磁盘IO主要的延时是由（以15000rpm硬盘为例）：机械转动延时（机械磁盘的主要性能瓶颈，平均为2ms） + 寻址延时（2~3ms） + 块传输延时（一般4k每块，40m/s的传输速度，延时一般为0.1ms...（平均为5ms） 网络IO主要延时由：服务器响应延时 + 带宽限制 + 网络延时 + 跳转路由延时 + 本地接收延时 决定。...（一般为几十到几千毫秒，受环境干扰极大） 所以两者一般来说网络IO延时要大于磁盘IO的延时。
说kafka延迟比rocketmq延迟高 是有一个前提的 就是topic较多的时候 这个和这2个MQ的数据存储结构有关系的 在topic少的时候延迟基本一致。...它的数据结构如下 其中topic是逻辑概念，分区对应就是一个物理文件夹： 所以在topic比较多时，分区文件数量会非常庞大 磁盘顺序读效率还不如随机读效率，则会在topic比较多时 磁盘顺序读就蜕变为随机读，延迟也就高了...rockertmq 就诞生了 它的数据存储结构 对此做了优化 日志目录只有一个 commit log ，结构如下： 出发点不一样，kafka定位就是处理日志和大数据 在这些业务领域，topic不会太多，延迟问题自然也就没有...而rocketmq有pull、push两种模式 （虽然这个push模式是假push），push模式延迟肯定是比pull模式延迟低。...rabbit 的push模式 是真的push 所以 延迟最低的就是兔子。 兔子不支持分布式，只支持主从模式 本身设计就是小而美的单机版。cpu消耗比kafka之类低多了。
首先应该可以排除我电脑配置的问题（7700 16g 120g 1050ti），游戏给我的感觉就是延迟高。
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...,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...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
6 PROCESSLIST_STATE: updating PROCESSLIST_INFO: delete from sbtest8 where id>1 --> 这个就是重IO...12336MAX_CONTROLLED_MEMORY: 28816 TOTAL_MEMORY: 174710 MAX_TOTAL_MEMORY: 2704221 row in set (0.00 sec)2、找到IO...最高的MySQL的会话step1、如果要找到IO高的会话，可以使用 iotop -o 看到的结果类似如下： Total DISK READ :0.00 B/s | Total DISK WRITE :...READ:0.00 B/s | Actual DISK WRITE: 104.79 M/sTID PRIO USER DISK READ DISK WRITE SWAPIN IO
在现在这个大数据时代下，IO的性能问题更是尤为突出，IO读写已经成为应用场景的瓶颈，不容我们忽视，今天，我们就深入了解下Java IO在高并发，大数据场景下暴露出的性能问题....什么是IO I/O是机器获取和交换信息的主要渠道，而流是完成I/O操作的主要方式 在计算机中，流是一种信息的转换，流是有序的，因此相对于某一种机器或者应用程序而言，我们通常把机器或应用程序接受到外界的信息称为输入流...通过本地类调用mmap进行文件内存映射，map系统调用会直接将硬盘的文件复制到用户空间，只进行一步拷贝，从而减少传统read方法从硬盘拷贝到内核空间这一步 避免阻塞，优化I/O操作 NIO很多人称为阻塞IO
TPL Dataflow库为消息传递、CPU密集型/I-O密集型应用程序提供了编程基础, 可更明确控制数据的暂存方式、移动路线，达到高吞吐量和低延迟。...Post、SendAsync的不同点在于SendAsync可以延迟投递（后置管道的输入buffer不空，得到异步通知后再投递）。...本文作为TPL Dataflow的入门指南(代码较多建议左下角转向原文) 微软技术栈的可持续关注actor-based模型的流水线处理组件，应对单体程序中高并发，低延迟相当巴适。
