dd 是 Linux/UNIX 下的一个非常有用的命令,作用是用指定大小的块拷贝一个文件,并在拷贝的同时进行指定的转换。
tc(Traffic Control) 是linux系统中常用的来控制传输速率、模拟网络延时丢包等场景的工具,tc命令有三个主要的概念,是qdisc、class和filter,qdisc又分为classless qdisc和classful qdisc,在控制传输速度的方面大致有两种用法
FIO是测试IOPS的非常好的工具,用来对硬件进行压力测试和验证。磁盘IO是检查磁盘性能的重要指标,可以按照负载情况分成照顺序读写,随机读写两大类。
当我们碰到数据库响应慢的时候,除了数据库自己的问题,磁盘读写可能是其中一个值得怀疑的因素,此时就可以用dd来测试磁盘的读写速度。
写入速度使用命令:time dd if=/dev/zero of=/tmp/test.dat bs=1G count=1
这也是一个老方法了,只是今天用到了,就过来记录下。总觉得公司服务器磁盘不给力,有时候 vim 编辑的时候都会卡顿,IO 经常 90%+,很纳闷,就测试了一下磁盘的读写速度。 一、测试写速度: time
有时候我们在做维护的时候,总会遇到类似于IO特别高,但不能判定是IO瓶颈还是软件参数设置不当导致热盘的问题.这时候通常希望能知道磁盘的读写速度,来进行下一步的决策.
这也是一个老方法了,只是今天用到了,就过来记录下。总觉得公司服务器磁盘不给力,有时候vim编辑的时候都会卡顿,IO经常90%+,很纳闷,就测试了一下磁盘的读写速度。
1.缓冲 I/O,是指利用标准库缓存来加速文件的访问,而标准库内部再通过系统调度访问文件。
之前文章《Linux服务器性能评估与优化(一)》太长,阅读不方便,因此拆分成系列博文:
架构鹅结合TencentOS团队在混部方面的落地实战经验,重点推送了TencentOS Server大规模容器集群混部服务器QoS产品“如意”相关内容。
在性能测试中最重要有两个指标,一个是资源指标,是指应用服务对服务器系统资源占用,包括服务器资源的cpu、内存、IO、宽带。系统指标是指应用服务或者应用系统具体的表现,如并发用户数、响应时间、事物成功率、超时时间。
由盘片,磁头组成,数据存在盘片的环形磁道上,读写时,磁头移动,定位到数据的磁道,进行数据读写
MySQL InnoDB缓冲池是数据库内存中的一块区域,用于缓存最近使用的数据和索引。合理地管理InnoDB缓冲池可以显著提高读写性能和响应速度,因为将数据保存在内存中比从磁盘读取要快得多。
dd 也是我们经常使用到的磁盘测试工具,Linux服务器装好系统之后,想要知道硬盘的读写是否能满足服务的需要,如果不满足硬盘的IO就是服务的一个瓶颈。我们可以使用dd命令简单进行测试,更为专业的测试可以使用上面描述的fio 工具:
当应用程序访问数据时, MySQL 将数据从磁盘读取到内存,或将内存数据写入磁盘是数据库系统常见的IO操作。相比内存操作,磁盘IO操作运行速度相对较慢,需消耗较多的时间。当出现大规模数据读取 比如全表扫描,频繁数据读写请求时,高并发的写入更新数据,IO操作可能成为系统瓶颈。
1、登录Terminal,执行:cat /proc/cpuinfo,就会显示出主机的CPU详细参数,如内核、频率、型号等等,以下是我Linux 系统主机的CPU:
VIOC 上的 VSCSI 性能调优 在本实验的 VIOC 中,一个磁盘对应 4 条 VSCSI 路径。查看磁盘默认的属性 ; # lsattr -El hdisk1 PCM PCM/friend/vscsi Path Control Module False PR_key_value none N/A True algorithm fail_over Algori
在Linux环境中,了解存储/磁盘I/O性能对于评估系统性能和优化存储子系统非常重要。通过测试存储/磁盘I/O性能,我们可以确定磁盘的读写速度、延迟和吞吐量等指标。本文将介绍几种常用的方法来测试Linux机器中的存储/磁盘I/O性能。
大家都知道Kafka是将数据存储于磁盘的,而磁盘读写性能往往很差,但Kafka官方测试其数据读写速率能达到600M/s,那么为什么Kafka性能会这么高呢?
