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【Linux编程】存储映射IO

存储映射I/O使一个磁盘文件与存储空间中的一个缓冲区相映射,对缓冲区的读、写操作就是对文件的读、写操作,从而能够不再使用read、write系统调用。...prot:对映射存储区的保护要求,不能超过open文件时的权限。...PROT_READ:映射区可读 PROT_WRITE:映射区可写 PROT_EXEC:映射区可运行 PROT_NONE:映射区不可訪问 flag:影响映射存储区的属性。...MAP_SHARED:表示存储操作相当于对该文件的write。 MAP_PRIVATE:对映射区的存储操作导致创建该映射文件的一个私有副本。...表示存储区中有地址无法映射到文件里。 mmap实际上是将包括文件内容的内核缓冲区映射到应用程序地址空间,然后用memcpy直接进行数据的拷贝。

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存储映射IO(mmap函数)

存储映射I/O能将磁盘文件映射到存储空间的一个缓冲区。从而实现从缓冲区读,写文件。这样,就可以在不使用read和write的情况下执行I/O。使用存储映射来进行I/O操作一般有三个方面的应用。...mmap函数是用来创建存储映射的,而munmap函数则是用来解除映射的。 mmap函数介绍 参数: addr:用于指定存储映射区域的起始地址。通常将其设置为0,这样表示由系统选择起始地址。...返回值: mmap函数执行成功返回存储映射区域的起始地址,执行失败返回一个宏MAP_FAILED。 offset和addr的值如果要指定,那么一般要求是系统分页的页面大小的整数倍。...子进程能够通过fork继承存储映射区域,但是exec的新程序不行。 如果修改的映射区域通过MAP_SHARED标志指定属性,那么修改映射区域的操作并不会立即写回文件。...当一个进程终止的时候,会自动解除存储映射区域的映射。我们也可以是由munmap来解除映射。

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3.3 Spark存储IO

3.3 Spark存储与I/O 前面已经讲过,RDD是按照partition分区划分的,所以RDD可以看作由一些分布在不同节点上的分区组成。...3.3.1 Spark存储系统概览 Spark I/O机制可以分为两个层次: 1)通信层:用于Master与Slave之间传递控制指令、状态等信息,通信层在架构上也采用Master-Slave结构。...2)存储层:同于保存数据块到内存、磁盘,或远端复制数据块。 下面介绍几个Spark存储方面的功能模块。 1)BlockManager:Spark提供操作Storage的统一接口类。...图3-8概要性地揭示了Spark存储系统各个主要模块之间的通信。...[插图] 图3-8 spark存储系统概览 3.3.2 BlockManager中的通信 存储系统的通信仍然类似Master-Slave架构,节点之间传递命令与状态。

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Android技能树 — Android存储路径及IO操作小结

树基础知识小结(一) 算法基础知识 Android技能树 — 排序算法基础小结 这次是讲Android存储路径及IO的基本操作。...o( ̄︶ ̄)o 其他不多说,先上脑图: Android存储 下载 IO操作 下载 ? Android存储路径 ? 脑图列举的是比较常用的。可能哪里会有不全,大家也可以反馈。我可以再修改。 ?...Android 存储路径 ? 我这里分为内部存储和外部存储,其中这里的外部存储指了手机内部的SDCard,很多手机可能额外还有扩展卡内存,可以增加扩展卡(外置SDCard),这里我不做说明了。...而内部存储下的/system和/cache目录相对用到的很少。了解就可以。 外部存储 ? 我们可以看到,在对外部存储进行读写操作的时候,我们需要申请相关的权限。...IO操作 其实IO操作平常开发时候遇到的也就是文件的复制,或者是文本的写入这二块。所以大致的使用到的如下图所示: ? 具体的我也不多说了。

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如何在Linux机器中测试存储磁盘IO性能?

