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八、IO(3)稀疏列

CREATE TABLE .( (10) NOT NULL, (10) NULL, (10) NULL) 二、稀疏列  稀疏列是对 Null 值采用的存储方式的普通列。   列集是一种非类型的 XML 表示形式,它将表的所有稀疏列组合成为一种结构的输出。列集与计算列的相似之处在于,列集并不是物理地存储在表中。列集与计算列的不同之处在于,列集可直接更新。

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HBase实践 | HBase IO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,ReplicaReplication特性会将读IO放大一倍,而整理操作会将读写IO放大到一倍以上 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。 MTTR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。 客户端双写集群基于ActiveToActive模式部署之后,为了提升整体服务的查询效率,客户端可采用双集群并发访问的方式来先获取执行成功的返回结果,这样即使单集群的访问出现了故障,也不会影响到最终的整体时延 在处理LogSplit操作时能够通过offset将已被持久的无用记录过滤掉。

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    容器RDS|计算存储分离架构下的IO

    该架构势明显, 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 做的以及后的收益. 计算存储分离架构架构示意图如下:存储层由分布式文件系统组成, 以 Provisoner 的方式集成到 Kubernetes .在我们看来, 计算存储分离的最大势在于:将有状态的数据下沉到存储层, 这使得 下面, 就需要结合 MySQL 的特性来进行有针对性的. 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 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 DoubleWriteMariaDB 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%, 显著了网络带宽测试结果

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    容器RDS|计算存储分离架构下的IO

    该架构势明显, 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 做的以及后的收益。 计算存储分离架构架构示意图如下:? 在我们看来,计算存储分离的最大势在于:将有状态的数据下沉到存储层,这使得 RDS 在调度时,无需感知计算节点的存储介质,只需调度到满足计算资源要求的 Node,数据库实例启动时,只需在分布式文件系统挂载 下面,就需要结合 MySQL 的特性来进行有针对性的。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。 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%, 显著了网络带宽测试结果:100GB数据量Sysbench

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    该架构势明显, 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 做的以及后的收益。计算存储分离架构架构示意图如下:? 存储层由分布式文件系统组成,以 Provisoner 的方式集成到 Kubernetes.在我们看来, 计算存储分离的最大势在于:将有状态的数据下沉到存储层,这使得 RDS 在调度时,无需感知计算节点的存储介质 下面,就需要结合 MySQL 的特性来进行有针对性的。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%, 显著了网络带宽测试结果:10GB

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    容器RDS|计算存储分离架构下的 IO

    该架构势明显, 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 做的以及后的收益。计算存储分离架构架构示意图如下:? 存储层由分布式文件系统组成,以 Provisoner 的方式集成到 Kubernetes.在我们看来, 计算存储分离的最大势在于:将有状态的数据下沉到存储层,这使得 RDS 在调度时,无需感知计算节点的存储介质 下面,就需要结合 MySQL 的特性来进行有针对性的。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%, 显著了网络带宽测试结果 :

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    Java IO 操作及建议

    散射&聚集 NIO 提供了处理结构数据的方法,称之为散射 (Scattering) 和聚集 (Gathering)。散射是指将数据读入一组 Buffer 中,而不仅仅是一个。 此时,通过散射读的方式可以一次将内容装配到各个对应的 Buffer 中,从而简操作。如果需要创建指定格式的文件,只要先构造好大小合适的 Buffer 对象,使用聚集写的方式,便可以很快地创建出文件。 清单 1 以 FileChannel 为例,展示如何使用散射和聚集读写结构文件。 清单 1. 使用散射和聚集读写结构文件 import java.io.File;import java.io.FileInputStream;import java.io.FileNotFoundException NIOScatteringandGathering { public void createFiles(String TPATH){ try { ByteBuffer bookBuf = ByteBuffer.wrap(java 性能技巧

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    Java IO 操作及建议

    散射&聚集NIO 提供了处理结构数据的方法,称之为散射 (Scattering) 和聚集 (Gathering)。散射是指将数据读入一组 Buffer 中,而不仅仅是一个。 此时,通过散射读的方式可以一次将内容装配到各个对应的 Buffer 中,从而简操作。如果需要创建指定格式的文件,只要先构造好大小合适的 Buffer 对象,使用聚集写的方式,便可以很快地创建出文件。 清单 1 以 FileChannel 为例,展示如何使用散射和聚集读写结构文件。清单 1. 使用散射和聚集读写结构文件import java.io.File;import java.io.FileInputStream;import java.io.FileNotFoundException NIOScatteringandGathering { public void createFiles(String TPATH){ try { ByteBuffer bookBuf = ByteBuffer.wrap(java 性能技巧

