在我们进行数据持久化,对文件内容进行落盘处理时,我们时常会使用fsync操作,该操作会将文件关联的脏页(dirty page)数据(实际文件内容及元数据信息)一同写回磁盘。这里提到的脏页(dirty page)即为页缓存(page cache)。
[注: 转载自今日头条号"闪念基因"] 在我们进行数据持久化,对文件内容进行落盘处理时,我们时常会使用fsync操作,该操作会将文件关联的脏页(dirty page)数据(实际文件内容及元数据信息)一同写回磁盘。这里提到的脏页(dirty page)即为页缓存(page cache)。
大家好,我是 Peter,昨天群里有小伙伴咨询page cache的问题,看到网上有篇不错的文章,分享给大家。如果大家有想看的内容,欢迎给我留言。
大概就是,进程写文件(使用缓冲 IO)过程中,写一半的时候,进程发生了崩溃,会丢失数据吗?
本文从操作系统的角度来解释BIO,NIO,AIO的概念,含义和背后的那些事。本文主要分为3篇。 第一篇 讲解BIO和NIO以及IO多路复用 第二篇 讲解磁盘IO和AIO 第三篇 讲解在这些机制上的一些应用的实现方式,比如nginx,nodejs,Java NIO等 磁盘IO 磁盘IO,简单来说就是读取硬盘一类设备的IO。这类设备包括传统的磁盘、SSD、闪存、CD等。操作系统将其统一抽象为”块设备“。所以磁盘IO又可以叫做”块IO“。这些设备上的数据一般用文件系统来组织,所以又可以成为”文件IO“。本文统
磁盘IO,简单来说就是读取硬盘一类设备的IO。这类设备包括传统的磁盘、SSD、闪存、CD等。操作系统将其统一抽象为”块设备“。所以磁盘IO又可以叫做”块IO“。这些设备上的数据一般用文件系统来组织,所以又可以成为”文件IO“。本文统一用”磁盘IO“这个术语。
本文转载自https://0xffffff.org/2017/05/01/41-linux-io/
先讲一个作者大约5-6年前我在某当时很火的一个应用分发创业公司的面试小插曲,该公司安排了一个刚工作1年多的一个同学来面我,聊到我们项目中的配置文件里写的一个开关,这位同学就跳出来说,你这个读文件啦,每个用户请求来了还得多一次的磁盘IO,性能肯定差。借由这个故事其实我发现了一个问题,虽然我们中的大部分人都是计算机科班出身,代码也写的很遛。但是在一些看似司空见惯的问题上,我们中的绝大多数人并没有真正理解,或者理解的不够透彻。
如果你觉得这些问题都很简单,都能很明确的回答上来。那么很遗憾这篇文章不是为你准备的,你可以关掉网页去做其他更有意义的事情了。如果你觉得无法明确的回答这些问题,那么就耐心地读完这篇文章,相信不会浪费你的时间。受限于个人时间和文章篇幅,部分议题如果我不能给出更好的解释或者已有专业和严谨的资料,就只会给出相关的参考文献的链接,请读者自行参阅。
VFS是虚拟文件系统层(进程与文件系统之间的抽象层),与它相关的数据结构只存在于物理内存当中。其目的是屏蔽下层具体文件系统操作的差异,为上层的操作提供一个统一接口,正是由于VFS的存在,Linux中允许多个不同的文件系统共存。
Page cache是通过将磁盘中的数据缓存到内存中,从而减少磁盘I/O操作,从而提高性能。此外,还要确保在page cache中的数据更改时能够被同步到磁盘上,后者被称为page回写(page writeback)。一个inode对应一个page cache对象,一个page cache对象包含多个物理page。
👋 你好,我是 Lorin 洛林,一位 Java 后端技术开发者!座右铭:Technology has the power to make the world a better place.
在日常开发中一些看似司空见惯的问题上,我觉得可能大多数人其实并没有真正理解,或者理解的不够透彻。不信我们来看以下一段简单的读取文件的代码:
IO子系统一般是linux系统中最慢的部分。一个原因是它距离CPU的距离,另一个原因是它的物理结构。访问磁盘的时间与访问内存的时间是7天与7分钟的区别。linux kernel要尽量减少磁盘IO。 1.Reading and Writing Data linux内核以page为单位访问磁盘IO,一般为4K。 查看页大小:/usr/bin/time -v date Page size (bytes): 4096 2.Major and Minor Page Faul
本文基于 Linux-2.4.16 内核版本 由于计算机的物理内存是有限的, 而进程对内存的使用是不确定的, 所以物理内存总有用完的可能性. 那么当系统的物理内存不足时, Linux内核使用什么方案来
对 Linux 稍有了解的人都知道,Linux 会将物理的随机读取内存(Random Access Memory、RAM)按页分割成 4KB 大小的内存块,而今天要介绍的 Swapping 机制就与内存息息相关,它是操作系统将物理内存页中的内容拷贝到硬盘上交换空间(Swap Space)以释放内存的过程,物理内存和硬盘上的交换分区组成了操作系统上可用的虚拟内存,而这些交换空间都是系统管理员预先配置好的[^1]。
常见的服务器一般都是Linux操作系统,Linux文件系统页(OS Page)的大小默认是4KB。而MySQL的页(Page)大小默认是16KB。可以使用如下命令查看MySQL的Page大小:
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。
关于Kafka的一个灵魂拷问:它为什么这么快?或者说,为什么它能做到如此大的吞吐量和如此低的延迟?