在将Ceph集群用于生产工作之前,应该首先对它进行基准测试。基准测试提供关于群集在读、写、延迟和其他工作负载期间执行情况的大致结果。在进行真正的基准测试之前,最好通过测量连接到群集节点的硬件(如磁盘和网络)的性能,为预期的最大性能建立一个基准。磁盘性能基线测试将分两步完成。首先,我们将测量单个磁盘的性能,在此之后,将同时测量连接到一个Ceph OSD节点的所有磁盘性能。为了获得磁盘读写性能,我们可以使用dd命令并设置oflag参数以直接绕过磁盘缓存以获得真实的结果。
mysql的"双1验证"指的是innodb_flush_log_at_trx_commit和sync_binlog两个参数设置,这两个是是控制MySQL 磁盘写入策略以及数据安全性的关键参数。下面从参数含义,性能,安全角度阐述两个参数为不同的值时对db 性能,数据的影响。
磁盘是计算机主要的存储介质,可以存储大量的二进制数据,并且断电后也能保持数据不丢失。早期计算机使用的磁盘是软磁盘(Floppy Disk,简称软盘),如今常用的磁盘是硬磁盘(Hard disk,简称硬盘)。--摘自百度百科。
有时候需要测试磁盘读写速度,或者临时读写文件,不想临时写代码?有没有测试使用的命令?当然有!
广义上Cache的同步方式有两种,即Write Through(写穿)和Write back(写回). 从名字上就能看出这两种方式都是从写操作的不同处理方式引出的概念(纯读的话就不存在Cache一致性了,不是么)。对应到Linux的Page Cache上所谓Write Through就是指write(2)操作将数据拷贝到Page Cache后立即和下层进行同步的写操作,完成下层的更新后才返回。而Write back正好相反,指的是写完Page Cache就可以返回了。Page Cache到下层的更新操作是异步进行的。
合成测试程序根据统计的真实负载发生规律,如请求的读写比例,大小,频率和分布等信息。建立响应的io存取模型。在测试时产生符合存取模型的io请求序列。发送给存储系统。这类程序包括 IOMeter,IOZone 和 Bonnie++。
许多互联网公司,每天都会产生大量的日志数据,包括用户行为记录、运营指标、系统运行状况的监控数据等。为了分析用户的行为或者监控系统的状态,需要对这些数据进行周期性的分析和统计。
有的应用需要大量计算,他们会长时间、不间断占用CPU资源,导致其他资源无法争夺CPU而响应缓慢,从而带来系统性能问题。例如:代码递归导致的无限循环,正则表达式引起的回溯问题,JVM频繁的FULL GC,以及多线程编程导致的大量上下文切换等,这些都是导致CPU资源繁忙的因素。
AutoMQ 是一个建立在 S3 Stream 流存储库基础上的 Apache Kafka 云原生重塑解决方案。S3 Stream 利用云盘和对象存储,将对象存储作为主存储,将云盘作为缓冲区,实现了低延迟、高吞吐、“无限”容量和低成本的流式存储。
生产中经常遇到一些IO延时长导致的系统吞吐量下降、响应时间慢等问题,例如交换机故障、网线老化导致的丢包重传;存储阵列条带宽度不足、缓存不足、QoS限制、RAID级别设置不当等引起的IO延时。
基本上来说,大部分项目都需要跟数据库做交互,那么,数据库连接池的大小设置成多大合适呢?
