本文介绍了Linux内核中关于数据一致性的问题,以及为解决这些问题而采用的各种技术和方法。首先介绍了数据一致性问题在Linux内核中的重要性,然后介绍了Linux内核中现有的数据一致性技术和方法,包括O_DIRECT、O_SYNC、FUA、PDflush、barrier等。最后,总结了如何通过这些技术来提高文件系统的可靠性和性能。
文件系统—一种把数据组织成文件和目录的存储方式,提供了基于文件的存取接口,并通过文件权限控制访问。
NVMe SSD具有高性能、低时延等优点,是目前存储行业的研究热点之一,但在光鲜的性能下也同样存在一些没有广为人知的问题,而这些问题其实对于一个生产系统而言至关重要,例如:
说明:Mutagen是一个开源、跨平台的文件同步和网络转发工具,目前支持本地文件系统,远程服务器和Docker容器文件系统之间的同步,感觉同步和lsyncd很类似,但安装和配置更简单。同时也支持转发本地TCP端口(IPv4和IPv6)和Unix域套接字,并可以将本地Unix域套接字映射到远程TCP侦听器。
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:
上一篇文章我们提到 Netty 的核心组件是 Channel、回调、Future、ChannelHandler、EventLoop,这篇文章主要是对 Channel (Netty传入和传出数据的载体)做一些详细的讲解,以及介绍下 Netty 内置的传输类型。
编辑手记:本文主要讲解Linux IO调度层的三种模式:cfp、deadline和noop,并给出各自的优化和适用场景建议。 作者简介: 邹立巍 Linux系统技术专家。目前在腾讯SNG社交网络运营部
对于IO来说,除了传统的block IO,使用最多的就是NIO了,通常我们在netty程序中最常用到的就是NIO,比如NioEventLoopGroup,NioServerSocketChannel等。
安装 kubernetes 的时候,我们需要用到 gcr.io/google_containers 下面的一些镜像,在国内是不能直接下载的。如果用 Self Host 方式安装,Master 上的组件除开 Kubelet 之外都用容器运行,甚至 CNI 插件也是容器运行。比如 Flannel,在 quay.io/coreos 下面,在国内下载非常慢。但是我们可以把这些镜像同步到我们的 Docker Hub 仓库里,再配个 Docker Hub 加速器,这样下载镜像就很快了。
Linux长时间使用会导致cache缓存占用过大,甚至拖累CPU的使用率,可以通过命令手动释放Linux内存,详细教程如下:
MySQL主从复制包括异步模式、半同步模式、GTID模式以及多源复制模式,默认是异步模式 (如之前详细介绍的mysql主从复制)。所谓异步模式指的是MySQL 主服务器上I/O thread 线程将二进制日志写入binlog文件之后就返回客户端结果,不会考虑二进制日志是否完整传输到从服务器以及是否完整存放到从服务器上的relay日志中,这种模式一旦主服务(器)宕机,数据就可能会发生丢失。
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。
https://timyang.net/programming/load-average/
在计算机的世界里,我们可以将业务进行抽象简化为两种场景——计算密集型和IO密集型。这两种场景下的表现,决定这一个计算机系统的能力。数据库作为一个典型的基础软件,它的所有业务逻辑同样可以抽象为这两种场景的混合。因此,一个数据库系统性能的强悍与否,往往跟操作系统和硬件提供的计算能力、IO能力紧密相关。
从应用程序或者应用开发者的角度来看,操作系统是计算机系统的核心软件,它为应用程序提供运行环境和基础服务。
一个好的镜像传输工具能节省大量的人力和 CPU 算力,本文将为大家介绍一个能够完全替代 docker-cli 的工具:Skopeo。
