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。
0、使用SSD。资金不足的话,使用RAID设备 【建议使用RAID10,因为RAID5的性能并不太高】
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)。
点击上方蓝字每天学习数据库 本文作者:黄稚禹,腾讯云数据库产品经理。曾任职新浪彩票数据库总监,精通金融系统的数据运维体系架构。之前为腾讯视频、腾讯新闻、企鹅号、财经自选股等业务的数据平台总负责人。 ---- 大家都知道很多关于MySQL Server相关的优化技巧,比如:MySQL参数配置优化、MySQL的SQL语句优化、MySQL的schema设计优化。但却对运行MySQL的操作系统和硬件优化有所忽略。本文从Linux操作系统和服务器硬件的角度来说下关于MySQL的优化技巧,如果在MySQL Serve
对于一个由对象存储和数据库组合驱动的文件系统,缓存是本地客户端与远端服务之间高效交互的重要纽带。读写的数据可以提前或者异步载入缓存,再由客户端在后台与远端服务交互执行异步上传或预取数据。相比直接与远端服务交互,采用缓存技术可以大大降低存储操作的延时并提高数据吞吐量。
线上某个kafka集群由于种种原因,从 24 * 机型 A 置换迁移为 12 * 机型 B。从集群总资源维度看,排除其他客观因素,置换后,CPU总核数少了一半,使用率上升其实也是预期之内的。事实上置换后,集群CPU使用率确实也由原有的 20%提升至 40%,上升了约 1 倍多。但置换后,cpu sys使用率均值约达到了 12%,较为抢眼,系统相关服务却并无异常,令人有些困惑。
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。
本文讨论的 swap基于Linux4.4内核代码 。Linux内存管理是一套非常复杂的系统,而swap只是其中一个很小的处理逻辑。
本文对hbase集群进行优化,主要涵盖硬件和操作系统,网络通信,JVM,查询,写入,核心服务,配置参数,zookeeper,表设计等多方面。 我们对hbase的应用主要是用户画像,根据自身使用场景做一些优化。难免有片面之处。 一、软硬件优化: 1. 配置内存,cpu HBase的LSM树结构,缓存机制和日志机制对内存消耗非常大,所以内存越大越好。 其中过滤器,数据压缩,多条件组合扫描等场景都是cpu密集型的,所以cpu也要够强悍 2. 操作系统 选择主流linux发行版,JVM推荐用Sun
生产者发送消息有负载均衡。生产者发送消息时,会自动轮询当前所有可发送的broker,一条消息发送成功,下次换另外一个broker发送,以达到消息平均落到所有的broker上。
顾名思义,这是一个渗透工具包,但是不同于绝大多数国内 xx 工具包的是,这里集成的大都是 Linux 下的工具, Kali Linux 上面的常用的很多工具这里面也都集成了。Pentes tBox 是一款 Windows 平台下预配置的便携式开源渗透测试环境。 它打包了所有的安全工具,并且可以在 Windows 系统中原生地运行,有效地降低了对虚拟机或者双启动环境的需求。
Linux的swap相关部分代码从2.6早期版本到现在的4.6版本在细节之处已经有不少变化。本文讨论的swap基于Linux 4.4内核代码。Linux内存管理是一套非常复杂的系统,而swap只是其中一个很小的处理逻辑。希望本文能让读者了解Linux对swap的使用大概是什么样子。阅读完本文,应该可以帮你解决以下问题:
相信很多人安装了一大堆Chrome扩展,但有些扩展并不是经常用到,但会占用内存。我们打开谷歌的任务管理器可以看到如下内容:
最近,研究人员发现了一个新型 Golang 恶意软件被用于植入门罗币挖矿程序,并且攻击者可以通过定制修改将挖矿速度提升 15%。
所谓预读,是指文件系统为应用程序一次读出比预期更多的文件内容并缓存在page cache中,这样下一次读请求到来时部分页面直接从page cache读取即可。当然,这个细节对应用程序透明,应用程序可能的感觉就是下次读的速度会更快,当然这是好事。文中我们会通过设置几个情境(顺序读、随机读、多线程交织读)来分析预读的逻辑。
👋 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.
