日志属于写多读少的业务场景，对写入速度要求很高。拿我们其中一个集群来说，单集群日志量达到百TB，每秒钟日志写入量达到10W条。 既然能很容易发现系统的瓶颈，那就着力去优化这个资源，极限压榨一下ES的写入速度。 本次优化的示例版本是7.9.2。ES的版本升的是真快，已经完全脱离了5的时代了。 ? 但记录不会直接写入段，而是先写入一个缓冲区。 当缓冲区满了，或者在缓冲区呆的够久，达到了刷新时间（划重点），会一次性将缓冲区的内容写进段中。 xjjdog这里调整到了120s，减少了这些落到segment的频率，速度自然会快。 "index.refresh_interval" : "120s" }' merge merge其实是lucene的机制，它主要是合并小的segment块，生成更大的segment，来提高检索的速度
昨天博客加了WP Super Cache缓存插件，速度提升明显。 动态页面在首次访问时生成html静态页面并存储在硬盘中，当其他访客再次访问时直接读取该静态页面，这样不需要再次通过PHP生成动态页面也不需要再从数据库中读取数据，大幅降低系统资源消耗，且大幅提升了页面打开速度 如果不考虑服务器带宽，那最大的瓶颈就是硬盘了，因为这些生成的静态页面都存储在硬盘上，访问量大时，硬盘的读写速度低会导致网站访问缓慢，如何在较大的访问量下依然保持页面的迅速打开呢？ （在应用商店-系统工具-Linux工具箱-内存盘） 内存盘具有物理磁盘无法比拟的读写速度，但只能用于保存临时数据! 硬盘缓存和内存缓存前后打开速度对比图（带缓存） 硬盘：2.93s 内存：1.64s 文章源自：钻芒博客 www.zmki.cn
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最近遇到一个MySQL数据写入异常的问题, 由于之前踩过磁盘IO速度的坑, 所以这次也优先排查磁盘写入速度是否有问题, 废话少说, 上代码: package main import ( "os SSD还是HDD, 都是1s不到, 这不符合预期, 想了一下, 应该是磁盘缓存的原因, 相当于并没有实际写入到磁盘,而是缓存在内存中 那么怎么办呢, 磁盘缓存肯定是有一个极限的, 可能几百M或者1/2G , 不能再多了,这块没具体去研究, 想到这里就优化了一下测试方案, 改单次写入为持续写入, 修改后: // 4M for k:=0; k<4*1024;k++{ str 然后运行, 效果就出来了, 本机Win10测试, 上面黑色的是固态, 下面的蓝色部分是机械 然后到Ubuntu上测试, 发现上面挂载的 Samsung SSD 960 EVO 250GB 没有问题,持续写入 4G内容, 速度全程都是在 2-5ms/4M, 对磁盘写入速度的怀疑消除~~!
