磁盘IO的性能单位: bps (byte/s)   每秒钟 byte 数 kbps = bps / 1024 mbps = kbps / 1024 相关计算可以参考下面代码:  https://github.com/johnsto/speedtest/blob/master/io.go   使用 iostat 可以看到的数据 如下图:   这里我们用了两个参数 -k 以 KB 为单位显示 -m 以 M 为单位显示 如果不带这些参数的话, 则会用 Blk. Blk列是512字节块.   下图是阿里

命令:uptime说明:查看机器分别在1分钟.5分钟.15分钟的平均负载情况,显示的数字表示等待cpu资源的进程和阻塞在不可中断io进程的数量,如果1分钟的平均负载很高,而15分钟的平均负载很低,说明服务器正处于高负载情况,需要进一步排查cpu资源都消耗在了哪里.反之,如果15分钟的平均负载很高,而1分钟的平均负载很低,则有可能是cpu资源紧张的时刻已经过去. 命令:dmesg|tail说明:输出系统日志的最后10行. 命令:vmstat 1说明:每行输出一些系统核心指标,1表示每1秒输出一次统

一.前言 Treeview控件常用于遍历本地文件信息,通常与Datagridview与ImageList搭配.ImageList控件用于提供小图片给TreeView控件,DatagridView通常显示TreeNode节点下文件及文件夹的信息. 效果图:       二.代码 初始化窗体: private void ManagerForm_Load(object sender, EventArgs e) { InitialDataGridView(dgv_Local); //初始化本地dgv I

1. 缓存IO 缓存I/O又被称作标准I/O,大多数文件系统的默认I/O操作都是缓存I/O.在Linux的缓存I/O机制中,数据先从磁盘复制到内核空间的缓冲区,然后从内核空间缓冲区复制到应用程序的地址空间. 读操作:操作系统检查内核的缓冲区有没有需要的数据,如果已经缓存了,那么就直接从缓存中返回:否则从磁盘中读取,然后缓存在操作系统的缓存中. 写操作:将数据从用户空间复制到内核空间的缓存中.这时对用户程序来说写操作就已经完成,至于什么时候再写到磁盘中由操作系统决定,除非显示地调用了sync同步命

前段时间在公司IDC服务器上部署了zabbix3.0.3监控系统,除了自带的内存/带宽/CPU负载等系统资源监控模板以及mysql监控模板外,接下来对诸如nginx.php.memcache.磁盘IO的监控项配置在此做下记录,希望能帮助到有用到的朋友们~ nginx的监控模板:zbx_nginx_templates.xmlphp的监控模板:zbx_php-fpm_templates.xmlmemcache的监控模板:zbx_memcached_templates.xml      (这是1121

一.前言 Treeview控件常用于遍历本地文件信息,通常与Datagridview与ImageList搭配.ImageList控件用于提供小图片给TreeView控件,DatagridView通常显示TreeNode节点下文件及文件夹的信息. 效果图:       二.代码 初始化窗体: private void ManagerForm_Load(object sender, EventArgs e) { InitialDataGridView(dgv_Local); //初始化本地dgv I

如上次分析,其实map函数中的context.write()调用过程如下所示: 梳理下调用过程,context的write方法其实是调用了TaskInputOutputContext类的write方法,而在这个write方法内部又调用了output字段的write方法,这个output字段是NewOutputCollector类的一个对象,自然就回到了NewOutputCollector(reduce数量不是0)这个类的write方法,而这个方法内部又调用了本类的一个字段collector的co

生产中经常遇到一些IO延时长导致的系统吞吐量下降.响应时间慢等问题,例如交换机故障.网线老化导致的丢包重传:存储阵列条带宽度不足.缓存不足.QoS限制.RAID级别设置不当等引起的IO延时. 一.评估 IO 能力的前提 评估一个系统IO能力的前提是需要搞清楚这个系统的IO模型是怎么样的.那么IO模型是什么,为什么要提炼IO模型呢? (一).IO模型 在实际的业务处理过程中,一般来说IO比较混杂,比如说读写比例.IO尺寸等等,都是有波动的.所以我们提炼IO模型的时候,一般是针对某一个特定的场景来建

磁盘IO优化的几个方面 优化读取 Sendfile 零拷贝.内存盘.SSD盘 减少写入 AIO 增大error_log级别的日志 关闭access_log  压缩access_log 是否启用proxy buffering syslog替代本地IO 线程池 thread pool     适用于大文件的直接IO 当磁盘文件超过size大小之后,使用directIO功能,避免Buffered IO模式下磁盘页缓存中的拷贝消耗 Syntax: directio size | off; #配置文件最大

更多linux知识,请关注公众号:一口Linux 一.脚本 今天主要分享一个shell脚本,用来获取linux系统CPU.内存.磁盘IO等信息. #!/bin/bash # 获取要监控的本地服务器IP地址 IP=`ifconfig | grep inet | grep -vE 'inet6|127.0.0.1' | awk '{print $2}'` echo "IP地址:"$IP # 获取cpu总核数 cpu_num=`grep -c "model name" /

1. openrestry的安装 OpenResty = Nginx + Lua,是⼀一个增强的Nginx,可以编写lua脚本实现⾮非常灵活的逻辑 (1)安装开发库依赖 yum install -y pcre-devel openssl-devel gcc curl (2)配置yum的依赖源 yum install yum-utils yum-config-manager --add-repo https://openresty.org/package/centos/openresty.repo

