提到监控系统，大部分同学首先想到的是后端监控。很明显，比如检测服务器性能，数据库性能，API 的访问流量，以及各种服务的运行情况等等，都与后端息息相关。...所以我认为前端监控，就是指采集用户使用系统过程中产生的关键数据，存储到数据库，后续可以查找和分析，这样的整套实现就被称为前端监控系统。 前端监控具体能解决什么问题？...为什么要选择自研？ 前端监控发展到现在，必然会有成熟的第三方平台。...所以目前虽然市面上已经有成熟的监控系统，但依然有很多团队选择自研。...为什么选择 MongoDB 呢？最主要的原因就是它的写入性能非常高，写入速度非常快。上面我们说，监控系统在采集行为数据的时候，写入非常频繁，那么对写入性能的要求就非常高，反观查询反而要求不那么高。
使用淘宝上卖的php在线客服系统可能存在一些风险。首先，淘宝上卖的系统大部分都是非法的。基本都是盗版的，或者侵犯了其他公司的版权。使用这些系统可能会导致你面临法律问题。...此外，有些系统可能存在安全漏洞，或者被恶意修改，导致系统不安全。这可能会导致你的网站遭受攻击，或者你的数据被窃取或破坏。 一方面，如果你使用的是盗版的系统，可能会导致你的网站不稳定，甚至无法正常运行。...因为这些系统通常都是不完整的或有错误的，所以可能会出现各种各样的问题。这样可能会导致你的网站无法正常提供服务，影响到你的用户体验。...另一方面，如果你使用的是不安全的系统，可能会导致你的网站遭受攻击，或者你的数据被窃取或破坏。这可能会导致你的网站瘫痪，或者对你的生意造成重大损失。...因此，建议在使用任何php在线客服系统之前，都要仔细考虑这些风险。
我们知道 POSIX 是一个有用而且广泛应用的标准，遵循它而开发的程序可以保证不同操作系统之间的兼容性和可移植性。各行各业中常用的业务系统和应用程序，大多遵循 POSIX 标准。...mc 的 cp 命令可以实时显示数据拷贝的进度和速度，便于观察各项测试。 注：为了保持测试的公平性，三种方案均采用 mc 进行写测试。...按照写 10GB 文件耗时 30 秒计算，平均速度为 333 MB/s，这是云服务器 SSD 的带宽限制，测试结果表明，MinIO 和 JuiceFS 都能打满本地 SSD 的带宽，它们的性能会随着服务器云盘和网络带宽的提升而提升...Pandas 小文件覆盖写 0.83s 0.78s 0.46s 0.96s 分析和总结 问题一：S3FS 为什么这么慢？...问题二：JuiceFS 为什么更快？ 同样是通过 FUSE 进行读写，为什么 JuiceFS 可以与 MinIO 一样打满磁盘带宽，而没有像 S3FS 那样出现性能问题呢？
海量小文件，存储大烦恼 海量小文件体量庞大，但目前的文件系统包括本地文件系统、分布式文件系统都是匹配大文件场景的。...（比如日常的文件拷贝，如果拷贝一个大文件的电影到移动硬盘，拷贝的速度能达到100MB/S，但是如果拷贝的是超过上万个小图片，拷贝速度可能不到5MB/s） 因此，海量小文件存储问题一直被认为是工业界和学术界的难题...可是我们知道，当前主流的文件系统基本都是面向大文件设计的，在海量小文件的情况下，因为必然会产生更大数量级的元数据，这会放大文件系统扩展性差、检索效率低的问题。...最后，为了进一步保障元数据的小IO高性能，通常将元数据存储在SSD的数据分层空间中，进一步加速元数据的访问效率。 分布式智能缓存技术。...针对海量小文件设计的分布式智能缓存层，能够让小文件在写入SSD后即返回，缩短IO路径，有效降低时延，提高性能。
这里给几个SSD实战的小贴士： 选择EXT4文件系统+TRIM模式（mount -o defaults,noatime,nodiratime,barrier=0,discard），Btrfs建议少冒险...、Marvell等知名品牌 SSD更适合应用在随机读写场景，因此需要认真思考什么场合应用 大文件 vs 小文件 大多数的存储系统都是针对大文件而设计的，对小文件而言，大文件的存储系统无法适应小文件的存储需求...EXT4针对大文件使用了extent/delay/multi的数据块分配策略。这些策略使得大文件的数据块保持连续存储在磁盘上，数据寻址次数大大减少，显著提高I/O吞吐量。...XFS在大文件方面，表现得不错，可以使用。 SSD尽量应用在随机小文件读写的应用场景，毕竟容量宝贵，在有限的空间保存更多的文件是个明智之选。...无法利用大内存做缓存加速； COSS设计上的先天缺陷，初始化甚至重启后重建索引慢； 偶然机器重启，修复的效率非常漫长，慢到让人崩溃； 更多详情参考： Varnish Cache 的架构笔记，为什么一些古老的软件正在被新的设计思想所淘汰
