去写缓存中的数据。但是在实际工作中，我们的在线服务往往会需要“立刻”变更一些缓存数据。...也就是服务器进程，会在每次读取缓存前，根据一些特征数据，快速的判断内存中的缓存和源数据内容，是否有不一致（是否脏）的地方，如果有不一致的地方，就自动清理这条数据的缓存。...，导致你白忙活了半天，这就是没有回写（缓存写操作的清理）导致的问题。...先举例说说“按重要级分割”，在网络游戏中，同样是角色的数据，有些数据的变化可能会每次修改都立刻回写到数据库（清理写缓存），其他一些数据的变化会延迟一段时间，甚至有些数据直到角色退出游戏才回写，如玩家的等级变化...（升级了），武器装备的获得和消耗，这些玩家非常看重的数据，基本上会立刻回写，这些就是所谓最重要的缓存数据。
在linux操作系统中，写操作是异步的，即写操作返回的时候数据并没有真正写到磁盘上，而是先写到了系统cache里，随后由pdflush内核线程将系统中的脏页写到磁盘上，在下面几种情况下： 定时方式：...定时机制定时唤醒pdflush内核线程，周期为/proc/sys/vm/dirty_writeback_centisecs ，单位 是(1/100)秒，每次周期性唤醒的pdflush线程并不是回写所有的脏页...写操作时发现脏页超过一定比例： 当脏页占系统内存的比例超过/proc/sys/vm/dirty_background_ratio 的时候，write系统调用会唤醒pdflush回写dirty page,...当脏页占系统内存的比例超过/proc/sys/vm/dirty_ratio的时候， write系统调用会被被阻塞，主动回写dirty page，直到脏页比例低于/proc/sys/vm/dirty_ratio...单位是百分比，表示系统总内存的百分比，意思是当磁盘的脏数据缓冲到系统内存多少的时候，pdflush开始把脏数据刷新到磁盘。增大会使用更多系统内存用于磁盘写缓冲，也可以极大提高系统的写性能。
一般来说，静态数据是不会“脏”的，因为没有用户会去写缓存中的数据。但是在实际工作中，我们的在线服务往往会需要“立刻”变更一些缓存数据。...也就是服务器进程，会在每次读取缓存前，根据一些特征数据，快速的判断内存中的缓存和源数据内容，是否有不一致（是否脏）的地方，如果有不一致的地方，就自动清理这条数据的缓存。...这种运行时变化的数据，有读和写两个方面的清理问题：由于缓存的数据会变化，如果另外一个进程从数据库读你的角色数据，就会发现和当前游戏里的数据不一致；如果服务器进程突然结束了，你在游戏里升级，或者捡道具的数据可能会从内存缓存中消失...，导致你白忙活了半天，这就是没有回写（缓存写操作的清理）导致的问题。...（清理写缓存），其他一些数据的变化会延迟一段时间，甚至有些数据直到角色退出游戏才回写，如玩家的等级变化（升级了），武器装备的获得和消耗，这些玩家非常看重的数据，基本上会立刻回写，这些就是所谓最重要的缓存数据
数据现在还在内存中的PageCache里，并没有真正写到硬盘。 为什么要这样实现，不直接写硬盘呢？原因就在于硬盘尤其是机械硬盘，性能实在是太慢了。...Linux这么搞也是有副作用的，如果接下来服务器发生掉电，内存里东西全丢。所以Linux还有另外一个“补丁”-延迟写，帮我们缓解这个问题。注意下，我说的是缓解，并没有彻底解决。...在我的机器上的这两个参数配置如下，表示脏页比例超过10%就开始回写。...了，也会发起回写。...最后我们要认识到，这套write pagecache+回写的机制第一目标是性能，不是保证不丢失我们写入的数据的。如果这时候掉电，脏页时间未超过dirty_expire_centisecs的就真的丢了。
进程写IO时检测到文件系统缓存脏页超过当前系统可用内存vm.dirty_background_ratio%时会唤醒内核后台进程回刷脏页，唤醒脏数据回刷工作后进程直接返回并不会等待回收完成，最终回收工作还是由内核...调用bdi_writeback_workfn->wb_do_writeback回写dirty page,回写时wb_do_writeback通过wb_check_old_data_flush判断脏数据在内存中存在的时间是否已经超过...Check for periodic writeback, kupdated() style */ wrote += wb_check_old_data_flush(wb);//仅回写内存脏数据超...之所以要保证dirty_ratio比dirty_background_ratio大的原因是为了避免因 系统脏页数量小于background_thresh未唤醒后台进程回写脏数据，大于dirty_thresh...导致应用进程因等待脏数据回写而进入IO阻塞状态。
文章目录 一、处理器内存屏障 二、Linux 内核处理器内存屏障 一、处理器内存屏障 ---- " 处理器内存屏障 “ 针对 ” CPU " 之间的内存访问乱序 和 CPU 访问外设乱序 问题 ; 为了...---- Linux 内核中有 8 种 " 处理器内存屏障 " ; 内存屏障 有 4 种类型 , ① 通用内存屏障 ② 写内存屏障 ③ 读内存屏障 ④ 数据依赖屏障 每种类型的 内存屏障 又分为...① 强制性内存屏障 ② SMP 内存屏障 两种类型 ; 因此将上面 8 种 " 处理器内存屏障 " 列成表格如下 : 内存屏障类型 强制性内存屏障 SMP 内存屏障 ① 通用内存屏障 mb() smp_mb...() ② 写内存屏障 wmb() smp_wmb() ③ 读内存屏障 rmb() smp_rmb() ④ 数据依赖屏障 read_barrier_depends() smp_read_barrier_depends...() 如果使用 " 处理器内存屏障 " , 其隐含着同时使用 " 编译器优化屏障 " ; ( 数据依赖屏障 除外 ) ;
