Copy the data from a URL to a file Resources.asByteSource(new URL("http://ifeve.com/google-guava-io
在标准的 read 调用中，返回状态是在该函数返回时提供的。但是在异步 I/O 中，我们要使用 aio_return 函数。 这与 read 系统调用类似，但是有一点不一样的行为需要注意。回想一下对于 read 调用来说，要使用的偏移量是非常重要的。 使用信号进行异步通知 使用信号进行进程间通信（IPC）是 UNIX 中的一种传统机制，AIO 也可以支持这种机制。 最大个数通常是 64KB，这对于大部分应用程序来说都已经足够了。 回页首 结束语 使用异步 I/O 可以帮助我们构建 I/O 速度更快、效率更高的应用程序。 如果我们的应用程序可以对处理和 I/O 操作重叠进行，那么 AIO 就可以帮助我们构建可以更高效地使用可用 CPU 资源的应用程序。
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除了内存之外，CPU的使用率是我们关心的另外一个问题，一个辅助的信息采集工具，永远不应该影响业务进程的正常工作，因此，当filebeat出现可能的CPU使用率过高问题时，也需要我们尽快分析和解决。 获取跟踪文件后，使用 go tool trace 命令调查跟踪。 在默认情况下，Go语言的运行时系统会以100 Hz的的频率对CPU使用情况进行取样。也就是说每秒取样100次，即每10毫秒会取样一次。为什么使用这个频率呢？ 但是，由于它直接或间接调用的函数频繁的直接出现在取样中，所以这个函数的累积取样计数却会很高。我们以上图中的函数mian.main为例。 但又由于它是命令源码文件中的入口函数，程序中其他的函数都直接或间接的被它调用。所以，它的累积取样计数是所有函数中最高的，达到了22。
Highly Reliable File System)是一种专为实时系统设计的事务型文件系统，除了基本功能，还有以下优势 容错能力，异常掉电后可以自动恢复 可配置的提交策略 支持多种存储设备 POSIX兼容 使用 最小为1 加载流程 包含相应Device的Driver之后，OS在启动时会自动加载相应的块设备，例如IDE设备的ataDevCreate() 包含组件INCLUDE_XBD_BLK_DEV后，OS自动调用xbdBlkDevCreate ()创建xbd设备 包含组件INCLUDE_XBD_PART_LIB后，可以调用xbdCreatePartition()创建分区 包含组件INCLUDE_HRFS_FORMAT后，可以调用hrfsFormat 参数diskSize通常为0，表示使用整个分区；最大理论值为(32T-8K) 参数blkSize通常为0，由系统自动判断最合适的值，取值为512的倍数，范围是(512,32K) 参数files通常为0 ，表示支持的最大文件和目录数量，由系统自动决定 majorVer和minorVer通常0，表示使用当前的HRFS版本 options为0，未使用 性能优化
DosFS是VxWorks的常用文件系统，它兼容于微软DOS的文件系统。
对于IO模型的优化进程，一是操作系统的支持，减少系统调用，用户态与内核的切换；二是机制的变换，从命令式到响应性的转变 ---- 高性能架构 只温习Socket/IO知识太无趣了，我们要温故知新，升华一下 C语言进程和线程均可使用，如Nginx使用进程，Memcached使用线程。 不同并发模式的选择，还要考察三个指标，分别是响应时间（RT），并发数（Concurrency），吞吐量（TPS）。 三高系统，比如秒杀、即时通信，不能使用 三低系统，比如ToB系统，运营类、管理类系统，一般可以使用 高吞吐系统，如果是内存计算为主的，一般可以使用，如果是网络IO为主的，一般不能使用。 答：因为 Netty 采用了 Reactor 模式 问题 2：为什么用了 Reactor 模式性能就高？ 答：因为 Reactor 模式是基于 IO 多路复用的事件驱动模式。 问题 3：为什么 IO 多路复用性能高？ 答：因为 IO 多路复用既不会像阻塞 IO 那样没有数据的时候挂起工作线程，也不需要像非阻塞 IO 那样轮询判断是否有数据。