看看善于利用 IO 零拷贝的 MQ 们 我们知道，Java 世界有很多 MQ：ActiveMQ，kafka，RocketMQ，去哪儿 MQ，而他们则是 Java 世界使用 NIO 零拷贝的大户。...一直以来，文件调优都是艺术，因为影响性能的因素太多，首先，SSD 的出现，已经让传统基于 B+ tree 的树形结构产生了自我疑问，第二，每个文件系统的性能不同，Linux ext3 和 ext4 性能天壤之别...而 Max OS 的 HFS+ 系统被 Linus 称之为“有史以来最垃圾的文件系统”，幸运的是，苹果终于在 2017 年推送了 macOS High Sierra 和 iOS 10.3 系统，这个两个系统都抛弃了...使用 1GB 文件进行测试（小文件没有参考意义，大文件 mmap 无法映射） 纯粹读测试 1GB 文件： 测试 MappedByteBuffer & FileChannel & RandomAccessFile...而 Kafka，因为默认不 force，也是使用 FileChannel 进行写入的，为什么使用 FileChannel 读呢？大概是因为消息的大小在 4kb 以上吧。
平时我们在Windows上复制大文件的时候,会显示一个文件复制对话框,很枯燥的显示了文件的复制进度。 为了给这个漫长的文件复制过程增加一点趣味,有位开发者给这个复制过程增加的游戏动画。...watching 50 forks 开源地址:https://github.com/Sanakan8472/copy-dialog-lunar-lander 支持多种难度设置 简单难度 将一个大的文件从本地 SSD...复制到另一个本地 SSD。...中等难度 将一个大文件复制到的U盘上 困难模式 通过V**链接的异地网络电脑之间拷贝文件 无限关卡，无限重玩！ 由于存储设备、互联网和 V** 的普遍不可靠性，存在无限级别。
正文 为什么要有 DMA 技术?...为了方便你理解，我画了一副图： 可以看到，整个数据的传输过程，都要需要 CPU 亲自参与搬运数据的过程，而且这个过程，CPU 是不能做其他事情的。...使用零拷贝技术的项目 事实上，Kafka 这个开源项目，就利用了「零拷贝」技术，从而大幅提升了 I/O 的吞吐率，这也是 Kafka 在处理海量数据为什么这么快的原因之一。...---- 总结 早期 I/O 操作，内存与磁盘的数据传输的工作都是由 CPU 完成的，而此时 CPU 不能执行其他任务，会特别浪费 CPU 资源。...另外，当传输大文件时，不能使用零拷贝，因为可能由于 PageCache 被大文件占据，而导致「热点」小文件无法利用到 PageCache，并且大文件的缓存命中率不高，这时就需要使用「异步 IO + 直接
---- 正文 为什么要有 DMA 技术?...可以看到，整个数据的传输过程，都要需要 CPU 亲自参与搬运数据的过程，而且这个过程，CPU 是不能做其他事情的。...使用零拷贝技术的项目 事实上，Kafka 这个开源项目，就利用了「零拷贝」技术，从而大幅提升了 I/O 的吞吐率，这也是 Kafka 在处理海量数据为什么这么快的原因之一。...---- 总结 早期 I/O 操作，内存与磁盘的数据传输的工作都是由 CPU 完成的，而此时 CPU 不能执行其他任务，会特别浪费 CPU 资源。...另外，当传输大文件时，不能使用零拷贝，因为可能由于 PageCache 被大文件占据，而导致「热点」小文件无法利用到 PageCache，并且大文件的缓存命中率不高，这时就需要使用「异步 IO + 直接
：把大文件根据规则切分成小文件存储在不同的机器上 HDFS基本架构和原理 HDFS设计思想 ?...HDFS不适合存储小文件 1、元信息存储在NameNode内存中 一个节点的内存是有限的 2、存取大量小文件消耗大量的寻道时间 类比拷贝大量小文件与拷贝同等大小的一个大文件 3、NameNode...hdfs dfsadmin -setQuota 100 /test 增加和移除DataNode节点 1、加入新的datanode 步骤1:将已存在datanode上的安装包(包括配置文件等)拷贝到新...将所有存储介质抽象成性能相同的Disk dfs.datanode.data.dir /dir0,/dir1,/dir2,/dir3 2、存储介质种类繁多，一个集群中存在多种异构介质 磁盘、SSD...]/dir2,[ssd]/dir3 6、HDFS仅提供了一种异构存储结构，并不知道存储介质的性能 HDFS为用户提供了API，以控制目录/文件写到什么介质上 HDFS为管理员提供了管理工具
