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。Linux内核在通用预读框架中执行顺序文件预读,它主动拦截VFS层中的文件读取请求,并将顺序的请求转换为异步预读请求,为即将到来的请求引入数据块,并在大块中进行。
从事Linux主机建设和运维的同事们在工作中应该经常会遇到批量修改配置信息或部署应用环境的需求,需要根据需求依次登录目标主机执行一些命令或脚本,使用shell脚本的循环语句是实现这一需求最直观方式。但是普通的for或do while循环都是串行执行的,脚本耗时每个循环耗时*循环次数,在较大规模实施或者目标语句耗时较长的情况下,串行方式的循环脚本执行时间也不容忽视。
高并发也算是这几年的热门词汇了,尤其在互联网圈,开口不聊个高并发问题,都不好意思出门。高并发有那么邪乎吗?动不动就千万并发、亿级流量,听上去的确挺吓人。但仔细想想,这么大的并发与流量不都是通过路由器来的吗?
信息安全公益宣传,信息安全知识启蒙。 📷 运维工程师在前期是一个很苦逼的工作,在这期间可能干着修电脑、掐网线、搬机器的活,显得没地位!时间也很碎片化,各种零碎的琐事围绕着你,很难体现个人价值,渐渐的对行业很迷茫,觉得没什么发展前途。 这些枯燥无味工作的确会使人匮乏,从技术层面讲这些其实都是基本功,对后期的运维工作会无形中带来一定的帮助,因为我也是这么过来的,能深刻体会到。所以在这个时期一定要保持积极向上的心态,持续的学习。在未来的某一天,相信会回报给你的! 好了,进入正题,根据我多年的运维工作经验,给大家
并发性是oltp数据库最重要的特性,但并发涉及到资源的获取、共享与锁定。 On-Line Transaction Processing联机事务处理过程(OLTP)
RAID 0又称为Stripe或Striping,它代表了所有RAID级别中最高的存储性能。RAID 0提高存储性能的原理是把连续的数据分散到多个磁盘上存取,这样,系统有数据请求就可以被多个磁盘并行的执行,每个磁盘执行属于它自己的那部分数据请求。这种数据上的并行操作可以充分利用总线的带宽,显著提高磁盘整体存取性能。
存储,是我们码农每天都要打交道的事情,而当我们面对RAID,SAN,对象存储,分布式数据库等技术的时候,又往往似是而非,存储成了我们熟悉的陌生人。
针对现状,写一个主库,挂着多个从库,然后从多个从库来读,那不就可以支撑更高的读并发压力了吗?
大规模数据以及大型的神经网络结合在很多机器学习的任务上带来了超凡的表现。在训练深度学习模型的时候,当数据以及参数量变大的时候计算资源是决定我们算法迭代速度的关键要素之一。
Dubbo集群容错机制解析 Dubbo的集群容错机制分为6种,分别是:FailOver,FailFast,FailSafe,FailBack,Forking,Broadcast。
你们有没有做 MySQL 读写分离?如何实现 MySQL 的读写分离?MySQL 主从复制原理的是啥?如何解决 MySQL 主从同步的延时问题?
其实很简单,就是基于主从复制架构,简单来说,就搞一个主库,挂多个从库,然后我们就单单只是写主库,然后主库会自动把数据给同步到从库上去。
在实际的生产环境中,如果对MySQL数据库的读和写都在一台数据库服务中操作,无论在安全性、高可用性,还是高并发性等各个方面都是完全不能满足实际需求的,一般来说都是通过主从复制(Master-Slave)的方式来同步数据,再通过读写分离来提升数据库的并发负载能力这样的方案进行部署与实施
本文介绍了如何编写高效、简洁且可靠的代码,通过减少冗余和提高性能来优化程序性能。同时,也讨论了编译器优化和程序性能分析方法,以及如何利用现代处理器的特性来提高代码性能。
我们知道内存比硬盘要快得多,大概能快出一两个数量级(当然价钱也贵得多)。不过,硬盘的问题并不只是速度慢。
版权声明:本文内容由互联网用户自发贡献,该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容, 请发送邮件至 举报,一经查实,本站将立刻删除。
Failover 失败自动切换 当出现失败,重试其它服务器,通常用于读操作(推荐使用)。 重试会带来更长延迟。 Failfast 快速失败 只发起一次调用,失败立即报错,通常用于非幂等性的写操作。 如果有机器正在重启,可能会出现调用失败 。 Failsafe 失败安全 出现异常时,直接忽略,通常用于写入审计日志等操作。 调用信息丢失 可用于生产环境 Monitor。 Failback 失败自动恢复 后台记录失败请求,定时重发。通常用于消息通知操作 不可靠,重启丢失。 可用于生产环境 Regi
