在专栏之前的几篇文章中,我们总结了缓冲池,缓存页,redo log,undo log,以及数据页和数据行在底层是如何进行存储的,后续介绍了表空间,段,区等概念。这一节比较特殊,讲述的是和Linux有关的交互原理,因为多数的mysql都是部署在linux的服务器上面,本节会简单介绍一下linux是如何处理mysql的请求的,以及linux系统会带来哪些问题
首先就是通过top命令查看,因为top命令最直接,且信息量够大,覆盖面够全,可以看到CPU的wa有点高
近日,由 TiDB 社区主办,专属于全球开发者与技术爱好者的顶级挑战赛事——TiDB Hackathon 2020 比赛圆满落幕。今年是 TiDB Hackathon 第四次举办,参赛队伍规模创历届之最,共有 45 支来自全球各地的队伍报名,首次实现全球联动。经过 2 天时间的极限挑战, 大赛涌现出不少令人激动的项目。
实际上,零拷贝是有广义和狭义之分,目前我们通常听到的零拷贝,包括上面这个定义减少不必要的拷贝次数都是广义上的零拷贝。其实了解到这点就足够了。
选择适当的文件系统可以使磁盘空间的利用率更高并提高性能。Linux下常用的文件系统有Ext2、Ext3、Ext4、Btrfs等,其中Btrfs相对比较新,支持快照、检查和修复能力。使用Btrfs文件系统可以通过压缩减小磁盘空间的使用,但是需要注意的是,压缩会增加CPU的开销和IO延迟。
在 Linux 中,最直观、最可见的部分就是 文件系统(file system)。下面我们就来一起探讨一下关于 Linux 中国的文件系统,系统调用以及文件系统实现背后的原理和思想。这些思想中有一些来源于 MULTICS,现在已经被 Windows 等其他操作系统使用。Linux 的设计理念就是 小的就是好的(Small is Beautiful) 。虽然 Linux 只是使用了最简单的机制和少量的系统调用,但是 Linux 却提供了强大而优雅的文件系统。
官方又称其具有高性能、高吞吐、低延时的特点,其吞吐量动辄几十上百万。小伙伴们是不是有点困惑了,一般认为在磁盘上读写数据是会降低性能的,因为寻址会比较消耗时间。那
这里我们使用术语“缓冲”(一般为buffer)来表示对数据写的暂存,使用术语“缓存”(一般为cache)来表示对数据读的暂存。顾名思义,由于底层存储设备和内存之间速率的差异,缓冲是用来暂“缓”对底层存储设备IO的“冲”击。缓存主要是在内存中暂“存”从磁盘读到的数据,以便接下来对这些数据的访问不用再次访问慢速的底层存储设备。
应为原文:http://www.ilsistemista.net/index.php/linux-a-unix/6-linux-filesystems-benchmarked-ext3-vs-ext4
继昨天服务器上应用 CPU占用过高 后面该应用宕掉了以后 java 一次CPU占用过高问题的排查及解决
计算机的文件系统是一种存储和组织计算机数据的方法,它使得对其访问和查找变得容易,文件系统使用文件和树形目录的抽象逻辑概念代替了硬盘和光盘等物理设备使用数据块的概念,用户使用文件系统来保存数据不必关心数据实际保存在硬盘(或者光盘)的地址为多少的数据块上,只需要记住这个文件的所属目录和文件名。在写入新数据之前,用户不必关心硬盘上的那个块地址没有被使用,硬盘上的存储空间管理(分配和释放)功能由文件系统自动完成,用户只需要记住数据被写入到了哪个文件中。
个人博客纯净版:https://www.fangzhipeng.com/db/2019/09/10/linux-disc.html
我们都知道 RocketMQ 和 Kafka 消息都是存在磁盘中的,那为什么消息存磁盘读写还可以这么快?有没有做了什么优化?都是存磁盘它们两者的实现之间有什么区别么?各自有什么优缺点? 今天我们就来一
相比机械磁盘固态磁盘有更好的随机读写性能,相比机械磁盘固态磁盘有更好的并发支持,相比机械磁盘固态磁盘更容易损坏
当你接手一个老项目,可能发现程序在服务器上运行性能低得可怕,与此同时现网流量还在逐渐增长。也许运用最新框架、微服务容器化、异步协程等方法来次彻底的重构,能够挽狂澜于既倒。可惜时不我待,运维已经在要求加机器了,而坏消息是,原有框架还不支持水平扩展,没法通过堆机器解决。有没有办法在不进行大改的情况下,度过难关呢?
