前段时间,发生了一个问题引起了我对IO队列深度的研究. 存储服务器中linux kernel的mpt2sas驱动模块,将max_queue_depth设置为1024时,引起系统加载驱动时卡死,而调整为512则没问题. 后来看了很多这方面的资料,终于弄明白了. 我们为了追求系统的性能,往往将max_queue_depth设置的很大.但是并不是越大对性能越有帮助. 以下内容全部出自转载,我偷下懒! (1) 探秘I/O队列对磁盘性能的影响 转载请在文首保留原文出处:EMC中文支持论坛https://c

 IO 延迟:存储设备的IO延迟 Queue Depth:磁盘控制器所发出的批量指令的最大条数 IOPS:磁盘设备每秒的IO 三者之间的关系:IOPS=(Queue Depth)/(IO latency) 队列深度描述的是硬盘能够同时激活的最大IO值,队列深度越大,实际性能也会越高.  http://www.cnblogs.com/dreamer-fish/p/3769816.html http://www.bitstech.net/2013/12/28/directio/ http://blo

IO 延迟:存储设备的IO延迟 Queue Depth:磁盘控制器所发出的批量指令的最大条数 IOPS:磁盘设备每秒的IO 三者之间的关系:IOPS=(Queue Depth)/(IO latency)

Queue depth - It is the number of I/O requests that can be kept waiting to be serviced in a port queue. Queue Depth:磁盘控制器所发出的批量指令的最大条数 IOPS:磁盘设备每秒的IO 三者之间的关系:IOPS=(Queue Depth)/(IO latency) 队列深度描述的是硬盘能够同时激活的最大IO值,队列深度越大,实际性能也会越高. 參考資料 ========== http

在数据库有外键的时候,使用 select_related() 和 prefetch_related() 可以很好的减少数据库请求的次数,从而提高性能.本文通过一个简单的例子详解这两个函数的作用.虽然QuerySet的文档中已经详细说明了,但本文试图从QuerySet触发的SQL语句来分析工作方式,从而进一步了解Django具体的运作方式. 本来打算写成一篇单独的文章的,但是写完select_related()之后发现长度已经有点长了,所以还是写成系列,大概在两到三篇.整个完成之后将会在这里添加上

在数据库有外键的时候,使用 select_related() 和 prefetch_related() 可以很好的减少数据库请求的次数,从而提高性能.本文通过一个简单的例子详解这两个函数的作用.虽然QuerySet的文档中已经详细说明了,但本文试图从QuerySet触发的SQL语句来分析工作方式,从而进一步了解Django具体的运作方式. 1. 实例的背景说明 假定一个个人信息系统,需要记录系统中各个人的故乡.居住地.以及到过的城市.数据库设计如下: Models.py 内容如下: from d

在数据库有外键的时候,使用 select_related() 和 prefetch_related() 可以很好的减少数据库请求的次数,从而提高性能.本文通过一个简单的例子详解这两个函数的作用.虽然QuerySet的文档中已经详细说明了,但本文试图从QuerySet触发的SQL语句来分析工作方式,从而进一步了解Django具体的运作方式. 本来打算写成一篇单独的文章的,但是写完select_related()之后发现长度已经有点长了,所以还是写成系列,大概在两到三篇.整个完成之后将会在这里添加上

BACKGROUND, FEATURES In a computer system having more than one memory storage facility, a special data integrity challenge can occur. Any computer system having both a main-memory structure and cache-memory(s) is in such a situation (e.g. see System

AMQP 0-9-1 Model Explained — RabbitMQ http://next.rabbitmq.com/tutorials/amqp-concepts.html AMQP 0-9-1 Model Explained About This Guide This guide provides an overview of the the AMQP 0-9-1 protocol, one of the protocols supported by RabbitMQ. High-l

来源:https://leetcode.com/problems/maximum-depth-of-binary-tree Given a binary tree, find its maximum depth. The maximum depth is the number of nodes along the longest path from the root node down to the farthest leaf node. 1. 深度遍历,递归 Java /** * Defini

