日志属于写多读少的业务场景，对写入速度要求很高。拿我们其中一个集群来说，单集群日志量达到百TB，每秒钟日志写入量达到10W条。...既然能很容易发现系统的瓶颈，那就着力去优化这个资源，极限压榨一下ES的写入速度。 本次优化的示例版本是7.9.2。ES的版本升的是真快，已经完全脱离了5的时代了。 ?...但记录不会直接写入段，而是先写入一个缓冲区。 当缓冲区满了，或者在缓冲区呆的够久，达到了刷新时间（划重点），会一次性将缓冲区的内容写进段中。...xjjdog这里调整到了120s，减少了这些落到segment的频率，速度自然会快。..."index.refresh_interval" : "120s" }' merge merge其实是lucene的机制，它主要是合并小的segment块，生成更大的segment，来提高检索的速度
图片 昨天博客加了WP Super Cache缓存插件，速度提升明显。...如果不考虑服务器带宽，那最大的瓶颈就是硬盘了，因为这些生成的静态页面都存储在硬盘上，访问量大时，硬盘的读写速度低会导致网站访问缓慢，如何在较大的访问量下依然保持页面的迅速打开呢？...幸运的是Linux系统为我们提供了这样的解决办法，那就是tmpfs文件系统，tmpfs可以直接使用内存，同时在内存不够时使用swap分区来存储。...（在应用商店-系统工具-Linux工具箱-内存盘） 图片 内存盘具有物理磁盘无法比拟的读写速度，但只能用于保存临时数据!...硬盘缓存和内存缓存前后打开速度对比图（带缓存） 硬盘：2.93s 图片 内存：1.64s 图片 文章源自：钻芒博客 www.zuanmang.net
最近遇到一个MySQL数据写入异常的问题, 由于之前踩过磁盘IO速度的坑, 所以这次也优先排查磁盘写入速度是否有问题, 废话少说, 上代码: package main import ( "os...SSD还是HDD, 都是1s不到, 这不符合预期, 想了一下, 应该是磁盘缓存的原因, 相当于并没有实际写入到磁盘,而是缓存在内存中 那么怎么办呢, 磁盘缓存肯定是有一个极限的, 可能几百M或者1/2G..., 不能再多了,这块没具体去研究, 想到这里就优化了一下测试方案, 改单次写入为持续写入, 修改后: // 4M for k:=0; k<4*1024;k++{ str...然后运行, 效果就出来了, 本机Win10测试, 上面黑色的是固态, 下面的蓝色部分是机械 然后到Ubuntu上测试, 发现上面挂载的 Samsung SSD 960 EVO 250GB 没有问题,持续写入...4G内容, 速度全程都是在 2-5ms/4M, 对磁盘写入速度的怀疑消除~~!
node的启动速度很慢，而每个node只作为master或者slave提供服务，因此可以将node上多余的自启动服务关闭。 ...系统的版本是“Red Hat Enterprise Linux Server release 5.4 (Tikanga)”，优化前启动的速度大约216s，优化后只有31s。 ...用下面的命令可以查询Linux中有哪些服务正在运行。 [root@node1]# /sbin/service --status-all 下面是我优化的那些服务。...服务名称 功能 acpid 电源管理 autofs 自动安装服务 bluetooth 蓝牙技术核心 cups 公共打印服务 gpm 鼠标 hidd 蓝牙H.I.D.服务器 hplip 惠普Linux打印与成像...对子SmartCards的支持 sendmail Linux下的邮件服务器 smartd SMARTDiskMonitoring服务用于监测并预测磁盘失败或磁盘问题 yum-updatesd 在线自动升级
事件的起因是我需要把一些信息写入到Kafka中，我的代码一开始是这样的： import time from pykafka import KafkaClient client = KafkaClient...[witoutyield1.png] 写入10条数据需要100秒，这样的龟速显然是有问题的。...所以写入10个数据就获取十次生产者对象。这消耗的100秒主要就是在获取生产者对象，而真正写入数据的时间短到可以忽略不计。...而我最后这一段代码，它的消费者分成两个部分，第一部分是获取Kafka生产者对象，这个过程非常耗时；第二部分是把数据通过Kafka生产者对象插入Kafka，这一部分运行速度极快。
事件的起因是我需要把一些信息写入到Kafka中，我的代码一开始是这样的： import time from pykafka import KafkaClient client = KafkaClient...写入10条数据需要100秒，这样的龟速显然是有问题的。...所以写入10个数据就获取十次生产者对象。这消耗的100秒主要就是在获取生产者对象，而真正写入数据的时间短到可以忽略不计。...而我最后这一段代码，它的消费者分成两个部分，第一部分是获取Kafka生产者对象，这个过程非常耗时；第二部分是把数据通过Kafka生产者对象插入Kafka，这一部分运行速度极快。
