机械盘和固态盘的区别： 机械盘：数据是存储的扇区的，读写是依靠磁头的摆动寻址的。顺序读写主要时间花费在了传输时间，随机读写需要多次寻道和旋转延迟。...顺序读写和随机读写对比： 随机读写是相对顺序读写而言的，所谓随机读写，是指可以在任何时候将存取文件的指针指向文件内容的任何位置。...一般情况下SAS机械硬盘主要是看顺序读写性能，SSD固态盘主要看随机读写性能。 文件的操作方式： 顺序读写：文件指针只能从头移动到尾。 随机读写：文件指针可以随意移动，根据需要。...小结：在日常项目开发中在设计存储时，一定要考虑顺序和随机，优化其性能达到最高。例如，当前大多数数据库使用的都是传统的机械磁盘，因此,整个系统设计要尽可能顺序I/O，避免昂贵的寻道时间和旋转延迟的开销.
文件的随机读写 文件的随机读写 定义：读写操作时，不按照数据在文件中先后次序依次读写，而是可以对文件中任意位置的数据进行访问，在读写文件中特定数据时效率较高。...10.4.1 文件位置标记 为对文件读写的数据进行控制，系统为每个文件设置一个文件读写位置标记（简称文件位置标记），指示“要读写的下一个数据的位置”。...定位成功，函数返回定位的位置，否则文件读写位置不变，返回非0值。
01 文件位置标记及其定位 1、随机访问不是按数据在文件中的物理位置次序进行读写，而是可以对任何位置上的数据进行访问。...2、文件位置标记 为了对读写进行控制，系统为每个文件设置了一个文件读写位置标记（简称文件位置标记或文件标记），用来指示“接下来要读写的下一个字符的位置”。...3、一般情况下，在对字符文件进行顺序读写时，文件位置标记指向文件开头，这时如果对文件进行读的操作，就读第1个字符，然后文件位置标记向后移一个位置，在下一次执行读的操作时，就将位置标记所指向的第2个字符读入...5、对流式文件既可以进行顺序读写，也可以进行随机读写。关键在于控制文件的位置标记。 6、文件位置标记的定位 可以强制使文件位置标记指向人们指定的位置。...02 随机读写 1、需要注意的是应当保证在磁盘中存在所指定的文件“stu.dat”。 有时候，正是那些意想不到之人，成就了无人能成之事。 ——图灵 ?
1，SDRAM控制模块介绍 SDRAM，同步动态随机存取内存（synchronous dynamic random-access memory，简称SDRAM）。...常见的SDRAM控制器代码都是基于连续突发读写模式的，在需要传输连续地址的大批量数据时十分方便。但是需要进行随机的地址读写时，突发读写的控制器便不方便使用。...例如将SDRAM作为CPU的内存模块使用时，常常需要访问和修改随机地址的数据，故需要设计SDRAM随机读写控制器。 本文介绍SDRAM的基本知识后，详细介绍SDRAM随机读写控制器的设计和使用。...本SDRAM随机读写控制器是基于altera的nios ii 处理器的sdram控制器设计而成。用户端基于Avalon-MM接口进行控制。...（2）初始化寄存器配置 在进行模式配置时，由于是对数据进行随机地址读写，不需要进行数据的连续传输，即将突发长度配置为1即可，使得每次只读写一个数据。 ?
RandomAccessFile类可以随机读取文件，但是在测试中并不好用; File类可以测试文件存不存在，不存在可以创建文件; FileWriter类可以对文件进行重写或者追加内容; FileReader...一般用的时候都是用处理流(Scanner、BufferedReader等)包装; BufferedReader/BufferedWriter类，适合于读写文本文件; BufferedInputStream
磁盘随机读的性能指标 IOPS 底层的存储系统可执行多少次磁盘读写操作/s。压测时可以观察一下。...磁盘随机读写操作的响应延迟 也是对数据库的性能有很大的影响。...假设你的底层磁盘支持你执行200个随机读写操作/s，但每个操作是耗费10ms，还是耗费1ms，也有很大影响， 决定你对数据库执行的单个crud SQL语句的性能。...所以核心业务的数据库的生产环境机器推荐SSD，其随机读写并发能力和响应延迟要比机械硬盘好太多，可大幅提升数据库的QPS和性能。...磁盘顺序写的性能很高，几乎和内存随机读写的性能差不多，尤其是在DB里也用了os cache机制，就是redo log顺序写入磁盘之前，先是进入os cache，即os管理的内存缓存。
如果在文件光标位于结尾时从文件中读取数据，那么便会以乱码的形式往文件中写入读取数据大小，然后将乱码读出
