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【客户案例】云硬盘(CBS)IOPS 超限

建设初期客户考虑成本,采用高性能云盘,后随着业务快速发展,在业务高峰期云盘IOPS逐步上升。某日由于上游业务流量突增,堆积了大量消息,导致kafka瞬时压力增大,消息消费延时增加。 经排查,发现CVM的高性能云盘IOPS超限导致,后更换为SSD云盘。 云顾问解决方案 该客户已开通云顾问,在问题发生之前,云顾问扫描到云盘存在IOPS超限风险,建议客户及早更换。

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Mysql 之 IOPS、QPS、TPS相关问题总结

IOPS:(Input/Output operations Per Second,既每秒处理I/O的请求次数) IOPS是指存储每秒可接受多少次主机发出的访问,主机的一次IO需要多次访问存储才可以完成, 这里提到磁盘读写能力,比如它每秒读100M,写50M.这个说明的是数据吞吐量,而IOPS指的则是每秒处理I/O的请求次数.详细展开来说请求次数就是读80M的文件是一次I/O请求,写1K的的数据也是一次I ,那么如果IOPS够高的话,那么用在OLTP系统上会更加合适.对于如何获得IOPS的值,在Linux、Windows上都有很多工具可供测试,不过可参考的价值未必多.如果要提高IOPS,传统方案还是使用RAID 条带后使I/O能力获得提升,近几年固态硬盘SSD很火热,不同厂商之间的技术指标也不尽相同,至于像Fusion-IO这种变态级的IOPS都可以干到百万级别.一般情况下用SSD基本上可以满足需求了.多块SSD IOPS的计算公式IOPS=1000ms/(寻道时间+旋转延迟时间) ---- QPS(Query Per Second,既每秒请求、查询次数) 说完IOPS在来说说数据库中非常重要的QPS,这个指标在所有数据库中都有

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    浅谈 RAID 写惩罚(Write Penalty)与 IOPS 计算

    本文从原理上解释了不同RAID保护级别的写惩罚,以及通过写惩罚计算可用IOPS的方法。 本文从原理上解释了不同RAID保护级别的写惩罚,以及通过写惩罚计算可用IOPS的方法。 性能上的计算看可以分为IOPS和带宽需求。计算IOPS,抛开存储阵列的缓存和前端口不谈。计算后端物理磁盘的IOPS不能简单的把物理磁盘的最大IOPS相加而获得。 计算IOPS: 根据上文的描述,在实际存储方案设计的过程中,计算实际可用IOPS的过程中必须纳入RAID的写惩罚计算。 计算的公式如下: 物理磁盘总的IOPS = 物理磁盘的IOPS × 磁盘数目 可用的IOPS = (物理磁盘总的IOPS × 写百分比 ÷ RAID写惩罚) + (物理磁盘总的IOPS × 读百分比)

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    使用virtiostat查看virtio设备的IOPS和吞吐

    和iostat、iftop看到的结果的差异 对于块设备,我们通常关注它的IOPS和Throughput指标。 操作,把请求下发到virtio层的时候,除了IO request和数据之外,在virtio blk中还要加入额外的协议的部分,也就导致了virtiostat看到的SG(scatter)操作的多于实际的IOPS 效果上来看,如上文描述,有In/Out的SGs操作,表示正相关的IOPS。In/Out BW表示设备的Throughput。

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    对于磁盘有个iops的概念比较奇怪,想监控起来看下,利用zabbix的自动发现把每个磁盘的iops监控起来,思路:自动发现所有的磁盘,然后监控各个磁盘的iops。 效果如下图(iops和io读写大小),下图监控的磁盘是个sdd的,iops今天监控起来后峰值有30k: ? ? 思路分为两步,第一个,自动发现列出所有磁盘。第二个,监控每个磁盘的iops情况。 第二步,监控磁盘的iops,利用linux的/proc/diskstats的第四个字段和第八字段可监控读和写的iops,第四个记录是记录所有读的次数,第八个字段是记录所有写的次数。 通过zabbix上的差速率即可监控磁盘的iops。脚本如下:cat /usr/local/zabbix/check_disk.sh。脚本中-d后面跟磁盘名称,-o后面跟需要读取的磁盘的信息。 自动发现发现所有的磁盘,发现后就要项目原型进行监控磁盘的iops了 ,{#DISKONE}代表每个磁盘。监控的项目配置如下: ? 把自动发现模板应用到主机后,监控的项目如下: ?

