来自 http://www.ssdfans.com/?p=1840: 写放大WA: 对空盘来说(未触发GC),写放大一般为1,即Host写入多少数据,SSD写入闪存也是多少数据量(这里忽略SSD内部数据的写,如映射表的写入).在Sandforce控制器出来之前,写放大最小值为1.但是由于Sandforce控制器内部具有实时数据压缩模块,它能对Host写入的数据进行实时压缩,然后再把它们写入到闪存.举个例子,Host写入8KB数据,经压缩后,数据变为4KB,如果这个时候还没有垃圾回收,那么写放大就

笔者目前开发运维的存储系统的服务器都跑在SSD之上,目前单机服务器最大的SSD容量有4T之多.(公司好有钱,以前在实验室都只有机械硬盘用的~~)但SSD本身的特性与机械硬盘差距较大,虽然说在性能上有诸多优势,但是如果使用的方式方法不对,反而会事倍功半.所以笔者花时间调研了一下固态硬盘的结构与特性,并且总结了一些避免SSD写放大性能下降的法则,希望对大家有所帮助~~ 1.SSD的写放大 首先我们来看看什么是写放大,写放大(Write amplification)是2008年,由英特尔和Silico

In-Memory Compaction是HBase2.0中的重要特性之一,通过在内存中引入LSM结构,减少多余数据,实现降低flush频率和减小写放大的效果.本文根据HBase2.0中相关代码以及社区的讨论.博客,介绍In-Memory Compaction的使用和实现原理. 原理 概念和数据结构 In-Memory Compaction中引入了MemStore的一个新的实现类 CompactingMemStore .顾名思义,这个类和默认memstore的区别在于实现了在内存中compact

如何写新的C++ OP 概念简介 简单介绍需要用到基类,详细介绍请参考设计文档. framework::OperatorBase: Operator(简写,Op)基类. framework::OpKernel: Op计算函数的基类,称作Kernel. framework::OperatorWithKernel:继承自OperatorBase,Op有计算函数,称作有Kernel. framework::OpProtoAndCheckerMaker:描述该Op的输入.输出.属性.注释,主要用于Pyt

图片跟随双指捏合的距离放大或者缩小. 利用-(void)touchesMoved:(NSSet *)touches withEvent:(UIEvent *)event  实现. touchesMoved每当手指在屏幕上移动的时候都会运行. 1.检测手指的个数 NSArray * touchesArr=[[event allTouches] allObjects];NSLog(@"手指个数%d",[touchesArr count]); 2.检测两指的坐标,从而计算两指的距离. p1=

Over-Provision操作指南 SSD OP全称是(Over-Provision), 中文名预留空间, 指用户不可操作的容量,大小为SSD实际容量减去用户可用容量.简单来说over-provision可以提高ssd的wear-leveling,减少写放大,提高随机写的性能, 提高ssd的使用寿命. 关于预留空间OP(Over-Provision)作用和性能分析这里就不在多说,网上很多文章有讲, 但设置ssd op的方法, 网上找到的帖子很少, 最后在intel的一个pdf上找到了, 也解了

SSD的工作原理.GC和TRIM.写入放大以及性能评测 https://blog.csdn.net/scaleqiao/article/details/50511279   SSD的物理结构和工作原理 SSD是由SSD控制器,FLASH存储阵列,板上DRAM(可选),以及跟HOST接口,诸如SAS.SATA.或者PCIE也就是我们通常说的NVMe磁盘.它的结构图如下: 上面的Nand Flash表示的是Flash颗粒,SSD控制器通过若干个主控通道并行操作这些Flash颗粒,就像RAID0一样,

自己使用的是微信Android客户端,使用img标签的src属性将图片设置好了以后,在微信中调试,点击图片竟然放大,自己没写放大图片的方法,也没有调用wx.previewImage()方法,最后查找,原来是微信Android客户端已经在底层支持了img标签自动放大的功能,说是bug还是改进?因为传统的浏览器是不带图片放大效果的,需要自己写方法,好了,明白了问题所在,解决就好了: 传统方式: $(document).on(‘click’, ‘img’, e => { e.preventDefaul

一.参考 http://www.csdn.net/article/a/2013-12-18/309280 http://gtstorageworld.blog.51cto.com/908359/1269024 http://www.searchstorage.com.cn/microsites/2014sds/index.html http://www.baike.com/wiki/%E8%BD%AF%E4%BB%B6%E5%AE%9A%E4%B9%89%E9%97%AA%E5%AD%98 二.

深度: NVMe SSD存储性能有哪些影响因素? http://www.itpub.net/2019/07/17/2434/ 之前有一个误解 不明白NVME 到底如何在队列深度大的情况下来提高性能, 现在看来是因为 比AHCI多了 多队列的控制来提高性能. 导读: NVMe SSD的性能时常捉摸不定,为此我们需要打开SSD的神秘盒子,从各个视角分析SSD性能影响因素,并思考从存储软件的角度如何最优化使用NVMe SSD,推进数据中心闪存化进程.本文从NVMe SSD的性能影响因素进行分析,并给出

