IOzone是一个文件系统测试基准工具.可以测试不同的操作系统中文件系统的读写性能.可以通过 write, re-write, read, re-read, random read, random write, random mix, backwards read, record rewirte, strided read, fwrite, frewrite, fread, freread, mmap, async I/0 等不同的模式下的硬盘的性能.测试的时候请注意,设置的测试文件的大小一定要

众所周知,mysql在数据量很大的时候查询的效率是很低的,因为假如你需要 OFFSET 100000 LIMIT 5 这样的数据,数据库就需要跳过前100000条数据,才能返回给你你需要的5条数据.由于数据在磁盘上面不一定是相等长度的,所以没法在跳过这100000条数据上面进行优化,只能一条一条地查找数据.找到结尾处并查找下一条,这就导致了数据库很差的性能.解决的办法就是使用 seek 这种方法,可以参考 这篇文章 . 假如你有这样的数据, | ID | VALUE | PAGE_BOUNDAR

WA了好多次... 这题要用long long 而且INF要设大一点 Sample Input2 //T1 2 3 4 1 3 5 7 //L1-L4 C1-C4 距离和花费4 2 //结点数 询问次数1 //结点的横坐标2341 4 //起点 终点4 11 2 3 4 1 3 5 74 1123101 4 Sample OutputCase 1:The minimum cost between station 1 and station 4 is 3.The minimum cost betw

以往进行docker build的时候都是在新建的文件夹下面进行,这次为了图方便,就直接放在开发根目录下进行build,这样子问题就来了.于是就有了下面的文件大小发送量: Sending build context to Docker daemon 4.309 GB 第一反应就是是不是当前目录都给发送过去了.查了下,果然是的,发现在Docker client会发送Dockerfile同级目录下的所有文件到Dockerdaemon. 解决的方式就是之前第一句话说的,在一个新的文件夹中进行build

使用mysql做数据库还原的时候,由于有些数据很大,会出现这样的错误:The MySQL Server returned this Error:MySQL Error Nr. MySQL server has gone away.我的一个30mb的备份还原的时候就出现了这错误. 解决的方法: 1.找到mysql安装目录: 2.找到my.ini文件: 3.在文件的最后添加: max_allowed_packet = 32M (也可以设置自己需要的大小). max_allowed_packet 参数

下图为四种不同算法应用在不同大小数据量时的表现,可以看出,随着数据量的增大,算法的表现趋于接近.即不管多么糟糕的算法,数据量非常大的时候,算法表现也可以很好. 数据量很大时,学习算法表现比较好的原理: 使用比较大的训练集(意味着不可能过拟合),此时方差会比较低:此时,如果在逻辑回归或者线性回归模型中加入很多参数以及层数的话,则偏差会很低.综合起来,这会是一个很好的高性能的学习算法.

数据库数据量很大的数据库导入到本地时,会等很久,然而等很久之后还是显示失败: 这是就要看看自己本地的没mysql是否设置了超时等待,如果报相关time_out这些,可以把mysql.ini尾部添加max_allowed_packet.interactive_timeout.wait_timeout 参数mysql.ini相关配置[mysql] # 设置mysql客户端默认字符集 default-character-set=utf8 [mysqld] #设置3306端口 port = 3306 #

什么是iozone? iozone是一个文件系统的benchmark工具,可以测试不同的操作系统中文件系统的读写性能. 可以测试 Read, write, re-read,re-write, read backwards, read strided, fread, fwrite, random read, pread, mmap, aio_read, aio_write 等等不同的模式下的硬盘的性能. 测试的时候请注意,设置的测试文件的大小一定要大过你的内存(最佳为内存的两倍大小),不然linu

iozone介绍: iozone(www.iozone.org)是一个文件系统的benchmark工具,可以测试不同的操作系统中文件系统的读写性能. 可以测试 Read, write, re-read,re-write, read backwards, read strided, fread, fwrite, random read, pread, mmap, aio_read, aio_write 等等不同的模式下的硬盘的性能. 测试的时候请注意,设置的测试文件的大小一定要大过你的内存(最佳为

IOzone是一个文件系统测试基准工具.可以测试不同的操作系统中文件系统的读写性能.可以通过 write, re-write, read, re-read, random read, random write, random mix, backwards read, record rewirte, strided read, fwrite, frewrite, fread, freread, mmap, async I/0 等不同的模式下的硬盘的性能.测试的时候请注意,设置的测试文件的大小一定要

引用 前几天在网上看到一个淘宝的面试题:有一个很大的整数list,需要求这个list中所有整数的和,写一个可以充分利用多核CPU的代码,来计算结果.一:分析题目 从题中可以看到“很大的List”以及“充分利用多核CPU”,这就已经充分告诉我们要采用多线程(任务)进行编写.具体怎么做呢?大概的思路就是分割List,每一小块的List采用一个线程(任务)进行计算其和,最后等待所有的线程(任务)都执行完后就可得到这个“很大的List”中所有整数的和. 二:具体分析和技术方案 既然我们已经决定采用多线程