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    聊聊BIO,NIO和AIO (2)磁盘IO磁盘IOAIO反思AIO

    磁盘IO除非用Direct IO,对于磁盘IO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。 128个fd的aio ctx * 初始 IO control block *memset(&cb, 0, sizeof(cb));cb.aio_fildes = fd;cb.aio_lio_opcode 它的本意是利用fd来简跨进程的通讯——比如AB两个进程共享同一个eventfd,A进程对eventfd写入,B进程就能感知到。当然,eventfd也能在同一个进程里用。 而这些已经是非常简的例子了,现实中的代码要处理相当多的细节;不用在AIO和Buffered IO中做取舍。BIO天然可以利用Page Cache来提高性能;容易跨平台。

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    【Go】使用压缩文件io (二)

    上一篇文章《使用压缩文件io (一)》中记录了日志备份 io 方案,使用文件流数据压缩方案 io 性能,效果十分显著。 这篇文章记录数据分析前置清洗、格式数据的 io 方案,我们有一台专用的日志前置处理服务器,所有业务日志通过这台机器从 OSS 拉取回来清洗、格式,最后进入到数据仓储中便于后续的分析。 阻塞,依旧采用对数据流进行处理的方案io,以下记录的过程。 和 load 异常高,且处理效率严重下降,这次主要就是降低 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。 :20前日志处理流程:获取待处理文件列表拉取 OSS 日志到本地磁盘 (压缩文件)解压缩日志文件读取日志数据业务处理……导入到数据仓储中导致 io 阻塞的部分主要是: 拉取 OSS 日志、解压缩日志文件及读取日志数据

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    【Go】使用压缩文件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,效果十分显著,整理篇文章记录一下。 后文中会详细描述前后的方案,并用 go 编写测试,使用一台 2 核4G的服务器进行测试,测试数据集大小为:文件数:336原始文件:96G压缩文件:24G压缩方案:lzoGoroutine 数量:4前日志备份流程 range files { c 上传数据 流程中对上传的数据流进行实时压缩,把压缩的内容给上传了,实现边读边压缩,对数据流进行处理,像是一个中间件,这样就不用写 lzo 文件了,那么 w_await 就被完全没了 后根据之前的分析看一下之后备份文件需要哪些过程:读取原始日志在内存中压缩数据流http 发送压缩后的内容这个流程节省了两个步骤,写入 lzo 文件和 读取 lzo 文件,不仅没有 w_await ,就连 r_await 也得到了小幅度的

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    linux系统性能监控与(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 Datalinux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 监控swap 来源链接:http:www.trueeyu.com?

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    MySQL之CPU和IO

    mySQL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 有些场景可能需要更多的CPU,有些场景可能多个CPU也无法解决,反而更快的CPU势更明显。 举一个例子,例如主从复制,多个CPU对于复制的影响不是特别大,因为主库上的并发复制任务传递到从库之后会被简成串行任务,这样,从库的CPU即使比主库更多,由于是串行操作,也不会比主库快多少。 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。

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    性能:调整 IO 相关的等待

    编辑手记:对Oracle数据库进行调整,基本上最终都可以归结到IO调整上,因此,了解如何来Oracle数据库的IO对于一个DBA来说就显得至关重要。 数据库如果发现存在IO竞争,那我们就必须要通过各种方法来调整Oracle数据库。在调数据库的过程中,其中一个重要的步骤就是对响应时间的分析,看看数据库消耗的时间究竟是消耗在具体什么上面了。 通过SQL语句改变其执行计划以便让其产生尽可能少的IO。让用户执行的SQL语句产生比较好的执行计划来减少磁盘IO是一种非常行之有效的方法。 方法三:在操作系统级别上IO:在操作系统级别上磁盘的IO,以提高IO的吞吐量,如果操作系统支持异步IO,尽量去使用异步IO;还可以使用高级文件系统的一些特性,例如直接IO读取,忽略掉操作系统的文件缓存 确认异步IO是否配置正确,使用异步IO不会减少这个等待事件的等待时间但是却可以减少会话所消耗的时间。检查是否存在IO消耗很严重的SQL语句,如果存在,尝试SQL语句减少IO的消耗。

