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Linux性能优化(特定IO)

1、磁盘IO总的统计信息:vmstat -D 2、vmstat -d //每个磁盘的读写统计 image.png wa等待IO image.png 3、iostat -d image.png image.png 5、sar -d也可以查看 6、lsof +D /usr/bin //查看目录下的所有文件被哪些程序调用 image.png 7、strace -c -p pid 查看进程的读写IO

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MySQL优化之CPU和IO

mySQL优化之CPU和IO 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。 关于IO,现有的数据库中一般都同时使用顺序IO和随机IO。 相对于随机IO寻址,顺序IO就快的多,缓存对于顺序IO的意义不大。关于顺序IO和随机IO在磁盘和内存中的差异,可以大概用下面的数据了解下: 在磁盘上,随机读和顺序读的差距大概5000量级倍。 如果负担得起,增加内存是解决随机IO读取问题的最好办法。

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    Java IO 操作及优化建议

    使用散射和聚集读写结构化文件 import java.io.File; import java.io.FileInputStream; import java.io.FileNotFoundException NIOScatteringandGathering { public void createFiles(String TPATH){ try { ByteBuffer bookBuf = ByteBuffer.wrap("java 性能优化技巧 运行结果 java 性能优化技巧 test 清单 3 所示代码对传统 I/O、基于 Byte 的 NIO、基于内存映射的 NIO 三种方式进行了性能上的对比,使用一个有 400 万数据的文件的读、写操作耗时作为评测依据 ; import java.io.DataOutputStream; import java.io.File; import java.io.FileInputStream; import java.io.FileNotFoundException 本文对 I/O、NIO、AIO 等三种输入输出操作方式进行一一介绍,力求通过简单的描述和实例让读者能够掌握基本的操作、优化方法。

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    八、IO优化(3)稀疏列

    (10) NOT NULL, [DepID] [nvarchar](10) NULL, [Title] [nvarchar](10) NULL ) 二、稀疏列   稀疏列是对 Null 值采用优化的存储方式的普通列

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    Java IO 操作及优化建议

    使用散射和聚集读写结构化文件 import java.io.File; import java.io.FileInputStream; import java.io.FileNotFoundException NIOScatteringandGathering { public void createFiles(String TPATH){ try { ByteBuffer bookBuf = ByteBuffer.wrap("java 性能优化技巧 运行结果 java 性能优化技巧 test 清单 3 所示代码对传统 I/O、基于 Byte 的 NIO、基于内存映射的 NIO 三种方式进行了性能上的对比,使用一个有 400 万数据的文件的读、写操作耗时作为评测依据 ; import java.io.DataOutputStream; import java.io.File; import java.io.FileInputStream; import java.io.FileNotFoundException 本文对 I/O、NIO、AIO 等三种输入输出操作方式进行一一介绍,力求通过简单的描述和实例让读者能够掌握基本的操作、优化方法。 我有一个微信公众号,经常会分享一些Java技术相关的干货。

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    性能优化:调整 IO 相关的等待

    编辑手记:对Oracle数据库进行调整优化,基本上最终都可以归结到I/O调整上,因此,了解如何来优化Oracle数据库的I/O对于一个DBA来说就显得至关重要。 通过优化SQL语句改变其执行计划以便让其产生尽可能少的I/O。让用户执行的SQL语句优化产生比较好的执行计划来减少磁盘I/O是一种非常行之有效的方法。 方法三:在操作系统级别上优化I/O: 在操作系统级别上优化磁盘的I/O,以提高I/O的吞吐量,如果操作系统支持异步I/O,尽量去使用异步I/O;还可以使用高级文件系统的一些特性,例如直接I/O读取,忽略掉操作系统的文件缓存 尽量减少I/O请求的次数,通过设置初始化参数DB_FILE_DIRECT_IO_COUNT,使得满足 DB_BLOCK_SIZE x DB_FILE_DIRECT_IO_COUNT = max_io_size of system 在Oracle8i中默认这个值为64个BLOCK;在Oracle9i中可以设置隐含参数_DB_FILE_DIRECT_IO_COUNT,参数的值也变成了BYTES而不是BLOCK数量了

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    【Go】使用压缩文件优化io (二)

    上一篇文章《使用压缩文件优化io (一)》中记录了日志备份 io 优化方案,使用文件流数据压缩方案优化 io 性能,效果十分显著。 阻塞,依旧采用对数据流进行处理的方案优化io,以下记录优化的过程。 CPU 和 load 异常高,且处理效率严重下降,这次优化主要就是降低 io 阻塞,提升 CPU 利用率 (处理业务逻辑而不是等待 io) 和处理效率。 优化方案一 优化前的方案反应出在解压和读取日志时 io 阻塞比较严重,那么是否可以通过读取 lzo 压缩文件,以此来消除解压缩日志耗时太大、io 太高的问题呢? 阻塞和优化前波动不是很大,读取时的 io 优化已经非常好了,iowait 从 92.19% 降低到 14.5% ,CPU 更多的任务用来处理解压缩日志,而不是处理 io 阻塞。