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。图片方法一:使用dd命令dd命令是一个用于复制文件和数据的常用工具,也可以用于测试存储/磁盘I/O性能。...创建一个fio配置文件,例如io_test.fio,并使用文本编辑器打开它:vi io_test.fio在打开的文件中,添加以下内容以定义测试的参数和负载类型:[global]ioengine=libaiodirect...运行以下命令以执行fio测试:fio io_test.fiofio将根据配置文件执行测试,并在测试结束后显示详细的性能统计信息。...无论是简单的测试还是更复杂的负载测试,这些方法都可以帮助您评估系统的存储性能和优化存储子系统。

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如何提升存储性能之IO模型和AIO大揭秘

如何提升存储系统的性能是一个对存储工程师们来说是永恒的大命题,解决这个问题并没有一击即中的银弹,IO性能的优化都在细节里。今天我们来讲一讲性能和IO模型之间的关系。 我们先从本地磁盘的IO模型说起。...在IO完成后的那次系统调用,系统会返回数据,这意味着IO可能已经完成了,但仍需应用再次主动请求,才能获得数据,所以会带了一些额外的延时,存储整体的延时性能差,且发生了多次内核和用户态之间的上下文切换,对延时要求高的应用一般不会采用该模型...AIO是当前高性能系统(不管是存储或是其他系统)提升处理能力的一个重要方式。 02 AIO(libaio)的限制 文件在打开时有两种方式,dio和buffer io。...03 分布式文件系统对AIO的支持及意义 对网络存储或者外部存储来说,客户端主要功能就是IO转发,所以客户端不涉及直接访问磁盘(IO访问模型,尤其是AIO的初衷,就是解决本地访问的问题),所以通常来说(...尤其是对网络文件系统),类似GlusterFS等开源的分布式文件存储一般不会支持AIO。

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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....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。...在计算存储分离架构下, 启用Atomic Write(关闭 DoubleWrite ), 10GB数据量, 因为大部分数据已经缓存到数据库 buffer cache 中, 所以在 IO 不是瓶颈的情况下...在计算存储分离架构下, 启用Atomic Write(关闭 DoubleWrite ), 100GB数据量, 因为大部分数据无法缓存到数据库 buffer cache 中, 所以在 IO 是瓶颈的情况下

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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....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。...在计算存储分离架构下, 启用Atomic Write(关闭 DoubleWrite ), 10GB数据量, 因为大部分数据已经缓存到数据库 buffer cache 中, 所以在 IO 不是瓶颈的情况下...在计算存储分离架构下, 启用Atomic Write(关闭 DoubleWrite ), 100GB数据量, 因为大部分数据无法缓存到数据库 buffer cache 中, 所以在 IO 是瓶颈的情况下

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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....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优势在于: 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...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...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

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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...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。...在计算存储分离架构下,启用Atomic Write(关闭 DoubleWrite ),10GB数据量,因为大部分数据已经缓存到数据库 buffer cache 中,所以在 IO 不是瓶颈的情况下: Sysbench...在计算存储分离架构下, 启用Atomic Write(关闭 DoubleWrite ),100GB数据量, 因为大部分数据无法缓存到数据库 buffer cache 中,所以在 IO 是瓶颈的情况下:

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操作系统与存储:解析Linux内核全新异步IO引擎io_uring设计与实现

作者:draculaqian,腾讯后台开发工程师 引言 存储场景中,我们对性能的要求非常高。在存储引擎底层的IO技术选型时,可能会有如下讨论关于IO的讨论。...... 2019年,Linux Kernel正式进入5.x时代,众多新特性中,与存储领域相关度最高的便是最新的IO引擎——io_uring。...现有计算机体系结构下,数据存储由一个或多个基本单元组成,物理、逻辑上的结构,决定了数据存储的性质——可能是连续的,也可能是不连续的。...存储场景中,我们对性能的要求非常高,所以我们需要异步IO。 AIO 后来,应这类诉求,产生了异步IO接口,即Linux Native异步IO——AIO。...高效:在存储场景下,高效率始终是关键目标。

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优化存储性能?你需要关注这些Linux IO调度程序选项

