概述 本文主要阐述内核(linux-3.12)的文件系统预读设计和实现。...且是顺序读），那让我们看看操作系统是如何对文件进行预读的。...，此时预读窗口变为 (ra->start,ra->size, ra->async_size) = (4, 8, 8) 由于本次是异步预读，应用程序可以不等预读完成即可返回，只要后台慢慢读页面即可。...本次预读窗口的起始以及大小以及预读大小可根据前一次的预读窗口计算得到，又由于本次是异步预读，因此，预读大小就是本次读的页面数量，因此将本次预读的第一个页面(PAGE 4)添加预读标记。...，根据特定算法计算本次预读大小，更新预读窗口为 (12,16,16) ，新的预读窗口如下： 对该情境简单总结下，由于三次的顺序读加上内核的预读行为，文件的page cache中的状态当前如下图所示:
本次预读窗口的起始以及大小以及预读大小可根据前一次的预读窗口计算得到，又由于本次是异步预读，因此，预读大小就是本次读的页面数量，因此将本次预读的第一个页面(PAGE 4)添加预读标记。...顺序读，且读的大小不定，有超过最大预读量的，也有低于最大预读量的。...Read 1 毫无疑问，由于第一次读肯定未在缓存命中，前一篇博客告诉我们需要进行一次同步预读，需要初始化预读窗口 initial_readahead: ra->start = offset; ra-...线程1 Read 1 线程1读文件的前两个页面，由于尚未缓存命中，因此会触发文件系统的一次同步预读，确定预读窗口为(ra->start, ra->size, ra->async_size) = (0,...2 和PAGE 3已经预读进page cache，因此可直接命中，但在访问PAGE 2的时候会触发一次异步预读，所以这里会更新预读窗口，但很不幸，预读窗口保存的是线程2的预读状态，因此本次访问和之前的预读窗口并不连续
这种方式每次都会覆盖 test.txt内容，如果test.txt文件不存在会创建。
ReentrantReadWriteLock其读锁是共享锁，共写锁是独占锁。 读锁的共享锁可以保证并发读是非常高效的，读写，写读，写写的过程是互斥的。...注: 但是会出现写一个问题，就是写饥饿现象，上方我们是先运行了所有的写线程，读线程是在写线程后执行的，假如读线程的数量大于写线程数量的话，因锁的大概率都被读线程执行了，就会造成一种写饥饿现象，写线程无法满足大量读线程的读操作...通过乐观锁，当写线程没有写数据的时候，标志位stamp并没有改变，所以即使有再多的读线程读数据，他都可以读取，而无需获取锁，这就不会使得写线程抢不到锁了。...stamp类似一个时间戳的作用，每次写的时候对其+1来改变被操作对象的stamp值。 通过代码来操作下看一看，先写一个出现写饥饿的情况，模拟19个读线程读取数据，1个写线程写数据。...可以看到结果，读锁都可以同时获取锁，就算写线程没有写入数据所有读线程还是在抢占锁，使用ReadWriteLock也是会出现同样的现象，写饥饿。
在读的时候，SQLite将在WAL文件中搜索，找到最后一个写入点，记住它，并忽略在此之后的写入点（这保证了读写和读读可以并行执行）；随后，它确定所要读的数据所在页是否在WAL文件中，如果在，则读WAL文件中的数据...在写的时候，SQLite将之写入到WAL文件中即可，但是必须保证独占写入，因此写写之间不能并行执行。 ...WAL（write-ahead log，预写式日志）文件格式(1) WAL（write-ahead log，预写式日志）文件格式(2) Write-Ahead Transaction Log
顺序预读（prefetch，在Linux中也称为预读，read ahead）是一种用于提升顺序读性能的技术，用于缩小存储设备和应用程序之间巨大的效率差距。...具体的例子是众所周知的Linux VFS(虚拟文件系统)挂载选项noatime和relatime，用于消除由mtime更新触发的不必要的向存储设备的写操作。 顺序化。...AIO、非阻塞I/O、回写和预读是异步I/O的常用工具。 并行化。聚合多个磁盘的容量和带宽可提升整体IO性能已经是分布式存储的共识。...这是因为，即使我们确信应用程序正在进行顺序读取，我们也无法预知顺序读操作还会持续多久。例如，应用程序可能从头到尾读取一整个文件，而另一个应用程序只访问这个文件中的前两个page。...YRCloudFile Linux客户端预读 YRCloudFile Linux客户端预读，对接了Linux内核预读机制，专门针对顺序读的性能进行优化。
file.write(b'gfedcba') # file = open('text.txt', 'r') # print(file.read()) # file.close() # a # 打开一个文件用于追加（只写）...file.close() # file = open('text.txt') # print(file.read()) # file.close() # ab # 以二进制格式打开一个文件用于追加（只写）...b'aaa') # file.close() # file = open('text.txt') # print(file.read()) # file.close() 参考python open 关于读、...写、追加的总结
这个指令也可以通过联机表单实现 需要注意的是预读机制，就是说我们的程序是会被机器人进行预读的，如果在指令中加入cont，信号就会提前发出，或者导致运动轨迹不能逼近，所以必须谨慎使用。...PULSE($OUT[1],TRUE,0.5) 这个指令也是可以用联机表单的，并且CONT功能也是会受到预读机制的影响。...在此情况下，必须写优先级。 优先级:选填 类型：INT ；变量或常量 有优先级 1、2、4 - 39 以及 81 - 128 可供选择。优先级 40 - 80 预留给优先级由系统自动分配的情况。...在此情况下，必须写优先级。 优先级：选填 类型：INT ；变量或常量 有优先级 1、2、4 - 39 以及 81 - 128 可供选择。优先级 40 - 80 预留给优先级由系统自动分配的情况。
https://github.com/fayson/cdhproject 提示：代码块部分可以左右滑动查看噢 1.文档编写目的 ---- 在前面的文章Fayson介绍过《SparkStreaming读HBase...写HDFS》及《SparkingStreaming读Kafka写Kudu》，本篇文章Fayson主要介绍使用Scala语言开发一个SparkStreaming应用读取Kafka数据并写入Kudu。...3.编写SparkStreaming写Kudu示例 ---- 1.使用Maven创建Scala工程，工程依赖pom文件 org.apache.spark
温馨提示：要看高清无码套图，请使用手机打开并单击图片放大查看。 Fayson的github： https://github.com/fayson/cdhproj...