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    【Go】使用压缩文件优化io (一)

    io 阻塞严重, CPU 和 load 异常的高,好在备份速度很快,对业务影响不是很大,这个问题会随着业务增长,越来越明显,这段时间抽空对备份方式做了优化,效果十分显著,整理篇文章记录一下。 读取原始文件和上传数据是必须的,那么可以优化的就是压缩的流程了,所以 r_await 是没有办法优化的,那么只能优化 w_await,w_await 是怎么产生的呢,恰恰是写入lzo 时产生的,可以不要 发现这个库实现了 io.Reader 和 io.Writer 接口,io.Reader 读取压缩文件流,输出解压缩数据,io.Writer 实现输入原始数据,并写入到输入的 io.Writer。 想实现压缩数据流,看来需要使用 io.Writer 接口了,但是这个输入和输出都是 io.Writer,这可为难了,因为我们读取文件获得是 io.Reader,http 接口输入也是 io.Reader 优化前每当运行日志备份,CPU 经常爆表,优化后备份时 CPU 增幅 20%,可以从容应对业务扩展问题了。

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    Regmap 框架:简化慢速IO接口优化性能

    其定义如下: struct regmap_bus { bool fast_io; regmap_hw_write write; regmap_hw_gather_write

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    HBase实践 | HBase IO优化与高可用建设

    IO分散解耦 HBase的IO占比可以按照如下比例来进行划分,假设原始数据占据一份IO,则记录WAL会将写IO放大一倍,Replica/Replication特性会将读IO放大一倍,而整理操作会将读写IO 因此hbase集群普遍是一个IO密集型的系统,系统的物理资源通常是磁盘IO先达到饱和。如何有效控制IO的使用将会对集群的吞吐能力起到至关重要的提升。 这样有关WAL的写IO以及Replica/Replication的同步IO便可以分散到kafka系统中去完成。 MTTR优化 如之前所描述,影响hbase的MTTR时间主要涉及两个方面,分别是服务宕机的发现时间和WAL日志的回放时间。 为此社区在2.0之后的版本提供了同步备份功能,但是在IO使用上放大效果将更为明显。

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    如何进行IO评估、监控、定位和优化

    01 评估IO能力的前提 评估一个系统IO能力的前提是需要搞清楚这个系统的IO模型是怎么样的。那么IO模型是什么,为什么要提炼IO模型呢? (一)IO模型 在实际的业务处理过程中,一般来说IO比较混杂,比如说读写比例、IO尺寸等等,都是有波动的。 最基本的模型包括:IOPS、带宽和IO大小 如果是磁盘IO,那么还需要关注:磁盘IO分别在哪些盘、读IO和写IO的比例、读IO是顺序的还是随机的、写IO是顺序的还是随机的。 当存储中提到IOPS最大能力的时候,一般采用随机小IO进行测试,此时占用的带宽是非常低的,响应时间也会比顺序的IO要长很多。如果将随机小IO改为顺序小IO,那么IOPS还会更大。 04 性能定位与优化 (一)对磁盘IO争用的调优思路有哪些? 典型问题:针对主要争用是IO相关的场景下,调优的思路有哪些?主要的技术或者方法是什么?

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    聊聊BIO,NIO和AIO (2)磁盘IO磁盘IO优化AIO反思AIO

    IO。 所以磁盘IO又可以叫做”块IO“。这些设备上的数据一般用文件系统来组织,所以又可以成为”文件IO“。本文统一用”磁盘IO“这个术语。 Direct IO 上面介绍的是用了Page Cache的IO一般被称为Buffered IO。 磁盘IO优化 除非用Direct IO,对于磁盘IO优化主要在读取操作上。这是因为写入时总是写到Page Cache,而写内存比写磁盘要高效的多。 从业务上讲,一般来讲上传文件的请求量要远远小于获取文件(图片、html、js、css……),所以在Web场景下,对磁盘IO优化的主要思路其实很简单——尽量保证要读取的文件在内存里,而不是取磁盘上读取。

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    磁盘IO性能查看和优化以及iostat命令

    今天听到看部门同事有遇到IO过高的问题 , 简单的查询了下 ? iostat命令: %user:CPU处在用户模式下的时间百分比。 %nice:CPU处在带NICE值的用户模式下的时间百分比。 因此基本思路就是: 尽量避免磁盘的随机IO , 尽量利用磁盘预读缓存 , 利用局部性原理 尽可能地顺序读写一个文件 单进程读写硬盘 避免对大目录操作 把小文件的读写转换为大文件的写