这两种方法中,并没有哪一种严格地比另一种好。运行时代码生成可以更好地将多个操作融合在一起,从而充分利用 CPU 执行单元和流水线。矢量化查询执行不是特别实用,因为它涉及必须写到缓存并读回的临时向量。如果 L2 缓存容纳不下临时数据,那么这将成为一个问题,如果我们要尽量使块的大小足够小,从而 CPU 缓存能够容纳下临时数据。在这个假设下,与其他计算相比,读写临时数据几乎是没有任何开销的(相比后者优点:拆分流水线使得中间数据缓存、获取同时运行的类似查询的中间数据以及相似查询的流水线合并等功能很容易实现,并且矢量化查询执行更容易利用 CPU 的 SIMD 功能)。论文表明,将两种方法结合起来是更好的选择,clickhouse 使用了矢量化查询执行,同时初步提供了有限的运行时动态代码生成。
3月16日在北京举行的腾讯云自研数据库CynosDB交流会圆满落下帷幕。现将技术团队分享的内容整理如下。
Linux是一套免费使用和自由传播的类Unix操作系统,是一个基于POSIX和Unix的多用户、多任务、支持多线程和多CPU的操作系统。它能运行主要的Unix工具软件、应用程序和网络协议。它支持32位和64位硬件。Linux继承了Unix以网络为核心的设计思想,是一个性能稳定的多用户网络操作系统。
在 .NET 4.0 之前,如果我们需要在多线程环境下使用 Dictionary 类,除了自己实现线程同步来保证线程安全之外,我们没有其他选择。 很多开发人员肯定都实现过类似的线程安全方案,可能是通过创建全新的线程安全的字典类型,或者仅是简单的用一个类封装一个 Dictionary 对象,并在所有方法中加上锁机制,我们称这种方案叫“Dictionary + Locks”。 但现在,我们有了 ConcurrentDictionary。在 MSDN 中的 Dictionary 类文档的线程安全的描述中指出,如果
大致流程:主库将变更写binlog日志,然后从库连接到主库之后,从库有一个IO线程,将主库的binlog日志拷贝到自己本地,写入一个中继日志 relay日志中。接着从库中有一个SQL线程会从中继日志读取binlog,然后执行binlog日志中的内容,也就是在自己本地再次执行一遍SQL,这样就可以保证自己跟主库的数据是一样的。
上周我们介绍了大数据调度YARN在B站的落地实践(←点击回顾前文),本周哔哩哔哩技术给大家带来的是HDFS在B站的应用与展望。
编辑手记:在理解Oracle技术细节时,我们不仅应该读懂概念,还要能够通过测试验证细节,理解那些『功夫在诗外』的部分,例如全表扫描和单块读。 开发人员在进行新系统上线前的数据校验测试时,发现一条手工执行的 SQL 执行了超过1小时还没有返回结果。SQL 很简单: 下面是这条 SQL 的真实的执行计划: 很显然,在这个表上建 billing_nbr 和 start_date 的复合索引,这条 SQL 就能很快执行完(实际上最后也建了索引)。但是这里我们要探讨的是,为什么这么一条简单的 SQL 语
缓冲I/O是指通过标准库缓存来加速文件的访问,而标准库内部再通过系统调度访问文件。带缓存I/O也叫标准I/O,它符合ANSI C的标准I/O处理,是不依赖系统内核的,所以移植性是比较强的,在使用标准I/O操作的时候为了减少对read()、write()系统调用次数,带缓存I/O就是在用户层再建立一个缓存区,这个缓存区的分配和优化长度等细节都是标准I/O库处理好的,用户不用去关心。
编辑手记:一条看似简单的SQL,执行时间异常惊人,明明是全表扫描,却在undo 表空间产生大量的单块读导致db file sequential read等待事件。今天老熊带你揭开重重迷雾。 开发人员在
在实际的生产环境中,由单台MySQL作为独立的数据库是完全不能满足实际需求的,无论是在安全性,高可用性以及高并发等各个方面
失败自动切换,当出现失败时,重试其他服务器。通常用于读操作,但重试会带来更长延迟。可通过retries=“2”来设置重试次数(不含第一次)。
Dubbo是一款高性能、轻量级的开源Java RPC框架,它提供了三大核心能力:面向接口的远程方法调用,智能容错和负载均衡,以及服务自动注册和发现。
大家都知道硬盘的随机IO很慢,但是比顺序IO慢多少呢,不知道你是否有过数字上的直接对比。今天我来实际压测对比一下磁盘在顺序IO和随机IO不同场景下的性能数据表现。通过今天的实验数据,你将能深刻理解数据库事务中为什么要用日志的方式来实现,为什么索引中要用节点更大的B+树。
在MySql的生产环境中,由于单台MySql不能满足高可用性需求,一般通过主从复制(Master-Slave)方式同步数据,再通过读写分离(MySql-Proxy)来提升数据库并发负载能力。
虽然我喜欢分级页表,但是反置页表才是更加自然的方式。之所以叫做 反置 页表,大概是因为它颠倒我们常规理解的寻址:
根据上图可以看到QPS:10.73k,实际上真实的并发大量数据到达的时候,我这里最高的QPS是将近15k.而目前单个数据库分片(实例)4CPU8G内存的配置下,最高的性能是7k的QPS。
图-10中,三副本中若有两个以上完成处理,写即可认为成功。若三副本中只有一个完成写入,会怎样?到底几个副本完成才能认为写成功?
