一文搞懂RAM.ROM.SDRAM.DRAM.DDR.flash等存储介质 存储介质基本分类:ROM和RAM RAM:随机访问存储器(Random Access Memory),易失性.是与CPU直接交换数据的内部存储器,它可以随时读写,而且速度很快,通常作为操作系统或其他正在运行中的程序的临时数据存储媒介.当电源关闭时RAM不能保留数据.如果需要保存数据,就必须把它们写入一个长期的存储设备中(例如硬盘). ROM:只读存储器(Read Only Memory),非易失性.一般是装入整机前事先写

转载:http://mobile.zol.com.cn/296/2968659_all.html#p2968659 手机微硬盘读取速度>50MB/s 在开始今天的话题之前,请大家随笔者一起时光倒流,回忆一下2011年的年度多媒体手机横评.横评的结果不是重点,关键是不知道大家有没有注意到,安兔兔跑分中的其中一项,值得我们深究一下,它就是“SD卡读 取速度”.每一篇评测总会有网友留言质疑:为什么所评测的产品,SD卡写入.读取速度为0?这个问题笔者在这里就再统一解答一次:安兔兔跑分工具在这一分 数测试

目前最快的是苹果NVME,当然UFS2.1也不差 iPhone6s与iPhone6s Plus在硬件的规格上有了很大的提升,但是它们身上的变化远没有苹果在发布会上所提到的A9处理器.1200万摄像头以及3D Touch那么简单,内存升级到2GB LPDDR4苹果就只字没提到,其实这两台手机上有着更大的秘密,它们的存储设备既不是eMMC也不是UFS规范,而是NVMe. Anandtech透过深度发掘手机内的系统文件,发现iPhone 6s所用的是型号为AP0128K的苹果SSD,而2015版Mac

最近在测试FTP服务器,上传和下载的速度与很多因数有关,其中,硬盘的读取速度就是其中不同的区别点,我同时用了三台不用的服务器架设FTP服务,一台是出来ftp服务外还含平台其他管理软件,一台是全新的系统,只使用FTP服务:另外一个是安装了固态硬盘的演示机器(外星人机器,一个小方盒子,听过价格将近1w). 查看硬盘的读取速度: hdparm -t /dev/sda:解释,这个的sda是安装Ubuntu系统的根目录的挂载点. 不同的机器挂载点不一样 首先DF查看 三台服务器分别为: 最早安装那台服务器

说明: 1.如果需要RL-USB源码的话,将DAPLink(CMSIS-DAP)里面的USB代码导出来即可,DAPLink开源了RL-USB的Device代码.      也可以反过来,在工程模板的基础上再移植SWD接口相关文件,实现一个DAPLINK下载器. 2.新版RL-USB相比老版本功能强劲了不少,比如新增的WebUSB以及更好的配合WinUSB实现上位机开发. 3.新版RL-FlashFS V6.X相比老版本功能更强些,API更加全面(FlahFS是采用的标准C库API),已经支持删除

原文:ASP.NET状缓存Cache的应用-提高数据库读取速度 一. Cache概述       既然缓存中的数据其实是来自数据库的,那么缓存中的数据如何和数据库进行同步呢?一般来说,缓存中应该存放改动不大或者对数据的实时性没有太多要求的数据.这样,我们只需要定期更新缓存就可以了.相反,如果缓存的更新频率过快的话,使用缓存的意义就不是很大了,因此更新缓存的时候需要一次性从数据库中读取大量的数据,过于频繁地更新缓存反而加重了数据库的负担.那么ASP.NET中的Cache又提供了哪些缓存的过期策略呢

网上搜索了一下,找到两篇文章: 标题:硬盘读取速度变慢 当前传输模式pio的解决方法 http://www.veryhuo.com/a/view/52786.html   (解决思路:先卸载驱动,重启电脑,再安装一次驱动) 标题:我也经常遇到硬盘为PIO模式的问题,现在算找到解决办法了. http://hi.baidu.com/hj_space/item/636684b718baaefb62388ead (解决思路: 先更新驱动,重启一次) 虽然说,PIO模式的问题解决了,但不可忽视硬盘确实出现

一般情况下mysql上百万数据读取和插入更新是没什么问题了,但到了上千万级就会出现很慢,下面我们来看mysql千万级数据库插入速度和读取速度的调整记录吧. 1)提高数据库插入性能中心思想:尽量将数据一次性写入到Data File和减少数据库的checkpoint 操作.这次修改了下面四个配置项: 1)将 innodb_flush_log_at_trx_commit 配置设定为0:按过往经验设定为0,插入速度会有很大提高. 0: 日志缓冲每秒一次地被写到日志文件,并且对日志文件做到磁盘操作的刷新,

需求:由于项目变态,需要在一个比较短时间段急剧增加数据库记录(两三天内,由于0增加至5亿).在整个过程调优过程非常艰辛 思路: (1)提高数据库插入性能中心思想:尽量将数据一次性写入到Data File和减少数据库的checkpoint 操作.这次修改了下面四个配置项: 1)将 innodb_flush_log_at_trx_commit 配置设定为0:按过往经验设定为0,插入速度会有很大提高. 0: Write the log buffer to the log file and flush

mysql上百万数据读取和插入更新一般没什么问题,但上千万后速度会很慢,如何调整配置,提高效率.如下: 1.尽量将数据一次性写入DataFile和减少数据库的checkpoint操作,调整如下参数: (1)将innodb_flush_log_at_trx_commit  配置为0:按过往经验设定为0,插入速度会有很大提高. (2)将innodb_autoextend_increment配置由默认8M调整为128M. (3)将Innodb_log_buffer_size配置由默认1M调整到16M.