但是我们也会遇到在使用了代理IP后出现了延迟高不稳定的情况。这是为什么呢？下面就来详细的说一说。有些用户在使用代理IP时会反馈，代理IP延迟较高，导致数据的采集量下降，甚至造成掉线等情况。...那么什么情情况下会出现代理ip延迟高呢？...我们来分析性下原因：1、你使用的这个代理ip池的服务器使用的人数较多，或者在使用高峰期，超过了服务器的承载能力，就会延迟较高影响了用户的正常使用；2、客户端网络不佳，自行的网络环境问题，稍微有点波动，就会导致延迟升高...3、要访问的目标网站不稳定，比如那种反扒很严的网站或跨国网站；4、代理IP服务器网络环境不佳，比如不是BGP链路，无法为用户提供稳定的速度；以上这些原因都可能会导致代理ip的延迟很高，所以我们在寻找代理的时候
基础 Feed 数据平台为我们的经济图谱（会员、公司、群组等）中各种实体的更新建立索引，它必须高吞吐低延迟地实现相关的更新。如下图，LinkedIn Feeds 信息展示： ?...为了将这些高吞吐量、低延迟类型的 Java 应用程序用于生产，开发人员必须确保在应用程序开发周期的每个阶段都保持一致的性能。...这篇博文将通过一系列步骤来明确需求并优化 GC，它的目标读者是对使用系统方法进行 GC 优化来实现应用的高吞吐低延迟目标感兴趣的开发人员。...优化 GC 的步骤 下面是一些针对高吞吐量、低延迟需求优化 GC 的总体步骤。此外，还包括在 Feed 数据平台原型实施的具体细节。...和高 real time。
基础 Feed 数据平台为我们的经济图谱（会员、公司、群组等）中各种实体的更新建立索引，它必须高吞吐低延迟地实现相关的更新。...[LinkedIn Feeds] 为了将这些高吞吐量、低延迟类型的 Java 应用程序用于生产，开发人员必须确保在应用程序开发周期的每个阶段都保持一致的性能。...这篇博文将通过一系列步骤来明确需求并优化 GC，它的目标读者是对使用系统方法进行 GC 优化来实现应用的高吞吐低延迟目标感兴趣的开发人员。...优化 GC 的步骤 下面是一些针对高吞吐量、低延迟需求优化 GC 的总体步骤。此外，还包括在 Feed 数据平台原型实施的具体细节。...和高 real time。
大家都知道，在周末人气高的餐厅通常都会排队，然后服务员会给你一个排队序 号，通过这个序号服务员就能找到你，这里的好处就是服务员不需要记住你是谁、你的名字是什么、来自哪里、喜好是什么、是不是保护环境爱护小动物...02 如何高效处理多个I/O 经过了这么多的铺垫，终于来到高并发这一主题了，这里的高并发主要指服务器可以同时处理很多用户请求，现在的网络通信多使用socket编程，这也离不开文件描述符。...既然我们的主题是高并发，那么服务器就不可能只和一个客户端通信了，而是可能会同时和成千上万个客户端进行通信，这时你需要处理的就不再是一个描述符这么简单，而是有可能要处理成千上万个描述符。...聪明的你一定会想到使用多线程，为每个客户端请求开启一个线程，这样即使某个线程被阻塞也不会影响到处理其他线程，但这种方法的问题在于随着线程数量的增加， 线程调度及切换的开销将开始增加，这显然无法很好地应对高并发场景...实际上在Linux平台，epoll基本上就是高并发的代名词，大量与网络相关的框架、库等在其底层都能见到epoll的身影。 以上就是关于I/O多路复用的讲解！
所以我们先来看一下 Redis 一条命令执行的步骤，其中每个步骤出问题都可能导致高延迟。 ?...上图是 Redis 客户端发送一条命令的执行过程示意图，绿色的是执行步骤，而蓝色的则是可能出现的导致高延迟的原因。 网络连接限制、网络传输速率和CPU性能等是所有服务端都可能产生的性能问题。...但是 Redis 有自己独有的可能导致高延迟的问题：命令或者数据结构误用、持久化阻塞和内存交换。...一条命令处理出现了高延迟会影响接下来处于排队状态的其他命令。有关 Redis 事件处理机制的可以参考本篇文章。 ?...对于高延迟，Redis 原生提供慢查询统计功能，执行 slowlog get {n} 命令可以获取最近的 n 条慢查询命令，默认对于执行超过10毫秒(可配置)的命令都会记录到一个定长队列中，线上实例建议设置为
所以我们先来看一下 Redis 一条命令执行的步骤，其中每个步骤出问题都可能导致高延迟。...[1240] 上图是 Redis 客户端发送一条命令的执行过程示意图，绿色的是执行步骤，而蓝色的则是可能出现的导致高延迟的原因。...但是 Redis 有自己独有的可能导致高延迟的问题：命令或者数据结构误用、持久化阻塞和内存交换。...一条命令处理出现了高延迟会影响接下来处于排队状态的其他命令。有关 Redis 事件处理机制的可以参考本篇文章。...参考 https://redis.io/topics/latency