通过这种方式，NASP不仅比现有的可微分的搜索方法速度快，而且还可以找到更好的体系结构并平衡模型复杂度。 最终，通过不同任务的大量实验表明，NASP在测试精度和计算效率上均能获得更好的性能，在发现更好的模型结构的同时，速度比DARTS等现有技术快10倍以上。此外，NASP消除了操作之间的关联性。 这种思想的优点在于可微空间可以计算梯度信息，从而加快优化算法的收敛速度。 我们给出了一个新的NAS问题的公式和优化算法，它允许在可微空间中搜索，同时保持离散的结构。这样，NASP就不再需要训练一个超级网，从而加快搜索速度，从而产生更优的网络结构。 该工作的贡献在于： 1、除了以往NAS普遍讨论的搜索空间、完备性和模型复杂度之外，该工作确定了一个全新且重要的一个因素，即NAS对体系结构的约束； 2、我们将NAS描述为一个约束优化问题，保持空间可微，
事件的起因是我需要把一些信息写入到Kafka中，我的代码一开始是这样的： import time from pykafka import KafkaClient client = KafkaClient [witoutyield1.png] 写入10条数据需要100秒，这样的龟速显然是有问题的。 所以写入10个数据就获取十次生产者对象。这消耗的100秒主要就是在获取生产者对象，而真正写入数据的时间短到可以忽略不计。 而我最后这一段代码，它的消费者分成两个部分，第一部分是获取Kafka生产者对象，这个过程非常耗时；第二部分是把数据通过Kafka生产者对象插入Kafka，这一部分运行速度极快。
事件的起因是我需要把一些信息写入到Kafka中，我的代码一开始是这样的： import time from pykafka import KafkaClient client = KafkaClient 写入10条数据需要100秒，这样的龟速显然是有问题的。 所以写入10个数据就获取十次生产者对象。这消耗的100秒主要就是在获取生产者对象，而真正写入数据的时间短到可以忽略不计。 而我最后这一段代码，它的消费者分成两个部分，第一部分是获取Kafka生产者对象，这个过程非常耗时；第二部分是把数据通过Kafka生产者对象插入Kafka，这一部分运行速度极快。
早期 NAS 的方法基于进化和强化学习，搜索速度极慢。最近，可微分神经架构搜索方法(DNAS) 通过共享架构模型参数和计算架构参数梯度来加速搜索。 另一方面，概率性神经架构搜索方法 PARSEC 每次只需要采样一个架构，能极大减小内存开销，但是因为每次参数更新需要采样许多架构，搜索的速度较慢。 为了解决上述问题，严志程团队提出两个新的技巧。 样本的数量 K 是一个超参，通常需要手动调节来权衡搜索速度和最终架构的性能矛盾。在新提出的自适应采样中，样本的数量根据架构概率分布的熵进行自适应改变。 但是在搜索后期，分解概率分布降低架构分布概率熵的速度却较慢，并不能精确地区分一小部分高概率的架构。因此，我们提出混合架构分布概率调度(MD)。 跟 EfficientNet 相比，FP-NAS-L0 模型和 EfficientNet-B0 模型的复杂度都是 0.4G FLOPS 左右，但是 FP-NAS 的搜索速度快了 132 倍，并且最终的模型分类精度提高了
简介 基于版本: 2.x – 5.x 在 Es 的默认设置，是综合考虑数据可靠性，搜索实时性，写入速度等因素的，当你离开默认设置，追求极致的写入速度时，很多是以牺牲可靠性和搜索实时性为代价的。 有时候，业务上对两者要求并不高，反而对写入速度要求很高。 ，即使整个 doc 字节数没增加多少，写入速度也会降低一倍。 这样可以降低 io 的压力，不过实际场景大多数情况不会禁用 _source，而即使过滤掉某些字段，对于写入速度的提示效果也不大，满负荷写入情况下，基本是CPU 先跑满了，瓶颈在于 CPU。 (2) 可以使用更好的CPU，或者使用SSD，对写入性能提升明显。在我们的测试中，在相同条件下，E5 2650V4比E5 2430v2的写入速度高60%左右。
