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
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。
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。
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)。
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
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!
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
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。
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。
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。
wait_on_page_locked_killable 在 systrace 上的提示是 IO block, 那到底是怎么阻塞法? 阻塞在谁? 这里是其调用流程图: wait_on_page_loc
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:
Demos: https://github.com/jiangheyan/JavaScriptBase 一、浏览器 1、“JS解析器”(至少分为两步骤) 1.1 JS预解析(代码正式运行之前的准备工作) “找一些东西并形成一个仓库”:var、function、参数 1.1.1 var a = 1; 找到var a = undefined
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。
廖威雄,就职于珠海全志科技股份有限公司,负责Linux IO全栈研发、性能优化、开源社区开发交流、Linux 内核开源社区pstore/blk,mtdpstore模块的作者(与maintainer交流中)、大客户存储技术支持、全志首个UBI存储方案主导人、全志首个RTOS NFTL主导人。
概述 什么是性能? 性能最通俗的衡量指标就是“时间”,CPU的使用率指的是CPU用于计算的时间占比,磁盘使用率指的是磁盘操作的时间占比,当CPU使用率100%时,意味着有部分请求来不及计算,响应时间
导言:运维工作中除了要维持平台的稳定运行以外,还得对服务器的性能进行优化,让服务器发挥出良好的工作性能是稳定运行的基础。腾讯互娱DBA团队的汪伟(simon)在这一领域里整理出了一套性能优化的资料为大家在性能优化提供充足的方向。
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?
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:
从代码中可以看出,只有 MappedFile 的大小等于或大于 CommitLog 的大小并且开启文件预热功能才会预加载文件。 CommitLog 文件的大小默认为 1 G。
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:
大侠好,欢迎来到FPGA技术江湖,江湖偌大,相见即是缘分。大侠可以关注FPGA技术江湖,在“闯荡江湖”、"行侠仗义"栏里获取其他感兴趣的资源,或者一起煮酒言欢。
导读:hash分片有没有缺点?除了hash分片还有没有其他分片方式呢?我们带着这些问题,来开始本篇的重点——范围分片。
There are only two hard things in Computer Science: cache invalidation and naming things.
最近有项目反应,在服务器CPU使用较高的时候,我们的事件查询页面非常的慢,查询几条记录竟然要4分钟甚至更长,而且在翻第二页的时候也是要这么多的时间,这肯定是不能接受的,也是让现场用SQLServerProfiler把语句抓取了上来。 用ROW_NUMBER()进行分页 我们看看现场抓上来的分页语句: select top 20 a.*,ag.Name as AgentServerName,,d.Name as MgrObjTypeName,l.UserName as userName from event
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。
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
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。
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。
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。
李林 编译自 pyimagesearch 作者 Adrian Rosebrock 量子位 报道 | 公众号 QbitAI OpenCV是一个2000年发布的开源计算机视觉库,有进行物体识别、图像分割、
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
所谓请求合并就是将进程内或者进程间产生的在物理地址上连续的多个IO请求合并成单个IO请求一并处理,从而提升IO请求的处理效率。在前面有关通用块层介绍的系列文章当中我们或多或少地提及了IO请求合并的概念,本篇我们从头集中梳理IO请求在block layer的来龙去脉,以此来增强对IO请求合并的理解。 首先来看一张图,下面的图展示了IO请求数据由用户进程产生,到最终持久化存储到物理存储介质,其间在内核空间所经历的数据流以及IO请求合并可能的触发点。
自旋锁解决了多核系统在内核抢占模式下的数据共享问题。但是,这样的自旋锁一次只能一个内核控制路径使用,这严重影响了系统的并发性能。根据我们以往的开发经验,大部分的程序都是读取共享的数据,并不更改;只有少数时候会修改数据。为此,Linux内核提出了读/写自旋锁的概念。也就是说,没有内核控制路径修改共享数据的时候,多个内核控制路径可以同时读取它。如果有内核控制路径想要修改这个数据结构,它就请求读/写自旋锁的写自旋锁,独占访问这个资源。这大大提高了系统的并发性能。
这次天池 PolarDB 数据库性能大赛竞争相当激烈,眼睛一闭一睁成绩就会被血洗,最后榜单成绩是第三名,答辩翻车了,最终取得了大赛季军。云计算领域接触的是最前沿的技术,阿里云的 PolarDB 作为云原生数据库里程碑式的革新产品,也为这次比赛提供了最先进的硬件环境。
👋 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.
这本书是个人看过的讲操作系统底层里面讲的最通俗易懂的了,但是200多页的内容确实讲不了多深的内容,所以不要对这本书抱有过高期待,当一个入门书了解即可。
HELLO 各位小伙伴,看来我们的Q&A还算受欢迎,所以马上来更新一篇,对了留言的时候还请大家描述相信点,不然我可能不好回答。
MySQL经过多年的发展已然成为最流行的数据库,广泛用于互联网行业,并逐步向各个传统行业渗透。之所以流行,一方面是其优秀的高并发事务处理的能力,另一方面也得益于 MySQL 丰富的生态。MySQL 在处理 OLTP 场景下的短查询效果很好,但对于复杂大查询则能力有限。最直接一点就是,对于一个 SQL 语句,MySQL 最多只能使用一个 CPU 核来处理,在这种场景下无法发挥主机CPU多核的能力。MySQL 没有停滞不前,一直在发展,新推出的 8.0.14 版本第一次引入了并行查询特性,使得check table和select count(*) 类型的语句性能成倍提升。虽然目前使用场景还比较有限,但后续的发展值得期待。
传统IO的工作方式是,数据读取和写入是从用户空间和内核空间来回复制,内核空间的数据时通过操作系统层面的IO接口从磁盘读取或写入。
首先,读取请求体已进入HTTP要求11相,我们需要做的请求正文部分处理一些模块,所以这个模块需要注册功能在这个阶段,在阅读功能要求的身体ngx_http_read_client_request_body()是存在的。仅仅只是不同的模块可能对请求体做不同的处理。读取请全体的函数是在某个模块的conent_handler函数中包括的。比方比方proxy模块,fastcgi模块,uwsgi模块等这些模块对请求体感兴趣,那么读取请求体的函数在这些模块的content_handler中注冊。
早上突然就被Meltdown和Spectre这两个芯片漏洞刷屏了,但基本上都是一些新闻报道,对漏洞的分析和利用的信息基本为0。作为安全研究者,不能只浮在表面,还是要深入了解一下漏洞才行,于是开始研究这方面的资料。结果发现其实这个硬件漏洞的影响非常广,不光是Intel, ARM和AMD也受影响,只是AMD的影响比较小罢了。因此基本上所有的操作系统(Windows,macOS,Linux,Android等)都有被攻击的风险。漏洞有两种攻击模式:一种被称为Meltdown,是在用户态攻击内核态,造成内核信息泄露。另一种被称为Spectre,一个应用可以突破自己的沙盒限制,获取其他应用的信息。另外,因为是硬件漏洞,这个攻击对云的影响非常大,利用这个漏洞,一个guest可以获取host或同一台服务器上其他guest的信息,可以说是一个非常严重的漏洞,因此亚马逊和google都在紧急加班修复漏洞。比如google就公布了漏洞修复的进度在:https://support.google.com/faqs/answer/7622138。虽然是硬件漏洞,但是在系统或软件层面上通过牺牲性能的方法还是可以进行修补的。
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