高性能事务系统应用程序通常在提供活动跟踪的历史记录表；同时，事务系统生成$日志记录，用于系统恢复。这两种生成的信息都可以受益于有效的索引。众所周知的设置中的一个例子是TPC-a基准应用程序，该应用程序经过修改以支持对特定账户的账户活动历史记录的有效查询。这需要在快速增长的历史记录表上按帐户id进行索引。不幸的是，基于磁盘的标准索引结构（如B树）将有效地使事务的输入/输出成本翻倍，以实时维护此类索引，从而使系统总成本增加50%。显然，需要一种以低成本维护实时索引的方法。日志结构合并树（LSM树）是一种基于磁盘的数据结构，旨在为长时间内经历高记录插入（和删除）率的文件提供低成本索引。LSM树使用一种延迟和批量索引更改的算法，以一种类似于合并排序的有效方式将基于内存的组件的更改级联到一个或多个磁盘组件。在此过程中，所有索引值都可以通过内存组件或其中一个磁盘组件连续进行检索（除了非常短的锁定期）。与传统访问方法（如B-树）相比，该算法大大减少了磁盘臂的移动，并将在使用传统访问方法进行插入的磁盘臂成本超过存储介质成本的领域提高成本性能。LSM树方法还推广到插入和删除以外的操作。然而，在某些情况下，需要立即响应的索引查找将失去输入/输出效率，因此LSM树在索引插入比检索条目的查找更常见的应用程序中最有用。例如，这似乎是历史表和日志文件的常见属性。第6节的结论将LSM树访问方法中内存和磁盘组件的混合使用与混合方法在内存中缓冲磁盘页面的常见优势进行了比较。
首先就是通过top命令查看，因为top命令最直接，且信息量够大，覆盖面够全，可以看到CPU的wa有点高
目录 六、消费客户端监控项 一、系统监控项 1.CPU CPU使用率、CPU Load 2.内存 内存使用率 3.磁盘 磁盘使用率、磁盘IO、磁盘IOWAIT 4.带宽 带宽检测 5.实例存活 集群实例是否存活、实例端口是否可达 6.JVM监控 堆内存、Full GC时间等 二、集群监控项 1.集群节点数量 注：比如RocketMQ集群中有4主4从；当Master节点数量小于4时 2.集群节点可用性 注：检测集群节点是否可达以及RT Time 3.集群写入TPS 注：例如集群写入TPS压测值的40% 4.
2）要想提高单位时间内的通行量，有两种方案：增多车道(并行通道增多)和提高车速(提高传输频率)
zabbix并没有给我们提供这么一个模板来完成在Linux中磁盘IO的监控，所以我们需要自己来创建一个，在此还是在Linux OS中添加。 由于一台服务器中磁盘众多，如果只一两台可以手动添加
在上一篇文章中，我们已经知道了 VSAN 是如何处理容量设备和缓存设备磁盘故障的，那么，如果vsan主机发生故障，会如何呢？我们再来看看下面这幅图：
磁盘综合计算题，通常会考察你如下几个问题： ①共有多少个柱面？ ②每道存储多少字节？ ③盘组总存储容量是多少？ ④数据传输速率是多少？ ⑤若读取xxx数据，计算所需时间？
Linux进程管理和作业管理的另外几种管理命令：vmstat,dstat,pmap,glances,kill
我们为什么不能使用数据库来对大量磁盘上的大规模数据进行批量分析呢？我们为什么要使用MapReduce？ 这些问题的答案来自磁盘的另一个发展趋势： 寻址时间的提高远远慢于传输速率的提高。寻址是将磁头移动到特定磁盘位置进行读写操作的过程。它是导致磁盘操作延迟的主要原因，因而传输速率取决于磁盘的带宽。 如果数据的访问模式中包含大量的磁盘寻址，那么读取大量数据集所化的时间势必会更长（相较于流式数据读取模式），流式读取主要取决于传输速率。另一方面，如果数据库系统只更新一小部分记录，那么传统的B树更有优势。但数据库系统更新大部分数据时，B树的效率比MapReduce低得多，因为需要使用“排序/合并”来重建数据库。 许多情况下，可以将MapReduce视为关系型数据库管理系统的补充。两个系统之间的差异如下表所示。MapReduce比较适合以批处理的方式处理需要分析整个数据集的问题，尤其是即席分析。RDBMS（关系型数据库管理系统）适用于“点查询”和更新，数据集被索引后，数据库系统能够提供低延迟的数据检索和快速的少量数据更新。MapReduce适合一次写入，多次读取数据的应用，而 关系型数据库更适合持续更新的数据集。 关系型数据库和MapReduce的比较