1. 清空缓存 > /proc/sys/vm/drop_caches 2. 测试读取速度 a. 将/dev/zero中数据按1M的数据单位写入testfile,共写512个单位,并不通过缓存 conv=fdatasync b. 运用Linux自带的简单测试工具命令 # hdparm -t /dev/sda

python 字典和列表的读取速度问题 最近在进行基因组数据处理的时候,需要读取较大数据(2.7G)存入字典中,然后对被处理数据进行字典key值的匹配,在被处理文件中每次读取一行进行处理后查找是否在字典的keys中,以下两段代码的效率差别非常大: 第一段: if(pos in fre_dist.keys()):newvalue= fre_dist[pos] 第二段: if(pos in fre_dist):newValue=fre_dist[pos] 在处理3万条数据时,第二段代码的速度是第一段

在USB库文件mass_mal.c中添加对flash和sd读写的函数,USB库调用这些函数从而实现模拟U盘的功能 //mass_mal.c /* Includes ------------------------------------------------------------------*/ #include "..\User\sdcard\bsp_sdio_sdcard.h" #include "..\User\spi_flash\fatfs_flash_spi.h

背景: 最近dw用户反馈wormhole传输速度很慢,有些作业甚至需要3-4个小时才能完成,会影响每天线上报表的及时推送.我看了下,基本都是从Hive到其他数据目的地,也就是使用的是hivereader,日志上也显示hivereader实时传输速度很慢,问题应该在hivereader上 先介绍下wormhole,wormhole是我们开发的一个高速数据传导工具,它支持多种异构数据源,架构设计图如下: 问题描述: 每一个wormhole都是一个单机作业,用户需要填写wormhole job xml

cin在读取大量数据时会比C里的scanf慢很多,但这并不是cin"无能",而是C++为了兼容C,对cin做了scanf的同步,只要关闭这个同步,cin就会有不弱于scanf的速度. std::ios::sync_with_stdio(false);

每个STM32有一个独立的ID,这个ID可以用来: 产品唯一的身份标识的作用:    ●  用来作为序列号(例如USB字符序列号或者其他的终端应用):    ●  用来作为密码,在编写闪存时,将此唯一标识与软件加解密算法结合使用,提高代码在闪存存储器内的安全性:    ●  用来激活带安全机制的自举过程: 以STM32F103CBT6来说,使用四个寄存器来存储这个ID,读取方式为: void GetChipUniqueID(void) { u32 chipUniqueID32[]; chipUn

背景 某个方案使用的是spinor作为存储介质,每次烧录新固件都耗时数分钟,为了提高效率,需要对其进行优化. 分析流程 基本流程 当前烧录流程,有一个可选步骤,全盘擦除,这个步骤耗时达数分钟.不过这是可选的. 接下来必经的步骤,就是从PC端接收数据写入flash了. 已有优化 目前倒是已经有一个优化,在收到数据需要写入时,会先读出flash中的数据跟这笔要写入的数据进行比较,如果数据相同就直接跳过,数据不同,才进行擦除和写入. 这个优化的依据是,相对于一次擦除和写入的耗时来说,读出和比较的耗时很

import org.apache.hadoop.conf.Configuration; import org.apache.hadoop.hbase.HBaseConfiguration; import org.apache.hadoop.hbase.TableName; import org.apache.hadoop.hbase.client.*; import org.apache.hadoop.hbase.client.metrics.ScanMetrics; import java.

在嵌入式系统中,NOR闪存一直以来仍然是较受青睐的非易失性内存,NOR器件的低延时特性可以接受代码执行和数据存储在一个单一的产品.虽然NAND记忆体已成为许多高密度应用的首选解决方案,但NOR仍然是低密度解决方案的首选之一. 未来闪存产品具有快速发展的趋势,可以发现,闪存产品从低密度.低性能.低功能的发展特点转变为高密度.高性能.高功能的发展特点.Spansion的NOR闪存广泛运用于汽车电子.医疗设备.通讯设备.机顶盒等. SPI Flash特性 SPI串行结构的EEPROM最早出现于20世纪

一.  CPU 过高或死锁导致系统卡死 1. CPU占用过高 (1)开线程太多导致CPU占用过高,系统卡死 解决:优化应用层业务逻辑,有些业务不必开线程就不开 (2)频繁清缓存导致读spi-flash频繁,引起CPU过高 解决:在内核中文件系统部分进行处理,不去清缓存,然后在应用层用后台服务进程清缓存.这样可能导致系统内存不够用,这样就需要再对系统内存进行优化 2. CPU死锁 (1)Spinlock+死等导致死锁 (2)应用层pthread_mutex_lock死锁 3.  CPU过热导致系统