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    Java主函数解释、javajavac命令解释、classpath解释

    任何一段程序必须要有一个执行的起始点,有一个入口,这个入口就是主函数,本质上这个主函数就被虚拟机所调用。 即:主函数是一个入口、它被虚拟机所调用、有了主函数就能...

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    增加并发数后,TPS增加, IOPS却下降 现象分析

    问当增加并发后, tps会增加, 那系统iops是增加还是减少呢? 我第一反应是增加, 毕竟事务变多了, 写的数据肯定多了卅, 那iops肯定增加卅.如下是我测试的只写事务.环境主机: CVM 4C8G centos7.6 PAGESIZE=4096数据库: mysql 64M innodb_page_size=16K测试工具: sysbench 1.0.17表数据量: 10*100000注: 为了方便观察, 仅压测只写事务现象复现仅增加并发数量, 观察tps 和 iops 宏观来看就是写iops减少了. 那是不是并发越多性能越好呢, 肯定不是卅, 本次实验800并发的时候TPS已经开始降下来了, 连接本身占用的资源就多, 应该是个正态分布. 详情如下:图片图片图片图片结论仅针对本次实验并发数越多, IO利用率越高(iops越低).

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    IOPS. 权重隔离

    BPS相关的部分内核接口与配置方法如下: 2.2 IOPS隔离 IOPS隔离主要是用于保证容器的磁盘可用IOPS,目前支持限制上限与保证下限两种方式。 限制上限的方式可以限制每个容器最大可用磁盘IOPS,由于容器空闲IOPS不能被复用,所以这种方案的资源利用率相对较低。 保证下限的方式保证每个容器最小可用磁盘IOPS,在最小IOPS满足前提下,各个容器尽可能去争取更高的IOPS,这种方式资源利用率相对较高。 默认IOPS限制是读写单独控制的,这种方案非常灵活,但是实际使用会增加复杂性。为此,我们也支持对容器配置单一IOPS上限,内核会自动分配读写IOPS,基本原则上是读操作优先写操作。 或者IOPS上。

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    在所有测试结束时,您将看到类似于以下内容的摘要: Dbench 摘要结果 Random Read/Write IOPS(随机读写) Average Latency (usec) Read/Write(读 /写平均延迟) Mixed Random Read/Write IOPS(混合随机读/写) 测试完成后,进行清理: 注意事项/故障排除 如果持久化卷声明(Persistent Volume Claim) 测试多种磁盘大小很有用,因为大多数云提供商按每 GB 配置的 IOPS 定价。因此,4000Gi 卷的性能可能将优于 1000Gi 卷。 Testing Read IOPS... Testing Write IOPS... Testing Read Bandwidth... Testing Write Bandwidth...

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    RaiBlocks解释 现在,raiblock已经正式更名为NANO 目前,比特币等受欢迎的区块链面临的一个问题是可扩展性问题。

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    解释器模式,简单来讲就是一个简版的编译器,如果一种特定类型的问题发生的频率足够高,那么可能就值得将该问题的各个实例表述为一个简单语言中的句子。 解释器模式能对一些较频率执行的文法转换为一种特定的文法类型,不过解释器模式也有其不足,就是如果文法较为复杂的话,就得需要将每一个文法转换成至少一个类,如果包含许多规则的文法可能难以维护和管理。 解释器模式的基本类结构图很简单,最基本的实现也很简单。 image.png 1 package day_13_interpreter; 2 3 /** 4 * 包含解释器之外的一些全局信息,或者说这就是解释器要解释得文法 5 * @author "); 17 } 18 19 } 1 package day_13_interpreter; 2 3 /** 4 * 终结符表达式,实现与文法中的终结符相关联的解释操作 5 *

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    解释器模式

    1.定义 给定一个语言,定义它的文法的一种表示,并定义一个解释器,该解释器使用该表示来解释语言中的句子。 (其中语言就是我们需要解释的对象,文法就是这个语言的规律,解释器就是翻译机,通过文法来翻译语言。) 2.简单实现(解析一个算术表达式) /** * 抽象的算术运算解释器 */ public abstract class AlgriExpression { public abstract int ,并在构建抽象语法树时,使用到新增的解释器对象进行具体的解释即可,非常方便。 2.解释器模式由于使用了大量的循环和递归,效率是个问题,特别是用于解析复杂、冗长的语法时,效率是难以忍受的。

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