启动Tomcat发现deploy war的速度明显变慢, 怀疑磁盘出问题 测试写入 [tomcat@localhost ~]$ dd if=/dev/zero of=kwxgd bs=64k count=4k oflag=dsync + records in + records out bytes ( MB) copied, 127.514 s, 2.1 MB/s 测试读取 dd if=kwxgd of=/dev/zero bs=64k count=4k iflag=direct io状态 [t

Centos硬盘IO性能检测命令iostat[转] 在Linux下频繁存取文件后,物理内存会很快被用光,当程序结束后,内存不会被正常释放,而是一直作为caching.这个问题,貌似有不少人在问,不过都没有看到有什么很好解决的办法.那么我来谈谈这个问题.  http://www.cnblogs.com/helloyb/p/5565999.html iostat来对linux硬盘IO性能进行检测 使用iostat,需要先安装sysstat ,即yum -y install sysstat # ios

Linux测试硬盘读性能的常用工具-hdparm和dd俩搭档 作者:尹正杰 版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 一.hparm        # 它用来在基于 Linux的系统上获取或设置硬盘参数,包括测试读性能以及缓存性能等. 1>.安装hdparm工具 [root@node105 ~]# yum -y install hdparm 2>.查看帮助信息 [root@node105 ~]# hdparm -h -a<快取分区> 设定读取文件时,预先存入块区的分区数,

[评测]低配环境下,PostgresQL和Mysql读写性能简单对比 原文链接:https://www.cnblogs.com/blog5277/p/10658426.html 原文作者:博客园--曲高终和寡 *******************如果你看到这一行,说明爬虫在本人还没有发布完成的时候就抓走了我的文章,导致内容不完整,请去上述的原文链接查看原文**************** 由于最近经过朋友启发,又有了一个写个人项目的小想法,在这次个人项目中准备学习并使用一些之前自己没有掌握的新

数据库系统严重依赖服务器的资源:CPU,内存和硬盘IO,通常情况下,内存是数据的读写性能最高的存储介质,但是,内存的价格昂贵,这使得系统能够配置的内存容量受到限制,不能大规模用于数据存储:并且内存是易失性的,不能持久化存储数据,这使得内存只能作为运行时的高速缓存,而硬盘是永久存储数据的理想介质,价格低廉,在系统停电时,能够保持数据不丢失.但是,硬盘是低速的存储介质,输入和输出(IO)速度比内存低很多.因此,在实际运行的数据库系统中,相对于内存而言,硬盘的IO有更大可能性成为系统性能的瓶颈. 内存

首先祝大家新年快乐,身体健康,万事如意. 一般来说一个系统最先出现瓶颈的点很可能是数据库.比如我们的生产系统并发量很高在跑一段时间后,数据库中某些表的数据量会越来越大.海量的数据会严重影响数据库的读写性能. 这个时候我们会开始优化系统,一般会经过这么几个过程: 找出SQL慢查询,针对该SQL进行优化,比如改进SQL的写法,查看执行计划对全表扫描的字段建立索引 引入缓存,把一部分读压力加载到内存中 读写分离 引入队列,把并发的请求使其串行化,来减轻系统瞬时压力 分表/分库 对于第五点优化方案我们来

[阿里云产品公测]利用PTS服务优化网站数据库读写性能 作者:阿里云用户千鸟 写这个帖子主要也是因为在用PTS测试网站的时候,手动访问网站进入报错页面,主要原因是数据库连接对象存在问题,导致并发多的时候产生故障,于是简单分析了一下数据库读写的性能优化以及利用PTS的测试结果,整理出来和大家分享一下,顺便参加一下这个活动.        几乎所有的网站都需要数据库来存储网站中的相关信息,因此在网站应用与数据库的交互过程中,数据库数据读取的性能对网站整体的性能是至关重要的. ​      通常我们在

前提: mysql在5.0之前,读写性能相差很大,读性能:myisam 很强 mysql在5.0之后,差距不是很大 http://passover.blog.51cto.com/2431658/507265 http://blog.csdn.net/cchaha/article/details/1782723 http://www.taobaodba.com/ 由于近期有个项目对系统性能要求很高,技术选型上由于种种原因已经确定使用Mysql数据库,接下来就是要确定到底使用哪种存储引擎.我们的应用

iostat查看linux硬盘IO性能 rrqm/s: 每秒进行 merge 的读操作数目.即 delta(rmerge)/s wrqm/s: 每秒进行 merge 的写操作数目.即 delta(wmerge)/s r/s: 每秒完成的读 I/O 设备次数.即 delta(rio)/s w/s: 每秒完成的写 I/O 设备次数.即 delta(wio)/s rsec/s: 每秒读扇区数.即 delta(rsect)/s wsec/s: 每秒写扇区数.即 delta(wsect)/s rkB/s:

一.HBase 读优化 1. HBase客户端优化 和大多数系统一样,客户端作为业务读写的入口,姿势使用不正确通常会导致本业务读延迟较高实际上存在一些使用姿势的推荐用法,这里一般需要关注四个问题: 1) scan缓存是否设置合理? 优化原理:在解释这个问题之前,首先需要解释什么是scan缓存,通常来讲一次scan会返回大量数据,因此客户端发起一次scan请求,实际并不会一次就将所有数据加载到本地,而是分成多次RPC请求进行加载,这样设计一方面是因为大量数据请求可能会导致网络带宽严重消耗进而影响其

Amazon EC2也就是亚马逊云服务免费VPS主机服务,内存是613MB,月流量是30GB,主机空间是30GB,可以免费使用一年,又加上Amazon服务器全球多个节点CDN和本身的名气,早在2010年Amazon EC2推出后,就已经有人将博客放在这个免费VPS上了. 上一篇文章亚马逊云主机搭建WordPress部落就演示了一篇搭建WP博客的过程,有朋友或许就有疑问了:部落以前不是说过免费空间不能用来长期建站吗?难道Amazon EC2不是免费空间?没错,从一定程度上讲Amazon EC2既是

最近在熟悉java的nio功能.nio采用了缓冲区的方式进行文件的读写,这一点更接近于OS执行I/O的方式.写了个新旧I/O复制文件的代码,练练手,顺便验证一下两者读写性能的对比,nio是否真的比普通I/O更快了. 拿来测试复制性能的文件是104MB的视频问加你,测试代码如下: package nio; import java.io.FileInputStream; import java.io.FileOutputStream; import java.nio.ByteBuffer; impo

Qunar机票技术部就有一个全年很关键的一个指标:搜索缓存命中率,当时已经做到了>99.7%.再往后,每提高0.1%,优化难度成指数级增长了.哪怕是千分之一,也直接影响用户体验,影响每天上万张机票的销售额. 在高并发场景下,提供了保证线程安全的对象.方法.比如经典的ConcurrentHashMap,它比起HashMap,有更小粒度的锁,并发读写性能更好.线程安全的StringBuilder取代String.StringBuffer等等(Java在多线程这块实现是非常优秀和成熟的). Java

1.测试磁盘的纯写入性能 dd if=/dev/zero of=/file [oracle@11g ~]$ touch ddTest[oracle@11g ~]$ time dd if=/dev/zero of=/home/oracle/ddTest bs=1k count=10241024+0 records in1024+0 records out1048576 bytes (1.0 MB) copied, 0.0261858 s, 40.0 MB/s real 0m0.029suser 0

1.当表格特别多的时候,所新建的表格一定注意索引,数据库内部对索引的处理能够很好的优化查询读写性能

目录 背景 ArrayList LinkedList 实例分析 1.增加数据 2.插入数据 3.遍历数据 3.1.LinkedList遍历改进 总结 背景 ArrayList与LinkedList是Java编程中经常会用到的两种基本数据结构,在书本上一般会说明以下两个特点: 对于需要快速随机访问元素,应该使用ArrayList. 对于需要快速插入,删除元素,应该使用LinkedList. 该文通过实际的例子分析这两种数据的读写性能. ArrayList ArrayList是实现了基于动态数组的数

测试vdb硬盘的读写速度 1.分区格式化挂载vdb硬盘 2.新建写入文件2 3.测试:文件2中写入数据,设置块大小为100M,拷贝块个数为5 经过测试:测试效果一般count越高越准确,建议为300,注意挂载硬盘的容量,勿撑爆^_^

继续

NoSQL现在风生水起,hbase的使用也越来越广,但目前几乎所有的NoSQL产品在运维上都没法和DB相提并论,在这篇blog中来总结下我们在运维hbase时的一些问题以及解决的方法,也希望得到更多hbase同行们的建议,:) 在运维hbase时,目前我们最为关注的主要是三大方面的状况:1. Cluster load:2. 读写:3. 磁盘空间. 1. Cluster load集群的load状况直接反映了集群的健康程度,load状况的获取非常容易,直接部署ganglia即可得到,由于hbase以

一.uptime Uptime命令的显示结果包括服务器已经运行了多长时间,有多少登陆用户和对服务器性能的总体评估(load average).load average值分别记录了上个1分钟,5分钟和15分钟间隔的负载情况,load average不是一个百分比,而是在队列中等待执行的进程的数量.如果进程要求CPU时间被阻塞(意味着CPU没有时间处理它),load average值将增加.另一方面,如果每个进程都可以立刻得到访问CPU的时间,这个值将减少.  UP kernel下的load ave