由盘片,磁头组成,数据存在盘片的环形磁道上,读写时,磁头移动,定位到数据的磁道,进行数据读写
这是我在2013年11月写在博客里面的笔记,翻出来挺有意思。 1 存储衡量指标: 容量:决定因子是硬盘个数,单盘容量 IOPS:决定因子磁盘个数,cache命中率,阵列算法 I/O响应时间:R=T/(1-U) R是响应时间 T是I/O控制器服务一个块所用时间,U是硬盘利用率。 吞吐量:决定因子是阵列架构,光纤通道大小,硬盘个数 2 IOPS计算方法 IOPS:IO系统每秒所执行IO操作的次数。 2.1 IOPS计算方法: IO Time = Seek Time + 60 sec/Rotation
有时候我们在做维护的时候,总会遇到类似于IO特别高,但不能判定是IO瓶颈还是软件参数设置不当导致热盘的问题.这时候通常希望能知道磁盘的读写速度,来进行下一步的决策.
单个IO大小 | 寻道时间(ms) | 旋转延迟(ms) | c传输时延(ms) | IO服务时间(ms) | IOPS
tc(Traffic Control) 是linux系统中常用的来控制传输速率、模拟网络延时丢包等场景的工具,tc命令有三个主要的概念,是qdisc、class和filter,qdisc又分为classless qdisc和classful qdisc,在控制传输速度的方面大致有两种用法
单核时代只有一个CPU,多线程嗷来回的进行上下文切换,损耗很大,计算机的性能提升不起来。后来有了多核时代,终于可以实现并行运行。如果在这里更好的应用线程压榨CPU的性能,成为了我们挑战的目标。
写入速度使用命令:time dd if=/dev/zero of=/tmp/test.dat bs=1G count=1
索引(Index)是帮助数据库系统高效获取数据的数据结构,数据库索引本质上是以增加额外的写操作与用于维护索引数据结构的存储空间为代价的用于提升数据库中数据检索效率的数据结构。
这是 Linux 性能分析系列的第三篇,前两篇分别讲了 CPU 和 内存,本篇来看 IO。
MySQL InnoDB缓冲池是数据库内存中的一块区域,用于缓存最近使用的数据和索引。合理地管理InnoDB缓冲池可以显著提高读写性能和响应速度,因为将数据保存在内存中比从磁盘读取要快得多。
虽然索引大大提高了查询速度,同时却会降低更新表的速度,如对表进行INSERT、UPDATE和DELETE。因为更新表时,MySQL不仅要保存数据,还要保存一下索引文件每次更新添加了索引列的字段,都会调整因为更新所带来的键值变化后的索引信息
决定一个水桶容量的,是最短的一块板子,MySQL也不例外,MySQL服务器的性能受制于整个系统的磁盘大小、可用内存、CPU资源,网络带宽等等,这其中,最常见的两个性能瓶颈因素是CPU和IO资源。
某天突然发现服务探测接口疯狂告警、同时数据库CPU消耗也告警,最后系统都无法访问;
上一篇所说的micr-batch 其实主要是针对producer 来实现的,Kafka整体吞吐量高可不只是依赖于micr-batch这一点,还有broker端及consumer端。
CREATE UNIQUE INDEX 索引名 ON 表名(字段名1(长度),字段名2(长度))
操作系统的高速缓存与缓冲区主要是介绍了 如何处理cpu和io设备速度不匹配问题,必须掌握 单缓冲区和双缓冲区 计算使用时间的问题。
磁盘这玩意儿,即使不作为一个开发人员我们也会经常跟它打交道。比如你家里的台式机,或者拿来办公的电脑,再比如你装个操作系统,会涉及到对磁盘进行分区。
dd 是 Linux/UNIX 下的一个非常有用的命令,作用是用指定大小的块拷贝一个文件,并在拷贝的同时进行指定的转换。
当应用程序访问数据时, MySQL 将数据从磁盘读取到内存,或将内存数据写入磁盘是数据库系统常见的IO操作。相比内存操作,磁盘IO操作运行速度相对较慢,需消耗较多的时间。当出现大规模数据读取 比如全表扫描,频繁数据读写请求时,高并发的写入更新数据,IO操作可能成为系统瓶颈。