文章目录[隐藏] 为什么 SSD 比 HDD 更快 如何评价一款 SSD AS SSD 的问题在哪 放在五年前，SSD （Solid State Drive，固态硬盘）对大多数人而言仍然是一个新兴的陌生产品...为什么 SSD 比 HDD 更快 传统的磁记录机械硬盘在原理上和磁带并没有什么两样，存取数据需要盘片和磁头的共同运动来完成。如果想提高速度，必须增加磁密度，提高盘片转速或者增加磁头运行速度。...另一方面，操作系统和软件规模的发展，也使得小文件存取变得越来越频繁，而这正是 HDD 的弱项。 不同于具有机械运动结构的 HDD，SSD 全数字化的存储方式能够提供优异的响应时间和卓越的小文件性能。...并且未来的发展空间巨大，而唯一制约 SSD 的，就是成本。 通过分析系统盘我们可以看到，绝大多数文件的大小都在 1-38.9 KB 之间，其中 2.5-3.9 KB 最多。...但如果你是一个视频编辑爱好者，需要大量编辑高清素材，又或是需要频繁导入导出大文件的话，连续读写性能则更加重要。
镭速传输作为一站式大文件传输解决方案提供商，从点对点传输技术原理出发，将10种NAT穿透技术组合与Raysync超高速传输协议嵌入镭速传输系统同时作用于点对点传输技术应用。...点对点传输测试测试环境如下：深圳-北京，延时35ms~45ms ，丢包率1%Server ：阿里云深圳，CentOS 8.3， 2 vCPU 4 GiB，带宽100M，SSD盘ClientA：阿里云深圳...，CentOS 8.3， 2 vCPU 4 GiB，带宽100M，SSD盘ClientB：阿里云北京，CentOS 8.3， 2 vCPU 4 GiB，带宽100M，SSD盘|2GB大文件传输：Raysync...作为一站式大文件传输解决方案提供商，镭速传输可以作为企业实现文件快速联动的工具，也可以成为企业数据管理平台为影视、媒体、金融、IT互联网等行业提供数据传输服务。...更多大文件传输问题，欢迎访问镭速传输官网咨询。
他说：我已经爱上了我的1T USB3.1 Gen2硬盘，我可以把Parallel Desktop/Windows虚拟机安装在SSD，反正用得少，需要的时候就插上，移动硬盘也是SSD的，这样可以节省40G...图片来源于网络 对于硬盘使用这种话题，养码人也纷纷发言： 养码人A:Mac idea的启动，如果没有SSD，启动画面读条时就是在浪费生命！...部分人会认为虚拟机读写频繁，还是放HDD更好，便于延长SSD的使用寿命。...但是当准备打开移动硬盘上的大型PSD文件，需要拷贝大文件，缓慢的速度绝对考验耐心，再加上一些技术人经常换电脑，因此可以将虚拟机装在移动硬盘上，更加高速而且能直接在其他电脑打开使用。...SSD赢在写入读取速度，目前用做移动硬盘确实越来越普遍了。由于成本下降，很多人愿意花点钱装个高速移动硬盘了，既轻便又防震。
经过三个多月的测试之后，我们明确了边缘渲染中对于存储的几个核心诉求: 运维不能太复杂：存储的研发人员能够通过运维文档上手操作；后期扩容以及处理线上故障的运维工作需要足够简单。...整体的交互流程有好几个环节，而且中间涉及到比较多的网络以及数据拷贝，所以在这个过程中会存在网络抖动或者时延偏高的情况，影响用户体验。...所以，在写入大文件时，都是先写内存，再落盘，可以大大提升大文件的写入速度。 目前边缘的使用场景主要以渲染类为主，文件系统读多写少，文件写入也是以大文件为主。...Ceph 服务器硬件配置： 128 核 CPU 512GB 内存 系统盘：2T * 1 NVMe SSD 数据盘：8T * 8 NVMe SSD Ceph 服务器软件配置： 操作系统：Debian 9...存储后端：BlueStore Ceph 副本数：3 关闭 Placement Group 的自动调整功能 边缘渲染主打的就是低时延高性能，所以在服务器的硬件选择方面，我们给集群配的都是 NVMe 的 SSD
