所谓原子性操作指的是:内核保证某系统调用中的所有步骤(操作)作为独立操作而一次性加以执行,其间不会被其他进程或线程所中断. 举个通俗点的例子:你和女朋友OOXX的时候,突然来了个电话,势必会打断你们高潮的兴致,最好的办法就是,你们做这事的时候,把通讯设备关机,就能确保,这次的事情很圆满的完成,这就是一次原子性操作. 在多进程IO过程中,如果操作不具有原子性,就可能会导致数据混乱,相互覆盖等情况.这种现象也叫竞争状态. 所谓竞争状态指的是:操作共享资源的两个进程(或线程),其结果取决于一个无法预期

Google GFS文件系统深入分析 现在云计算渐成潮流,对大规模数据应用.可伸缩.高容错的分布式文件系统的需求日渐增长.Google根据自身的经验打造的这套针对大量廉价客户机的Google GFS文件系统已经广泛的在Google内部进行部署,对于有类似需求的企业而言有相当的参考价值. AD:51CTO移动APP安全沙龙!马上要爆满,手慢没座位! 51CTO编辑注:本文是一篇论文,英文原文标题为The Google File System,在Google Labs上公布,由blademaster

谷歌三大核心技术(一)The Google File System中文版  The Google File System中文版 译者:alex 摘要 我们设计并实现了Google GFS文件系统,一个面向大规模数据密集型应用的.可伸缩的分布式文件系统.GFS虽然运行在廉价的普遍硬件设备上,但是它依然了提供灾难冗余的能力,为大量客户机提供了高性能的服务.   虽然GFS的设计目标与许多传统的分布式文件系统有很多相同之处,但是,我们的设计还是以我们对自己的应用的负载情况和技术环境的分析为基础的,不管

[译者预读] GFS这三个字母无需过多修饰,<Google File System>的论文也早有译版.但是这不妨碍我们加点批注.重温经典,并结合上篇Haystack的文章,将GFS.TFS.Haystack进行一次全方位的对比,一窥各巨头的架构师们是如何权衡利弊.各取所需. 1. 介绍 我们设计和实现了GFS来满足Google与日俱增的数据处理需求.与传统的分布式文件系统一样,GFS着眼在几个重要的目标,比如性能.可伸缩性.可靠性和可用性.不过它也会优先考虑我们自身应用场景的特征和技术环境,所

摘要 我们设计并实现了Google文件系统,一个面向分布式数据密集型应用的.可伸缩的分布式文件系统.虽然运行在廉价的日用硬件设备上,但是它依然了提供容错功能,为大量客户机提供了很高的总体性能. 虽然与很多之前的分布式文件系统有很多相同目标,但是,我们的设计已经受应用的负载情况和技术环境影响,现在以及可预见的将来都反映出,我们的设计和早期的分布式文件系统的设想有了显著的分离.这让我们重新审视了传统文件系统在设计上的选择,探索彻底不同的设计点. GFS成功满足了我们的存储需求.其作为存储平台被广泛的

  The Google File System中文版 译者:alex 摘要 我们设计并实现了Google GFS文件系统,一个面向大规模数据密集型应用的.可伸缩的分布式文件系统.GFS虽然运行在廉价的普遍硬件设备上,但是它依然了提供灾难冗余的能力,为大量客户机提供了高性能的服务.   虽 然GFS的设计目标与许多传统的分布式文件系统有很多相同之处,但是,我们的设计还是以我们对自己的应用的负载情况和技术环境的分析为基础的,不管现在还 是将来,GFS和早期的分布式文件系统的设想都有明显的不同.所以

我们设计并实现了Google GFS文件系统,一个面向大规模数据密集型应用的.可伸缩的分布式文件系统.GFS虽然运行在廉价的普遍硬件设备上,但是它依然了提供灾难冗余的能力,为大量客户机提供了高性能的服务.   虽然GFS的设计目标与许多传统的分布式文件系统有很多相同之处,但是,我们的设计还是以我们对自己的应用的负载情况和技术环境的分析为基础的,不管现在还是将来,GFS和早期的分布式文件系统的设想都有明显的不同.所以我们重新审视了传统文件系统在设计上的折衷选择,衍生出了完全不同的设计思路.   G

英文原文地址: Google File system 译文原文地址: The Google File System中文版 Google File System中文版 摘要 我们设计并实现了Google GFS文件系统,一个面向大规模数据密集型应用的.可伸缩的分布式文件系统.GFS虽然运行在廉价的普遍硬件设备上,但是它依然了提供灾难冗余的能力,为 大量客户机提供了高性能的服务. 虽然GFS的设计目标与许多传统的分布式文件系统有很多相同之处,但是,我们的设计还是以我们对自己的应用的负载情况和技术环境

The Google File System Sanjay Ghemawat, Howard Gobioff, and Shun-Tak Leung Google∗ 摘要 我们设计并实现了谷歌文件系统,这是一个为大型分布式数据密集型的应用而设计的可伸缩的分布式文件系统. 它能够运行在廉价的商用机器上同时又提供了容错率,并且对大量客户端服务时提供了很高的聚合性能. 虽然GFS和之前的分布式文件系统在设计上有很多共同的目标,但是我们的设计同时也受到对我们应用负载和技术环境的观察而驱动,包括当前的和预

译者:alex 摘要 我们设计并实现了Google GFS文件系统,一个面向大规模数据密集型应用的.可伸缩的分布式文件系统.GFS虽然运行在廉价的普遍硬件设备上,但是它依然了提供灾难冗余的能力,为大量客户机提供了高性能的服务.   虽然GFS的设计目标与许多传统的分布式文件系统有很多相同之处,但是,我们的设计还是以我们对自己的应用的负载情况和技术环境的分析为基础 的,不管现在还是将来,GFS和早期的分布式文件系统的设想都有明显的不同.所以我们重新审视了传统文件系统在设计上的折衷选择,衍生出了完全

Google File System 但凡是要开始讲大数据的,都绕不开最初的Google三驾马车:Google File System(GFS), MapReduce,BigTable. 为这一切的基础的Google File System,不但没有任何倒台的迹象,还在不断的演化,事实上支撑着Google这个庞大的互联网公司的一切计算. 以下是原文内容,内容较长,建议详细阅读. 摘要 ​ 我们设计并实现了 Google GFS 文件系统,一个面向大规模数据密集型应用的.可伸缩的分布式文件系统.