关于Kafka的一个灵魂拷问:它为什么这么快? 或者说,为什么它能做到如此大的吞吐量和如此低的延迟?
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。
Linux有Linux kernal,我们的客户端,进行连接,首先到达的是Linux kernal,在Linux的早期版本,只有read和write进行文件读写。我们使用一个线程/进程 进行调用read和write函数,那么将会返回一个文件描述符fd(file description)。我们开启线程/进程去调用read进行读取。因为socket在这个时期是blocking(阻塞的),遇到高并发,就会阻塞,也就是bio时期。
tc(Traffic Control) 是linux系统中常用的来控制传输速率、模拟网络延时丢包等场景的工具,tc命令有三个主要的概念,是qdisc、class和filter,qdisc又分为classless qdisc和classful qdisc,在控制传输速度的方面大致有两种用法
结合这个图,想想Linux系统编程里用到的Buffered IO、mmap(2)、Direct IO,这些机制怎么和Linux IO栈联系起来呢?上面的图有点复杂,我画一幅简图,把这些机制所在的位置添加进去:
扯淡 首先说明这篇博客是文不对题的。起这个名字想法来源自韩寒的《我所理解的生活》,之前看过一个关于这本书的视频,感觉巨牛X,于是就想写一篇《我所理解的性能测试》。虽然是文不对题的,但我就是想用这个名字,在这个残忍的社会,给自己博客文章起个名字这点权利还是有的。 下面我要贴出来的是zee大神的《性能测试面试问题列表》中列出来的性能测试与操作系统方面问题与我自己整理的回答。回答的不一定对,也懒得去改了。就用这些问题与回答来记录我这段时间的努力,来记录我所理解的性能测试吧。 性能测试 1.如何理解TPS 性能指
内核中同步、交换、回收简要说明 同步、换出、回收三个操作的最小的单位是以页帧为单位,并且和磁盘文件系统操作紧密相关。比如一些针对文件的page缓存进行修改时候在一定时候需要把数据刷到后端的磁盘文件系统,这过程就是同步;进程的堆、栈、匿名映射区通过交换把这些数据换出到交换文件中,这个就是交换(换出),当这些数据再次需要访问时候,就从交换文件中读取加载到内存中;回收操作涉及到物理页的使用问题,比如一个文件的两个dirty page数据flush到磁盘文件系统后,这个2个page回收到buddy系统已备侯勇。 同
vmstat 命令是最常见的Linux/Unix监控工具,可以展现给定时间间隔的服务器的状态值,包括服务器的CPU使用率,MEM内存使用,VMSwap虚拟内存交换情况,IO读写情况。
在 Linux 系统中,传统的访问方式是通过 write() 和 read() 两个系统调用实现的,通过 read() 函数读取文件到到缓存区中,然后通过 write() 方法把缓存中的数据输出到网络端口。
Mem:表示物理内存统计。 total:表示物理内存总量(total = used + free)。 used:表示总计分配给缓存(包含buffers 与cache )使用的数量,但其中可能部分缓存并未实际使用。 free:未被分配的内存。 shared:共享内存。 buffers:系统分配但未被使用的buffers数量。 cached:系统分配但未被使用的cache数量。 -/+ buffers/cache:表示物理内存的缓存统计。 used2:也就是第一行中的used – buffers - cached也是实际使用的内存总量。 // used2为第二行 free2 = buffers1 + cached1 + free1 // free2为第二行,buffers1等为第一行 free2:未被使用的buffers与cache和未被分配的内存之和,这就是系统当前实际可用内存。 Swap:表示硬盘上交换分区的使用情况。
Redis 的缓存淘汰算法则是通过实现 LFU 算法来避免「缓存污染」而导致缓存命中率下降的问题(Redis 没有预读机制)。
可以看出buff/cache占用的内存份额很大,有时候程序运行结束后,大量内存仍位于buff/cache中,有时运行程序会导致内存不足,因此需要将这部分内存释放出来。
AEP是Intel推出的一种新型的非易失Optane Memory设备,又被称作Apache Pass,所以一般习惯称作AEP。在这之前也有类似的设备称作NVDIMM或PMEM,目前Linux创建的AEP设备节点也是叫做pmem(如/dev/pmem0), 所以本文中NVDIMM或PMEM都指AEP。 但是本文不是为了科普AEP,如果想了解AEP的一些基本知识,可以参考以下几篇文章: NVDIMM Enabling in SUSE Linux Enterprise Part 1 NVDIMM Enabling in SUSE Linux Enterprise Part 2 Persistent Memory Wiki
如图,当我们查看内存信息时,通常会使用vmstat或free命令。在使用vmstat -S M时,会看到下面的结果。
注意事项:除了 Direct I/O,与磁盘相关的文件读写操作都有使用到 page cache 技术。
在数据库系统的世界中,保障数据的完整性和稳定性是至关重要的任务。为了实现这一目标,MySQL内部使用了许多精巧而高效的机制。
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。
除非特别说明,否则本文提到的写操作都是 buffer write/write back。
查看系统负载 常用命令,其中1表示1秒刷新一次,-S表示单位,M表示MB vmstat 1 -S M
Kafka是大数据领域无处不在的消息中间件,目前广泛使用在企业内部的实时数据管道,并帮助企业构建自己的流计算应用程序。Kafka虽然是基于磁盘做的数据存储,但却具有高性能、高吞吐、低延时的特点,其吞吐量动辄几万、几十上百万,这其中的原由值得我们一探究竟。本文属于Kafka知识扫盲系列,让我们一起掌握Kafka各种精巧的设计。
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