然而在今天的数据中心,分析存储信道就不那么容易了。...这意味着在进行Linux存储优化过程中要考虑许多因素。 常识上认为,当你在虚拟机管理程序上使用Linux,你不需要做关于存储优化的任何操作,但在很多的情况下并非事实。...存储性能取决于许多因素,其中的一个因素便是Linux I/O调度程序,如果它调试正确能给性能带来决定性的影响。...许多IT专业人士认为当使用智能存储时,noop调度程序提供最佳的性能。有了这一调度程序,Linux内核直接传输读写请求到存储信道,并将他们重新排序。...然而,这可能并不总是这样的,特别是在面向大量写入负载时,使用deadline调度程序可能更有助于底层存储信道。

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可计算存储: 透明压缩,数据库IO模型和SSD寿命

比如最近一直提到的华为天才少年,张霁研究磁盘和数据库相关的智能优化,姚婷研究新型存储介质和键值存储系统,左鹏飞研究非易失性内存系统,都与存储领域有直接关系,似乎也说明存储领域的变化还在不断发生。...当然业界也在提高SSD存储颗粒的擦写次数、GC算法方面持续发力,同时,结合可计算存储的透明压缩,也为SSD寿命及稳定性的提升带来了新的方向。...JESD219工作负载 含如下几点: 数据热度:数据集访问较为集中,5%的数据获得50%的访问频率,20%的数据获得80%的访问频率; IO大小:以小块IO为主,67%的IO大小在4KB,过大的IO或者过小的...IO都比较少,如下图,为不同I/O大小下所占的比例; ?...以数据库场景为例,使用MySQL,借助Sysbench制造读写压力(OLTP混合读写oltp_read_write、数据集2TB),可以观测到其IO模型(基于eBPF跟踪IO)和JESD219还存在较大差异

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可计算存储: 透明压缩,数据库IO模型和SSD寿命

比如最近一直提到的华为天才少年,张霁研究磁盘和数据库相关的智能优化,姚婷研究新型存储介质和键值存储系统,左鹏飞研究非易失性内存系统,都与存储领域有直接关系,似乎也说明存储领域的变化还在不断发生。...当然业界也在提高SSD存储颗粒的擦写次数、GC算法方面持续发力,同时,结合可计算存储的透明压缩,也为SSD寿命及稳定性的提升带来了新的方向。...JESD219工作负载 含如下几点: 数据热度:数据集访问较为集中,5%的数据获得50%的访问频率,20%的数据获得80%的访问频率; IO大小:以小块IO为主,67%的IO大小在4KB,过大的IO或者过小的...IO都比较少,如下图,为不同I/O大小下所占的比例; ?...以数据库场景为例,使用MySQL,借助Sysbench制造读写压力(OLTP混合读写oltp_read_write、数据集2TB),可以观测到其IO模型(基于eBPF跟踪IO)和JESD219还存在较大差异

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IOIO模型

这是普通的IO操作,除此之外还有各种方式用于加快IO,譬如DMA、零拷贝技术等。...网络IO 服务端如何实现高并发、海量连接与网络IO的方式有着千丝万缕的联系,与磁盘IO不同的是,网络IO是从网卡拿数据,仅此而已 在讨论网络IO的方式之前,我们应该先对阻塞/非阻塞、同步/异步的概念有一个比较清晰的认识...,可以将网络IO分为阻塞IO和非阻塞IO 具体来说,用户态进程发起了读写请求,但是内核态数据还未准备就绪(磁盘、网卡还没准备好数据), 如果进程需要阻塞等待,直到内核数据准备好,才返回,则为阻塞IO;...如果内核立马返回,不会阻塞进程,则为非阻塞IO; 同步IO与异步IO 在一次IO中数据传输的两个步骤中,但凡有一处发生了阻塞,就被称为同步IO;如果两个步骤都不阻塞,则被称为异步IO。...IO多路复用 为了解决上面提到的NIO会导致大量系统调用的问题,出现了IO多路复用模型。

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