在之前的文章中我分享了三种从一个数组中随机取一个值的方法，分别是：使用随机数、使用int递增，使用atomicinteger递增。其中后两者都是循序取，并非真的随机。...从上次的测试结果中，随机数方案相对后两者性能差异比较大。但是当时多线程的测试都是在达到了CPU性能瓶颈的情况下测得，旧闻如下：性能测试中的随机数性能问题探索。...最近又遇到相同的问题，为了更加准确反映三个方案的性能差异，我打算在压力相对偏低的情况下重新测试。毕竟之前测试的都是几百万的QPS，日常使用中根本不会用的这么高的场景。...getRandomInt(total) sleep(0.01) } new FunQpsConcurrent(test, "测试随机性能...随机数和int方案堆内存使用最大量约50M，而atomic使用量最大130M，不过这个增量可以接受的。 除了以上，我还发现一个有趣的现象，如果我先测1万，后测试5万。或者我先测5万，然后降低到1万。
5.624ms 67.652ms 5.672ms 测试环境： OS: ubuntu 12.04 CPU: i7-3770 MEMORY: 32G GO VERSION: 1.0.3 结论： 原子读写的执行时间大约是直接内存读写的
云游戏，云电脑，个人PC也属于此类 访问模式（包括读写是随机/顺序，以及读写的比例）和读写的块大小（BlockSize）通常是影响I/O性能的关键。...fio的选项允许指定非常精确的IO模式，如随机读写、顺序读写等，并查看磁盘子系统完成这些任务需要多长时间。...readwrite或rw: I/O模式类型，支持如read(顺序读) 、write(顺序写)、randread(随机读)、randwrite(随机写)、readwrite(混合顺序读写，混合默认是读写各半...)、randrw(混合随机读写)等多中类型。...测试结果类似如下： [通过4K随机读写测试云盘IOPS] 可以看到，此时IOPS达到7K+，而平均请求时延也控制在了1ms，甚至大多数情况下更低，是比较理想的随机读写负载。
本文说的随机文件读写的随机的反义词是顺序，这里的随机文件读写对应顺序文件读写。...在随机读写文件的时候使用 FileStream 的 Seek 方法设置当前的文件 Stream 所在的点，此时就可以从 Stream 的这个点开始进行读写。...通过 Seek 的方法就能做到让文件支持进行随机读写 另外，如果想要比较大的提升随机文件读写性能，我推荐在知道文件长度的时候通过 SetLength 方法设置文件长度，这样能减少文件碎片分配 如果需要进行多线程读写...，我可以直接使用随机读写的方法读取第100个字节到第200个字节的内容。...这样能提升一些读写性能 ---- 本文会经常更新，请阅读原文： https://blog.lindexi.com/post/C-dotnet-%E4%BD%BF%E7%94%A8-FileStream
01文件位置标记及其定位 1、随机访问不是按数据在文件中的物理位置次序进行读写，而是可以对任何位置上的数据进行访问。...2、文件位置标记 为了对读写进行控制，系统为每个文件设置了一个文件读写位置标记（简称文件位置标记或文件标记），用来指示“接下来要读写的下一个字符的位置”。...3、一般情况下，在对字符文件进行顺序读写时，文件位置标记指向文件开头，这时如果对文件进行读的操作，就读第1个字符，然后文件位置标记向后移一个位置，在下一次执行读的操作时，就将位置标记所指向的第2个字符读入...5、对流式文件既可以进行顺序读写，也可以进行随机读写。关键在于控制文件的位置标记。 6、文件位置标记的定位 可以强制使文件位置标记指向人们指定的位置。...02 随机读写 1、需要注意的是应当保证在磁盘中存在所指定的文件“stu.dat”。 C语言 | 求100-200之间的素数 更多案例可以go公众号：C语言入门到精通
算上CPU的消耗比例，atbus的读性能和tbus对比的话，主要是 使用共享内存通道的时候，读性能是差不多的，写性能atbus要高过tbus大约不到一倍。...但是对于网络通道的小数据包，读写都落后tbus很多 优化分析 然后因为我看不到tbus的源码，就只能是分析tbus的压力测试结果了。...再就是接收端，原先设置了512字节的接收缓冲区，也就是TCP发过来后会随机拆包黏包，所以接收队列空时，第一次一次性最多接收512字节。...接收性能和tbus类似，发送性能已经各方面远超tbus了。 这次的优化也就到此结束。...性能瞬间的提上来了。
前言 在之前，我讲过文件的顺序读写。但是我们可不可以随机读写文件呢？答案是当然可以的，只要我们合理的控制文件指针的位置（光标），就能够读取到我们想要读取的数据。...C语言给我们提供了随机读写文件的函数，只要我们能够合理的运用它们，就能够实现我们要达到的效果。 那么，今天我们就来一起探讨一下随机文件读取函数！！！
在该系列文章发布后，后台收到了大量的私信，询问了很多性能调优的问题。比如很多开发者测试Hive，Spark等数据导出写入到ES性能非常慢，百万级别的数据导出需要数小时之久。...但是，更多的case问题，还是因为我们没有对ES-Hadoop的参数做详细的了解及调优，过小的默认参数设置与我们的集群规模及写入吞吐不匹配，导致写入性能不高。...ES-Hadoop的参数非常多，包含了索引setting，mapping，网络，读写等等，其中的一些Advance高级参数非常重要，和我们的读写性能息息相关。...这一类参数的默认值，都是假定用户使用的集群是一个在日常应用中常见的规模比较小的集群，但是国内的大数据场景下，动辄几亿用户画像人群数据的场景，如果不对这些参数调优，很难发挥应有的写入性能。