现在磁盘最常用的可简单分为普通的机械盘和SSD(Solid-state drive或Solid-state disk)两种,他们都已不同的接口协议和主板链接,在了解命令之前,我们先来看下,现在服务器磁盘的接口协议。这样可以更好的了解磁盘。
很多小伙伴对swap分区(内存数据换入换出)这个名词可能不陌生,有了这个技术,系统才能实现承载计算机内存总量的多进程运行。操作系统会把暂时不用的内存数据写到磁盘等其他存储中,以此来释放更多的内存空间执行当前需要更多内存的进程。但是换入换出过度频繁时虽然可能不发生进程申请不到内存而导致失败的问题,但却在一定程度上降低了进程执行的效率,毕竟内存与磁盘读写速度相差几个数量级,那么是否有其他技术能解决内存数据换入换出速度过慢的问题。这也是为什么安装k8s的机器上推荐关闭swap的原因,如果内存不足就直接暴漏出来,而不是遮遮掩掩。
上一篇所说的micr-batch 其实主要是针对producer 来实现的,Kafka整体吞吐量高可不只是依赖于micr-batch这一点,还有broker端及consumer端。
一个成熟的数据库架构并不是一开始设计就具备高可用、高伸缩等特性的,它是随着用户量的增加,基础架构才逐渐完善。这篇文章主要谈谈MySQL数据库在发展周期中所面临的问题及优化方案,暂且抛开前端应用不说,大致分为以下五个阶段:
环形缓冲区通常有一个读指针和一个写指针。读指针指向环形缓冲区中可读的数据,写指针指向环形缓冲区中可写的缓冲区。通过移动读指针和写指针就可以实现缓冲区的数据读取和写入。在通常情况下,环形缓冲区的读用户仅仅会影响读指针,而写用户仅仅会影响写指针。如果仅仅有一个读用户和一个写用户,那么不需要添加互斥保护机制就可以保证数据的正确性。如果有多个读写用户访问环形缓冲区,那么必须添加互斥保护机制来确保多个用户互斥访问环形缓冲区。
邓延军 (deng.yanjun@163.com), 硕士研究生, 西安电子科技大学软件工程研究所
最近在维护公司线上的服务器,排查了一些问题,所以做一个总结。有一段时间,线上环境变得很卡,客户端请求很多都报超时,因为线上没有良好的apm监控,所以只能通过流量高峰期和日志去排查问题。通过排查,发现数据库的慢查询日志在比之间的暴涨了十倍,然后发现,memcache服务器(8核)负载很高,cpu一直在50%的左右,原因就是memcache服务器内存用完,导致内存的淘汰十分频繁,这样就导致很多请求落到数据库。下面说下主要的排查思路和用到的工具
适时的使用 OPTIMIZE TABLE 语句来重组表,压缩浪费的表空间。这是在其它优化技术不可用的情况下最直接的方法。OPTIMIZE TABLE 语句通过拷贝表数据并重建表索引,使得索引数据更加紧凑,减少空间碎片。语句的执行效果会因表的不同而不同。过大的表或者过大的索引及初次添加大量数据的情况下都会使得这一操作变慢。
我们经常遇到iowait这个名词,在top命令中,vmstat中,sar命令中,都有它的身影。很多同学按照经验,当看到iowait非常高的时候,一般判定为磁盘I/O有瓶颈,但这并不完全正确。 io并不是一个可靠值。
OPTIMIZE TABLE 语句通过拷贝表数据并重建表索引,使得索引数据更加紧凑,减少空间碎片。语句的执行效果会因表的不同而不同。过大的表或者过大的索引及初次添加大量数据的情况下都会使得这一操作变慢。
Linux操作系统是一个开源产品,也是一个开源软件的实践和应用平台,在这个平台下有无数的开源软件支撑,我们常见的apache、tomcat、mysql、php等等,开源软件的最大理念是自由、开放,那么linux作为一个开源平台,最终要实现的是通过这些开源软件的支持,以最低廉的成本,达到应用最优的性能。因此,谈到性能问题,主要实现的是linux操作系统和应用程序的最佳结合。
背景 计算机硬件性能在过去十年间的发展普遍遵循摩尔定律,通用计算机的CPU主频早已超过3GHz,内存也进入了普及DDR4的时代。然而传统硬盘虽然在存储容量上增长迅速,但是在读写性能上并无明显提升,同时SSD硬盘价格高昂,不能在短时间内完全替代传统硬盘。传统磁盘的I/O读写速度成为了计算机系统性能提高的瓶颈,制约了计算机整体性能的发展。 硬盘性能的制约因素是什么?如何根据磁盘I/O特性来进行系统设计?针对这些问题,本文将介绍硬盘的物理结构和性能指标,以及操作系统针对磁盘性能所做的优化,最后讨论下基于磁盘I/O
作者:Linux云计算架构 链接:https://mp.weixin.qq.com/s/r8SvHyPKWUG1AwRIn9ah5w
在接入日志组件xlog的工作中,对mmap内存映射加深了了解,分享一下学习心得。 1.一个Linux进程的虚拟内存 如图展示了一个Linux进程的虚拟内存。 虚拟的意思是进程以为自己有这么一