问题描述：接到业务反馈线上的一个MongoDB副本集环境写入很慢，存在很多超时报警。 设定的报警阈值是2s，一旦查询或者写入超过2s，就会触发报警，而本次报警的内容基本上都是写入报警，查询上面的报警较少。 这里给出我的排查思路 1、分析响应慢的问题 那么我们目前面临的问题是写入慢，而读取速度正常，通常情况下，跟网络关系就不太明显，因为网络如果慢，那么读写都会慢，看起来，更像是数据库服务器端的问题， 首先，写入比较慢，我们可以通过查看mongodb的log，来查看写入慢的那些语句的具体执行时间，通常情况下，MongoDB默认会记录所有的查询语句，如果你想要的记录的内容更加丰富，可以使用db.setLogLevel conn2006023287] command fs.xxx command: insert {xxx} protocol:op_query 1114ms 可以看到，从一开始的16s，降低到目前的1s左右，insert速度提升了将近
(客服可能理解错了,要的不是固定的公网IP,有钱当然随意了) 后又拨打客服沟通说要弄摄像头弄nas,帮转一下技术客服,然后给技术上说,然后四五分钟后重启就好了, 验证公网IP 登录光猫后台查看IP ? 路由器端口转发 找到转发设置 可以端口转发,也可以DMZ主机,两个区别的是一个是指定端口转发,一个是所有接口转发.我这里因为后面部署好多应用,数据库啥的,我这里选择的是用的DMZ主机 DMZ主机地址填写自己的NAS
历时5个半月，个人NAS服务器从无到有终于基本完成正式投入使用了，本文总结我的NAS记录路线与实现经历。 IPv4、 IPv6 SSH 连接 公网 IPv4、 IPv6 读写数据 数据访问控制 互联网终端数据访问 手机文件夹数据同步 PC 文件夹同步 数据自动备份 ipv6 DDNS 硬件采购 硬件是一切NAS 系统 NAS 系统调研 KVM KVM简介KVM 硬盘直通操作方法 OMV KVM 安装 OMV 过程记录 Docker docker - 常用命令使用教程 NAS系统 直接使用了开源的 OMV 系统 我的网络是移动家庭宽带，有公网IPv6地址，没有要到IPv4的地址，自己搭建了 IPv6 的公网访问环境，但是并不是所有网络都支持 IPv6，因此买了腾讯云的服务器作为数据中转搭建了 IPv4 公网访问链路，不过速度仅有 OMV 事实上已经可以按照我们的需求访问数据了，但是还做不到数据动态同步，不是百度网盘一样的私有云，手机也没有合适的APP Nextcoud 可以满足我大部分的私有云幻想了，问题就是配置有些繁琐，速度不快
我们平时都习惯将文件存储在网盘中，需要用的时候随用随取，很多网盘一开始还行后面就是各种收费限速等问题，而一旦云服务器出现故障将导致所有的数据丢失，这个问题是必须要去思考的，最近在了解这方面的信息时接触到了Nas 存储，后续有必要建立自己的网络存储服务器，先记录了解一下，再不断完善 介绍 NAS:（网络附属存储） 具备资料存储功能的装置，因此也称为“网络存储器”。 它以数据为中心，将存储设备与服务器彻底分离，集中管理数据，从而释放带宽、提高性能，目前国际著名的NAS企业有Netapp、EMC、OUO等，NAS本身就是一套独立的网络服务器 Nas技术社区：https ://www.anywlan.com/portal.php Nas入门视频：https://www.bilibili.com/video/BV1kZ4y1F733 视频可参考四种构建Nas的方法 视频地址
DAS 服务器通过SAS或SCSI直连到磁盘或阵列 SAS通道会成为带宽瓶颈 SAS接口资源有限 NAS NAS将存储设备通过标准的网络拓扑结构（例如以太网），连接到一群计算机上。 SAN 相对于NAS，通常用光纤连接，使用SCSI命令而非TCP/IP协议 从基本功能剥离出存储功能，所以运行备份操作就无需考虑它们对网络总体性能的影响。
NAS可能不需要一直开机，假如出门在外，又需要访问家里的关机的NAS，那怎么办？ 这里我简单说一下，可能信息量较大，如果你折腾过软路由，有Linux基础就比较好理解，看不懂也不影响NAS的基本使用。 在DSM中设置： NAS的外网访问已配置好； DSM的“控制面板”-“硬件和电源”-“常规”选项卡中，在“启用局域网的局域网唤醒”前面打勾； Nas连接OpenWrt旁路由，连接步骤： 在OpenWRT 注意：NAS正常关机后（是“正常关机”，因为在NAS运行时突然停电的非正常关机，在电力恢复后是可以自动开机的），电源被重新插拔或停电，远程唤醒就会失效。 关于群晖的NAS使用，基本我了解的就这么多了，绝对是文件存储利器。有这方面需求的朋友，可以尝试搭建！