这样两个问题加起来，导致消息时延从 < 100ms 干到 < 3s 左右，通过监控看到高时延问题最少 10 来分钟。 ? 分析问题 造成消息推送的时延飙高，通常来说有几种情况，要么cpu有负载？...要么 redis 时延高？要么消费 rocketmq 慢？或者哪个关键函数处理慢 ? ?...通过监控图表得知，load正常，且网络io方面都不慢，但两个关键函数都发生了处理延迟的现象，该两函数内处理redis和mq的网络io操作外，基本是纯业务组合的逻辑，讲道理不会慢成这个德行。...对于低延迟的服务来说，disk io造成的时延也是很恐怖的。 覆盖日志，被覆盖的日志呢？异步写日志，那Crash了呢？...下面是我们集群中的北京阿里云可用区集群，高峰期消息的推送量不低，但消息的延迟稳定在 100ms 以内。
但是，当在高并发的应用场景下，需要大量的线程来维护大量的网络连接，内存、线程切换开销会非常巨大。因此，基本上阻塞IO模型在高并发应用场景下是不可用的。...总体来说，在高并发应用场景下，同步非阻塞IO也是不可用的。一般Web服务器不使用这种IO模型。这种IO模型一般很少直接使用，而是在其他IO模型中使用非阻塞IO这一特性。...IO多路复用模型的流程。 如图所示： ? IO多路复用模型的特点：IO多路复用模型的IO涉及两种系统调用，另一种是select/epoll（就绪查询），一种是IO操作。...如何彻底地解除线程的阻塞，就必须使用异步IO模型。 四、异步IO模型（Asynchronous IO） 异步IO模型。AIO的基本流程是：用户线程通过系统调用，向内核注册某个IO操作。...大多数的高并发服务器端的程序，一般都是基于Linux系统的。因而，目前这类高并发网络应用程序的开发，大多采用IO多路复用模型。大名鼎鼎的Netty框架，使用的就是IO多路复用模型，而不是异步IO模型。
通过观察线上hbase集群发现当有RS节点出现宕机事件时，相关Region的服务恢复时间基本都维持在分钟级别，也即服务访问需要有分钟级的响应延迟，这是所有在线服务都无法接受的。...而从另一个角度来看，目前很多线上业务其实对数据的强一致性要求并不严苛，数据写入成功后不要求立刻可见，只要能够在一定的时间buffer之后访问到数据即可，但是对服务的可用性要求非常高，对服务的响应时延要求非常敏感...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。
方法1：使用iotop工具 这是一个python脚本工具，使用方法如：iotop -o 方法2：使用工具dmesg 使用dmesg之前，需要先开启内核的IO监控： echo 1 >/proc.../sys/vm/block_dump或sysctl vm.block_dump=1 然后可以使用如下命令查看IO最重的前10个进程： dmesg |awk -F: '{print $1}'|...sort|uniq -c|sort -rn|head -n 10 方法3：使用命令“iostat -x 1“确定哪个设备IO负载高: # iostat -x 1 3 avg-cpu: %
问 有没有简单的方法，判断 IO 延迟对 MySQL 性能的影响大小 实验 我们找一台 IO 比较差的虚拟机，如果找不到，那么你确实很有钱。...依旧宽油起一个 MySQL 实例： 先用 sysbench 准备一张表： 然后测一下性能 记得多跑几次预热，此处只取最后一次的结果 运行压力时，同时取一下 iostat ： 我们发现磁盘 IO...并没有饱和，那么磁盘 IO 的正常延迟, 会对这组 MySQL 的性能造成多大影响呢？
点击上方“码农沉思录”，选择“设为星标” 优质文章，及时送达 前言 之前给大家推荐的几款延迟任务处理队列，对于一些要求比较高的场景是无法运用于生产环境的，一旦机器宕机或者应用重启会导致队列消息丢失，从而造成无法挽回的损失...今天给大家分享一款高可用延迟队列 Redisson。...redPacketId; } public long getTimestamp() { return timestamp; } } 代码案例： /** * 红包过期失效 高可用延迟队列...= Redisson.create(config); 集群部署方式： /** * 集群部署方式 * cluster方式至少6个节点 * 3主3从，3主做sharding，3从用来保证主宕机后可以高可用...，都无法保证生产系统的高可用性，而Redisson很好的解决了这个问题。
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