概述 对于磁盘的读写分为两种模式,顺序IO和随机IO. 随机IO存在一个寻址的过程,所以效率比较低.而顺序IO,相当于有一个物理索引,在读取的时候不需要寻找地址,效率很高. 基本流程 总体结构 我们编写的用户程序读写文件时必须经过的OS和硬件交互的内存模型 读文件 用户程序通过编程语言提供的读取文件api发起对某个文件读取.此时程序切换到内核态,用户程序处于阻塞状态.由于读取的内容还不在内核缓冲区中,导致触发OS缺页中断异常.然后由OS负责发起对磁盘文件的数据读取.读取到数据后,先存放在OS内核

SSD以Page为单位做读写,以Block为单位做垃圾回收,Page一般有16KB大小,Block一般有几十MB大小,SSD写数据的逻辑是: 1)将该块数据所在的Page读出 2)修改该Page中该块数据的内容 3)找出一个新的空闲Block将2)中的Page写入,并将1)中提到的Page所在的Block中的Page标志为脏 理解了写原理,也就明白了为什么顺序写比随机写好了.四个字:垃圾回收!写相同数据量的情况下,顺序写制造更少的垃圾Block,所以比随机写有更高的性能. 这篇文章有详细的描述:

一.前言 ● 随机写会导致磁头不停地换道,造成效率的极大降低:顺序写磁头几乎不用换道,或者换道的时间很短 ● 本文来讨论一下两者具体的差别以及相应的内核调用 二.环境准备 组件 版本 OS Ubuntu 16.04.4 LTS fio 2.2.10 三.fio介绍 通过fio测试,能够反映在读写中的状态,我们需要重点关注fio的输出报告中的几个关键指标: slat :是指从 I/O 提交到实际执行 I/O 的时长(Submission latency) clat :是指从 I/O 提交到 I/O

磁盘文件I/O过程 进程向内核发起read scene.dat请求: 内核根据inode获取对应该进程的address space,在address space查找page_cache,如果没有找到,内核分配一个page加到内存页: 第一次拷贝:读取scene.dat文件相应的页填充页缓存中的页 : 第二次拷贝:内核将page_cahce中的page拷贝到用户进程的堆空间内存: 拷贝完成后,物理内存有两份拷贝(一份在page_cache,一份在用户的堆空间),如图:常规读文件必须从内核空间的pa

随机读写类 RandomAccessFile的唯一父类是Object,与其他流父类不同.是用来访问那些保存数据记录的文件的,这样你就可以用seek( )方法来访问记录,并进行读写了.这些记录的大小不必相同:但是其大小和位置必须是可知的. RandomAccessFile是不属于InputStream和OutputStream类系的.实际上,除了实现DataInput和DataOutput接口之外(DataInputStream和DataOutputStream也实现了这两个接口),它和这两个类系

这期的文章主要是讲述写操作过程中涉及到的三个日志文件,看过前几期的话可能你或多或少已经有些了解了(或者从别的地方也了解过).比如整个写操作过程中用到的两阶段提交,又或者是操作过程中涉及到的日志文件,但是总体来说不是很系统更谈不上全面. 今天我们就来会会这三兄弟. 图注:思维导图 两阶段提交 这个名词你应该听到过很多次了,在这里再介绍下这位老朋友. 所谓的两阶段提交,从字面意思来看应该是有两个步骤来进行约束的.事实上也是如此.这两个步骤中的主角就是我们今天要讲的重要角色中的两位:binlog 和

13.2.4 事务机制 NoSQL系统通常注重性能和扩展性,而非事务机制. 传统的SQL数据库的事务通常都是支持ACID的强事务机制.要保证数据的一致性,通常多个事务是不可能交叉执行的,这样就导致了可能一个很简单的操作需要等等一个复杂操作完成才能进行的情况. 对很多NoSQL系统来说,对性能的考虑远在ACID的保证之上.通常NoSQL系统仅提供行级别的原子性保证,也就是说同时对同一个Key下的数据进行的两个操作,在实际执行的时候是会串行的执行,保证了每一个Key-Value对不会被破坏.对绝大多

在前面一篇文章中,我们看到,当使用filestore时,osd会把磁盘分成data和journal两部分.这主要是为了支持object的transaction操作.我的想法是,ceph需要具有数据保护功能,从client端写入的数据(以返回I/O Completion为标志)不能丢失.对于object为什么要使用journal,ceph官方也给出了解释: 速度:有了journal分区后,写数据速度更快.这主要是因为journal的写都是顺序写. 一致性:ceph要求I/O操作是原子性的,比如更新