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    linux系统性能监控与优化(4)–IO

    IO子系统一般是linux系统中最慢的部分。一个原因是它距离CPU的距离,另一个原因是它的物理结构。访问磁盘的时间与访问内存的时间是7天与7分钟的区别。linux kernel要尽量减少磁盘IO。 1.Reading and Writing Data linux内核以page为单位访问磁盘IO,一般为4K。 6.监控IO的工具 top,vmstat,iostat,sar 10万转速的磁盘,一般的响应时间是8ms,可以达到120~150IOPS. 7.顺序IO与随机IO ## 8.iotop可以显示所有应用的 IO占用情况 9.总结 一旦CPU在等待IO,说明磁盘负载过重 计算磁盘可以承受的IOPS 顺序IO与随机IO 监控慢盘的等待时间和服务时间

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    io_uring 优化 nginx 实战演练

    Nginx io_uring 代码优化 Nginx是一款轻量级的Web服务器、反向代理服务器,由于它的内存占用少,启动极快,高并发能力强,在互联网项目中广泛应用。 ? 后续针对这块可以做一些优化。 总结及下一步工作 从笔者目前的测试来看,io_uring在网络编程方面的优化更适合长连接场景,在长连接场景下最高有20%多的提升。 短连接场景还有待优化,主要考虑以下两方面: • io uring本身框架开销的优化,当然这个优化对长连接同样适用。 • 针对短连接的优化,如针对accept()请求,先检查是否有数据可读,避免无效内存申请释放;多个accept()一起下发等。

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    IO 密集型服务 性能优化实战记录

    优化 通过对 Pprof profile 图的观察发现 JSON 反序列化操作占用了较大比例(50% 以上),因此通过减少反序列化操作、更换 JSON 序列化库(json-iterator)两种方式进行了优化 这些尾部容忍技术允许设计者继续为普通情况进行优化,同时提供对非普通情况的恢复能力。 背景 在引入对冲请求机制进行优化后,在耗时方面取得了突破性的进展,但为从根本上解决耗时毛刺,优化服务内部问题,达到标本兼治的目的,着手对服务的耗时毛刺问题进行最后的优化优化 第一步:观察现象,初步定位原因对 、标准化的 Metric、go pprof 工具等等,打好排查基础,基于多方可靠数据进行分析与猜测,最后着手进行优化、验证,避免盲人摸象似的操作,妄图通过碰运气的方式解决问题; 了解一些简单的建模知识对耗时优化的分析与猜测阶段会有不错的帮助 同为性能优化,耗时优化不同于 CPU、内存等资源优化,更加复杂,难度较高,在做资源优化时 Go 语言自带了方便易用的 PProf 工具,可以提供很大的帮助,但耗时优化尤其是长尾问题的优化非常艰难,因此在进行优化的过程中一定要稳住心态

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    容器化RDS|计算存储分离架构下的IO优化

    该架构优势明显, 但对于数据库类 Latency Sensitive 应用而言, IO 性能问题无法回避, 下面分享一下我们针对 MySQL 做的优化以及优化后的收益. 如下图所示 相较本地存储, 网络开销会成为 IO 开销的一部分, 我们认为会带来两个很明显的问题: ●数据库是 Latency Sensitive 型应用, 网络延时会极大影响数据库能力(QPS,TPS 下面, 就需要结合 MySQL 的特性来进行有针对性的优化. 以下测试方案的设计, 测试数据的梳理来自于沃趣科技 MySQL 专家 @董大爷 和 @波多野老师. 所以, 最好的优化 就是减少 IO, 在底层存储介质或文件系统支持 Atomic Write的前提下, 可以关闭MySQL 的 DoubleWrite 以减少 IO 单机架构 : 关闭 DoubleWrite 不是瓶颈的情况下: ○Sysbench指标, 提升不明显 ■tps ↑0.2656%,qps ↑0.2797%,rst ↑14.9651% ○分布式文件系统指标 ■Throughput 下降53%, 显著优化了网络带宽

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    容器化RDS|计算存储分离架构下的 IO 优化

    该架构优势明显, 但对于数据库类 Latency Sensitive 应用而言,IO 性能问题无法回避,下面分享一下我们针对 MySQL 做的优化以及优化后的收益。 相较本地存储, 网络开销会成为 IO 开销的一部分, 我们认为会带来两个很明显的问题: 数据库是 Latency Sensitive 型应用, 网络延时会极大影响数据库能力(QPS,TPS); 在高密度部署的场景 下面,就需要结合 MySQL 的特性来进行有针对性的优化。 以下测试方案的设计,测试数据的梳理来自于沃趣科技MySQL专家@董大爷 和 @波多野老师。 .所以: 最好的优化就是减少 IO, 在底层存储介质或文件系统支持 Atomic Write的前提下, 可以关闭MySQL 的 DoubleWrite 以减少 IO。 : Sysbench指标, 提升不明显 tps ↑0.2656%,qps ↑0.2797%,rst ↑14.9651% 分布式文件系统指标 Throughput 下降53%, 显著优化了网络带宽

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