对于很多GIS工程师,经常需要对系统的磁盘性能进行测试,为了排查问题或者帮助用户进行系统设计. IOZone这个磁盘性能测试工具就是一个很方便的辅助工具. 下面就以个测试共享目录的读写性能为例,说明其用法. 步骤1:映射共享目录. 步骤二:复制IOZone运行文件到该目录. 步骤三:在本地打开命令行界面,在刚才复制的IOZone目录下输入以下命令行. iozone -i 0 -i 2 -Rc -a -q 500k -g 1m -n 100k -b test_result.xls 参数说明如下:

具体思路如下,求代码 shell随机读取file.txt文本,file.txt文本有许多行文字 想用shell随机读取file.txt的任意一行文字并且写入到file.php第四行文件. sed -i -e "4s/.*/$(sort -R file.txt | head -1)/" file.php shell 排序去重问题 https://segmentfault.com/q/1010000000665713 shell的touch命令不能拼接路径吗 export mypath=/

先来代码再解释 public Worker(string path) { FileStream fs = new FileStream( path, FileMode.OpenOrCreate, FileAccess.Write, FileShare.Read, , FileOptions.RandomAccess); string hello = "hello "; string word = "word"; byte[] b = Encoding.ASCII.G

1.JDK API中RandomAccessFile类的描述 此类的实例支持对随机访问文件的读取和写入.随机访问文件的行为类似存储在文件系统中的一个大型 byte 数组.存在指向该隐含数组的光标或索引,称为文件指针:输入操作从文件指针开始读取字节,并随着对字节的读取而前移此文件指针.如果随机访问文件以读取/写入模式创建,则输出操作也可用:输出操作从文件指针开始写入字节,并随着对字节的写入而前移此文件指针.写入隐含数组的当前末尾之后的输出操作导致该数组扩展.该文件指针(实现数组随机读写)可以通过

package FileDemo; import java.io.IOException; import java.io.RandomAccessFile; public class RandomAccessFileDemo { /** * @param args * @throws IOException */ public static void main(String[] args) throws IOException { writeAccess(); readAccess(); ran

WA是闪存及SSD相关的一个极为重要的属性.由于闪存必须先擦除才能再写入的特性,在执行这些操作时,数据都会被移动超过1次.这些重复的操作不单会增加写入的数据量,还会减少闪存的寿命,更吃光闪存的可用带宽而间接影响随机写入性能.WA这个术语在2008年被Intel公司和SiliconSystems公司(于2009 年被西部数据收购)第一次提出并在公开稿件里使用.       举个最简单的例子:当要写入一个4KB的数据时,最坏的情况是一个块里已经没有干净空间了,但有无效的数据可以擦除,所以主控就把所有

原文地址:http://blog.csdn.net/cywosp/article/details/29812433 之前在SSD(Solid State Drive)上设计并实现缓存系统用于存储数据块时遇到了一些问题,比如在磁盘写满后,如果老化掉一些最久未使用的数据块后,继续大量写入新的数据,随着时间的推移,写入速度变得比刚开始时慢了许多.为了弄清楚为什么会出现这样的情况,于是在网上搜索了一些关于SSD的资料,原来这种情况是由于SSD硬件设计本身决定的,最终映射到应用程序上该中现象称为写入放大现

首先需要了解crontab使用,这里不多,主要是时间断内随机时间: 然而crontab 并没有具体方法实现时间段内随机时间执行,我的办法如下: 这里测试一个例子: 执行一个数据存文件python脚本,12点5分内,随机写入 1.先写好Python脚本代码, a.py文件如下: import datetimeimport timeimport randomdef a(): #随机停留1到300秒后执行 time.sleep(random.randint(1, 300)) f = open("/Us

Python2随机写入二进制文件: with open('/python2/random.bin','w') as f: f.write(os.urandom(10)) 但使用Python3会报错: TypeError:must be str, not bytes 原因为:Python3给open函数添加了名为encoding的新参数,而这个新参数的默认值却是'utf-8'.这样在文件句柄上进行read和write操作时,系统就要求开发者必须传入包含Unicode字符的实例,而不接受包含二进制数

转载请说明出处:http://blog.csdn.net/cywosp/article/details/29812433 1. 关于SSD的写入放大     之前在SSD(Solid State Drive)上设计并实现缓存系统用于存储数据块时遇到了一些问题,比方在磁盘写满后,假设老化掉一些最久未使用的数据块后.继续大量写入新的数据,随着时间的推移.写入速度变得比刚開始时慢了很多.为了弄清楚为什么会出现这种情况,于是在网上搜索了一些关于SSD的资料,原来这种情况是因为SSD硬件设计本身决定的,终

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

分散读取:对于一个文件,可以分散的读取数据,可以快速的读取,好比多个线程在分段同时读取: 聚合写入:为了提高效率,一般读取到的数据都是分散的,要快速写入,就需要把分散的数据聚集在一起,然后一块写入到文件: 具体代码如下: //首先创建一个随机访问文件 RandomAccessFile raf= new RandomAccessFile("test.txt", "rw"); //根据随机获取通道 FileChannel channel = raf.getChannel

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.