Redis 的数据全部在内存里,如果突然宕机,数据就会全部丢失,因此必须有一种机制来保证 Redis 的数据不会因为故障而丢失,这种机制就是 Redis 的持久化机制。
Linux 编程中可以更为明显地看出)。在 Linux 下与设备相关的文件一般都在/dev 目录下,它包括两种,一种是块设备文件,另一种是字符设备文件。这就涉及到文件系统,以下介绍以下Linux文件系统。
广义上Cache的同步方式有两种,即Write Through(写穿)和Write back(写回). 从名字上就能看出这两种方式都是从写操作的不同处理方式引出的概念(纯读的话就不存在Cache一致性了,不是么)。对应到Linux的Page Cache上所谓Write Through就是指write(2)操作将数据拷贝到Page Cache后立即和下层进行同步的写操作,完成下层的更新后才返回。而Write back正好相反,指的是写完Page Cache就可以返回了。Page Cache到下层的更新操作是异步进行的。
来源:马哥教育链接:https://mp.weixin.qq.com/s/UupllldADYE0sHbRs0uouQXfS文件系统是SGI开发的高级日志文件系统,XFS极具伸缩性,非常健壮。所幸的是SGI将其移植到了Linux系统中。在linux环境下。目前版本可用的最新XFS文件系统的为1.2版本,可以很好地工作在2.4核心下。XFS文件系统简介主要特性包括以下几点:数据完全性采用XFS文件系统,当意想不到的宕机发生后,首先,由于文件系统开启了日志功能,所以你磁盘上的文件不再会意外宕机而遭到破坏了。不论目前文件系统上存储的文件与数据有多少,文件系统都可以根据所记录的日志在很短的时间内迅速恢复磁盘文件内容。传输特性XFS文件系统采用优化算法,日志记录对整体文件操作影响非常小。XFS查询与分配存储空间非常快。xfs文件系统能连续提供快速的反应时间。笔者曾经对XFS、JFS、Ext3、ReiserFS文件系统进行过测试,XFS文件文件系统的性能表现相当出众。可扩展性XFS 是一个全64-bit的文件系统,它可以支持上百万T字节的存储空间。对特大文件及小尺寸文件的支持都表现出众,支持特大数量的目录。最大可支持的文件大小为263 = 9 x 1018 = 9 exabytes,最大文件系统尺寸为18 exabytes。XFS使用高的表结构(B+树),保证了文件系统可以快速搜索与快速空间分配。XFS能够持续提供高速操作,文件系统的性能不受目录中目录及文件数量的限制。传输带宽XFS 能以接近裸设备I/O的性能存储数据。在单个文件系统的测试中,其吞吐量最高可达7GB每秒,对单个文件的读写操作,其吞吐量可达4GB每秒。XFS文件系统的使用下载与编译内核下载相应版本的内核补丁,解压补丁软件包,对系统核心打补丁下载地址:ftp://oss.sgi.com/projects/xfs/d … .4.18-all.patch.bz2对核心打补丁,下载解压后,得到一个文件:xfs-1.1-2.4.18-all.patch文件。对核心进行修补如下:# cd /usr/src/linux # patch -p1 < /path/to/xfs-1.1-2.4.18-all.patch修补工作完成后,下一步要进行的工作是编译核心,将XFS编译进Linux核心可中。首先运行以下命令,选择核心支持XFS文件系统:#make menuconfig在“文件系统“菜单中选择:<*> SGI XFS filesystem support ##说明:将XFS文件系统的支持编译进核心或 SGI XFS filesystem support ##说明:以动态加载模块的方式支持XFS文件系统另外还有两个选择:Enable XFS DMAPI ##说明:对磁盘管理的API,存储管理应用程序使用 Enable XFS Quota ##说明:支持配合Quota对用户使用磁盘空间大小管理完成以上工作后,退出并保存核心选择配置之后,然后编译内核,安装核心:#make bzImage #make module #make module_install #make install如果你对以上复杂繁琐的工作没有耐心或没有把握,那么可以直接从SGI的站点上下载已经打好补丁的核心,其版本为2.4.18。它是一个rpm软件包,你只要简单地安装即可。SGI提交的核心有两种,分别供smp及单处理器的机器使用。创建XFS文件系统完成对核心的编译后,还应下载与之配套的XFSprogs工具软件包,也即mkfs.xfs工具。不然我们无法完成对分区的格式化:即无法将一个分区格式化成XFS文件系统的格式。要下载的软件包名称:xfsprogs-2.0.3。将所下载的XFSProgs工具解压,安装,mkfs.xfs自动安装在/sbin目录下。