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
不同的数据库存储系统都会设计不同的索引结构来优化查询/写入效率, 在讨论这些结构之前, 我们先从头回顾一下计算机存储的一些设计
这是mysql专栏的第四篇,上一个小节我们了解了如何通过flush list存储所有的脏页数据,这一节我们来继续介绍缓冲池的内部结构LRU链表。
这篇文章最开始投给我的时候,没有引起太多的重视,但是看了内容之后,真是被里面的细节吸引了。
继上一篇文章: http://yehe.isd.com/column/support-plan/article-edit/93709 四、file结构体 文件对象:注意文件对象描述的是进程已经打开的文件。因为一个文件可以被多个进程打开,所以一个文件可以存在多个文件对象。但是由于文件是唯一的,那么inode就是唯一的,目录项也是定的! 进程其实是通过文件描述符来操作文件的,注意每个文件都有一个32位的数字来表示下一个读写的字节位置,这个数字叫做文件位置。 565 struct file { 566
MongoDB Manual (Version 4.2)> Administration
最近一个项目做了一个模拟u盘的设备,但是在read虚拟u盘的内容时必须每次都从磁盘内读取,而不是从系统的cache中读取,由于这个问题,就查资料看了下read的系统调用,以及文件系统的一些内容。由于文件系统涉及面较广,例如虚拟文件系统(VFS),页缓存,块缓存,数据同步等内容,不可能全部分析到位,这里只记录和read有关的两种使用方式。cached IO和direct IO。 1. 什么是系统调用 首先系统调用能做那些事呢?概括来说,大概有下面这些事需要系统调用来实现。 控制硬件:系统调用往往作为硬件资源和
2、嵌入式硬件系统的结构 (1)嵌入式处理器+外围硬件 (2)常见的外围硬件:电源、时钟、内存、I/O、通信、调试; 3、嵌入式处理器 (1)ARM、S3C6410、STM32单片机、华为海思、高通骁龙等 (2)Intel /AMD 都不是嵌入式处理器 4、嵌入式操作系统 功能: 种类:嵌入式linux;WinCE;Vxworks;μC/OS-II;Android;IOS。注意:linux不是嵌入式操作系统;MAC OS WINDOWS XP/7/8/10都不是
service 服务名 start | stop | restart | status (启动 / 停止 / 重启 / 查看当前服务的状态)
There are only two hard things in Computer Science: cache invalidation and naming things.
网上关于BIO和块设备读写流程的文章何止千万,但是能够让你彻底读懂读明白的文章实在难找,可以说是越读越糊涂!
下载地址:ftp://download2.boulder.ibm.com/ecc/sar/CMA/XSA/ibm_utl_sraidmr_megacli-8.00.48_linux_32-64.zip
MySQL大体分为Server层和存储引擎层,内置函数都是Server层实现,跨存储引擎的功能如存储过程、视图、触发器等也是在Server层实现的。
B 树是一种多路自平衡搜索树,它类似普通的二叉树,但是 B 树允许每个节点有更多的子节点。B 树示意图如下:
我们都知道Linux的IO模型有阻塞、非阻塞、SIGIO、多路复用(select,epoll)、AIO(异步I/O)等。
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:
磁盘的组成:主要由盘片、机械手臂、磁头、与主轴马达所组成。而数据的写入其实是在盘片上面。盘片上面又可细分出扇区(Sector)与柱面(Cylinder)两种单位,其中扇区每个为512bytes那么大。假设磁盘只有一个盘片,那么盘片如图所示:
执行CRUD都会将磁盘数据页加载到缓存页,那在加载数据到缓存页时,必然是要加载到空闲缓存页,所以必须要从free中找个空闲缓存页,然后把磁盘数据页加载到该空闲缓存页
InnoDB的Buffer Pool是基于LRU算法来实现的,下面我们可以简单了解一下LRU算法:
InnoDB 维护了一个缓存数据和索引信息到内存的存储区叫做 Buffer Pool,它会将最近访问的数据缓存到缓冲区。我们通过配置各个 Buffer Pool 的参数,可以显著提高 MySQL 的性能。