正文 研发测试场景下,一般追求的是一键快速起环境,横向动态复制,一人一套,随起随用,用完即走.作为使用方,其不用关心实际的物理资源是怎样的,环境起在哪里,只要声明自己的使用需求即可.但作为方案构建者以及infrastructure支撑,我们却深知,要想提供更好的解决方案,个中问题还有很多,且颇为不易. 比如在过去,笔者就曾一度困扰于如何优雅的放开本地物理盘给业务使用这个问题,尤其是本地HDD数据盘. 这里有个背景,我们的Kubernetes研发测试集群是用线上退下来的过保机器搭建,然后七牛又搞云

基本概念: 在数据库优化和存储规划过程中,总会提到IO的一些重要概念,在这里就详细记录一下,个人认为对这个概念的熟悉程度也决定了对数据库与存储优化的理解程度,以下这些概念并非权威文档,权威程度肯定就不能说了.   读/写IO:最为常见说法,读IO,就是发指令,从磁盘读取某段扇区的内容.指令一般是通知磁盘开始扇区位置,然后给出需要从这个初始扇区往后读取的连续扇区个数,同时给出动作是读,还是写.磁盘收到这条指令,就会按照指令的要求,读或者写数据.控制器发出的这种指令+数据,就是一次IO,读或者写.

来自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_61c07ac50101gkzp.html 1.检查net-snmp是否支持IO监控 snmpwalk -v 1 -c public 监控机的IP  UCD | more 执行如上命令,如果返回类似如下数据,则表示支持disk io的监控,否则需要重新编译增加diskio-module模块. UCD-DISKIO-MIB::diskIOIndex.1 = INTEGER: 1    UCD-DISKIO-MIB::diskIOI

系统优化是一项复杂.繁琐.长期的工作,优化前需要监测.采集.测试.评估,优化后也需要测试.采集.评估.监测,而且是一个长期和持续的过程,不 是说现在优化了,测试了,以后就可以一劳永逸了,也不是说书本上的优化就适合眼下正在运行的系统,不同的系统.不同的硬件.不同的应用优化的重点也不同. 优化的方法也不同.优化的参数也不同.性能监测是系统优化过程中重要的一环,如果没有监测.不清楚性能瓶颈在哪里,怎么优化呢?所以找到性能 瓶颈是性能监测的目的,也是系统优化的关键.系统由若干子系统构成,通常修改一个子系

1. IO处理过程 磁盘IO经常会成为系统的一个瓶颈,特别是对于运行数据库的系统而言.数据从磁盘读取到内存,在到CPU缓存和寄存器,然后进行处理,最后写回磁盘,中间要经过很多的过程,下图是一个以write为例的 Linux 磁盘IO子系统的架构: 可以看到IO操作分成了四个层面: 1)文件系统缓存:处理数据必须先从磁盘读到缓存,然后修改,然后刷会磁盘.缓存的刷新涉及到两个参数:vm.dirty_background_ratio.vm.dirty_ratio.还有刷新写回时,使用到 bio 结构,

文章转自:http://blog.chinaunix.net/uid-26813519-id-3207996.html 硬件方面虽然只占Oracle性能优化的一个方面(另一方面是软件),但是仍不可忽视.本文将针对硬件OLTP系统优化,来讲述如何优化Oracle数据库性能. 实验环境: 由于本文所需测试均是从内存盘使用方面的优化性测试,因此有一台内存较大cpu稍微好一点的机器就足以做相关测试了. 遗留问题: 1 每次重启数据库时重建oracle索引的代价是多少,应用能否接受? 2 redo log

巧用linux服务器的/dev/shm/ 巧用linux服务器的/dev/shm/,如果合理使用,可以避开磁盘IO不给力,提高网站访问速度. 首先让我们认识一下,什么是tmpfs和/dev/shm/? tmpfs是Linux/Unix系统上的一种基于内存的文件系统.tmpfs可以使用您的内存或swap分区来存储文件.由此可见,tmpfs主要存储暂存的文件.它有如下2个优势 : . 动态文件系统的大小.. tmpfs 的另一个主要的好处是它闪电般的速度.因为典型的 tmpfs 文件系统会完全驻留在

怎样才能快速的定位到并发高是由于磁盘io开销大呢?可以通过三种方式: 第一种:用 top 命令 中的cpu 信息观察 Top可以看到的cpu信息有: Tasks: 29 total, 1 running, 28 sleeping, 0 stopped, 0 zombie Cpu(s): 0.3% us, 1.0% sy, 0.0% ni, 98.7% id, 0.0% wa, 0.0% hi, 0.0% si 具体的解释如下: Tasks: 29 total 进程总数 1 running 正在运

实验室最近在做的项目要做ubuntu系统监控,要获得系统的一些信息并返回给web服务器. web服务器与ubuntu主机的通信我写的程序用的是socket,至于为什么不用java程序ssh到对应的主机上当初这个方案被否决了,只好专心写自己的socket. 系统的cpu信息的获得可以用cat /proc/cpuinfo 下面是我截取的命令执行部分结果 这里面有几个非常重要的参数 processor     逻辑处理器的id. physical id    物理封装的处理器的id. core id