参考链接: https://blog.csdn.net/secretx/article/details/43964607 在数据库有外键的时候,使用select_related()和prefech_related()可以很好地减少数据库请求的次数, 从而提高性能 假定一个个人信息系统,需要记录系统中各个人的故乡,居住地,以及到过的城市,数据库设计如下: from django.db import models class Province(models.Model): name = models

收集到两种命令行获取方法:(另外https://www.maketecheasier.com/find-mac-serial-number/中还说明了GUI模式下的查看方法) 1.system_profiler SPSerialATADataType 范例: SATA/SATA Express: Generic AHCI Controller: Vendor: Generic Product: AHCI Controller Physical Interconnect: PCI Descript

一,引言 在之前介绍到 Azure Storage 第一篇文章中就有介绍到 Azure Storage 是 Azure 上提供的一项存储服务,Azure 存储包括 对象.文件.磁盘.队列和表存储.这里的提到的队列(Queue)就是今天要分享的内容. 惯例,先来一些微软的官方解释 1,什么是 Azure Queue Storage? 答:Azure 队列存储是一项实现基于云的队列的 Azure 服务. 每个队列都保留一个消息列表. 应用程序组件使用 REST API 或 Azure 提供的客户端库

本文是Advanced Puppet系列的第一篇:Puppet master性能调优,谈一谈如何优化和提高C/S架构下master端的性能. 故事情节往往惊人地类似:你是一名使用Puppet管理线上业务的DevOps工程师,随着公司的业务发展,你所管理的集群规模日益扩大.终于某一天,你突然发现执行一次puppet agent -vt的时间长得不可接受,多台agent并发运行时竟然会有节点运行失败,往日从来没有考虑过Puppet的性能居然成为了瓶颈……首先要恭喜你,因为Puppet Master端

usdt节点启动慢和队列深度超出了范围问题 usdt的连接节点报错Work queue depth exceeded(队列深度超出了范围)大概是什么问题?重启了几次节点都不行队列深度超出了范围,估计是usdt的node配置弄错了去github上去搜索,很都搭建node 的方法0.12 RPC Error: Work queue depth exceeded · Issue #7611 · bitcoin/bitcoinhttps://github.com/bitcoin/bitcoin/issu

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

安装 yum -y install hdparm 显示硬盘的相关设置 测试硬盘的读取速度 检测IDE硬盘的电源管理模式 [root@cnscn ~]# hdparm -C /dev/sda /dev/sda: drive state is: standby [省电模式] .显示IDE硬盘的内定硬件规格 [root@cnscn ~]# hdparm -i /dev/sda 直接检测硬盘的硬件规格 [root@cnscn ~]# hdparm -I /dev/sda /dev/sda: ATA de

5.iSCSI客户端(Initiator)配置 在Linux 2.6内核中提供了iscsi驱动,iSCSI 驱动(driver)使主机拥有了通过IP网络访问存储   的能力,驱动在主机(Initiator)和服务端(Target)间使用iSCSI协议在TCP/IP网上传输SCSI   请求和响应,在构建上,iSCSI驱动与TCP/IP栈.网络驱动和网络接口卡(NIC)结合,其等同于   SCSI或光纤通道卡适配器驱动对主机总线卡(HBA)的作用.驱动采用采用模块的方式,具体模块   包括iscs

几种系统下查看FC HBA卡信息的方法 目  录 几种系统下查看FC HBA卡信息的方法 FC HBA卡概述 Windows系统下查看FC HBA卡的信息 Linux系统下查看FC HBA卡的信息 UNIX系统下查看FC HBA卡的信息 几种系统下查看FC HBA卡信息的方法 在不同的操作系统中,查看FC HBA卡信息的方法各有不同,本文就在Windows.Linux.IBM AIX.SUN Solaris.HP-UX系统下如何查看FC HBA卡的信息作了介绍,供实施相关项目时参考. 在配置磁盘

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