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    IO子系统调

    vmstat,iostat,sa IO , 输入输出 IOPS 10k , 120-150 IOPS 15k , 150-200 IOPS 每个IO完成的数据量 # vmstat 2procs --- --------memory---------- ---swap-- -----io---- --system-- -----cpu------ r b swpd free buff cache si avgrq-sz 平均每秒钟完成多少扇区数据的传输(读+写) avgqu-sz IO的平均队列长度 await IO请求在队列中等待的时间+服务时间(操作完需要数据),单位毫秒 svctm 服务时间 有些时候发现超过100,这是四舍五入导致 思考:sda6设备平均 读IOPS, 写IOPS ,每个IO读取多少数据, 每个IO写入多少数据 每个IO写入多少数据= wkBs ws = 200kb 文件系统的 : 选择性能更好的文件系统: ext4,xfs,zfs 格式的时候选择适当参数:块大小 根据存放的文件的平均大小来决定,默认块大小 # dumpe2fs -h devsda1 Block size:

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    如何进行IO评估、监控、定位和

    生产中经常遇到一些IO延时长导致的系统吞吐量下降、响应时间慢等问题,例如交换机故障、网线老导致的丢包重传;存储阵列条带宽度不足、缓存不足、QoS限制、RAID级别设置不当等引起的IO延时。 当测试顺序大IO时,此时带宽占用非常高,但IOPS却很低。因此,做IO的容量规划、性能调需要分析业务的IO模型是什么。 04 性能定位与 (一)对磁盘IO争用的调思路有哪些?典型问题:针对主要争用是IO相关的场景下,调的思路有哪些?主要的技术或者方法是什么? (二)关于低延迟事务、高速交易的应用在IO方面可以有哪些调思路和建议?典型问题:关于近期在一些证券行业碰到的低延迟事务、高速交易的应用需求,在IO模型路径方面可以有哪些可以调的思路和建议? 对于低延迟事务,可以分析一下业务是否有持久保存日志的需要,或者说保存的安全程度有多高,以此来决定采用什么样的IO。1.从业务角度比如说业务上不需要保存日志,那就不用写IO

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    磁盘IO性能查看和以及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。 如果%iowait的值过高,表示硬盘存在IO瓶颈如果%idle值高,表示CPU较空闲如果%idle值高但系统响应慢时,可能是CPU等待分配内存,应加大内存容量。 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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    Golang 库 - 格式IO

    1 格式IO库Package fmt implements formatted IO with functions analogous to C’s printf and scanf. The format ‘verbs’ are derived from C’s but are simpler.fmt 包用于 格式IO,类似于C语言的 printf 和 scanf。 格式打印的说明func Print(v ...interface{})func Printf(format string, v ...interface{})func Println(v ...interface {})有且仅在 结尾的打印接口中,f 表示 format,才可以进行格式打印。 t(int=1)6 小结在格式 IO 时,%v,打印变量的具体数值。万能打印,会根据变量的类型做调整。%T,打印变量的类型。END

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    Java之多线程与CPU、IO之间的深入理解

    IOIO又分为磁盘IO、网络IO。在这里对IO不作详细的阐述,有兴趣的同学可以自行查阅网上资料。 而且多CPU架构更简单清晰,可以用消费级产品简单做数量堆叠,成本上有势。 多线程的底层机制是由操作系统实现的,当一个线程遇到IO阻塞时,例如读写文件,操作系统可能会暂时挂起该线程,从而让其他线程先执行,也就是将多出来的时间片切分给其他的线程,直到等待该线程的IO操作返回,再重新调度该线程运行 IO密集IO密集型,即该任务需要大量的IO,即大量的阻塞。在单线程上运行IO密集型的任务会导致浪费大量的CPU运算能力浪费在等待。 除了同步IO之外,系统可能还支持异步IO,即IO不阻塞,对IO设备发出读写命令之后立即返回执行下一条命令,而IO设备的返回结果则在将来未知的某个时间点通过信号来回调。这也是nodeJS底层的实现机制。

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    打通IO栈:一次编译服务器性能实战

    由于认知的局限性,如有考虑不周的地方,希望一起交流学习整体认识IO栈如果有完整的IO栈的认识,无疑有助于更细腻的IO。循着IO栈从上往下的顺序,我们逐层分析可的地方。 资源的,与本次IO目的相悖,因此在此服务器中,需要取消swap分区。 对此次的服务器而言,毫无疑问延迟回刷可以在频繁的删改文件中减少写磁盘次数,缓存更多的数据可以更容易合并随机IO请求,有助于提升性能。 咱们回到当前待的服务器,当前使用的是什么IO调度器呢? 因此IO调度算法方面没太多可的。但Request层只能这样了?既然IO调度算法无法,我们是否可以修改queue相关的参数?例如加大Request队列的长度,加大预读的数据量。

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