LSM树(Log-Structured Merge Tree)存储引擎 代表数据库:nessDB.leveldb.hbase等 核心思想的核心就是放弃部分读能力,换取写入的最大化能力.LSM Tree ,这个概念就是结构化合并树的意思,它的核心思路其实非常简单,就是假定内存足够大,因此不需要每次有数据更新就必须将数据写入到磁盘中,而可以先将最新的数据驻留在磁盘中,等到积累到最后多之后,再使用归并排序的方式将内存内的数据合并追加到磁盘队尾(因为所有待排序的树都是有序的,可以通过合并排序的方式快速合

/****************************************************************************** Copyright (C), 2001-2011, DCN Co., Ltd. ****************************************************************************** File Name : nand.c Version : Initial Draft Author :

Nand Flash支持按页写和随机写两种方式,在下面实现的是按页写.闪存在写数据时,只能写入1,不能写入0,所以写函数必须和擦除函数一起使用,并且擦除函数是按块擦除. /******************************************************************** *名称:write_page_flash *参数: * page 页号 * buf 写缓存,2048字节 *返回: * state 成功:0 * 失败:1 *功能:按页写闪存 *******

RuntimeError: The session is unavailable because no secret key was set.  Set the secret_key on the application to something unique and secret. 解决办法是 app = Flask(__name__) app.config[' session 必须带有['SECRET_KEY'] ,可以随机写一个,也可以自己使用python自带生成随机数模块,生成一个写上.

http://www.ywnds.com/?p=8334 一.经典Partial page write问题? 介绍double write之前我们有必要了解partial page write(部分页失效)问题. InnoDB中有记录(Row)被更新时,先将其在Buffer Pool中的page更新,并将这次更新记录到Redo Log file中,这时候Buffer Pool中的该page就是被标记为Dirty.在适当的时候(Buffer Pool不够.Redo不够,系统闲置等),这些Dirty

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

MVCC是实现高性能数据库的关键技术,主要为了读不影响写.几乎所有数据库系统都用这技术,比如Spanner,看这里.Percolator,看这里.当然还有mysql.本文说HBase的MVCC和0.98引入的新写线程模型. HBase region server的存储模型类LSM,将随机写转换为顺序写,写操作直接写内存,然后写操作日志来持久化修改避免宕机丢数据.通常,为了提高性能,采用group commit技术,及多次修改一起写,一起写操作日志,充分利用磁盘的顺序IO.对于HBase来说,gr

FileChannel与Buffer用法与说明 上一篇简单介绍了NIO,这一篇将介绍FileChannel结合Buffer的用法,主要介绍Buffer FileChannel的简单使用&Buffer的介绍 1.FileChannel例子 上一篇说到,这个Channel属于文件通道,专门读取文件信息,NIO读取文件内容的简单的例子: public static void readFile() { RandomAccessFile file = null; try { file = new Rand

influxdb influxdb是最新的一个时间序列数据库,最新一两年才产生,但已经拥有极高的人气.influxdb 是用Go写的,0.9版本的influxdb对于之前会有很大的改变,后端存储有LevelDB换成了BoltDB,读写的API也是有了很大的变化,也将支持集群化,continuous query,支持retention policy,读写性能也是哇哇的,可以说是时间序列存储的完美方案,但是由于还很年轻,可能还会存在诸多的问题,就像现在正在开发的0.9一样,发布一拖再拖,就是由于还有

RandomAccessFile是用来访问那些保存数据记录的文件的,你就可以用seek( )方法来访问记录,并进行读写了.这些记录的大小不必相同:但是其大小和位置必须是可知的.但是该类仅限于操作文件. RandomAccessFile不属于InputStream和OutputStream类系的. public static void main(String args[]) throws Exception { File file = new File("F:"+File.separat

Basic Compaction 为了保持LSM的读操作相对较快,维护并减少sstable文件的个数是很重要的,所以让我们更深入的看一下合并操作.这个过程有一点儿像一般垃圾回收算法. 当一定数量的sstable文件被创建,例如有5个sstable,每一个有10行,他们被合并为一个50行的文件(或者更少的行数).这个过程一 直持续着,当更多的有10行的sstable文件被创建,当产生5个文件时,它们就被合并到50行的文件.最终会有5个50行的文件,这时会将这5个50 行的文件合并成一个250行的文

这个问题来源于我书中引用的一幅图: 我们从图中明显可以看某性能测试的结果表明普通机械磁盘的顺序I/O性能指标是53.2M values/s,SSD的顺序I/O性能指标是42.2M values/s,而内存的随机I/O性能指标是36.7M values/s.虽然图中没有给出values的具体含义,但既然使用了相同的单位,应该是它们是可以比较的.由此似乎可以得出结论:磁盘的顺序I/O性能要强于内存的随机I/O性能. 当初引入这幅图的主要目的是想说明Kafka顺序访问磁盘(特别是顺序写入)的性能并不像