渗透测试盒子顾名思义,这是一个渗透工具包,但是不同于绝多数国内xx工具包的是, 这里集成的大都是Linux下的工具,Kali Linux上面的常用的很多工具这里面也都集成了。
I/O问题一般不会被大多数人关注,因为大多数开发都是在做“业务”,也就是在搞计算节点的事情,通常遇到的I/O问题,也就是日志打的有点多了,磁盘写起来有点吃力,所以iowait这个指标,关注的人也不多。
上回书讲完了部署,部署完成之后,就开始了无休止的调优,对于Ceph运维人员来说最头痛的莫过于两件事:一、Ceph调优;二、Ceph运维。调优是件非常头疼的事情,下面来看看运维小哥是如何调优的,运维小哥根据网上资料进行了一个调优方法论(调优总结)。
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。
如何做系统性能优化 性能优化的目标是什么?不外乎两个: 时间性能:减小系统执行的时间 空间性能:减小系统占用的空间 一、代码优化 做代码优化前,先了解下硬件Cache: (1)Cache Level:通常来说L1、L2的Cache集成在CPU里,L3的Cache放在CPU外; (2)Cache Size:它决定你能把多少东西放到Cache里,有Size就有竞争,就有替换,才有所谓优化的空间; (3)Cache Type:I-Cache(指令),D-Cache(数据),TLB(MMU的Cache); 代码层次
性能优化的目标是什么?不外乎两个: 时间性能:减小系统执行的时间 空间性能:减小系统占用的空间 一、代码优化 做代码优化前,先了解下硬件Cache: (1)Cache Level:通常来说L1、L2的Cache集成在CPU里,L3的Cache放在CPU外; (2)Cache Size:它决定你能把多少东西放到Cache里,有Size就有竞争,就有替换,才有所谓优化的空间; (3)Cache Type:I-Cache(指令),D-Cache(数据),TLB(MMU的Cache); 代码层次的优化主要从以下两
InnoDB 存储引擎是以数据页为单位来管理存储空间的。InnoDB 存储引擎在处理客户端的请求时,当需要访问某个数据页的数据时,就会把完整的数据页的数据全部加载到内存中,也就是说即使我们只需要访问一个数据页的一条记录,那也需要先把整个数据页的数据加载到内存中。将整个数据页加载到内存中后就可以进行读写访问了,在进行完读写访问之后并不着急把该数据页对应的内存空间释放掉,而是将其缓存起来,这样将来有请求再次访问该页面时,就可以省去磁盘 IO 的开销了。这个缓存就称之为Buffer Pool。
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
Innodb为了解决磁盘上磁盘速度和CPU速度不一致的问题,在操作磁盘上的数据时,先将数据加载至内存中,在内存中对数据页进行操作。 Mysql在启动的时候,会向内存申请一块连续的空间,这块空间名为Bufffer Pool,也就是缓冲池,默认情况下Buffer Pool只有128M。 那缓冲池长什么样的呢,如下图所示 图片出自《Mysql运维内参》
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剩下的一些配置指令没有大的归属,不过也有一些是比较常见的,这部分内容学习完成之后,整个 http 模块相关的核心基础配置指令就全部学习完成了。今晚可以举杯庆祝一下了,咱们远程干杯。但是,还是要泼个冷水哦,咱们的学习还有很长的路要走。如果你看过 Nginx 的官方文档,就会知道仅仅是 HTTP 模块本身,就还有一大堆核心模块之外的模块。
通常来说,作为一个Linux的SA,很有必要掌握一个专门的系统监控工具,以便能随时了解系统资源的占用情况。下面就介绍下一款Linux性能实时监测工具-Netdata,它是Linux系统实时性能监测工具,以web的可视化方式展示系统及应用程序的实时运行状态(包括cpu、内存、硬盘输入/输出、网络等linux性能的数据)。Netdata的web前端响应很快,而且不需要Flash插件。 UI很整洁,保持着 Netdata 应有的特性。第一眼看上去,你能够看到很多图表,幸运的是绝大多数常用的图表数据(像 CPU,R
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