目录1 存储介质的变革 2 NVME SSD成为主流 2.1 NAND FLASH介质发展 2.2 软件层面看SSD——多队列技术 2.3 深入理解SSD硬件 3 影响NVME SSD的性能因素 3.1 GC对性能的影响 3.2 IO PATTERN对性能的影响 3.2.1 顺序写入Pattern对SSD性能优化的奥秘 3.2.2 读写冲突Pattern对性能的影响 4 SSD写性能分析模型 5 小结 NVMe SSD的性能时常捉摸不定,为此我们需要打开SSD的神秘盒子,从各个视角分析SSD性能

一.Cross-entropy 我们理想情况是让神经网络学习更快 假设单模型: 只有一个输入,一个神经元,一个输出   简单模型: 输入为1时, 输出为0 神经网络的学习行为和人脑差的很多, 开始学习很慢, 后来逐渐增快. 为什么? 学习慢 => 偏导数 ∂C/∂w 和 ∂C/∂b 值小 回顾之前学习的Cost函数: 回顾sigmoid函数 当神经元的输出接近1或0时,曲线很平缓, 因而会使偏导数 ∂C/∂w 和 ∂C/∂b 值小 学习很慢,如何增快学习? 因此神经网络引入交叉熵代价函数cros

支持向量机是一种二分类算法,算法目的是找到一个最佳超平面将属于不同种类的数据分隔开.当有新数据输入时,判断该数据在超平面的哪一侧,继而决定其类别. 具体实现思路: 训练过程即找到最佳的分隔超平面的过程.当数据特征数是2时,超平面就是一条直线:当数据的特征数是3时,超平面就是一个平面:当数据特征数为1024时,就需要一个2013维的超平面来对其分类.分隔超平面的形式可以写为:wTx+b 最佳超平面的判断依据是,希望离超平面最近的点离超平面尽可能远.支持向量就是指那些离超平面最近的点. 分类函数:

用法: vlc [选项] [流] ...您可以在命令行中指定多个流.它们将被加入播放列表队列.指定的首个项目将被首先播放. 选项样式: --选项 用于设置程序执行期间的全局选项. -选项 单字母版本的全局 --选项. :选项 一个仅在流之前应用的选项, 且将覆盖先前的设置. 流 MRL 语法: [[协议][/去复用]://]URL[#[标题][:章节][-[标题][:章节]]] [:选项=值 ...] 许多全局 --选项 也可被用作 MRL 特定的 :选项. 可指定多对 :选项=值. URL 语

Log-Structured Merge-Tree,简称 LSM. 以 Mysql.postgresql 为代表的传统 RDBMS 都是基于 b-tree 的 page-orented 存储引擎.现代计算机的最大处理瓶颈在磁盘的读写上,数据存储无法绕开磁盘的读写,纯内存型数据库除外,但由于内存存储的不稳定性,我们一般只将内存型的存储作为缓存系统. 为提升数据库系统的写性能,我们发现磁盘的顺序写性能远远大于随机写性能,甚至性能高于内存的随机写.所以在很多偏向写性能的数据库系统中,以牺牲一部分读性能

Spark 介绍 核心概念 Spark 是 UC Berkeley AMP lab 开发的一个集群计算的框架,类似于 Hadoop,但有很多的区别. 最大的优化是让计算任务的中间结果可以存储在内存中,不需要每次都写入 HDFS,更适用于需要迭代的 MapReduce 算法场景中,可以获得更好的性能提升. 例如一次排序测试中,对 100TB 数据进行排序,Spark 比 Hadoop 快三倍,并且只需要十分之一的机器. Spark 集群目前最大的可以达到 8000 节点,处理的数据达到 PB 级别

目录 1.获取当前手机的时间 2.获取手机屏幕的宽和高 3.获取手机当前网络 4.设置手机网络模式 5.操作手机通知栏 6.综合练习 7.发送键到设备(掌握) 8.手机截图(掌握) 是针对手机一些常用设置功能进行操作的API. 这些API都非常的简单,用的时候直接查询调用就可以了,下面介绍几个非常常用的API. 1.获取当前手机的时间 使用方法:device_time # 调用方式: driver.device_time # 输出结果: 2020-12-04T00:02:50+08:00 2.获

参考: PID控制器开发笔 浅谈位置式PID 专家PID控制在快速系统中的仿真及应用(这篇了论文介绍的积分分离PID.专家PID(脚本实现和simulink实现)很详细) PID控制算法的C语言实现一 PID算法原理 在工业应用中PID及其衍生算法是应用最广泛的算法之一,是当之无愧的万能算法,如果能够熟练掌握PID算法的设计与实现过程,对于一般的研发人员来讲,应该是足够应对一般研发问题了,而难能可贵的是,在我所接触的控制算法当中,PID控制算法又是最简单,最能体现反馈思想的控制算法,可谓经典中的

概述 compaction主要包括两类:将内存中imutable 转储到磁盘上sst的过程称之为flush或者minor compaction:磁盘上的sst文件从低层向高层转储的过程称之为compaction或者是major compaction.对于myrocks来说,compaction过程都由后台线程触发,对于minor compaction和major compaction分别对应一组线程,通过参数rocksdb_max_background_flushes和rocksdb_max_b

--------------------------------------------------------------------------------------- 本系列文章为<机器学习实战>学习笔记,内容整理自书本,网络以及自己的理解,如有错误欢迎指正. 源码在Python3.5上测试均通过,代码及数据 --> https://github.com/Wellat/MLaction -----------------------------------------------