如果你觉得这些问题都很简单,都能很明确的回答上来。那么很遗憾这篇文章不是为你准备的,你可以关掉网页去做其他更有意义的事情了。如果你觉得无法明确的回答这些问题,那么就耐心地读完这篇文章,相信不会浪费你的时间。受限于个人时间和文章篇幅,部分议题如果我不能给出更好的解释或者已有专业和严谨的资料,就只会给出相关的参考文献的链接,请读者自行参阅。
大家都知道硬盘的随机IO很慢,但是比顺序IO慢多少呢,不知道你是否有过数字上的直接对比。今天我来实际压测对比一下磁盘在顺序IO和随机IO不同场景下的性能数据表现。通过今天的实验数据,你将能深刻理解数据库事务中为什么要用日志的方式来实现,为什么索引中要用节点更大的B+树。
双十一即将来临,做电商的大佬们都准备好了各种应急预案了么。。。例如服务降级,流量控制,扩容方案。。。又快到了一年一度的剁手大会了,不过这个时候,应该是运维最繁忙的时候了吧。。。使用率百分百?用流量打爆。。。Emmm,这很酷
用代码读写内存对程序员来说是非常方便非常自然的,但用代码读写磁盘对程序员来说就不那么方便不那么自然了。
有关Windows磁盘性能压测,笔者还是强烈推荐使用微软自己开源的压测工具DiskSpd。当然,如果要使用其他磁盘性能压测工具也是可以的,比如:IOMeter(老牌经典)、FIO(更适合Linux)等。
Elasticsearch 是一个开源的分布式 RElasticsearchTful 搜索引擎,作为一个分布式、可扩展、实时的搜索与数据分析引擎,它可以快速存储、搜索和分析大量数据。同时,Elasticsearch 也支持具有负责搜索功能和要求的应用程序的基础引擎, 因此可以应用在很多不同的场景中。
| 作者 王文安,腾讯CSIG数据库专项的数据库工程师,主要负责腾讯云数据库 MySQL 的相关的工作,热爱技术,欢迎留言进行交流。 ---- 在日常工作中,有时候会发现 MySQL 的状态不太对劲,这时候就会看看监控指标,可能会发现:写入 QPS 开始出现毛刺,或者 IO 的指标很高。这时候该怎么办呢? 本文会从 Linux 层面入手,根据不同的 IO 特点来分析 MySQL 数据库可能遇到的问题,并给出一些可参考的优化/缓解思路。 一、怎么看懂 IO 指标? 检查 IO 的问题会使用iostat这
MySQL性能压测或者基准测试看起来很简单,使用sysbench,tpcc工具跑跑拿到数据就好,其实压测是一个技术活儿,尤其是涉及到性能对比的测试,因为不同场景/不同厂商的产品的参数设置不同,测试的结果也不一样。如果不阐明具体的参数配置差异,直接给出压测结果可能给其他人带来误导。
Apache Kafka基准测试:每秒写入2百万(在三台廉价机器上),网上也有很多Kafka的测试文章,测试结果通常都是“吊打”其他MQ。是不是吹牛逼你是否怀疑过or考察过。
https://blog.fleeto.us/post/kubernetes-storage-performance-comparison/
近日,由 TiDB 社区主办,专属于全球开发者与技术爱好者的顶级挑战赛事——TiDB Hackathon 2020 比赛圆满落幕。今年是 TiDB Hackathon 第四次举办,参赛队伍规模创历届之最,共有 45 支来自全球各地的队伍报名,首次实现全球联动。经过 2 天时间的极限挑战, 大赛涌现出不少令人激动的项目。
如果你正在运行 Kubernetes,你可能正在使用,或者准备使用动态供给的块存储卷,而首当其冲的问题就是为集群选择合适的存储技术。这个事情并不能用一个简单的测试来做出简单的回答,告诉你目前市面上最好的技术是什么。存储技术的选择过程中,集群上运行的负载类型是一个重要的输入。对于裸金属集群来说,需要根据实际用例进行选择,并集成到自己的硬件之中。公有云中的托管 K8s,例如 AKS、EKS 或者 GKE,都具有开箱可用的块存储能力,然而这也不见得就是最好的选择。有很多因素需要考虑,比如说公有云的 StorageClass 的故障转移时间太长。例如在 一个针对 AWS EBS 的故障测试中,加载了卷的 Pod 用了超过五分钟才成功的在另一个节点上启动。Portworx 或者 OpenEBS 这样的云原生存储产品,正在尝试解决这类问题。
Written by 王磊(bluestn). Summary SRS支持将直播录制为VoD文件,在压测时,如果流路数很多,会出现CPU消耗很多的问题。 原因是写入较小视频包时,SRS使用了write,由于没有缓冲能力,导致频繁的系统调用和磁盘繁忙。 优化方案,可以选择fwrite(v5.0.133+),或者老版本用内存盘方案,可将DVR性能提升一倍以上。 Environments SRS服务器配置如下: • CPU:INTEL Xeon 4110 双路16和32线程 • 内存:32G • 网卡:10Gb
在日常工作中,有时候会发现 MySQL 的状态不太对劲,这时候就会看看监控指标,可能会发现:写入 QPS 开始出现毛刺,或者 IO 的指标很高。本文会从 Linux 层面入手,根据不同的 IO 特点来分析 MySQL 数据库可能遇到的问题,并给出一些可参考的优化/缓解思路。
通过讲解如何优雅扩容云硬盘,我们了解了云盘连接到服务器上的具体操作过程。那么,如何进一步了解已挂载硬盘的实际性能呢?你或许会疑惑,测试硬盘性能,为什么不能用Linux系统自带的dd工具呢?而且不少人之前都这么用的:
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