点击蓝字,关注我们 导言 splice pipe pool for splice pipe pool in HAProxy pipe pool in Go 小结 参考&延伸 导言 相信那些曾经使用 Go 写过 proxy server 的同学应该对 io.Copy()/io.CopyN()/io.CopyBuffer()/io.ReaderFrom 等接口和方法不陌生,它们是使用 Go 操作各类 I/O 进行数据传输经常需要使用到的 API,其中基于 TCP 协议的 socket 在使用上述接口和
传统的UNIX实现在内核中设有缓冲区高速缓存或页面高速缓存,大多数磁盘I/O都通过缓冲进行。当将数据写入文件时,内核通常先将该数据复制到其中一个缓冲区中,如果该缓冲区尚未写满,则并不将其排入输出队列,而是等待其写满或者当内核需要重用该缓冲区以便存放其他磁盘块数据时,再将该缓冲排入输出队列,然后待其到达队首时,才进行实际的I/O操作。这种输出方式被称为延迟写(delayed write)(Bach [1986]第3章详细讨论了缓冲区高速缓存)。 延迟写减少了磁盘读写次数,但是却降低了文件内容的更新速度,使得欲写到文件中的数据在一段时间内并没有写到磁盘上。当系统发生故障时,这种延迟可能造成文件更新内容的丢失。为了保证磁盘上实际文件系统与缓冲区高速缓存中内容的一致性,UNIX系统提供了sync、fsync和fdatasync三个函数。 sync函数只是将所有修改过的块缓冲区排入写队列,然后就返回,它并不等待实际写磁盘操作结束。 通常称为update的系统守护进程会周期性地(一般每隔30秒)调用sync函数。这就保证了定期冲洗内核的块缓冲区。命令sync(1)也调用sync函数。 fsync函数只对由文件描述符filedes指定的单一文件起作用,并且等待写磁盘操作结束,然后返回。fsync可用于数据库这样的应用程序,这种应用程序需要确保将修改过的块立即写到磁盘上。 fdatasync函数类似于fsync,但它只影响文件的数据部分。而除数据外,fsync还会同步更新文件的属性。
何为半同步复制模式呢?在此我们先了解异步复制模式,这是MySQL的默认复制选项。异步复制即是master数据库把binlog日志发送给slave数据库,然后就没有了然后了。在此暴露一个问题,当slave服务器发生故障了,那么肯定会导致主从数据库服务器的数据不一致。
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。
解决方案:使用带缓冲功能的标准I/O库,以减少系统调用的次数。 例如: fwrite、fread、fopen、fclose、fseek、fflush
在看本文之前,建议先看一下之前的一篇文章,至少要知道标准IO里面各个类之间的关系:
我们已经探索了[1] MinIO 和 Hudi 如何协同工作来构建现代数据湖。这篇博文旨在以这些知识为基础,提供一种利用 Hive Metastore 服务 (HMS[2]) 的 Hudi 和 MinIO 的替代实现。部分源于 Hadoop 生态系统的起源故事,Hudi 的许多大规模数据实现仍然利用 HMS。通常从遗留系统的迁移故事涉及某种程度的混合,因为要利用所涉及的所有产品中最好的产品来取得成功。
网络上关于 MySQL 主从复制的文章很多都是讲解如何实现,以及部分实现原理,缺乏对 MySQL 主从复制的全面介绍。例如主从复制的模式(半同步模式和异步同步模式)、同步的原理(binary log+position,GTID)、主从复制的常见问题都缺乏一个全面的总结。
1、环境准备 OS: CentOS Linux release 7.4.1708 (Core) for VMware MySQL: mysql-5.7.24-linux-glibc2.12-x86_64
这是《结合例子学习eBPF和bcc》系列的第二篇文章。本文将介绍如何获取追踪目标函数的参数信息以及如何更好的进行结果输出。
上午查阅 Rust 官网内部博客,看到 Rust 1.51.0 stable 预发布版本已经开放测试。正式发布版本定于 UTC 标准时 2021-03-25,北京时间估计要到本周五。
对于构建基于MySQL的大规模、高性能应用来讲,需要使用水平扩展(集群)的数据库架构方式。在MySQL内建的复制功能可以实现,通过为服务器配置一个或多个备库的方式来进行数据同步。
Argo CD is a declarative, GitOps continuous delivery tool for Kubernetes.