NAS（Network Attached Storage，网络附加存储服务器） 简单地说，NAS就是一台File Server，只要将NAS连接上网络，那么在网络上面的其他主机就能够访问NAS上的数据了 由于NAS是接在网络上面，如果网络上有某个用户大量访问NAS上的数据时，很容易造成网络停顿的。 2. 而NAS提供的则是“网络协议的文件系统（NFS、SAMBA等）”，不可进行分区与格式化。 以上是基于《鸟哥的Linux私房菜-服务器架设篇》相关内容的归纳与总结。
大多数NAS连接在工作站客户机和NAS文件共享设备之间进行。这些连接依赖于企业的网络基础设施来正常运行。 期望NAS实现的功能 私有云盘 将终端产生数据随时上传到NAS中保存，支持FTP等服务，在需要时下载取用，保证流量带宽，安全性，稳定性。这是NAS最基本的功能。 U-NAS U-NAS是万由电子推出的一款闭源NAS系创，基于Debian Linux，设计,功能十分强大且易旦显旦用，目前个人用户可免费试用。U-NAS目前的4.0。 系统安装 我们需要一个NAS系统来维护数据，这个系统可以直接装在物理机上，也可以装在虚拟机中 方案 A：Nas 直接安装在物理机上，再在 Nas 里装虚拟机 这是最简单通俗的方法，优点是贴近硬件，Nas 当然有， Nas 安装到物理机上后，想在 Nas 系统上面继续安装一套完美的虚拟化环境，几乎是不可能的。Nas 系统定制化太深，你如果想在上面深度折腾虚拟机，会有很多限制。
NAS 系统搭建时需要采购相关硬件，本文整理网络相关资料。 PCIe 3.0的有效传输速度为每通道985 MB / s，由于PCIe设备可支持1x，4x，8x或16x通道，因此您可以将潜在的传输速度提高到15.76 GB / s。 西数磁盘 红盘用于NAS比较可靠的 https://shop.westerndigital.com/zh-cn/c/nas-and-cloud-storage 相关配件 接口 网线 建议用超细超六类网线 一连串的升级，好比木桶原理，最短的短板决定你的网络传输速度。 这种阵列卡性能很好速度很快 当然价格也比较高。不过，现基本上已经淘汰了。
一、如何保证百万级写入速度： 目录 1、页缓存技术 + 磁盘顺序写 2、零拷贝技术 3、最后的总结 “这篇文章来聊一下Kafka的一些架构设计原理，这也是互联网公司面试时非常高频的技术考点。 你在写入磁盘文件的时候，可以直接写入这个os cache里，也就是仅仅写入内存中，接下来由操作系统自己决定什么时候把os cache里的数据真的刷入磁盘文件中。 基于上面两点，kafka就实现了写入数据的超高性能。 那么大家想想，假如说kafka写入一条数据要耗费1毫秒的时间，那么是不是每秒就是可以写入1000条数据？ 但是假如kafka的性能极高，写入一条数据仅仅耗费0.01毫秒呢？那么每秒是不是就可以写入10万条数？ 所以要保证每秒写入几万甚至几十万条数据的核心点，就是尽最大可能提升每条数据写入的性能，这样就可以在单位时间内写入更多的数据量，提升吞吐量。 2、零拷贝技术 说完了写入这块，再来谈谈消费这块。
最近冒出来很多 Neural Network Search (NAS) + 目标检测的 paper，今天介绍一篇中了 AAAI 2020 的文章：SM-NAS: Structural-to-Modular 作者用了 coarse-to-fine 的思想，把 NAS 的搜索过程分为两个 stage，先进行结构层次 (structural-level) 的搜索，再进行模块级别 (modular-level) 这一步作者又把衡量速度的指标从 inference time 改成了 FLOPs，作者说 inference time 在不同 GPU 上不一样，而 FLOPs 相对更 consistency。 kf2khynax0.jpeg] 换到其它数据集的结果如下表： [209h9eqw8e.jpeg] 结论 总结一下这篇 paper，个人觉得就是它的 Novelty 和 EfficientDet 非常类似，都是用 NAS
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