大数据不是某个专业或一门编程语言,实际上它是一系列技术的组合运用。有人通过下方的等式给出了大数据的定义。大数据 = 编程技巧 + 数据结构和算法 + 分析能力 + 数据库技能 + 数学 + 机器学习 + NLP + OS + 密码学 + 并行编程虽然这个等式看起来很长,需要学习的东西很多,但付出和汇报是成正比的,至少和薪资是成正比的。既然要学的知识很多,那么一个正确的学习顺序就非常关键了。
📚 文档目录 合集-数的二进制表示-定点运算-BCD 码-浮点数四则运算-内置存储器-Cache-外存-纠错-RAID-内存管理-总线-指令集: 特征- 指令集:寻址方式和指令格式 RAID 基本思想 使用多个磁盘, 分散的 I/O 请求, 以至于单一的 I/O 请求可以被并行处理, 只要请求的数据分散在不同的磁盘上. 特点 RAID 是被视为一块逻辑磁盘的一组物理磁盘. 数据交叉分布在物理磁盘上. 冗余的磁盘可用于存储奇偶校验信息, 以保证再磁盘故障的情况下的数据可恢复性. RAID 0 数据在可用的磁盘
正如即将上映的星球大战那样,Java 8的并行流也是毁誉参半。并行流(Parallel Stream)的语法糖就像预告片里的新型光剑一样令人兴奋不已。现在Java中实现并发编程存在多种方式,我们希望了解这么做所带来的性能提升及风险是什么。从经过260多次测试之后拿到的数据来看,还是增加了不少新的见解的,这里我们想和大家分享一下。
如果程序直接引用物理地址,可能导致内存只能使用一个程序。因为其他程序也运行的话,可能会直接占用前一个程序的物理地址。
2)有时候出去面试,明明感觉和面试官聊的很好,但面试完成后就没有后续,是否有过疑惑,这是why?
ZGC有人称它为Zero GC,其实「Z」并非什么专业名词的缩写,这款收集器的名字就叫作Z Garbage Collector。
早上来到公司,照例进行了简单的检查,发现系统负载不高,就开始计划一些sql tuning的工作,但是过了一会,在通过shell命令查找一些sql信息的时候,发现系统的反应有些慢,当时也没在意,当我查看v$session都开始慢的时候,感觉哪里出了什么问题了,最直观的感受就是一些命令的运行都很缓慢了。 首先查看了一下数据库的负载,发现在最近的一个多小时内负载高了很多。几乎是几十倍的速度。 BEGIN_TIME------------------------- END_TIME----------------
点击上方蓝字每天学习数据库 作者简介:孙旭,腾讯高级工程师,9年数据库内核开发经验;熟悉数据库查询处理,并发控制,日志以及存储系统;熟悉PostgreSQL(Greenplum,PGXC等)、Teradata等数据库内核实现机制。 腾讯高级工程师 孙旭 3月16日,由腾讯云云+社区主办的腾讯云自研数据库 CynosDB 交流会在北京圆满落幕,本次交流会全方位解读了CynosDB,揭秘技术内幕,解读兼容两大主流开源数据库的一主多读架构、高可用架构及快速恢复实现、可计算智能存储和分布式存储。 本文为孙旭
自TensorFlow于2015年底正式开源,距今已有一年多,不久前,TensorFlow正式版也发布了。这期间TensorFlow不断给人以惊喜,推出了分布式版本,服务框架TensorFlowServing,可视化工具TensorFlow,上层封装TF.Learn,其他语言(Go、Java、Rust、Haskell)的绑定、Windows的支持、JIT编译器XLA、动态计算图框架Fold,以及数不胜数的经典模型在TensorFlow上的实现(InceptionNet、SyntaxNet等)。在这一年多时间,TensorFlow已从初入深度学习框架大战的新星,成为了几近垄断的行业事实标准。
L011Linux和androidNDK之socket出错情况的处理:Interrupted system call,Try again
倒数第二是编程配置方式,如spring (xml、springboot或注解) 及API的方式,他会覆盖本地文件,就是将本地配置文件写成代码的形式
今天说的这个案例发生在年初,某银行的一个数仓系统整体性能不佳,其中还有个奇怪的问题就是,两个结构比较类似的表,用sqlldr加载4000万左右的数据,一个需要1.5小时,另一个就要4.5小时,这对一个跑批业务来说影响是非常大的。客户自查了挺长时间也没找到原因。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云