脏页的写回 sync是用来回写脏页的，脏页不能在内存中呆的太久，因为如果突然断电没有写到硬盘的话脏数据就丢了，另一方面如果攒了很多一起写回也会明显占用CPU时间。 那么脏页时候写回呢？...脏页回写的时机由时间和空间两方面共同控制： 时间： dirty_expire_centisecs: 脏页的到期时间，或理解为老化时间，单位是1/100s，内核中的flusher thread会检查驻留内存的时间超过...空间： dirty_ratio: 一个写磁盘的进程所产生的脏页到达这个比例时，这个进程自己就会去回写脏页。...dirty_background_ratio: 如果脏页的数量超过这个比例时，flusher线程就会启动脏页回写。 所以： 即使只有一个脏页，那如果它超时了，也会被写回。防止脏页在内存驻留太久。...线程回写没那么快，那么就会导致进程的脏页达到dirty_ratio，这时这个进程就会去回写脏页而导致write被堵住。
当待写入数据拷贝到 page cache 中时，内核会将对应的文件页标记为脏页，内核会根据一定的阈值判断是否要对 page cache 中的脏页进行回写，如果不需要同步回写，进程直接返回。...脏页回写又会根据脏页数量在内存中的占比分为：进程同步回写和内核异步回写。当脏页太多了，进程自己都看不下去的时候，会同步回写内存中的脏页，直到回写完毕才会返回。...另外脏页以及脏页的回写都是内核在软件层面上定义的概念和行为。...如果文件页正在回写，缺页中断会阻塞。如果脏页积累的太多，这里也会同步回写脏页。...在缺页中断处理中会等待脏页的回写，并且还可能会发生脏页的同步回写。这对 MappedByteBuffer 的写入性能会有非常大的影响。
DBWn是个比较懒的进程，它会尽可能少的进行写入，在以下四种情况它会执行写入： a.没有任何可用缓冲区（不得不写啊） b.脏缓冲区过多 c.3秒超时（最晚3秒会执行一次写入） d.遇到检查点，即checkPoint...当然，讲到这儿，我们可能会意识到一个问题，DBWn如此懒地进行数据转储，如果在某一时刻，数据库缓冲区缓存内存在着大量的脏缓冲区（生产环境中，这是常态），也就是有大量的未commit和已commit的数据还在内存中...c.DBWn要写入脏缓冲区前 这个写入是为了数据回滚考虑的。DBWn完全可能写入还没提交的事务（参照上面提到的写入时机），那如何保证事务回滚呢？ ...简单说，事务回滚需要撤销数据，在写入撤销数据前，会先写入针对撤销数据的日志记录（有点绕），若用户要进行事务回滚，就可以应用这些日志记录来构造撤销数据，然后进行回滚。...前面提到过，专有服务器体系模式下，用户进程和服务器进程是一对一的关系，如果某个会话发生异常，PMON会销毁对应的服务器进程，回滚未提交的事务，并回收会话专有的PGA内存区域。
大型的互联网产品总会有多台服务器支撑整个产品系统的运行，如果发布新版本代码的时候（比如我们公司还是最暴力的复制/粘贴，当然有自己的自动上线工具也不太可能避免这种问题），由于多台机器代码上线会有一定的延迟...，造成的结果可能是机器代码版本不一致，导致处理请求造成不同的处理结果，引发脏数据问题，应该如何避免呢？...- 1，兼容，2，分步升级+导流控制； - 1，兼容，2，公告+暂停服务+自动化脚本； - 多环境的部署会导致数据差异，自动化的数据库部署脚本和上线演练很重要； - 新代码尽量保证兼容性，如果不能看业务是否能够容忍短时间内的脏数据...； - jenkins+haproxy+少量的部署脚本+合理的发布方案，应该可以减少问题； - 自动化上线啊，一个shell脚本也没多难； - 文件完全同步之后切换转发指向； - 具体问题具体分析，拿脏数据问题举例...- 以交易支付系统为例，首先暂停业务方对于支付服务的调用，之后的业务方请求记录操作日志，交易系统升级，升级完毕之后恢复业务方支付调用，通过服务恢复暂停期间操作日志，起补偿作用； - 如果出现脏数据说明你们分流出现了问题
另一方面，如果 Page Cache 上没有进行写操作（所谓的没有脏页），甚至不会将 Page Cache 回盘，因为数据的内容完全可以通过再次读取磁盘文件得到。...管理线程监控设备上的脏页面情况，若设备一段时间内没有产生脏页面，就销毁设备上的刷新线程；若监测到设备上有脏页面需要回写且尚未为该设备创建刷新线程，那么创建刷新线程处理脏页面回写。...而刷新线程的任务较为单调，只负责将设备中的脏页面回写至持久存储设备中。 刷新线程刷新设备上脏页面大致设计如下： 每个设备保存脏文件链表，保存的是该设备上存储的脏文件的 inode 节点。...所谓的回写文件脏页面即回写该 inode 链表上的某些文件的脏页面； 系统中存在多个回写时机，第一是应用程序主动调用回写接口（fsync，fdatasync 以及 sync 等），第二管理线程周期性地唤醒设备上的回写线程进行回写...，第三是某些应用程序/内核任务发现内存不足时要回收部分缓存页面而事先进行脏页面回写，设计一个统一的框架来管理这些回写任务非常有必要。
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