小文件读写的性能瓶颈是磁盘的寻址(随机读写性能更差),评估的标准是tps。大文件读写的性能瓶颈是带宽,评估的标准是持续的读写速度。Linux可以利用空闲内存作文件系统访问的cache,因此系统内存越大存储系统的性能也越好。
这是 Linux 性能分析系列的第三篇,前两篇分别讲了 CPU 和 内存,本篇来看 IO。
top是一个常用的性能监控工具,可以用来实时查看系统资源的使用情况,包括CPU、内存、进程等信息,是Linux系统中常用的一种命令行工具。通过top可以查看系统当前的状态,并且可以对各种系统资源进行监控和管理。
相信今天很多的软件工程师使用的都是 Linux 或者 macOS 系统,与 Windows 不同,我们很难看到磁盘碎片整理这一概念,从个人的经验来看,作者在过去七八年没有在 macOS 中整理过磁盘的碎片,你在今天的磁盘工具中也找不到相关的操作,只能通过 diskutil 命令设置某一块磁盘是否开启或者关闭碎片整理。
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。
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
之前文章《Linux服务器性能评估与优化(一)》太长,阅读不方便,因此拆分成系列博文:
https://www.cnblogs.com/poloyy/category/1819490.html
正常情况下,svctm应该是小于await值的,而svctm的大小和磁盘性能有关,CPU、内存的负荷也会对svctm值造成影响,过多的请求也会间接导致svctm值的增加。
由盘片,磁头组成,数据存在盘片的环形磁道上,读写时,磁头移动,定位到数据的磁道,进行数据读写
一、通常服务器的性能会卡在三个地方: cpu 网络IO 磁盘IO 二、在优化性能的时候,首先要判断性能的瓶颈在上述的哪个地方。然后对症下药,按照下面的方法来优化: 1、提高CPU性能的方法 并发。利用多线程、进程。老的线程库效率太低,需要升级用nptl 。进(线)程数不要大于cpu个数 (请参考:http://www.ibm.com/developerworks/cn/linux/l-threading.html) 谨慎用锁。改善架构,尽量不用锁。 慎用字符串操作,比如sprintf,snprintf,因为
最近碰到一个Oracle DG备库延迟的问题,经过排查,定位是磁盘性能问题,用的是普通磁盘,而不是SSD,且性能较差,存在读写等待。
vmstat是Virtual Meomory Statistics(虚拟内存统计)的缩写,可对操作系统的虚拟内存、进程、CPU活动进行监控。是对系统的整体情况进行统计,不足之处是无法对某个进程进行深入分析。
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:
用kafka做存储层,为什么呢?一大堆可以做数据存储的 MySQL、MongoDB、HDFS……
在《一文看懂零拷贝技术》中我们介绍了 零拷贝技术 的原理,而且我们知道 mmap 也是零拷贝技术的一种实现。在本文中,我们主要介绍 mmap 的原理。
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
在解释磁盘读写慢之前,我们首先要了解它底层到底是个什么东西,数据到底是如何存储在物理设备上面,是以一个什么的形式存在。所以我们先来了解一下:磁盘究竟是什么,是用什么介质来存储数据的,数据在介质中的形式是什么样的?
当我们要看系统IO情况时,一般最先想到的应该就是iostat命令的。iostat提供了丰富的参数给我们查询各种维度的io数据。学习iostat有助于我们排查IO相关问题时可以更快的定位到问题根源。
上一篇文章大概介绍了I/O的一些基本原理和技术,这篇我们主要介绍基于Linux系统的I/O的一些运行原理、监控方式。
这一期我们来看一下有哪些办法可以减少linux下的文件碎片。主要是针对磁盘长期满负荷运转的使用场景(例如http代理服务器);另外有一个小技巧,针对互联网图片服务器,可以将io性能提升数倍。如果为服务器订制一个专用文件系统,可以完全解决文件碎片的问题,将磁盘io的性能发挥至极限。对于我们的代理服务器,相当于把io性能提升到3-5倍。 在现有文件系统下进行优化linux内核和各个文件系统采用了几个优化方案来提升磁盘访问速度。但这些优化方案需要在我们的服务器设计中进行配合才能得到充分发挥。 文件系统缓存lin
无论 kafka 作为 MQ 也好,作为存储层也罢,无非就是两个功能(好简单的样子),一是 Producer 生产的数据存到 broker,二是 Consumer 从 broker 读取数据。那 Kafka 的快也就体现在读写两个方面了,下面我们就聊聊 Kafka 快的原因。
CPU是操作系统稳定运行的根本,CPU的速度与性能在很大程度上决定了系统整体的性能,因此,CPU数量越多、主频越高,服务器性能也就相对越好。但事实上并非完全如此。
项目需要使用的主板有很多性能需要经过测试之后才能用于开发使用,因此将Linux上一些常用的tools移植进板子进行测试。
有时候需要测试磁盘读写速度,或者临时读写文件,不想临时写代码?有没有测试使用的命令?当然有!