#tar –xvf xfsprogs-2.0.3.src.tar.gz #cd xfsprogs-2.0.3src #./configure #make #make install使用mkfs.xfs格式化磁盘为xfs文件系统,方法如下:# /sbin/mkfs.xfs /dev/sda6 #说明:将分区格式化为xfs文件系统,以下为显示内容: meta-data=/dev/sda6 isize=256 agcount=8, agsize=128017 blks data = bsize=4096 blocks=1024135, imaxpct=25 = sunit=0 swidth=0 blks, unwritten=0 naming =version 2 bsize=4096 log =internal log bsize=4096 blocks=1200 realtime =none
创造一个分布式的实时流处理平台,也正是因为这个原因,Kafka选择了将日志分区和消费者群组模型。
之前写过一篇 《 在公司做的项目和自己在学校做的有什么区别? 》不知道大家还有印象没有,里面提到了在工作中可能需要等上Linux服务器,查看一些信息(特别是查日志找Bug)。
生产环境采用 RocketMQ 三主三从集群搭建,6 个实例部署在 3 台 Linux 服务器上(节省资源),每台服务器部署一主一从,生产上运行一段时间后,发现磁盘空间报警,发现df与du显示的空间不一致(相差几十G)。
这篇博文主要谈MySQL数据库发展周期中所面临的问题及优化方案,暂且抛开前端应用不说,大致分为以下五个阶段:
inux ext2/ext3文件系统使用索引节点来记录文件信息,作用像windows的文件分配表。索引节点是一个结构,它包含了一个文件的长度、创建及修改时间、权限、所属关系、磁盘中的位置等信息。一个文件系统维护了一个索引节点的数组,每个文件或目录都与索引节点数组中的唯一一个元素对应。系统给每个索引节点分配了一个号码,也就是该节点在数组中的索引号,称为索引节点号。 linux文件系统将文件索引节点号和文件名同时保存在目录中。所以,目录只是将文件的名称和它的索引节点号结合在一起的一张表,目录中每一对文件名称和索
这本书是个人看过的讲操作系统底层里面讲的最通俗易懂的了,但是200多页的内容确实讲不了多深的内容,所以不要对这本书抱有过高期待,当一个入门书了解即可。
高性能的服务器,不一定是多线程实现的,也就是说多线程不一定比单线程效率高,这得分具体的情况。以redis为例,核心处理请求的线程只有一个,所以我们常常理解其仅仅只有一个线程,但准确来说其实并不是单线程的,比如日志的备份需要单独的fork一个进程或者线程去做备份等,那么redis何来单线程还能达到如此10万+的qps呢?其实这取决于具体的实现,redis采用了基于高性能Reactor的IO多路复用的模式+内存数据结构+单线程处理网络请求这几块,决定了其性能高的原因。
3.性能最大化,redis开始持久化时,分叉出进程,由子进程完成持久化的工作 ,避免服务器进程执行I/O操作,启动效率高
我们知道SSD是一场存储革命,设计和制造一个好的SSD固然重要,但如何正确使用以充分发挥SSD性能同样重要。SSD内在的并行性和先擦再写的特性决定了它不同于机械硬盘简单的LBA和存储块一一对应,要充分挖掘SSD的并行性,提升性能,延长寿命,缩短延迟,就必须在上层应用做出改动。很多SSD的使用大户都作出了这种尝试,从国外的Google,Microsoft,Facebook,到国内的Baidu,Alibaba等,本站就曾经介绍过百度的软件定义闪存,把对象存储和SSD内部结构统一起来使用。但对大部分企业来讲,这种结构还是太独特了,我们还是要关注通用的架构,首先来了解离硬盘最近的软件:文件系统。本系列文章将以Linux系统最常见的EXT4文件系统为例,从SSD爱好者的角度来揭开文件系统的庐山真面目。
我们日常经常会提及系统资源的使用状况,那么系统资源具体是指什么呢?其实系统资源主要分为两种,运行资源和存储资源
但是,在学校学完,没咋练手(还是太菜了),去到公司可以说是全忘光了。这篇文章主要来回顾以前的笔记,以及记录一下在工作中比较常用的一些命令。
CPU使用率:CPU的使用率 平均负载:单位时间内的活跃线程数 用户时间:CPU在用户进程上的实际百分比 系统时间:CPU在内核上花费的实际百分比 空闲时间:系统处于在等待IO操作上的时间总和 等待:CPU花费在等待IO操作上的时间总和 Nice时间:CPU优先执行的时间百分比
redis的数据都是存放到内存中的,如果突然宕机,数据就会全部丢失,因此必须有一种机制来保证redis在内存中的数据不会丢失,这种机制就叫redis持久化机制。
本文总结接口性能测试中,常见的性能指标概念,查看及通用通过标准 注: 本文只考虑B/S架构
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