查看当前时间 date 设置系统时间 例：设置当前系统时间为2015年5月8日19点48分0秒 date -s "2015-5-8 19:48:00" rtc时间的读取及写入 读取 # hwclock... --hctosys 或者 # clock --hctosys hc代表硬件时间，sys代表系统时间，即用硬件时钟同步系统时钟 写入 # hwclock --systohc或者 # clock --...systohc 即用系统时钟同步硬件时钟 直接显示 hwclock --showclock --show 直接写入 hwclock --set --date="06/18/14 14:55" #（
问题描述：接到业务反馈线上的一个MongoDB副本集环境写入很慢，存在很多超时报警。...设定的报警阈值是2s，一旦查询或者写入超过2s，就会触发报警，而本次报警的内容基本上都是写入报警，查询上面的报警较少。...这里给出我的排查思路 1、分析响应慢的问题 那么我们目前面临的问题是写入慢，而读取速度正常，通常情况下，跟网络关系就不太明显，因为网络如果慢，那么读写都会慢，看起来，更像是数据库服务器端的问题，...2、服务器级别分析 因为插入都是在MongoDB副本集的Primary节点来进行的，那么我们只需要分析Primary节点所在Linux服务器的基本情况，就可以从全局上对这个问题有一个总体的了解，分析服务器的指标包含但不限于...conn2006023287] command fs.xxx command: insert {xxx} protocol:op_query 1114ms 可以看到，从一开始的16s，降低到目前的1s左右，insert速度提升了将近
简介 基于版本: 2.x – 5.x 在 Es 的默认设置，是综合考虑数据可靠性，搜索实时性，写入速度等因素的，当你离开默认设置，追求极致的写入速度时，很多是以牺牲可靠性和搜索实时性为代价的。...有时候，业务上对两者要求并不高，反而对写入速度要求很高。...，即使整个 doc 字节数没增加多少，写入速度也会降低一倍。...这样可以降低 io 的压力，不过实际场景大多数情况不会禁用 _source，而即使过滤掉某些字段，对于写入速度的提示效果也不大，满负荷写入情况下，基本是CPU 先跑满了，瓶颈在于 CPU。...(2) 可以使用更好的CPU，或者使用SSD，对写入性能提升明显。在我们的测试中，在相同条件下，E5 2650V4比E5 2430v2的写入速度高60%左右。
粘性位“t” 如果在一个目录上出现“t”位，那么表示该目录只有其属主才可以删除；如果出现在文件列表，那么意味着该脚本或者程序在执行时会被放在交换区（虚存）
Linux下限制网卡的带宽，可用来模拟服务器带宽耗尽，从而测试服务器在此时的访问效果。...=>] 23,862,312 6.14M/s in 3.7s 19:44:36 (6.16 MB/s) - `test.zip' saved [23862312/23862312] 下载速度为...linux下针对源地址可以做流量的限速： # iptables -A INPUT -p tcp -s 192.168.80.12 -m limit --limit 30/sec --limit-burst...-m limit --limit 5/sec --limit-burst 3 -j ACCEPT iptables -A OUTPUT -p tcp -s 192.168.80.15 -j DROP Linux...实例：从10.226.52.1上下载一个大文件，比较限速前与限速后的下载速度。。
一些用户已经注意到Elasticsearch 8.6、8.7 和 8.8 在很多不同类型数据写入时速度都获得了可观的提升，从简单的Keywords到复杂的KNN向量，再到一些负载比较重的写入处理管道都是这样...写入速度涉及到很多方面：运行写入处理管道、反转内存中的数据、刷新段、合并段，所有这些通常都需要花费不可忽略的时间。幸运的是，我们在所有这些领域都进行了改进，这为端到端的写入速度带来了很不错的提升。...例如，在我们的基准测试里面，8.8比8.6写入速度提升了13%，这个基准测试模拟了真实的日志写入场景，其中包含了多种数据集、写入处理管道等等。...这篇博客深入探讨了在 8.6、8.7 和 8.8中实现写入速度提升的一些关键优化。...这使得在HTTP日志数据集的基准测试中写入速度提高了12%，因为这个测试数据集会按@timestamp降序排列。
生猛干货 从系统安装到程序员必备的Linux技能，还原真实工作场景，手把手带你实战演练 ?...---- 概述 读取速度可以使用命令：hdparm –t 设备名（/dev/sda1） 写入速度使用命令：time dd if=/dev/zero of=/tmp/test.dat bs=1G count...=1 ---- 测试磁盘的读写IO速度 有时候我们在做维护的时候，总会遇到类似于IO特别高，但不能判定是IO瓶颈还是软件参数设置不当导致热盘的问题.这时候通常希望能知道磁盘的读写速度，来进行下一步的决策...下面是两种测试方法： (1)使用hdparm命令 这是一个是用来获取ATA/IDE硬盘的参数的命令,是由早期Linux IDE驱动的开发和维护人员 Mark Lord开发编写的( hdparm has...if=/dev/zero不产生IO，因此可以用来测试纯写速度；同理of=/dev/null不产生IO，可以用来测试纯读速度。
usb协议是一个复杂的协议，目前涉及到的版本就有usb1.0， usb2.0， usb3.0。大家如果打开kernel usb host目录，就会发现下面包含了...
