[root@b ~]# mkfs.ext4 -N 90000000 /dev/sdb3 首先是mkfs.xfs的,重点是这几个:     -i size=512  : 默认的值是256KB,这里的设置是为了selinux的,这个设置针对inode size,selinux使用xfs的Extend Attribute,首先要写到inode中,如果容量不够(默认是256KB的时候就不够,刚刚多一点点),就写到block中,这会损失性能,当需要使用selinux的时候.这似乎对一般用户没什么作用,因为

Nginx设置线程数为整机内核数的俩倍!

参考: latex的三线表格及一些错误的修改 latex 三线表 Latex 三线表 及设置列数 绘制三线表: \begin{table}[htbp] \caption{\label{tab:test}示例表格} \begin{tabular}{lcl} \toprule .. & .. & .. \\ \midrule .. & .. & .. \\ .. & .. & .. \\ .. & .. & .. \\ \bottomrule \

1.设置线程数: 表示10秒内启动50个线程, 运行结果如下:10秒内启动了50个线程 2.设置集合点: Number of Simulated Users to Group by:50,表示集合50个线程后再并发(该数值不能大于线程组的最大数字) Timeout in milliseconds:30000,表示集合等待时间为30秒(该时间要大于线程组的启动时间,否则超时后就不再等待,直接并发.) 运行结果

在linux中使用sqlplus命令进入MySQL,设置行数和行宽   1) 查看目前的pagesize,默认是14: 1.      show pagesize;    2.      set pagesize 100;     2) 查看目前的linesize,默认是80: 1.      show linesize;   2.      set linesize 100;   这时,如果还是不能正常显示,则将所有的列放到一列,以求可以清楚的看到更多信息(各列以单竖线分割): 放到一行显示:

在使用JMeter进行性能测试时,以下情况经常出现: 1.测试过程中,指定运行的线程数.指定运行循环次数不断改变: 2.访问的目标地址发生改变,端口发生改变,需要改写脚本. 上面的问题在GUI中,直接在脚本上进行修改即可,但很繁琐. 而且性能测试自动化是以非GUI方式运行的,若要修改测试计划非常麻烦. 解决方法: 1.运行线程数 JMeter测试计划在运行Sampler之前先加载配置文件(jmeter.properties,system.properties等),读取属性,所以那么我们可以借助属

这几天在做一个性能测试,写了一个模拟发送http的程序.模拟100并发的情况下,随机发http get的请求.放到服务器上运行一段时间抛出Too many open files的异常. 这几天在做一个性能测试,写了一个模拟发送http的程序.模拟100并发的情况下,随机发http get的请求.放到服务器上运行一段时间抛出Too many open files的异常. 异常信息简单的信息如下: I/O exception (java.net.SocketException) caught whe

普通的做法是设置一个高度,然后里面能显示出来几行就是几行,如果里面的内容高度变了,就需要重新调整高度来适配. 观察了一下它的onMeasure @Override protected void onMeasure(int widthMeasureSpec, int heightMeasureSpec) { ..... if (heightMode == MeasureSpec.AT_MOST) {     int ourSize =  mListPadding.top + mListPaddin

在使用http请求server时经常要传递一些參数给server.如IMEI号.平台号.渠道号.client的版本等一些通用信息,像这些參数我们没有必要每次都拼在url后,我们能够统一加入到http头里. 1.HttpClient的设置http头的參数 HttpClient httpclient = new DefaultHttpClient(); httpclient.getParams().setParameter( CoreConnectionPNames.CONNECTION_TIMEO

问题描述 在服务器上提交任务时,需要限制运行的核的数目.程序本身是单线程的,但是不同的输入参数需要跑很多组,粗暴的方法是开多个终端,不断地去提交任务.但这比较麻烦,可以用 shell 实现. 基础 首先看第一种 shell 写法 #! /bin/bash start=`date +%s` for i in {..} do echo sucess sleep done end=`date +%s` echo "time: `expr $end - $start`" 如何提取当前时间,da

GPU线程以网格(grid)的方式组织,而每个网格中又包含若干个线程块,在G80/GT200系列中,每一个线程块最多可包含512个线程,Fermi架构中每个线程块支持高达1536个线程.同一线程块中的众多线程拥有相同的指令地址,不仅能够并行执行,而且能够通过共享存储器(Shared memory)和栅栏(barrier)实现块内通信.这样,同一网格内的不同块之间存在不需要通信的粗粒度并行,而一个块内的线程之间又形成了允许通信的细粒度并行.这些就是CUDA的关键特性:线程按照粗粒度的线程块和细粒度

if (ishas) { $("#tg").datagrid("options").pageNumber = 1; $('#tg').datagrid('reload', { 'pDealersNo': $("#hfDealersNo").val(), 'parentId': a }); } ishas是变量,判断这个表格是否已经初始化过了.