机械硬盘的连续读写性很好, 但随机读写性能很差.这是因为磁头移动至正确的磁道上需要时间,随机读写时,磁头不停的移动,时间都花在了磁头寻道上,所以性能不高.  如下图:在存储小文件(图片).OLTP数据库应用时,随机读写性能(IOPS)是最重要指标. 学习它,有助于我们分析存储系统的性能互瓶颈.下面我们来认识随机读写性能指标--IOPS(每秒的输入输出次数). 磁盘性能指标--IOPS---------------------------------------------------------

Ext4 ReiserFS Btrfs 等七种文件系统性能比拼 自上一篇<Ext2 v.s. Ext3 v.s. Ext4 性能比拼> 发布以来,社会各界纷纷来电来函,给出了“Ext4 我看行”,“Ext4 牛牛牛”,“用了 Ext4,嘿,还真对得起这块盘”,“Ext4,碎片去无踪,性能更出众”等等热情洋溢的评论,兄弟我深受鼓舞.在对 Ext4 颇不低俗的性能进行表扬的同时,人民群众还提出了新的要求,希望看到与现有同类文件系统性能横向比拼的结果.为了满足广大群众的热切需求,今天做了 Ext2.

来源: https://www.cnblogs.com/zengkefu/p/5634299.html 机械硬盘的连续读写性很好, 但随机读写性能很差.这是因为磁头移动至正确的磁道上需要时间,随机读写时,磁头不停的移动,时间都花在了磁头寻道上,所以性能不高.  如下图:在存储小文件(图片).OLTP数据库应用时,随机读写性能(IOPS)是最重要指标. 学习它,有助于我们分析存储系统的性能互瓶颈.下面我们来认识随机读写性能指标--IOPS(每秒的输入输出次数). 磁盘性能指标--IOPS-----

线程可以理解为下载的通道,一个线程就是一个文件的下载通道,多线程也就是同时开启好几个下载通道.当服务器提供下载服务时,使用下载者是共享带宽的,在优先级相同的情况下,总服务器会对总下载线程进行平均分配.不难理解,如果你线程多的话,那下载的越快. 现流行的下载软件都支持多线程,且支持中途暂停下载,再次开始时不会从头开始下载. 两种功能的实现步骤如下: (1)连接到下载资源文件时,首先判断资源文件大小,同步的在本地创建一个大小相同的临时文件用于存储下载数据. (2)根据线程数量确定每个线程所需下载的文

什么是RAID 硬盘是个很脆弱的东西,它经常会坏掉.所以,为了保证服务器可靠耐用,硬盘必须时时刻刻保持可用.所以有了RAID这个东西.它的目的是将好几个硬盘合并在一起,就算硬盘坏了一个,剩下还有好几个硬盘是正常的,这样服务器才不会挂掉. 当然,保证服务高可用只是RAID其中的一个功能.它还能提升储存容量.加快存取速度等能力. RAID分为0~6级,另外还有RAID 1+0,简称RAID 10.下面分别介绍这几种RAID实现原理. 下图就是一个RAID实物图: 下图是RAID示意图: 它跟插线板是

你说你学过操作系统这门课?写个无Bug的生产者和消费者模型试试! ——你真的学好了操作系统这门课嘛? 在第壹章,展示过这样图: 其中,左半部分构成了新版Caffe最恼人.最庞大的IO系统. 也是历来最不重视的一部分. 第伍章又对左半部分的独立性进行了分析,我是这么描述到: Datum和Blob(Batch)不是上下文相关的. Blob包含着正向传播的shape信息,这些信息只有初始化网络在初始化时才能确定. 而Datum则只是与输入样本有关. 所以,Datum的读取工作可以在网络未初始化之前就开

14 InnoDB存储引擎 14 InnoDB存储引擎 14.1 InnoDB说明 14.1.1 InnoDB作为默认存储引擎 14.1.1.1 存储引擎的趋势 14.1.1.2 InnoDB变成默认存储引擎之后 14.1.1.3 InnoDB表好处 14.1.1.4 InnoDB表最佳实践 14.1.1.5 InnoDB表提升 14.1.1.6 InnoDB作为默认存储引擎测试 14.1.1.7 验证InnoDB是默认存储引擎 14.1.2 检查InnoDB可用 14.1.3 关闭InnoDB

Hbase+ Phoenix搭建教程 一.Hbase简介 HBase是基于列存储.构建在HDFS上的分布式存储系统,其主要功能是存储海量结构化数据. HBase构建在HDFS之上,因此HBase也是通过增加廉价的PC机提高系统运行和存储的能力. HBase中存储的表有如下特点: 1.大表:一个表可以有数十亿行,上百万列: 2.无模式:每行都有一个可排序的主键和任意多的列,列可以根据需要动态的增加,同一张表中不同的行可以有截然不同的列: 3.面向列:面向列(族)的存储和权限控制,列(族)独立检索: