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。
有关Windows磁盘性能压测,笔者还是强烈推荐使用微软自己开源的压测工具DiskSpd。当然,如果要使用其他磁盘性能压测工具也是可以的,比如:IOMeter(老牌经典)、FIO(更适合Linux)等。
介绍:FIO是测试IOPS的非常好的工具,用来对硬件进行压力测试和验证,支持多种不同的I/O引擎,包括:sync,mmap, libaio, posixaio, SG v3, splice, null, network, syslet, guasi, solarisaio 等等
dd 也是我们经常使用到的磁盘测试工具,Linux服务器装好系统之后,想要知道硬盘的读写是否能满足服务的需要,如果不满足硬盘的IO就是服务的一个瓶颈。我们可以使用dd命令简单进行测试,更为专业的测试可以使用上面描述的fio 工具:
近年来,随着中国新基建、中国制造2025规划的持续推进,单ARM处理器越来越难胜任工业现场的功能要求,特别是如今能源电力、工业控制、智慧医疗等行业,往往更需要ARM + FPGA架构的处理器平台来实现例如多路/高速AD采集、多路网口、多路串口、多路/高速并行DI/DO、高速数据并行处理等特定功能,因此ARM + FPGA架构处理器平台愈发受市场欢迎。
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:
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。
FIO是测试IOPS的非常好的工具,用来对硬件进行压力测试和验证。磁盘IO是检查磁盘性能的重要指标,可以按照负载情况分成照顺序读写,随机读写两大类。
通过讲解如何优雅扩容云硬盘,我们了解了云盘连接到服务器上的具体操作过程。那么,如何进一步了解已挂载硬盘的实际性能呢?你或许会疑惑,测试硬盘性能,为什么不能用Linux系统自带的dd工具呢?而且不少人之前都这么用的:
1.缓冲 I/O,是指利用标准库缓存来加速文件的访问,而标准库内部再通过系统调度访问文件。
前面系列已经讲完了硬件选型、部署、调优,在上线之前呢需要进行性能存储测试,本章主要讲述下测试Ceph的几种常用工具,以及测试方法。
LevelDB是一个C++语言编写的高效键-值嵌入式数据库,目前对亿级的数据也有着非常好的读写性能。虽然LevelDB有着许多键-值数据库所不具备的优秀特性,但是与Redis等一些主流键-值数据库相比也有缺陷。本节将对LevelDB的优缺点进行具体阐述。
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。
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。
是否使用 direct io,测试过程不使用OS 自带的buffer,使测试磁盘的结果更真实。Linux读写的时候,内核维护了缓存,数据先写到缓存,后面在后台写到SSD。读的时候也优先读缓存里的数据。这样速度可以加快,但是一旦掉电,缓存里的数据就没有了。所以有一种模式叫做direct io,跳过缓存,直接读写SSD。
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!
Flash 性能与实际使用物料有关,受不同存储介质、不同厂家、不同型号甚至不同老化程度的影响,所以经验值仅供参考。
参考博客: http://lilinji.blog.51cto.com/5441000/1569623
云硬盘是一种高可用、高可靠、低成本、可定制化的网络块存储,可作为云服务器的独立可扩展硬盘使用。它提供数据块级别的数据存储,采用三副本的分布式机制,为云服务器提供数据可靠性保证。云硬盘提供以下 SSD 云硬盘、高性能云硬盘及普通云硬盘三种云硬盘类型,不同的硬盘类型、性能、特点和价格均不同。
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
Ceph,作为一个高度可扩展的分布式存储系统,已经成为云计算和大数据时代的关键基石。随着企业和组织对数据存储的需求日益增长,Ceph 通过其强大的特性,如可靠性、伸缩性和性能,满足了这些需求。然而,随着集群规模的扩大和工作负载的多样性,如何确保资源的有效分配和性能隔离成为了一个重要议题。在这个背景下,Ceph 的 Quality of Service (QoS) 功能显得尤为重要。
Fio(Flexible I/O Tester) 是一款由 Jens Axboe 开发的用于测评和压力/硬件验证的自由开源的软件。它支持 19 种不同类型的 I/O 引擎 (sync、mmap、libaio、posixaio、SG v3、splice、null、network、 syslet、guasi、solarisaio,以及更多), I/O 优先级(针对较新的 Linux 内核),I/O 速度,fork 的任务或线程任务等等。它能够在块设备和文件上工作。
在我之前的文章:《探讨 Linux 的磁盘 I/O》中,我谈到了 Linux 磁盘 I/O 的工作原理,我们了解到 Linux 存储系统 I/O 栈由文件系统层(file system layer)、通用块层( general block layer)和设备层(device layer)构成。
应为原文:http://www.ilsistemista.net/index.php/linux-a-unix/6-linux-filesystems-benchmarked-ext3-vs-ext4
上篇文章 「什么?相同型号物理机 容器性能不如虚拟机?」 ,给我们的经验教训,就是上线前,基准测试的重要性,这篇文章着重介绍一下「Linux 性能基准测试工具及测试方法」
Java 在 JDK 1.4 引入了 ByteBuffer 等 NIO 相关的类,使得 Java 程序员可以抛弃基于 Stream ,从而使用基于 Block 的方式读写文件,另外,JDK 还引入了 IO 性能优化之王—— 零拷贝 sendFile 和 mmap。但他们的性能究竟怎么样? 和 RandomAccessFile 比起来,快多少? 什么情况下快?到底是 FileChannel 快还是 MappedByteBuffer 快……
几年以前,我被派去厦门上门去分析一个用户的手机卡顿问题,该用户的手机经常莫名无响应,刷机,恢复出厂都没有用,经过一通分析,原来该用户从熟人店里买到了一张盗版的SD卡(这年头坑的就是朋友),该SD卡读写速度很慢,顺序读写只有20MB/s。那为什么SD卡的读写性能对手机性能影响那么大?当时我的知识水平,只能从对比测试中发现这个问题,然后更换SD卡解决了这个问题,但是无法从原理上解释这种现象。经过那么多年的学习积累,我现在终于可以解释这个问题。
每个方法都有优缺点,我们选择对程序代码改动最小(只改数据源)的方法三,讲解mycat的配置和使用。
想写这个系列很久了,对自己也是个总结与提高。原来在学JAVA时,那些JAVA入门书籍会告诉你一些规律还有法则,但是用的时候我们一般很难想起来,因为我们用的少并且不知道为什么。知其所以然方能印象深刻并学以致用。
Windows 开发环境: Windows 7 64bit 、Windows 10 64bit
几年前,用Proxmox Virtual Environment(一个VMWare Vsphere的开源替代,以后简称PVE)搭建了一个测试云平台,使用了PVE自带的分布式存储Ceph。加上PVE自带的KVM虚拟机和LXC容器,再配置了虚拟交换机Open vSwitch,勉强算是一个所谓的超融合构架。
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。
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。
维持了 20 天的复赛终于告一段落了,国际惯例先说结果,复赛结果不太理想,一度从第 10 名掉到了最后的第 36 名,主要是写入的优化卡了 5 天,一直没有进展,最终排名也是定格在了排行榜的第二页。痛定思痛,这篇文章将自己复赛中学习的知识,成功的优化,未成功的优化都罗列一下。
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。
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:
dd 是 Linux/UNIX 下的一个非常有用的命令,作用是用指定大小的块拷贝一个文件,并在拷贝的同时进行指定的转换。
| 作者 王文安,腾讯CSIG数据库专项的数据库工程师,主要负责腾讯云数据库 MySQL 的相关的工作,热爱技术,欢迎留言进行交流。 ---- 在日常工作中,有时候会发现 MySQL 的状态不太对劲,这时候就会看看监控指标,可能会发现:写入 QPS 开始出现毛刺,或者 IO 的指标很高。这时候该怎么办呢? 本文会从 Linux 层面入手,根据不同的 IO 特点来分析 MySQL 数据库可能遇到的问题,并给出一些可参考的优化/缓解思路。 一、怎么看懂 IO 指标? 检查 IO 的问题会使用iostat这
磁盘是计算机主要的存储介质,可以存储大量的二进制数据,并且断电后也能保持数据不丢失。早期计算机使用的磁盘是软磁盘(Floppy Disk,简称软盘),如今常用的磁盘是硬磁盘(Hard disk,简称硬盘)。--摘自百度百科。
CrystalDiskMark(硬盘检测工具),一个测试你的硬盘或者存储设备的小巧工具,简单易于操作的界面让你随时可以测试你的存储设备,测试存储设备大小和测试数字都可以选择,还可测试可读和可写的速度。
背景 最近在研究 MySQL 数据库读写分离以及数据同步的操作 根据知识面的拓宽发现 很多有经验的公司和技术前辈 都建议使用 MyCat 来部署数据库的读写分离 在此整理鄙人的探索过程,欢迎指摘 … 首先,要 明确 一点:“ 此处,MyCat 是作为分布式数据库中间层,作为一个数据库代理的角色,并非数据库” ☞ MyCat 原理介绍 MyCat 原理中最重要的一个动词是 “拦截” 它拦截了用户发送过来的 SQL 语句, 首先对 SQL 语句做了一些特定的分析,例如分片分析、路由分析、读写分离分
当我们碰到数据库响应慢的时候,除了数据库自己的问题,磁盘读写可能是其中一个值得怀疑的因素,此时就可以用dd来测试磁盘的读写速度。
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
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
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