1.问题描述 zabbix 收到一台服务器的Free inodes is less than 20% on volume / 报警 登陆服务器查看 产生原因:一般就是小文件比较多,占用大量的inode节点,如果inode占满,也会报 “no space left on device” 2.问题解决 一般不是自己程序建立的文件比较多时,都是/var/spool/postfix/maildrop目录下文件比较多 如果直接ls -l 会直接卡死 用find /var/spool/postfix/mai

最佳线程数: 性能压测的情况下,起初随着用户数的增加,QPS会上升,当到了一定的阀值之后,用户数量增加QPS并不会增加,或者增加不明显,同时请求的响应时间却大幅增加.这个阀值我们认为是最佳线程数. 为什么要找最佳线程数 1.过多的线程只会造成,更多的内存开销,更多的CPU开销,但是对提升QPS确毫无帮助 2.找到最佳线程数后通过简单的设置,可以让web系统更加稳定,得到最高,最稳定的QPS输出 最佳线程数的获取: 1.通过用户慢慢递增来进行性能压测,观察QPS,响应时间 2.根据公式计算:服务器

原地址:http://blog.sina.com.cn/s/blog_5b6cb9500101bta4.html 关于FPS,在PC端来说,游戏帧数跑得越高越好,FPS跑得越高游戏就越流畅,当然太高也没什么必要.   不过在手机平台上,游戏帧数跑高了,CPU和GPU负荷相应则会增大.CPU和GPU负荷大的话那代表着其发热量也相应会大很多.发热大可是很糟糕的事情,极大影响游戏体验.   所以也并非帧数越高越好.只要玩起游戏来不卡的话,我觉得这个帧数就可以了.   60帧是非常流畅的帧数,所有最高设

关于JMeter线程组中线程数,Ramp-Up Period,循环次数之间的设置概念 笔者是个刚刚踏入压力测试领域不到2个月的小菜,这里分享一下线程组中3个参数之间关系的个人见解,不喜请!喷!,望大家给出宝贵的想法. 假设: 线程数:n Ramp-Up Period:T (有人称之为启动时间,有人说是准备时长,看个人喜好) 循环次数:a 若每个循环运行时间是 t 当时间到 S = (T- T/n)时,最后一个线程启动,若要使所有线程同时运作,则需要在最后一个线程启动的时候第一个线程仍未关闭,为达

在一般模式下,即摁下esc按键下的模式: 设置行数为:set nu(此处的冒号需要带上) 取消行号为:set nonu(此处的冒号需要带上)

关于JMeter线程组中线程数,Ramp-Up Period,循环次数之间的设置概念 笔者是个刚刚踏入压力测试领域不到2个月的小菜,这里分享一下线程组中3个参数之间关系的个人见解,不喜请!喷!,望大家给出宝贵的想法. 假设: 线程数:n Ramp-Up Period:T (有人称之为启动时间,有人说是准备时长,看个人喜好) 循环次数:a 若每个循环运行时间是 t 当时间到 S = (T- T/n)时,最后一个线程启动,若要使所有线程同时运作,则需要在最后一个线程启动的时候第一个线程仍未关闭,为达

存储系统上线前要做资源评估,通常需要在性能(即iops.带宽等)和容量维度进行业务评估:而具体到本地文件系统存储的容量时,需要根据具体业务对文件系统的可用数据空间和可用inode数进行评估,作者通过工作中一事例对此有了更深刻的认识: 由于系统需求,要将linux服务器A的本地磁盘数据(数据量260GB左右)同步至linux服务器B的本地磁盘,A和B相应的分区可用空间均为293GB左右:在数据同步接近完成时,log开始提示错误信息机器B“No space left on device”,而df -

什么是 inode ? 文件储存在硬盘上,硬盘的最小存储单位叫作"扇区"(Sector).每一个扇区储存512字节(至关于0.5KB).操作系统读取硬盘的时候,不会一个个扇区地读取,这样效率过低,而是一次性连续读取多个扇区,即一次性读取一个"块"(block).这种由多个扇区组成的"块",是文件存取

本文大量参考阮一峰大神博客,整理笔记 之所以写inode文章是由于一次线上问题,引发对inode深入的思考. 磁盘的inode监控与磁盘空间的监控同等重要,线上服务器一定要做好磁盘inode与磁盘空间的监控. 由于本人对linux研究有限,目前参考大量阮一峰大神博客整理而成. 解决inode爆满问题 一般inode爆满情况就较为严重了,程序运维会有问题,会报磁盘无空间 No space left on device.所以做好监控非常重要. 线上服务器inode爆满但是磁盘空间还有很大是什么原因呢