见字如面，小伙伴们大家好呀，我是小牛肉~ 写这篇文章的起因主要是最近复习计网滑动窗口中看到的一句话 “窗口的本质是内核缓冲区”，之前一直没有仔细去理解，以为就是缓存，很多博客写得也是缓存......，But 缓冲和缓存在概念上其实是有区别的。本篇文章就先来解释下这俩概念上的区别，为后续内核缓冲区铺下垫
TDMQ是一个发布-订阅模型的消息系统，由 Broker、Apache BookKeeper、Producer、Consumer 等组件组成。
对于一个即将踏上“系统运维”或者更加高大尚的工作“系统调优”，如果这不跟这两哥们搞好关系了，坑的不只有内存，更坑的是你拿着调优的钱却干着随时被调的活。因为作为一个系统运维人员来说监控和优化IO性能这是最有可能你生存下来的技能，为啥呢？因为你不仅给老板省了钱，还提高了机器的工作效率。。虽然钱都进了老板兜里，但你渐渐地植入了他深深地脑海里，总有一天你比钱重要！好了闲话少扯，接下来说说这两个哥们到底是什么？
当客户或者业务咨询您一套Elasticsearch该如何搭建的时候，您脑海中闪过的第一个想法是啥？业务数据量有多大,eps峰值是多少，业务场景是啥....本文将详细介绍从下到上改如何规划一套Elasticsearch集群。
1、在线调整参数： 对现有资源的配置文件进行修改，两个对等节点要保持一致，然后执行 drbdadm adjust <resource> 在两个节点上都要执行； 2、在线校验数据完整性；（这个对性能还是有很大影响的） 它通过验证源对每个底层的设备某一资源的块存储设备一次计算出加密摘要，传输到对等节点，对摘要对应的本地副本块进行验证，若不匹配，则进行标识并进行重新同步，在线验证过程中不会阻塞资源的复制，不会造成系统的中断； 操作方式： 配置文件中修改：
📚 文档目录 合集-数的二进制表示-定点运算-BCD 码-浮点数四则运算-内置存储器-Cache-外存-纠错-RAID-内存管理-总线-指令集: 特征- 指令集:寻址方式和指令格式 RAID 基本思想 使用多个磁盘, 分散的 I/O 请求, 以至于单一的 I/O 请求可以被并行处理, 只要请求的数据分散在不同的磁盘上. 特点 RAID 是被视为一块逻辑磁盘的一组物理磁盘. 数据交叉分布在物理磁盘上. 冗余的磁盘可用于存储奇偶校验信息, 以保证再磁盘故障的情况下的数据可恢复性. RAID 0 数据在可用的磁盘
硬盘驱动器 (Hard Disk Drive，简称HDD) 是一种常见的持久性存储设备。它使用磁盘作为存储介质，通过旋转磁盘和移动读写头来读取和写入数据。本文将详细介绍 HDD 的存储架构，包括内部组件、工作原理和数据组织方式。
设备管理是操作系统的一项重要功能，它负责管理计算机系统中的各种硬件设备，包括输入设备、输出设备和存储设备等。设备管理的主要任务包括设备的分配、控制和调度。
最坏适应算法（WF）和最优适应算法（BF）的区别就是分配空间时，最坏适应算法优先将大的主存块分配，而最优适应算法时将最小的且大于所需空间的主存块分配出去，如下图：
大家不要急，网络这一块是非常重要的内容，所以我们的学习还要继续。在上一篇文章中简单地学习到了 IP 的一些基础知识。其实在网络中最底层也是最核心的东西我们就已经学完了。后面将要学习的内容都是比较偏应用一些了。今天，我们先来学习一下存储和网络接入技术这两个部分的内容。
平时执行的更新语句，都是从磁盘上加载数据页到DB内存的缓存页，接着就直接更新内存里的缓存页，同时还更新对应的redo log写入一个buffer中。
大家都知道Kafka是将数据存储于磁盘的，而磁盘读写性能往往很差，但Kafka官方测试其数据读写速率能达到600M/s，那么为什么Kafka性能会这么高呢？
