Linux下的所有资源都被抽象为文件，所以对所有资源的访问都是以设备文件的形式访问，设备文件的操作主要包括：打开、关闭、读、写、控制、修改属性等。下面的示例代码...
8096 32 32 3、禁用atime更新 /dev/sdb1 /mnt/sdb1 ext3 noatime,nodiratime 0 0 4、squid对CPU的支持不好，对多CPU，配置多实例
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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
项目地址：https://github.com/windwant/windwant-demo/tree/master/io-service Server： package org.windwant.io.aio ; import java.io.IOException; import java.net.InetSocketAddress; import java.nio.ByteBuffer; import ; import java.io.IOException; import java.net.InetSocketAddress; import java.nio.ByteBuffer; import class AIOClient implements Runnable{ private AsynchronousChannelGroup group; //异步通道组 封装处理异步通道的网络IO group = AsynchronousChannelGroup.withCachedThreadPool(Executors.newFixedThreadPool(5), 5); //使用固定线程池实例化组
从网上去搜数据库优化基本都是从SQL层次进行优化的，很少有提及到数据库本身的实例优化。 就算有也都是基于某个特定数据库的实例优化，本文涵盖目前市面上所有主流数据库的实例优化（Oralce、MySQL、POSTGRES、达梦）,按照文章的配置能够将你数据库性能用到80%或以上。 减少数据库服务器CPU使用率 减少数据库服务器IO使用率 减少数据库服务器内存使用率 指标 SQL平均响应时间变短 优化前：数据库平均响应时间500ms 优化目标：数据库平均响应时间200ms 数据库服务器 CPU占用率变少 优化前：数据库高峰期CPU使用率70% 优化目标：数据库高峰期CPU使用率50% 数据库服务器IO使用率变低 优化前：数据库IO WAIT为30% 优化目标：数据库IO WAIT低于10% 数据库实例优化 数据库实例优化遵循三句口诀：日志不能小、缓存足够大、连接要够用。 数据库事务提交后需要将事务对数据页的修改刷（ fsync）到磁盘上，才能保证数据的持久性。
CloseWithError是大同小异的，关闭管道，关闭时正在进行的Read操作将返回参数传入的异常，若管道内仍有未读取的数据，后续仍可正常读取 import ( "errors" "fmt" "io " ) func main() { r, w := io.Pipe() go w.Write([]byte("hello widuu")) newerr := errors.New("your daye " ) func main() { r, w := io.Pipe() go w.Write([]byte("hello widuu")) //写入的是[]byte,注意官方文档写的是，写入管道阻塞 () reader := io.LimitReader(f, 5) p := make([]byte, 5) fmt.Println(reflect.TypeOf(reader)) //*io.LimitedReader ("test.txt") sr := io.NewSectionReader(f, 2, 5) fmt.Println(reflect.TypeOf(sr)) //*io.SectionReader
tocat 安全优化 以下配置如无特别指明，默认为在/usr/local/tomcat8/conf/server.xml文件中配置 修改telnet管理端口和命令 <Server port="8005" 20000" redirectPort="8443" Server="join123" /> #加入改行配置 性能优化
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。
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。
下面我们以文件操作作为实例进一步了解。 二、字符流实例 之前提到过“只要是处理纯文本数据，就要优先考虑使用字符流，除此之外都用字节流”。因此本字符流操作实例是操作txt文件。对其进行读写操作。 代码实例： package java_io; import java.io.BufferedReader; import java.io.File; import java.io.FileNotFoundException 代码实例： package java_io; import java.io.BufferedWriter; import java.io.File; import java.io.FileNotFoundException 代码实例： package java_io; import java.io.FileInputStream; import java.io.IOException; public class TestFileInputStream 代码实例： package java_io; import java.io.FileOutputStream; public class TestFileOutputStream {
myset.insert(make_pair(a[i],a[j])); cout<<myset.size()<<endl; return 0; } 思考:优化
(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
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。
这篇文章主要介绍了java IO流文件的读写具体实例，有需要的朋友可以参考一下 引言： 关于java IO流的操作是非常常见的，基本上每个项目都会用到，每次遇到都是去网上找一找就行了，屡试不爽。 处理文本数据（如txt文件）的流，比如InputStreamReader 如何区分：可用高低端流来区分，所有的低端流都是字节流，所有的高端流都是字符流 4、根据流数据的包装过程来分： 原始流：在实例化流的对象的过程中 包装流：在实例化流的对象的过程中，需要传入另外一个流作为自己构造方法发参数的流，称之为包装流。 如何区分：所以的低端流都是原始流，所以的高端流都是包装流 IO流对象的继承关系(如下图)： ? 中stream流的使用方法 Java编程中字节流与字符流IO操作示例 Java基于IO流读取文件的方法 java的io操作(将字符串写入到txt文件中) java数字图像处理基础使用imageio写图像文件示例 Java IO流 文件传输基础
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。 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 control file single write等待事件 这个等待事件出现在写控制文件的共享信息到磁盘的时候，这是个自动操作，并且通过一个实例来保护的，如果是并行的数据库服务器，那么对于并行服务器来说也只能有一个实例能够执行这个操作 ：一个实例企图去修改一个BLOCK，而另外一个实例想去获得此BLOCK的状态，这个实例产生最多一秒钟的等待，1035 与1034一样，但是产生的原因是由于数据库出于热备的状态下。
先说说的思路，当时看到这题有点懵，可能还是对哈希算法掌握的不够，怎么都想不到用哈希的方法去做，索性先写了个O(N^2^)的两重循环，想着这几天学的优化，都是减少循环层数，总共就两层，再减也只能减一层，然后我就去找规律
目录 目录 前言 当前情况介绍 分析及优化 结果 前言 PS:本文只讲解了一个实例,中间用到了两个mysql的索引相关概念,覆盖索引和最左前缀索引,需要读者自行学习一下. 但是不会极限的在乎用户体验,比如接口1-2s是能接受的,不会要你优化到10ms(但是目前接口是20s). 所以最后的决定是,不使用缓存或者lucene等花里胡哨的东西,就使用mysql,优化一下索引,争取到做的单个查询300ms内,这样加上一些带代码层面的优化,接口能接近1s左右. 所以我们优化的目标就是在不影响第一个语句的情况下,让第二个和第三个语句尽可能的命中索引. 联系邮箱：huyanshi2580@gmail.com 更多学习笔记见个人博客——>呼延十 var gitment = new Gitment({ id: 'Mysql索引优化实例1', // 可选
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