在软件测试中，经常会遇到随机数。我简单分成了两类： 简单取随机数； 从一个集合中随机取值。 其实第二个场景包含在第一个场景内。...(java.util.List)方法性能存在瓶颈，特别消耗CPU资源。...所以我就搜索了一些高性能随机数的功能，跟我之前搜到的资料一致，使用java.util.concurrent.ThreadLocalRandom这个实现类是性能最高的，方法如下： /**...void main(String[] args) { RUNUP_TIME = 0 new Concurrent(new FunTester(), thread, "测试随机数性能...(integer.getAndIncrement() % size)} times.times {integers.get(i++ % size)} } , "随机数性能测试
一般的来说，开发者获取随机文章最简单的方式就是使用 order by RAND()，然而这种方式在数据量稍大的时候可能产生数百毫秒的延迟。...关于 mysql RAND() 的性能分析，网上已经很有多的文章了，本文不再赘述。大概意思就是，在ORDER BY从句里面不建议使用RAND()函数，因为这样会导致数据列被多次扫描。...以下直接给出优化后的获取随机文章的代码，能够极大的减少数据库查询时间。...比如最小的文章cid是1，最大的文章cid是10，那就从1到10之间选一个随机数，比如5，然后假设我们要取一篇文章，那么就是从 1 + 5 到 10 之间取。一定程度上降低了数据量。...但是怎么看都是薛定谔的处理方法，但总归比原来性能好了。 ::(超赞)
虽然近十年来各种存储技术飞速发展，但关系数据库由于其ACID的特性和功能强大的SQL查询，目前还是各种业务系统中关键和核心的存储系统，很多场景下高性能的设计最核心的部分就是关系数据库的设计。...不管是为了满足业务发展的需要，还是为了提升自己的竞争力，关系数据库厂商（Oracle、DB2、MySQL等）在优化和提升单个数据库服务器的性能方面也做了非常多的技术优化和改进。...从今天开始，我会分几期来介绍高性能数据库集群。...高性能数据库集群的第一种方式是“读写分离”，其本质是将访问压力分散到集群中的多个节点，但是没有分散存储压力；第二种方式是“分库分表”，既可以分散访问压力，又可以分散存储压力。...数据库中间件自己不执行真正的读写操作，但所有的数据库操作请求都要经过中间件，中间件的性能要求也很高。 数据库主从切换对业务服务器无感知，数据库中间件可以探测数据库服务器的主从状态。
随着大数据云计算的发展需求，大规模数据中心不仅对于硬盘容量的需求日增，对于硬盘读写性能的需求更为迫切。...为了缓解这些压力，希捷Seagate发布了全新Multi-Actuator多读写臂电机技术，通过两组磁头独立读写的方式，可大幅提高HDD硬盘的读写性能，让读写速度能够追上磁录密度的提升。...传统硬盘无论具备多少用来储存资料的盘片，每片盘片的2面各自拥有1个读写臂和磁头负责资料录写与读取，每组读写机构均固定在一起，后方安排音圈马达，借由改变音圈马达的磁场和外围永久磁铁磁场交互作用，移动读写机构读写资料...https://i.imgur.com/uZaizwd.mp4 Seagate的Multi Actuator Technology多读写臂技术，将把读写臂分组，各自拥有不同的音圈马达和永久磁铁，如此一来便能够指挥不同组的读写机构移动至盘片不同的区域...，同时进行读写动作加强资料传输率，或是各自进行读取和写入作业降低反应延迟，达成单一硬盘平行化处理。
昨天有人在微信上问了我一个问题：怎么看随机写多还是顺序写多？ 这是一个典型的IO分析问题。 在性能分析的过程中，有很多人会去看每秒写多少，可是写多写少，有什么问题呢？这是我们要关注的内容。...对于磁盘能力的判断其实也是在这里，在这个磁盘上你看到随机写5M就已经有达到能力上限了，而在另一个磁盘上可能随机写50M都是正常的。...要想分析磁盘的写能力，可以知道不同的磁盘对应用性能的影响，特别是对IO密集型的应用来说更是要关注这一点。 针对这一问题，我做个示例来解释一下。 首先装上fio，fio是一个测试io的工具。...也就是说上面的每一次写都是随机写，每次写都是4K。没有连续写过一个block。 将上面的结果整理成图看一下。 ?...对比下来，你就知道，为什么我们在分析IO的时候，当应用引起的随机写高的话，会严重影响我们的性能了。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
即时通信 IM
实时音视频