预写式日志WAL 预写式日志write ahead log，是数据库保证数据完整性的重要数据结构。...设计wal日志的原因在于数据脏页的刷盘是消耗很大的操作，我们应该尽量避免这种随机写，而wal日志是顺序写，速度很快，即便如此，写wal日志也是目前数据库消耗最大的操作，基于预写式日志和checkpoint...PostgreSQL中的WAL PG中的wal日志默认存放在数据目录的pg_wal目录里，每个文件16MB，这个大小可以通过initdb的--with-wal-size选项进行更改，当一个wal段文件写满后会进行切换...我们一般建议将commit_delay设置为其结果中的一次8kB写操作后的刷出所用的平均时间的一半，比如针对下面的测试结果，我们建议将commit_delay设置为20左右。 ?...pg_control控制文件很小，它的大小甚至不到一个磁盘页面，所以不存在写pg_control失败造成pg_control文件损坏不可用的情况。
读取txt文本 python常用的读取文件函数有三种read()、readline()、readlines() 以读取上述txt为例，看一下三者的区别 read() 一次性读全部内容...会覆盖原文件 a : 写入文件，若文件不存在则会先创建再写入，但不会覆盖原文件，而是追加在文件末尾 rb,wb： 分别于r,w类似，但是用于读写二进制文件 r+ : 可读、可写，文件不存在也会报错，写操作时会覆盖
Excel数据到MySQL 你也可以在 ： java的poi技术读取和导入Excel 了解到写入Excel的方法信息 使用JXL技术 ： java的jxl技术导入Excel 本文主要讲的是java中poi读和写
想要电脑读出我们写的内容，在win10，很简单 其实这个技术在windows7就有了，但是现在 win10 写出一个你写我读的软件很简单。...我们需要一个类 MediaElement 来播放，因为 windows10 的M arkdown 软件用的不是很好，所有我自己写一个。...这个软件我用了你写我读，如果需要代码，请自己去下 https://github.com/lindexi/Markdown 点击 读出文本 在使用SpeechSynthesizer需要代码功能点 麦克风
但异步复制则有问题，如图-3：若用户在写后马上查看数据，则新数据可能尚未到达副本。对用户而言，看起来好像是刚提交的数据丢了，用户会不高兴。...此时，需“写后读一致性（read-after-write consistency）”，也称读写一致性（read-your-writes consistency）。...主从复制实现 写后读一致性 若用户访问： 可能会被修改的内容，读主 否则，读从 这要求实际查询前，就得考虑内容是否可能会被修改。...若应用大部分内容都可能被用户编辑，则上面方案就没啥用，因为大部分内容都读主节点，导致丧失读操作的扩展性。就得考虑其他标准来决定是否读主。如跟踪最近更新时间，若更新后1min 内，则总是读主节点。...这时，可能就需提供跨设备的写后读一致性，即若用户在某设备输入一些信息，然后在另一个设备查看，则应该看到刚输入的信息。
打开文件的常用模式有： r ，只读模式【默认】 w，只写模式【不可读；不存在则创建；存在则清空内容；】 a， 追加模式【可读； 不存在则创建；存在则只追加内容；】 "+" 表示可以同时读写某个文件...r+， 读写【可读，可写】【可理解为先读后写，不擦除原文件内容，指针在0】 w+，写读【可读，可写】【可理解为先写后读，擦除原文件内容，指针在0】 a+， 写读【可读，可写】【不擦除原文件内容，但指针直接到最后
这不是很奇怪么，不按套路出牌啊，别人都是写时加写锁，读时加读锁，Eureka刚好反过来，属实是真的会玩。 写的时候加的读锁，那么就说明可以同时写，那会不会有线程安全问题呢？ 答案是不会有安全问题。...为什么写时加读锁，读时加写锁 现在我们转过来，按照正常的操作，服务注册等写操作加写锁，获取增量的时候加读锁，那么可以不可呢？...如果注册表写操作加了写锁，那么所有的服务注册、下线、状态更新都会串行执行，并发性能就会降低，所以对于注册表写操作加了读锁，可以提高写的性能。...但是，如果获取的增量读的操作加了写锁，那岂不是读操作都串行化了，那么读的性能不是会变低么？而且注册中心其实是一个读多写少的场景，为了提升写的性能，浪费读的性能不是得不偿失么？...为什么写时加读锁，读时加写锁 其实是为了提升写的性能，而读由于有缓存的原因，真正走到获取增量信息的请求很少，所以读的时候就算加写锁，对于读的性能也没有多大的影响。
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SQL Server中使用了WAL（Write-Ahead Logging）技术来保证事务日志的ACID特性。而且大大减少了IO操作。
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