I/O系统的主要任务： 完成用户提出的I/O请求； 提高I/O速率； 提高设备的利用率；为更高层的进程方便地使用这些设备提供手段;
在选择压缩算法的时候，首先要考虑的就是压缩比和压缩速率。压缩比主要是为了节省网络带宽和磁盘存储空间，而压缩速率主要影响吞吐量。
将磁盘使用scsi或sata母线直接与主板相连给系统提供存储的一种方式，如我们的笔记本默认就是这种方式。
云计算虚拟化场景下的本地磁盘是指使用服务器本地的磁盘资源，经过RAID（磁盘阵列）化后提供给虚拟化平台进行使用。
Apache Kafka是一款流行的分布式数据流平台，它已经广泛地被诸如New Relic(数据智能平台)、Uber、Square(移动支付公司)等大型公司用来构建可扩展的、高吞吐量的、且高可靠的实时数据流系统。例如，在New Relic的生产环境中，Kafka群集每秒能够处理超过1500万条消息，而且其数据聚合率接近1 Tbps。
Kafka Assistant下载地址：http://www.redisant.cn/ka
配置RAID的时候，有个可以手工设定的参数：Stripe size. 逻辑驱动器的Stripe size，代表控制器每次写入一块物理磁盘的数据量，以KB为单位。
硬盘是电脑主要的存储媒介之一，由一个或者多个铝制或者玻璃制的碟片组成。碟片外覆盖有铁磁性材料。 硬盘有固态硬盘（SSD 盘，新式硬盘）、机械硬盘（HDD 传统硬盘）、混合硬盘（HHD 一块基于传统机械硬盘诞生出来的新硬盘）。SSD采用闪存颗粒来存储，HDD采用磁性碟片来存储，混合硬盘(HHD: Hybrid Hard Disk)是把磁性硬盘和闪存集成到一起的一种硬盘。绝大多数硬盘都是固定硬盘，被永久性地密封固定在硬盘驱动器中。 磁头复位节能技术：通过在闲时对磁头的复位来节能。 多磁头技术：通过在同一碟片上
Linux之父曾说过read the fucking source code。在学习linux的过程中，我觉得read the fucking document也非常的重要，今天又花了几个小时的时间，翻译了一下blkio-controller.txt，对cgroup如何控制IO有了大概的一个了解，当然有些细节还需要进一步的验证，我会继续努力。
Distributed Replicated Block Device(DRBD)是一个用软件实现的、无共享的、服务器之间镜像块设备内容的存储复制解决方案。其核心功能通过Linux的内核实现，比文件系统更加靠近操作系统内核及IO栈。DRBD是由内核模块和相关脚本而构成，用以构建高可用性的集群。其实现方式是通过网络来镜像整个设备。你可以把它看作是一种网络RAID。它允许用户在远程机器上建立一个本地块设备的实时镜像。
本篇文章给大家带来的内容是关于Mongodb与MySQL之间的比较分析，有一定的参考价值，有需要的朋友可以参考一下，希望对你有所帮助。
1.在服务器往盘阵中写入或读出数据时报错（如I/0 error,读写延缓失败等）,或不能写入数据，或写入过程中出错
当增大系统的压力（或增加并发用户数）时，吞吐率和TPS的变化曲线呈大体一致，则系统基本稳定。若压力增大时，吞吐率的曲线增加到一定程度后出现变化缓 慢，甚至平坦，很可能是网络出现带宽瓶颈，同理若点击率/TPS曲线出现变化缓慢或者平坦，很可能是服务器响应时间增加，观察服务器资源使用情况，确定是 否是服务器问题。
私有云项目中，将面临选择存储方案，在业内常见有四种方案，也相应针对四种不同的应用场景。我们从简单到复杂，为大家再次介绍一下。
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作为MySQL InnoDB IO 调优系列的第二篇， 第一篇文章 参见Give Love to Your SSDs – Reduce innodb_io_capacity_max !