系统性能是系统设计、实施中的重要目标。这里简单小结下影响系统性能的几个常见因素,以及优化方案。
当内存数据页跟磁盘数据页内容不一致的时候,我们称这个内存页为“脏页”。内存数据写入到磁盘后,内存和磁盘上的数据页的内容就一致了,称为“干净页”。
4.1 缓存与速度 这里所说的动态内容缓存是自行实现的缓存机制,包括整页缓存、局部缓存、数据缓存等。 缓存的目的是把花费昂贵开销的计算结果保存起来,以后需要的时候直接取出,避免重复的计算,一切缓存的本质都是如此。 CPU缓存是位于CPU和内存之间的临时寄存器,它的容量不大,但交换速度高于内存,CPU把频繁交换的数据放在缓存中,以后需要的时候直接从缓存中读出,从而避免访问速度较慢的内存。 缓冲(Buffer)的目的在于改善各部件速度不匹配的问题。例如:用户态空间的数据写入磁盘时
我相信大家在数据库优化的时候都会说到索引,我也不例外,大家也基本上能对数据结构的优化回答个一二三,以及页缓存之类的都能扯上几句,但是有一次阿里P9的一个面试问我:你能从计算机层面开始说一下一个索引数据加载的流程么?(就是想让我聊IO)
第2节描述了我们对FT的基本设计和协议。然而,为了创建一个可用的、稳健的和自动的系统,还有许多其他组件必须设计和实施。
之前文章《Linux服务器性能评估与优化(一)》太长,阅读不方便,因此拆分成系列博文:
“磁盘”这个词,对于程序员来说并不陌生,我们知道它是一种存储介质,主要用来存储数据的,可以说常用的中间件基本上都离不开它,比如我们常用的MySQL数据库、kafka消息引擎,甚至redis缓存都离不开磁盘。
文章目录 缓冲池 Buffer Pool 刷脏页的时机 MySQL定时刷 MySQL内存(buffer pool)不足的时候 MySQL正常关闭的时候 redo log满了的时候 刷脏导致的性能问题
这也是一个老方法了,只是今天用到了,就过来记录下。总觉得公司服务器磁盘不给力,有时候 vim 编辑的时候都会卡顿,IO 经常 90%+,很纳闷,就测试了一下磁盘的读写速度。 一、测试写速度: time
由于CPU和内存的速度远远高于外设的速度,所以,在IO编程中,就存在速度严重不匹配的问题。举个例子来说,比如要把100M的数据写入磁盘,CPU输出100M的数据只需要0.01秒,可是磁盘要接收这100M数据可能需要10秒,怎么办呢?有两种办法:
在之前我们说过酒店记账的故事,其中酒店掌柜记账的的黑板就类似我们的redo log,而掌柜的记账本就是数据文件,掌柜的记忆就是内存。
Mysql 作为互联网中非常热门的数据库,其底层的存储引擎和数据检索引擎的设计非常重要,尤其是 Mysql 数据的存储形式以及索引的设计,决定了 Mysql 整体的数据检索性能。
前面一讲我们介绍了B-树的特性,以及与平衡二叉树的对比得出B-树这类数据结构的优势。
同学A:...不知道同学B:因为索引其实就是一种优化查询的数据结构,比如Mysql中的索引是用B+树实现的,而B+树就是一种数据结构,可以优化查询速度,可以利用索引快速查找数据,所以能优化查询。
B + 树是在二叉查找树的基础上进行了改造:树中的节点并不存储数据本身,而是只是作为索引。每个叶子节点串在一条链表上,链表中的数据是从小到大有序的。
B树是为磁盘或其他存取的辅助存储设备而设计的一种平衡搜索树。B树类似于红黑树,但是在降低磁盘I/O方面表现很好。 B树和红黑树不同之处在于B树的节点可以有很多孩子,从数个到数千个。B树的严格高度可能比一棵红黑树的高度要小很多,因此可以使用B数在O(lgn)内完成一些动态集合的操作。 如果B树的一个内部节点x包含x.n个关键字,那么节点x就要x.n+1个孩子。节点x中的关键字就是分割点,它把节点x中所处理的关键字的属性分割为x.n+1个子域,每个子域都由x的一个孩子处理。当在一棵B树中查找一个关
在很久很久以前, 数据以文件的形式保存. 这时, 我们要向去读取数据, 可以一行一行的readline, 使用工具可以是grep, awk, java等.