[代码]golang 实现的文件服务(包括上传,下载的server端和client端) (2013-09-20 02:03:52) 转载▼ 标签: golang go 文件服务器 it 分类: GO相关 //下载(支持断电续传)(client) package main import (    "http"     "os"     "io"     "strconv" ) const (     UA = "Gol

文件描述符 在内核中,所有打开的文件都使用文件描述符(一个非负整数)标记.文件描述符的变化范围是0~OPEN_MAX – 1.早期的unix系统中,每个进程最多可以同时打开20个文件,就是说文件描述符的范围为0~19,但是现在很多系统将其增加到0~63. #include <fcntl.h> int open(const char* path, int oflag, ...); int openat(int fd, const char* path, int oflag, ...); 返回值:

最近课上可摸鱼时间较多,因此并发开坑学习 本篇学习自Java多线程编程实战指南 目前进展:刚开坑,处于理解概念阶段 本篇学习自Java多线程编程实战指南 Q.进程和线程的区别 进程Process是程序运行的实例,在Java的范畴中,运行一个Java程序的实质是启动一个JVM进程,也就是一个运行的Java程序就是一个Java虚拟机进程(Java Web服务器是一个进程同时运行多个Java Web应用) 进程是程序向操作系统申请资源(内存空间.文件句柄等)的基本单位,而线程Thread是进程中可独立

本篇索引: 1.引言 2.文件描述符 3.open函数 4.close函数 5.read函数 6.write函数 7.lseek函数 8.i/o效率问题 9.内核用以维护打开文件的相关数据结构 10.O_APPEND标志 11.dup函数(文件描述符重定位函数) 12.有关文件共享的问题 13.fcntl函数 14.ioctl函数         1.引言 1.1.文件io这个词的含义 实现对文件的数据输入(input)和输出(output),所以简称为文件io. 1.2.什么需要文件io 程序

客户端: //const ( // UA = "Golang Downloader from Kejibo.com" //) func DownloadController(ctx *gin.Context) { f, err := os.OpenFile() //O_RDWR|O_CREATE,也就是文件不存在的情况下就建一个空文件,因为windows下还有BUG,如果使用这个O_CREATE,就会直接清空文件,所以windows不用这个标志,你自己事先建立好文件. if err !

一.打开文件和关闭文件 os包File结构体的两个方法: func Open(name string) (file *File, err error) Open打开一个文件用于读取.如果操作成功,返回的文件对象的方法可用于读取数据:对应的文件描述符具有O_RDONLY模式.如果出错,错误底层类型是*PathError. func (f *File) Close() error Close关闭文件f,使文件不能用于读写.它返回可能出现的错误. import ( "fmt" "o

2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> 应用场景分析: 如原来MEMCACHED中的KES的内容为A,客户端C1和客户端C2都把A取了出来,C1往准备往其中加B,C2准备往其中加C,这就会造成C1和C2执行后的CACHE KEYS要么是AB要么是AC,而不会出现我们期望的ABC.这种情况,如果不是在集群环境中,而只是单机服务器,可以通过在写CACHE KEYS时增加同步锁,就可以解决问题,可是在集群环境中,同步锁是显然解决不了问题的. memcached是原子的吗?宏观

参考 UnixUnix环境高级编程 第三章 文件IO 偏移共享 单进程单文件描述符 在只有一个进程时,打开一个文件,对该文件描述符进行写入操作后,后续的写入操作会在原来偏移的基础上进行,这样就可以实现最一般的顺序写入了. 多进程单文件描述符 当多个进程共享一个描述符时他们的偏移也是共享的,比如在一个进行打开文件得到对应的描述符后,通过fork创建一个子进程,子进程进行的写入或者读取操作会影响父进程中文件描述符对应的偏移(因为其实修改的是同一个内核中的值). 单进程多文件描述符 对于打开两个不相关

在上篇<非阻塞同步算法与CAS(Compare and Swap)无锁算法>中讲到在Java中long赋值不是原子操作,因为先写32位,再写后32位,分两步操作,而AtomicLong赋值是原子操作,为什么?为什么volatile能替代简单的锁,却不能保证原子性?这里面涉及volatile,是java中的一个我觉得这个词在Java规范中从未被解释清楚的神奇关键词,在Sun的JDK官方文档是这样形容volatile的: The Java programming language provides

1.异步I/O模式    通常,当SQLite写一个数据库文件时,会等待,直到写操作完成,然后控制返回到调用程序.相比于CPU操作,写文件系统是非常耗时的,这是一个性能瓶颈.异步I/O后端是SQLite的一个扩展模块,允许SQLite使用一个独立的后台线程来执行所有的写请求.虽然这并不会减少整个系统的资源消耗(CPU.磁盘带宽等),但它允许SQLite在正在写数据库时立刻返回到调用者,从用户角度看,无疑提高了前端的响应速度.对异步I/O,写请求在一个独立的后台线程中被处理,这意味着启动数据库写操