问题描述 突然收到一台服务器负载过高告警，网站打开缓慢 问题分析 （1）使用 top 命令看到cpu行的 iowait 达到了70%以上，断定是IO负载过高的原因 （2）使用 iotop -o 命令发现 Nginx的写IO特别大，并且在上一步的top命令看到Nginx的进程状态为D，表示Nginx在等待IO已经为僵死状态 这时候可以知道是Nginx产生大量写操作导致的系统负载过高了，但还不能知道具体Nginx 在写什么文件 （3）找到其中一个nginx worker进程的pid，使用 lsof -p pid 列出来的文件发现除了一些系统库文件及日志文件，还有相当多的fastcgi_temp/xxx文件,有可能与这些文件有关联 （4）使用 strace -p pid 追踪，发现nginx进程对某个fd进行大量的写操作，与 lsof 命令列出来的文件刚好符合 （5）使用 iostat 1 输出的大量写io的分区与fastcgi_temp 所在分区相符合 猜测可能是外部正在上传大量的大文件给php-fpm，于是通过EZHTTP的小工具来查看实时流量,发现入站流量其实不大 解决方案 知道了是 fastcgi_temp io 压力大，目前无法短时间从根本上解决问题
正 文 什么是远程I/O 远程IO是一种放在现场的SM信号模块，相比传统的信号模块可以大量节省电线的拉线高运行效率，较少硬接线带来的干扰等问题。 目前国内使用的最多的是200M和200S两种西门子远程IO。 200M： 200S: 下面开始进行西门子远程I/O的硬件组态： OK，远程I/O的硬件组态完成，在使用远程I/O上的DI/DO/AI/AI点的时候，可以当CPU本机架上的IO的正常使用（不需要考虑通讯因素和地址的映射 ） 关于远程I/0上拨码开关的地址设置： 使用加法运算规则进行运算，0位的拨码开关为占用位，无效 举例，比如软件里设置的地址是10，拨码需要把8和2拨到ON的位置（特别注意0号拨码开关为无效位，不使用
http://blog.csdn.net/a107494639/article/details/7586440 一、使用字符流，读取和存储纯文本文件。 存储文件，也就是像一个文件里写内容，既然是写，那就需要使用输出流。 而且我们写的是纯文本文件，所以这里使用字符流来操作，java api提供给我们FileWriter这么一个类，我们来试试：(读取文件同理使用FileReader类) [java] view plain String str = "";// 用来将每次读取到的字符拼接，当然使用StringBuffer类更好 int n;// 每次读取到的字符长度 while ((n = ，读取和存储图片 首先使用输入流读取图片信息，然后通过输出流写入图片信息： [java] view plain copy package org.example.io; import
在现实使用中，用的最多的就是I/O复用了，无非就是select,poll,epoll 很多人提到网络就说epoll,认为epoll效率是最高的。单纯的这么认为，其实有失偏颇。 epoll固然高效，可是它是怎么做到高效的，它到底比select或poll优异在哪儿？ 我们通过调用流程来简单分析下。 IO操作，那么之后每次select调用还是会将这些文件描述符通知进程。 另外，在调用select时，内核需要去一一检测传入的套接字集合是否有事件，而调用epoll_wait时，只是将内核中的就绪数据取出而已 如果有n个连接，并且这n个连接都有事件发生，那么使用select与 所以，在连接数很大，且活跃连接不多的情况下，使用epoll有明显的优势；而如果连接数较少，且连接基本都是活跃的，其实select的效果反而会更好。
以前对Java IO中的装饰模式搞得稀里糊涂的，现在整理下它的使用方法如下： 文本文件的读写： 写文件 输出的一般模式： PrintWriter →BufferedWriter（ System.out.println(e); } } } 二进制文件的读写： 输入 进行二进制文件输入操作的一般模式为： DataOutputStream →BufferedOutputStream（可选项；推荐使用 FileOutputStream(file))); 输入 进行二进制文件读入操作的一般模式为： DataInputStream →BufferedInputStream（可选项；推荐使用
这些事件驱动模型中， libevent 库和 libev库能够大大提高性能和事件处理能力。在本文中，我们要讨论在 UNIX/Linux 应用程序中使用和部署这些解决方案所用的基本结构和方法。 libev 和 libevent 都可以在高性能应用程序中使用。 下章将介绍如何使用 libev 库替换 select 或 epoll 接口，实现高效稳定的服务器模型。 而是使用对于每个平台最高效的高性能解决方案在实现外加上一个包装器。 为了实际处理每个请求，libevent 库提供一种事件机制，它作为底层网络后端的包装器。 目标是以高效（CPU/RAM 使用量低）的方式支持数千甚至数万个连接。
libev 和 libevent 都可以在高性能应用程序中使用。 但是，使用select以后最大的优势是用户可以在一个线程内同时处理多个socket的IO请求。 下章将介绍如何使用 libev 库替换 select 或 epoll 接口，实现高效稳定的服务器模型。 而是使用对于每个平台最高效的高性能解决方案在实现外加上一个包装器。 为了实际处理每个请求，libevent 库提供一种事件机制，它作为底层网络后端的包装器。 目标是以高效（CPU/RAM 使用量低）的方式支持数千甚至数万个连接。
背景-线上告警 线上一台服务器告警，磁盘利用率 disk.util > 90，并持续告警。 登录该服务器后通过 iostat -x 1 10 查看了相关磁盘使用信息。 相关截图如下： 1 # 如果没有 iostat 命令，那么使用 yum install sysstat 进行安装 2 # iostat -x 1 10 ? await：平均每次IO请求等待时间。(包括等待队列时间和处理时间，毫秒为单位) r_await：平均每次IO读请求等待时间。 找到 IO 占用高的进程 通过 iotop 命令 如果没有该命令，请通过 yum install iotop 进行安装。 # iotop -oP ? 可见其中 grep 命令占用了大量的读IO，之后可根据 PID 查看相关进程信息。 说明：本图与上图的PID不同，原因是上图涉及的进程执行完了，本图是之后执行产生的进程【都执行的同一个脚本】。
背景-线上告警 线上一台服务器告警，磁盘利用率 disk.util > 90，并持续告警。 登录该服务器后通过iostat -x 1 10查看了相关磁盘使用信息。 相关截图如下： # 如果没有 iostat 命令，那么使用 yum install sysstat 进行安装 # iostat -x 1 10 ? 找到 IO 占用高的进程 通过 iotop 命令 如果没有该命令，请通过yum install iotop进行安装。 # iotop -oP ? 可见其中 grep 命令占用了大量的读IO，之后可根据 PID 查看相关进程信息。 说明：本图与上图的PID不同，原因是上图涉及的进程执行完了，本图是之后执行产生的进程【都执行的同一个脚本】。 总结 以上所述是小编给大家介绍的Linux 查看磁盘IO并找出占用IO读写很高的进程，希望对大家有所帮助！
在前面的文章中曾经粗略讲过poll，那时是用阻塞IO实现，在发送和接收数据量都较小情况下和网络状况良好的情况下是基本没有问题的，read 不会只接收部分数据，write 也不会一直阻塞。 但实际上poll IO复用经常是跟非阻塞IO一起使用的，想想如果现在内核接收缓冲区一点数据没有，read 阻塞了，或者内核发送缓冲区不够空间存放数据，write 阻塞了，那整个事件循环就会延迟响应，比如现在又有一个新连接 这篇文章来谈谈如何正确使用non-blocking I/O Multiplexing + poll/epoll。 注意，这两个标志是设置accept 回来的conn 标志的，当然也可以使用fcntl (F_SETFL / F_SETFD) 设置，但少了两次系统调用，可以稍微提高点性能。 ET 边沿触发： 低电平-》高电平 触发 推荐epoll使用LT模式的原因： 与poll兼容 LT模式不会发生漏掉事件的BUG，但POLLOUT事件不能一开始就关注，否则会出现busy
常用使用的IO库以及接口 istream （输入流） 类型，提供输入操作。ostream （输出流） 类型，提供输出操作。cin，一个 istream 对象，从标准输入读取数据。 > 读取数据，不用关系是从控制台窗口，一个磁盘文件还是一个 string 对象。也不用关心使用char对象去存储还是使用wchar_t对象去存储。因为有继承机制和模板，我们可以忽略不同流之间的差异。 进行IO操作的函数通常以引用方式传递和返回流。读写一个IO对象会改变其状态，因此传递和返回的引用不能是const的。 strm::badbit ------ strm::badbit 用来标识流已经崩溃。strm::failbit ------ strm::failbit 用来标识一个IO操作失败了。 使用getline成员函数读，遇到换行符即结束。同时，我们结合流状态接口可以判断文件是否可读可写，是否读到文件结尾等。
简介 IO有很多种，从最开始的Block IO，到nonblocking IO，再到IO多路复用和异步IO，一步一步的将IO的性能提升做到极致。 今天我们要介绍一下怎么使用Tomcat Native来提升Tomcat IO的效率。 Tomcat的连接方式 Tomcat中使用连接器来处理与外部客户端的通信。 New IO是基于java.nio包及其子包的一种IO方式。能提供非阻塞IO方式，比传统的BIO拥有与更加高效的运行效率。 APR有许多用途，包括访问高级IO功能（例如sendfile，epoll和OpenSSL），操作系统级别的功能（生成随机数，系统状态等）和本机进程处理（共享内存，NT管道和Unix套接字）。 在tomcat中使用APR 安装好tcnative之后，我们就可以在tomcat中使用APR了。
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