这也是一个老方法了,只是今天用到了,就过来记录下。总觉得公司服务器磁盘不给力,有时候vim编辑的时候都会卡顿,IO经常90%+,很纳闷,就测试了一下磁盘的读写速度。
磁盘是计算机主要的存储介质,可以存储大量的二进制数据,并且断电后也能保持数据不丢失。早期计算机使用的磁盘是软磁盘(Floppy Disk,简称软盘),如今常用的磁盘是硬磁盘(Hard disk,简称硬盘)。--摘自百度百科。
在Linux环境中,了解存储/磁盘I/O性能对于评估系统性能和优化存储子系统非常重要。通过测试存储/磁盘I/O性能,我们可以确定磁盘的读写速度、延迟和吞吐量等指标。本文将介绍几种常用的方法来测试Linux机器中的存储/磁盘I/O性能。
现在假设有 1000 个节点的key。对于磁盘,一定是将这1000个节点依次写入磁盘的速度最快。但是这样读很糟糕,因为key在磁盘中完全乱了,每次读都得扫描。
索引:提高数据库的性能,索引是物美价廉的东西了。不用加内存,不用改程序,不用调 sql,只要执行正确的 create index ,查询速度就可能提高成百上千倍。但是天下没有免费的午餐,查询速度的提高是以插入、更新、删除的速度为代价的,这些写操作,增加了大量的IO。所以它的价值,在于提高一个海量数据的检索速度,即查找数据的速度。
而且还在增加,遇到文件描述符问题,一般都是yarn的job问题,于是登到相关报错的几台机器上执行top命令查看对应的pid
今天想和大家聊一聊 MySQL 中的 redo log,其实最早我是想聊两阶段提交的,后来想想可能有小伙伴还不了解 binlog,所以就先整了一篇 binlog: 手把手教你玩 MySQL 删库不跑路,直接把 MySQL 的 binlog 玩溜! MySQL删库不跑路(视频版) binlog 大家懂了之后,接下来还差个 redo log,redo log 大家也懂了,那么再讲两阶段提交相信小伙伴们就很容易懂了,咱们一步一步来。 1. 谁的 redo log 学习 redo log,我觉得首先要搞明白一个问
平时的工作中,不知道你有没有遇到过这样的场景,一条 SQL 语句,正常执行的时候特别快,但是有时也不知道怎么回事,它就会变得特别慢,并且这样的场景很难复现,它不只随机,而且持续时间还很短。
如果要查“mysql”这个单词,我们肯定需要定位到m字母,然后从下往下找到y字母,再找到剩下的sql。如果没有索引,那么你可能需要把所有单词看一遍才能找到你想要的。
对于文件的存储、传输、磁盘IO读取等操作在使用Hadoop生态圈的存储系统时是非常常见的,而文件的大小等直接影响了这些操作的速度以及对磁盘空间的消耗。
设备管理概述 计算机系统的一个重要组成部分是I/O系统,在该系统中包括用于实现信息输入、输出和存储功能的设备和相应的设备控制器,在有些大型机中,还有I/O通道或I/O处理机。 I/O设备是计算机系统中重要的资源,并且品种繁多,功能各异,因此设备管理是操作系统中最繁杂而且硬件紧密相关的部分。 设备管理的对象是I/O设备,设备控制器和I/O通道。 设备管理的基本任务是完成用户提出的I/O请求,提高I/O速度,改善I/O设备的利用率。 设备管理的功能包括缓冲区管理、设备分配、设备处理、虚拟设备以及实现设备独立性等
最近做数据库服务器的压测,观察数据库性能,同时也要关注磁盘的io具体表现。分析数据时会用到2个工具 iostat,本文重新温习一下该工具的用法。
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