四月份的时候博客被封.我不知情.因为一直很忙,没有来得及看.前两天来看以后,发现居然被封,吓傻了我. 赶紧找原因,原来是转载了某个人的博文,被他举报了,然后就被封了. 觉得很伤心,毕竟这个博客陪伴了我九年.一个完整的青春. 想想都可怕. 不过也因此,更加珍惜在这里的每一篇文章,也想把每一篇所谓的干货分享给大家.更多的是分享给自己,留作一个纪念.管理员也email我说,让我再注意,不要随意发一些不该的发的文章. 我说,非常感谢.会倍加珍惜. 所以,我想记录一下  困扰我好长时间的一个问题,当织梦c

总结写在前面: 1. 本篇讲述了三个例子,其本质都是揭示了若对索引字段做函数操作,可能会破坏索引值的有序性,由此优化器就决定放弃走树搜索功能. 2. 由第1点提供了一个优化思路,即我们能否避免或转化sql为不对索引字段做函数操作 条件字段函数操作 假设维护一个交易系统,其中交易记录表 tradelog 包含交易流水号(tradeid).交易员 id(operator).交易时间(t_modified)等字段.为了便于描述,我们先忽略其他字段.这个表的建表语句如下: mysql> CREATE T

自动化测试因其节约成本.提高效率.减少手动干预等优势已经日渐成为测试人员的“潮流”,从业人员日益清楚地明白实现自动化框架是软件自动化项目成功的关键因素之一.本篇文章将从 什么是真正的自动化测试框架.自动化脚本如何工作以及自动化测试框架会如何在测试过程中为你提供竞争优势 三个方面进行阐述,让您通过这一篇文章,踏入自动化测试框架的领域.   自动化测试的优势 自动化测试的流行和诸多优势并不意味着它是灵丹妙药,定制型项目.周期短.测试易用性等情况并不适合自动化测试.但不可否认的是,如果认真计划和执行自

如果一个RDD很大以至于它的所有元素并不能在driver端机器的内存中存放下,请不要进行如下调用: val values = myVeryLargeRDD.collect()   collect将尝试拷贝RDD中的每个元素到Driver端,容易导致OOM或者crash:   相反,如果你能通过调用take.takeSample.filter.sample等操作对返回的元素个数上限进行限制,再使用collect还是可以的:   查看RDD的collect方法源码: def collect(): A

将一张图片存储在mysql中,并读取出来(BLOB数据:插入BLOB类型的数据必须使用PreparedStatement,因为插入BLOB类型的数据无法使用字符串拼写): ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ package com.lanqiao.javatest; import java.io.File

vps的内存为512M,安装好nginx,php等启动起来,mysql死活启动不起来看了日志只看到对应pid被结束了,后跟踪看发现是内存不足被killed; 调整my.cnf 参数,重新配置(系统默认配置太高直接占用400M内存,小玩家玩不起呢)即可 performance_schema_max_table_instances= table_definition_cache= table_open_cache= 下面附一个相关的my.cnf配置文件的说明 [client] port = sock

[http://www.cstor.cn/textdetail_9146.html] 一般而言,slave相对master延迟较大,其根本原因就是slave上的复制线程没办法真正做到并发.简单说,在master上是并发模式(以InnoDB引擎为主)完成事务提交的,而在slave上,复制线程只有一个sql thread用于binlog的apply,所以难怪slave在高并发时会远落后master ORACLE MySQL 5.6版本开始支持多线程复制,配置选项 slave_parallel_wor

备注:插图来自网络搜索,如果觉得不当还请及时告知 :) 一般而言,slave相对master延迟较大,其根本原因就是slave上的复制线程没办法真正做到并发.简单说,在master上是并发模式(以InnoDB引擎为主)完成事务提交的,而在slave上,复制线程只有一个sql thread用于binlog的apply,所以难怪slave在高并发时会远落后master. ORACLE MySQL 5.6版本开始支持多线程复制,配置选项 slave_parallel_workers 即可实现在slav

一般而言,slave相对master延迟较大,其根本原因就是slave上的复制线程没办法真正做到并发.简单说,在master上是并发模式(以InnoDB引擎为主)完成事务提交的,而在slave上,复制线程只有一个sql thread用于binlog的apply,所以难怪slave在高并发时会远落后master. ORACLE MySQL 5.6版本开始支持多线程复制,配置选项 slave_parallel_workers 即可实现在slave上多线程并发复制.不过,它只能支持一个实例下多个 da