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

1.磁盘IO,即输入/输出(Input/Output),这是测试磁盘性能一个重要指标,一些便宜的VPS主机为了降低成本,以大量的低性能的硬盘来充当服务器,导致VPS主机因为IO差而拖了整个主机性能的后腿. 2.测试VPS主机磁盘IO的性能可以执行以下两个命令: dd if=/dev/zero of=test bs=64k count=4k oflag=dsync dd if=/dev/zero of=test bs=8k count=256k conv=fdatasync 3.conv=fdat

磁盘的 IOPS,也就是在一秒内,磁盘进行多少次 I/O 读写. 磁盘的吞吐量,也就是每秒磁盘 I/O 的流量,即磁盘写入加上读出的数据的大小. IOPS 与吞吐量的关系每秒 I/O 吞吐量＝ IOPS* 平均 I/O SIZE.从公式可以看出: I/O SIZE 越大,IOPS 越高,那么每秒 I/O 的吞吐量就越高.因此,我们会认为 IOPS 和吞吐量的数值越高越好.实际上,对于一个磁盘来讲,这两个参数均有其最大值,而且这两个参数也存在着一定的关系. IOPS可细分为如下几个指标: Toat

几个基本的概念 在研究磁盘性能之前我们必须先了解磁盘的结构,以及工作原理.不过在这里就不再重复说明了,关系硬盘结构和工作原理的信息可以参考维基百科上面的相关词条--Hard disk drive(英文)和硬盘驱动器(中文). 读写IO(Read/Write IO)操作 磁盘是用来给我们存取数据用的,因此当说到IO操作的时候,就会存在两种相对应的操作,存数据时候对应的是写IO操作,取数据的时候对应的是是读IO操作. 单个IO操作 当控制磁盘的控制器接到操作系统的读IO操作指令的时候,控制器就会给磁

针对系统中磁盘IO负载过高的指导性操作 主要命令:echo deadline > /sys/block/sda/queue/scheduler 注:以下的内容仅是提供参考,如果磁盘IO确实比较大的话,是数据库,可以进行读写分离或者分库操作,减小磁盘压力,文件的话,可以利用raid来减轻压力 一)I/O调度程序的总结: 1)当向设备写入数据块或是从设备读出数据块时,请求都被安置在一个队列中等待完成.2)每个块设备都有它自己的队列.3)I/O调度程序负责维护这些队列的顺序,以更有效地利用介质.I/O

针对系统中磁盘IO负载过高的指导性操作 主要命令:echo deadline > /sys/block/sda/queue/scheduler 注:以下的内容仅是提供参考,如果磁盘IO确实比较大的话,是数据库,可以进行读写分离或者分库操作,减小磁盘压力,文件的话,可以利用raid来减轻压力 一)I/O调度程序的总结: 1)当向设备写入数据块或是从设备读出数据块时,请求都被安置在一个队列中等待完成.2)每个块设备都有它自己的队列.3)I/O调度程序负责维护这些队列的顺序,以更有效地利用介质.I/O

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

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

一.磁盘 I/O 的概念 I/O 的概念,从字义来理解就是输入输出.操作系统从上层到底层,各个层次之间均存在 I/O.比如,CPU 有 I/O,内存有 I/O, VMM 有 I/O, 底层磁盘上也有 I/O,这是广义上的 I/O.通常来讲,一个上层的 I/O 可能会产生针对磁盘的多个 I/O,也就是说,上层的 I/O 是稀疏的,下层的 I/O 是密集的. 磁盘的 I/O,顾名思义就是磁盘的输入输出.输入指的是对磁盘写入数据,输出指的是从磁盘读出数据.我们常见的磁盘类型有 ATA.SATA.FC.

主要命令:echo deadline > /sys/block/sda/queue/scheduler 注:以下的内容仅是提供参考,如果磁盘IO确实比较大的话,是数据库,可以进行读写分离或者分库操作,减小磁盘压力,文件的话,可以利用raid来减轻压力 一)I/O调度程序的总结: 1)当向设备写入数据块或是从设备读出数据块时,请求都被安置在一个队列中等待完成.2)每个块设备都有它自己的队列.3)I/O调度程序负责维护这些队列的顺序,以更有效地利用介质.I/O调度程序将无序的I/O操作变为有序的I/

磁盘IO过高时的处理办法 针对系统中磁盘IO负载过高的指导性操作 主要命令:echo deadline > /sys/block/sda/queue/scheduler 注:以下的内容仅是提供参考,如果磁盘IO确实比较大的话,是数据库,可以进行读写分离或者分库操作,减小磁盘压力,文件的话,可以利用raid来减轻压力 一)I/O调度程序的总结: 1)当向设备写入数据块或是从设备读出数据块时,请求都被安置在一个队列中等待完成.2)每个块设备都有它自己的队列.3)I/O调度程序负责维护这些队列的顺序,

常见的磁盘类型 按存储原理的不同,可以把磁盘分为这么几种 HDD 盘:没啥说的,就是平时最常见的机械盘. SSD 盘:用电信号来记录存储数据,而不是磁片.显然进行 I/O 时,这要比机械盘的物理寻址方式快的多. HHD 盘:HDD + SSD 的组合形式. 衡量磁盘性能的指标有哪些? 有时我们发现运行在 Linux 服务器上的某个应用响应很慢,你也不知道是什么原因,但是就是想看看磁盘 I/O 是不是有问题.除了 I/O 还有没有其他的指标参考呢? 答案是 有! 吞吐量: 指的是磁盘每秒处理 I/

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.

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

  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

Azure的高级存储具有吞吐量大,延迟低的特点,非常适合时间关键型的应用程序(如SQL Server, Oracle, Redis等). 但高级存储同时具有价格高的特点,用户往往对其实际的性能数据较为关注. 本文将实际测试Azure的标准存储和高级存储的吞吐量情况并对测试结果进行分析 开始测试前,先解释几个概念: 延迟是指磁盘检索请求的信息并将其发送回应用程序所花的时间. IOPS 是指应用程序在一秒内发送到存储磁盘的请求数. 吞吐量或带宽是指应用程序在一秒内从磁盘读取或写入的数据量. 吞吐量和

http://my.oschina.net/chape/blog/159640 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 

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