FileChannel 为什么提供了一个 force() 方法，用于通知操作系统进行及时的刷盘。...并且网上很多文章都在说，MMAP 操作大文件性能比 FileChannel 搞出一个数量级！...06 ／顺序读比随机读快，顺序写比随机写快／ 无论你是机械硬盘还是 SSD，这个结论都是一定成立的，虽然背后的原因不太一样，我们今天不讨论机械硬盘这种古老的存储介质，重点 foucs 在 SSD 上，来看看在它之上进行的随机读写为什么比顺序读写要慢...即使各个 SSD 和文件系统的构成具有差异性，但我们今天的分析同样具备参考价值。 首先，什么是顺序读，什么是随机读，什么是顺序写，什么是随机写？...但是加锁之后的顺序读写必然无法打满磁盘 IO，如今系统强劲的 CPU 总不能不压榨吧？我们可以采用文件分区的方式来达到一举两得的效果：既满足了顺序读写，又减少了锁的冲突。
视频监控系统涉及到从前端实时图像信息的采集、信息的传输交换、实时监控到信息的数字化、相关的联动应用和庞大的信息管理等多项环节，包括对各前端视频信息的采集、传输、监控、存储、处理、发布、回放、流转、备份等管理...在安防监控系统LiteNVR运维过程中，我们有时会遇到关于跨域问题的咨询，比如为什么LiteNVR在视频流传输上会出现跨域这个问题？...那为什么浏览器需要跨域的限制？简单说就是为了用户的安全，如果单纯的前端就能解决跨域问题，跨域限制就没有意义了，因为合法的开发者可以在前端设置跨域，而不合法的开发者也可以用同样的方法来模拟你的跨域。
经过三个多月的测试之后，我们明确了边缘渲染中对于存储的几个核心诉求: 运维不能太复杂：存储的研发人员能够通过运维文档上手操作；后期扩容以及处理线上故障的运维工作需要足够简单。...整体的交互流程有好几个环节，而且中间涉及到比较多的网络以及数据拷贝，所以在这个过程中会存在网络抖动或者时延偏高的情况，影响用户体验。...读文件加速，大文件顺序写加速 得益于 JuiceFS 的客户端缓存机制，我们可以将频繁读取的文件缓存到渲染引擎本地，极大加速了文件的读取速度。...所以，在写入大文件时，都是先写内存，再落盘，可以大大提升大文件的写入速度。 目前边缘的使用场景主要以渲染类为主，文件系统读多写少，文件写入也是以大文件为主。...Ceph 服务器硬件配置： 128 核 CPU 512GB 内存 系统盘：2T * 1 NVMe SSD 数据盘：8T * 8 NVMe SSD Ceph 服务器软件配置： 操作系统：Debian 9
写过几年程序员，算是500万分之一的程序员，对于操作系统这块还是多少有些了解，目前操作系统的大致情况是微软windows占据PC市场大约95的份额，苹果好和linux占据剩下的市场份额，操作系统发展到今天的程度已经不完全是技术的层面的问题了...无论是一线城市或者二三线城市的程序员，做的主要事情还是拿到国外开源的代码，把功能定制一下或者界面修改下做成产品来推广了，在这个历史机遇下不能说是有问题，毕竟还在弥补差距的过程，现在比较有的地方在全球有名的开源社区里面已经开始出现国人的名字了...拥有一个属于自己的操作系统需要具备什么条件？...1.核心技术 研发一个新的操作系统从技术层面上讲，完全的拷贝或者仿照都不是新的操作系统，要具备真正的自我研发，在技术层面上需要突破，目前国内公司还没展示出自己这种实力，不完全是资金实力的问题，还需要足量的技术顶级高手...2.生态链 所谓的生态链其实就是生存圈子，微软的操作系统诞生填充了操作系统的空白期，所以几乎就是零成本的推广，很快在全球范围内普及开来，关键是大众已经习惯于windows操作系统的使用习惯，很难有什么理由让大家换个操作系统来使用
文件索引 面对丰富业务场景，TFS上的文件长度从几KB到几十GB都有，大文件对文件的上传、下载、存储都带来很大的挑战。...数据排重为用户提供了图片、文件秒传，既优化大文件上传的用户体验，也降低存储成本。...业界基于SSD的存储系统设计中，都实现了垃圾回收、地址映射、IO调度的功能，与通用SSD-FTL的功能重叠，在性能、寿命上存在浪费。...系统使用RS纠删码9+3副本模式，将存储成本缩减到1.3份；利用指令集加速、实现高效纠删编码；简单的元数据-存储节点架构，上传写到提供写服务的chunks内并拷贝多份数据到其他故障容灾的设备上，支持服务高可用...五、总结 TFS存储系统通过3D Indexing索引技术，为用户提供丰富的索引功能。基于主机FTL和混合索引的大规模SSD存储和处理技术，提供高性能、低成本、运营可控的索引存储。
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