磁盘可以说是计算机系统最慢的硬件之一,读写速度相差内存 10 倍以上,所以针对优化磁盘的技术非常的多,比如零拷贝、直接 I/O、异步 I/O 等等,这些优化的目的就是为了提高系统的吞吐量,另外操作系统内核中的磁盘高速缓存区,可以有效的减少磁盘的访问次数。
看了上面的基本过程后,相信大家可以理解了,如果我们要操作磁盘读写的话,就是告诉磁盘控制器关于柱面、磁头、扇区、缓 存位置,然后是读还是写,剩下的由磁盘控制器完成。
当物理内存不够时,linux 触发oom,将进程杀掉;可以使用vmstat可以展现给定时间间隔的服务器的状态值,包括Linux的CPU使用率,内存使用,虚拟内存交换情况,IO读写情况,用于分析磁盘的压力在哪里,在swap,还是在load文件等
(1)nmon:支持收集一段时间内,整机的CPU、磁盘、网络、内存等各项资源的使用情况。
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
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
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。
在Linux系统中,经常会因为负载过高导致各种性能问题。那么如何进行排查,其实是有迹可循,而且模式固定。
文件系统是操作系统中负责管理持久数据的子系统,说简单点,就是负责把用户的文件存到磁盘硬件中,因为即使计算机断电了,磁盘里的数据并不会丢失,所以可以持久化的保存文件。
解决系统性能问题的一般思路 下面从影响操作系统性能的因素、性能优化工具、系统性能评价标准三个方面介绍优化Linux的一般思路和方法。 影响Linux性能的因素 1.CPU CPU是操作系统稳定运行的根本,CPU的速度与性能很大一部分决定了系统整体的性能,因此,cpu数量越多、主频越高,服务器性能也就相对越好。但事实也并非完全如此。 目前大部分CPU在同一时间内只能运行一个线程,超线程的处理器可以在同一时间运行多个线程,因而,可以利用处理器的超线程特性提高系统性能,在linux系统下,只有运行SMP内核
mmap是linux操作系统提供给用户空间调用的内存映射函数,很多人仅仅只是知道可以通过mmap完成进程间的内存共享和减少用户态到内核态的数据拷贝次数,但是并没有深入理解mmap在操作系统内部是如何实现的,原理是什么。
很多使用过 Kafka 的网友都在鼓吹,Kafka 可以吊打一切其它 MQ。也造成了很多网友都觉得 Kafka 才是牛逼哄哄的存在,给很多在技术选型方面的人造成了误导。
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:
内存就像是一个书包,容量有限,只能带着一部分东西。而图书馆则是一个专门存储和管理文件的地方,拥有更大的容量,并且可以永久保存文件。为了能够快速找到需要的文件,我们需要有一个书单来记录每本书放在哪里,这个书单就相当于文件系统的索引区,记录着文件的位置和相关信息。同时,为了提高访问效率,热门借阅的书会放在最前面供大家选择,避免每次都要去远处找书。通过良好的文件系统规划,我们可以提高数据管理的效率和安全性,本文将通过类似于图书馆的组织和管理方式再一步一步的讲解文件是如何放入磁盘的、索引节点等这些知识点。
从上面可以看到,服务器有 2 个 CPU(分别为0、1),每个 CPU 核的资源使用情况,也能很清晰的展示。
在前一节我们搭建好了监控组件,今天我们就来完成机器这一层次的监控。目前已经有现有的暴露系统指标的软件node-exporter ,并且我们在上一节已经搭建完毕, 在这一节里,我将会讲解如何利用暴露出来的这些指标构建一个自定义的系统监控模板。
工具:htop, net-tools, ping, iperf, UnixBench 等
只要业务逻辑代码写正确,处理好业务状态在多线程的并发问题,很少会有调优方面的需求。最多就是在性能监控平台发现某些接口的调用耗时偏高,然后再发现某一SQL或第三方接口执行超时之类的。如果你是负责中间件或IM通讯相关项目开发,或许就需要偏向CPU、磁盘、网络及内存方面的问题排查及调优技能
总的来说,Buffer I/O为了提高读写效率和保护磁盘,使用了页缓存机制,不过由于页缓存处于内核空间,不能被应用程序(用户进程)直接寻址,所以还需要将页缓存数据再拷贝到内存对应的用户空间中。这样,需要两次数据拷贝才能完成用户进程对数据的读取操作。写操作也是一样,将页缓存的数据写入磁盘的时候,必须先拷贝到内核空间对应的主存,然后在写入磁盘中。
摘要:监控系统在linux系统上获取物理磁盘IO以及使用情况的原理,让我们一起来探索一下
「 总感觉当下的生活不是想要的,总感觉一路走下去会是一个讨厌的未来,每天睁眼的一瞬间就是懊悔,昨天又浪费掉了...人生没有意义,但是要努力寻找活着的意义--------山河已无恙」
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