一、如何保证百万级写入速度： 目录 1、页缓存技术 + 磁盘顺序写 2、零拷贝技术 3、最后的总结 “这篇文章来聊一下Kafka的一些架构设计原理，这也是互联网公司面试时非常高频的技术考点。...你在写入磁盘文件的时候，可以直接写入这个os cache里，也就是仅仅写入内存中，接下来由操作系统自己决定什么时候把os cache里的数据真的刷入磁盘文件中。...基于上面两点，kafka就实现了写入数据的超高性能。 那么大家想想，假如说kafka写入一条数据要耗费1毫秒的时间，那么是不是每秒就是可以写入1000条数据？...但是假如kafka的性能极高，写入一条数据仅仅耗费0.01毫秒呢？那么每秒是不是就可以写入10万条数？...所以要保证每秒写入几万甚至几十万条数据的核心点，就是尽最大可能提升每条数据写入的性能，这样就可以在单位时间内写入更多的数据量，提升吞吐量。 2、零拷贝技术 说完了写入这块，再来谈谈消费这块。
假定每个写请求都最终同步到所有副本，只要确定哪个写入是最新，则副本就能最终收敛到相同值。 但如何定义最新？...图-12中，当客户端向数据库节点发送写入请求时，客户端都不知道另一个客户端，因此不清楚哪个先发生。争辩哪个先发生其实没有大意义， 我们说支持写入并发，也就意味着它们的顺序不确定。...如为每个写请求附加一个时间戳，然后选择最新即最大的时间戳，丢弃较早时间戳的写入。这就是最后写入胜利（LWW, last write wins），Cassandra唯一支持的冲突解决方法。...LWW实现了最终收敛目标，但以牺牲持久性为代价：若同一K有多个并发写，即使它们都给客户端通知成功（因为完成了写入w个副本），但最好也只有一个写入能存活，其他的将被静默丢弃。...B是因果依赖于A 如下图中的两个写入是并发：每个客户端启动写操作时，并不知道另一个客户端是否也在执行操作同样的K。
原文地址：linux下测试磁盘的读写IO速度 作者：zongg 有时候我们在做维护的时候，总会遇到类似于IO特别高，但不能判定是IO瓶颈还是软件参数设置不当导致热盘的问题.这时候通常希望能知道磁盘的读写速度...下面是两种测试方法： (1)使用hdparm命令 这是一个是用来获取ATA/IDE硬盘的参数的命令,是由早期Linux IDE驱动的开发和维护人员 Mark Lord开发编写的( hdparm has...been written by Mark Lord , the primary developer and maintainer of the (E)IDE driver for Linux, with...suggestions from many netfolk).该命令应该也是仅用于Linux系统,对于UNIX系统，ATA/IDE硬盘用的可能比较少，一般大型的系统都是使用磁盘阵列的....221.6MB/sec; 当然这个速度可以多测试几遍取一个平均值,符合概率统计. b.测试磁盘的IO读速度 # df -m Filesystem 1M-blocks Used Available
1、打开sshd服务的配置文件/etc/ssh/sshd_config，把UseDNS yes改为UseDNS no
发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/132801.html原文链接：https://javaforall.cn
Linux 换成国内镜像源(加快yum下载速度) cd /etc/yum.repos.d/ mv CentOS-Base.repo CentOS-Base.repo.backup wget http
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