使用Realm Studio来调试查看编辑数据库里的数据,支持Mac、Windows、Linux。
zpool创建 // 创建一个zpool $ modprobe zfs $ zpool create -f -m /sample sample -o ashift=12 /dev/sdc $ zfs create sample/fs1 \ -o mountpoint=/sample/fs1 \ -o atime=off \ -o canmount=on \ -o compression=lz4 \ -o quota=100G \ -o recordsize=8k \ -o l
上一篇《不可不知的Linux中三种缓冲模式》中说到了三种缓冲类型,这一篇主要讲与缓冲相关的函数,这些函数可以修改默认的缓冲类型,及在实际中可能遇到的问题。
定时器是我们最常用到的功能,一般用来完成定时功能,本章我们就来学习一下 Linux 内核提供的定时器 API 函数,通过这些定时器 API 函数我们可以完成很多要求定时的应用。Linux内核也提供了短延时函数,比如 微秒、纳秒、毫秒延时函数,本章我们就来学习一下这些和时间有关的功能。
Linux 内核模块在概念和原理层面与动态链接模块(DLL或so)类似。但对于 Linux 来说,内核模块可以在系统运行期间动态扩展系统功能,而无须重新启动系统,更无须重新编译新的系统内核镜像。所以,内核模块这个特性为内核开发者提供了极大的便利,因为对于号称世界上最大软件项目的Linux来说,重启或重新编译的时间耗费肯定是巨大的。
mysql安装方式有多种 1.rpm包可以用yum安装 2.二进制包解压安装 3.源码编译安装 4.docker镜像方式按照 生产环境安装建议使用第二种二进制包安装 如下操作使用mysql8.0.18 在centos7上安装 作为生产环境安装首先要调整操作系统环境: 调整文件句柄和进程数 vim /etc/systemd/system.conf centos7调整如下2个值 #DefaultLimitNOFILE= DefaultLimitNOFILE=655350 #DefaultLimitAS= #D
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。
cobbler的网址为https://IP/cobbler_web 账户名和密码都为默认的cobbler
在上文性能基础之理解Linux系统平均负载和CPU使用率,我们详细介绍了 Linux 系统平均负载的相关概念,本文我们来做几个案例分析,以便于加深理解。
Postgresql中常见的的sharebuffer配置为内存的25%,而mysql的bp常见配置为内存的75%,原因和刷盘方式不同有关。
文件系统的作用 📷 linux 内核中进程管理、内存管理、网络协议栈、文件系统是内核的四大核心模块。其中文件系统提供最基础的操作文件的能力。简单概要的说,内核中有vfs和实际文件系统(比如ext4),vfs是虚拟文件系统,是内核提供一种工厂设计模式的抽象层,对外提供标准的posix语义层;实际文件系统就是实现特定的文件功能的磁盘文件系统。具体如下图所描述 📷 文件系统的IO协议栈 应用程序如果以dio方式读写文件请求,首先经过内核的vfs,然后到实际的文件系统的对应的处理函数,接着请求进入那么设备映射,最后
在两台型号相同的机器上(snap1 和snap3)测试磁盘的读取速度,发现两台机器的读取速度差的很大:
网络应用需要处理的无非就是两大类问题,网络I/O,数据计算。相对于后者,网络I/O的延迟,给应用带来的性能瓶颈大于后者。
无论哪种中间件的搭建,正常主从模式搭建需要搭建在两台不同的服务器上才是正规的主从搭建模式。因为由于资源的限制,今天来演示一下在同一台服务器上,基于端口不一致搭建Redis的单机主从模式。
我见过很多Linux性能工程师将CPU使用率中的“IOWait”部分视为指示系统是否受到I/O限制的东西。在本博客文章中,我将解释为什么这种方法是不可靠的,并介绍你可以使用的更好的指标。
本文告诉大家如何在 windows 和 Linux 安装使用 Btsync ,而且分享一些小东西给大家
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