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CVM load average 问题(很有趣)

问题场景:机器有些问题,业务访问正常,但cpu使用率这么低,负载这么,我的乖乖几个亿的负载,跑到银河系了 image.png 不懂就百度: load average 过高可能和睡眠进程有关系

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Linux 环境写文件如何稳定满磁盘 IO 带宽?

在 限制内存 的情况下,假定我们每次写入 4k 的数据,如何保证 kill -9 不丢数据的情况下,仍然稳定的满磁盘的 IO? 又因为限制内存,所以直观的想法是直接 Direct IO, 但 Direct IO 能否满磁盘 IO 呢? 经过最后的测试数据整理,我们发现 Buffer IO 的性能基本能稳定满带宽, 其中只有一次 I/O 抖动: ? 通过数据我们发现,单次 4k 的 Direct IO 写入无法满磁盘的 I/O 带宽,仅仅只有 800MB/S 实验三: mmap 写入 通过前面这两个实验我们发现,Buffer IO 是可以满磁盘 4096; } UnMapRegion(base); close(data_fd); } 我们通过 vmstat 来获取写入带宽数据,我们发现 mmap 的 16K 写入可以满磁盘带宽

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    Nginx写IO占用故障处理

    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

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    如何解决并发IO瓶颈

    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

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    并发场景下disk io 引发的时延问题排查

    这样两个问题加起来,导致消息时延从 < 100ms 干到 < 3s 左右,通过监控看到时延问题最少 10 来分钟。 ? 分析问题 造成消息推送的时延飙,通常来说有几种情况,要么cpu有负载? 要么 redis 时延?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。 询问基础运维的同学得知,当时该几个主机出现了磁盘 iops 剧烈抖动, iowait 也随之飙。 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?

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    HBase实践 | HBase IO优化与可用建设

    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,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。 为此社区在2.0之后的版本提供了同步备份功能,但是在IO使用上放大效果将更为明显。

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    聊聊并发IO原理和模型的点!

    但是,当在并发的应用场景下,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模型在并发应用场景下是不可用的。 总体来说,在并发应用场景下,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。

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    Linux上查看造成IO负载的进程

    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: # iostat -x 1 3 avg-cpu:  %

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    只要内存足够大,IO足够快,序列比对照样可以很快

    序列比对是NGS数据分析中比较耗时,复杂度较高的一步,李恒所写的bwa mem已普遍用于各种临床应用中的序列比对一步,但性能应用于临床检测还需进一步提升。

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    一次IO下的GC分析之旅

    找到原因 找到是因为缺IO或内存资源导致IO,并不是GC本身过程耗时太多(上一步GC的报告中获得): ? 通过监控系统,找到当时机器IO飙升(公司内部监控机器的平台,zabbix实时收集机器的一些状态): ? 由于后台IO造成的STW停顿时间,与IO的繁重程度有关,所以我们可以采用多种方式来降低后台IO的压力。 例如,不要在同一节点上安装其他IO密集型的应用程序,减少其他类型的日志行为,提高日志回滚频率等等。 我们最后的解决办法是将GC日志文件放到其他低IO磁盘上,把gc日志放到图中的/data2,很明显从iostat来看它的磁盘IO压力很小。 ?

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    经典案例:磁盘IO排查全过程

    前言 是什么原因导致线上数据库服务器磁盘I/O的util和iowait持续飚? 1. 从上面的截图来看,I/O %util已经基本满了,iowait也非常,很明显磁盘I/O压力太大了。那就再查查什么原因导致的这么高压力。 b. 活跃事务列表 ? innodb_log_files_in_group = 2 这个问题就大了,redo log明显太小,等待被checkpoint的redo都超过2G了,那肯定要疯狂刷脏页,所以磁盘I/O的写入才那么, 写在最后 遇到数据库性能瓶颈,负载飚这类问题,我们只需要根据一套完整的方法论 优化系列:实例解析MySQL性能瓶颈排查定位,根据现场的各种蛛丝马迹,逐一进行分析,基本上都是能找出来问题的原因的。

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    并发基石|深入理解IO复用技术之epoll

    今天一起来学习一下并发实现的的重要基础:I/O复用技术 & epoll原理。 2.初识复用技术和IO复用 在了解epoll之前,我们先看下复用技术的概念和IO复用到底在说什么? 2.1.3 理解IO复用 I/O的含义:在计算机领域常说的IO包括磁盘 IO 和网络 IO,我们所说的IO复用主要是指网络 IO ,在Linux中一切皆文件,因此网络IO也经常用文件描述符 FD 来表示 3.1.2 存在的问题和客观评价 由于底层实现方式的局限性,select 存在一些问题,主要包括: 可协调fd数量和数值都不超过1024 无法实现并发 使用O(n)复杂度遍历fd数组查看fd的可读写性 6.2.6 LT和ET的选择 通过前面的对比可以看到LT模式比较安全并且代码编写也更清晰,但是ET模式属于高速模式,在处理大并发场景使用得当效果更好,具体选择什么根据自己实际需要和团队代码能力来选择。

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    科学家「黑进」果蝇大脑NLP任务,发现效率比BERT

    在 1 月 13 日刚刚放榜的人工智能顶级会议 ICLR 2021 上出现了这样一篇论文:研究者们「黑」进了果蝇的神经网络,用它来 NLP 算法,结果发现性能与常规人工神经网络相当,而且非常节约能耗。 这些细胞接受来自多种感官方式的输入,被伽马氨基丁酸能神经元(Anterior Paired Lateral Neurons,APL 神经元)抑制,从而创造了输入的稀疏维表征。

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    性能分析之又见jbd2引起IO

    之前遇到过jbd2引起IO的问题,直接关掉了日志的功能解决的。写了一个文章,但写的不够细。最近又见类似问题,这里重新整理下对jbd2的内容。 什么原因会导致jbd2引起IO? 磁盘满. READ: 46.15 M/s | Total DISK WRITE: 8.24 K/s TID PRIO USER DISK READ DISK WRITE SWAPIN IO 想尽办法降低IO,缓解IO压力。这种方式也会导致其他系统资源用不上去。 比如说在mysql中把syncbinlog加大,同时将innodbflushlogattrxcommit增加。 比如说在应用中减少IO的读写。 bug的根源 在之前的版本中出现问题有一个原因是ext4文件系统出现bug。 如果是这个bug引起的话,可以看到的现象是jbd2这个进程长时间占着99%的IO

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    IO之Standard IO

    VxWorks provides a standard I/O package (stdio.h) with full ANSI C support that ...

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