当客户希望在生产环境中使用NiFi时，这些通常是第一个提出的问题。他们想知道他们将需要多少硬件，以及NiFi是否可以容纳其数据速率。
有时需要测试网速，但是在开始使用文件传输工具来测量之前，请考虑一下，你实际测量的是什么？
通常来说直接绘制一个原始的 Counter 类型的指标数据用处不大，因为它们会一直增加，一般来说是不会去直接关心这个数值的，因为 Counter 一旦重置，总计数就没有意义了，比如我们直接执行下面的查询语句：
本文最初发布于 Confluent 官方博客，经授权由 InfoQ 中文站翻译并分享。
在上期，我们提到了，在现代的计算机中，为了提升数据传输的速率，突破并行总线的限制，把内存总线和PCI总线都进行了串行化。为了避免外界电磁信号对高频传输线的干扰，串行总线一般以差分线的方式实现，也就是通过A线和B线的电平差来表示0和1。由于此种传输方式需要把以8bit为单位的字节流转化为bit流，进行串行化(Serializer)发送，接收时将bit流进行反串行化(Deserializer)，转换回字节流。因此，串行总线也被称为SerDes信号线。
前言：MQ做应用解耦，流量削峰 这些是常识，RabbitMQ是实现了高级消息队列协议（AMQP）的开源消息代理软件（亦称面向消息的中间件）。RabbitMQ服务器是用Erlang语言编写的，而集群和故障转移是构建在开放电信平台框架上的。所有主要的编程语言均有与代理接口通讯的客户端库 常用的主流的MQ有四个 ActiveMQ: Apache下的一个子项目。使用Java完全支持JMS1.1和J2EE 1.4规范的 JMS Provider实现，少量代码就可以高效地实现高级应用场景。可插拔的传输协议支持，比如：in-VM, TCP, SSL, NIO, UDP, multicast, JGroups and JXTA transports。ActiveMQ支持常用的多种语言客户端 C++、Java、.Net,、Python、 Php、 Ruby等。 Kafka： Apache下的一个子项目，使用scala实现的一个高性能分布式Publish/Subscribe消息队列系统，具有以下特性：
导语：本文详细介绍了 ElasticSearch 如搜索性能指标、索引性能指标、内存使用和垃圾回收指标等六类监控关键指标、集群和索引两类大盘配置示例，以及 ES 在查询性能差、索引性能差的两种典型问题场景下详细的原因、排查方式和解决方案，同时也介绍了如何通过 Prometheus 监控搭建可靠的监控系统，详尽全面，推荐给大家，也欢迎各位一起交流。
Apache Kafka 是一款流行的分布式数据流平台，它已经广泛地被诸如 New Relic（数据智能平台）、Uber、Square（移动支付公司）等大型公司用来构建可扩展的、高吞吐量的、且高可靠的实时数据流系统。
本文整理于网络翻译，英文原文：https://blog.newrelic.com/engineering/kafka-best-practices/
「 总感觉当下的生活不是想要的，总感觉一路走下去会是一个讨厌的未来，每天睁眼的一瞬间就是懊悔，昨天又浪费掉了...人生没有意义，但是要努力寻找活着的意义--------山河已无恙」
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