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编译会在多大程度上降低SSD的性能？

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干货 | 数万实例数百TB数据量，携程Redis治理演进之路

资源优化和性能的平衡由DBA管理，主要是基于服务器的内存、CPU、网络带宽等指标来手动调节，和MySQL的单机多实例类似。...为了提高内存效率和降低手动操作风险，DBA迫切需要一种更先进的部署治理系统来管理Redis。...，因此我们首先在携程内部小范围的部署了傲腾SSD。...1）驱动支持不完善，基本所有的厂商需要对应的RAID卡驱动，并且每家还不太一样，现实状况是需要编译多个内核版本来适配不同厂商的驱动。...Redis On SSD 公有云上的Redis价格非常昂贵，约为私有云的10倍左右，并且私有云还有类似傲腾这种方案来进一步降低成本，但Redis需要出海的规模巨大，而携程大部分Redis需要通过内部的Xpipe

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深入浅出分布式存储性能优化方案

从上图可知，三副本的分布式存储系统，一个写IO，需要从写Leader和写两个Follower完成后才返回给user；分布式存储的副本模式对性能的影响到底有多大呢？...服务器、SSD、网络（40GB/s, 25GB/s)、网络交换机、RDMA协议网络通信框架：Luna， RDMA+用户态驱动+私有I/O协议线程模型改进：用户态驱动，加入co-routine协程，加...有效聚合，保证大块顺序写入SSD，实现请求处理效率最优冷热数据分区，减少写放大，提升性能充分发挥SSD的垃圾回收机制，在擦除块时减少数据搬移量，较少对SSD的性能和寿命的影响等等。。。...整体设计思路如下：通过这种实现方式，焱融分布式存储软件在性能上相对其他只有后端缓存方案有着明显的性能提升，在IOPS上提升近30%，能够达到裸盘SSD性能的85%以上，延迟降低近3倍，具体对比数据如下...在IO路径上多层次的缓存，整个集群的IO将更加平稳，从IO处理的层面上降低IO波动。预计性能达到裸盘SSD 90%以上。

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给你一本武林秘籍，和KeeWiDB一起登顶高性能

这些产品虽然一定程度上能够满足业务在成本、持久化、规模方面的诉求，但性能跟不上，且与Redis有着明显的差距。江湖在等待一位武林高手破解难题。KeeWiDB，应运而生，脱颖而出。...为了进一步提升单个线程内部的并发度，我们引入了C++20的新特性——协程。协程的本质是函数。...简言之，协程用同步的语义解决了异步的问题，让我们用较小的开发代价实现了巨大的性能提升。内功篇量身打造的存储引擎钢筋铁骨的基础已经打好，下一步KeeWiDB需要一套适合自己的内功心法。...但随着硬件技术的发展，SSD逐渐替代HDD成为当前的主流磁盘设备，情况悄然发生了变化：一则，SSD的顺序写入性能虽然依旧高于随机写入，但差异已经缩小到十倍以内；二则，SSD的使用寿命和其写入量有关，...前文中提到，多个实例的server节点可能会被分配到同一块物理磁盘，虽然当前数据中心使用的NVMe SSD的性能已经非常强悍，但如果多个实例的用户同时发起高并发或大流量的读写，还是可能超出单块SSD的性能上限

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干货 | 节约60%-80%成本，携程 kvrocks (Redis On SSD) 实践

作者简介布莱德，携程技术专家，负责Redis和Mongodb的容器化和服务化工作，喜欢深入分析系统疑难杂症。向晨，携程资深数据库工程师，专注于数据库和缓存智能运维工作。...二、调研和选型携程大部分Redis数据是通过xpipe同步到海外(图1)，而xpipe是实现了Redis复制协议的伪slave, 为了让海外基于SSD存储的替代Redis的方案能够顺利落地，需要兼容Redis...图5 从图5上我们可以看到，基于SSD的kvrocks和基于内存的Redis性能没有明显差别，而且这是基于rocksdb的配置比较低的情况（4线程处理client命令，1线程复制，metadata/subkey...从结果来看，傲腾SSD相比普通SSD的优势是全方位的领先，首先用redis-benchmark来测试SET的性能，傲腾的100%响应时间约为普通SSD的1/3（图8，9），而QPS却是3倍（图10，11...成本能节约多少这实际上需要在CPU/内存/磁盘中做各种tradeoff，我们需要在保证响应延迟的情况下尽可能地降低CPU/内存的使用率。

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干货 | 携程持久化KV存储实践

与此同时，国内业务部门存在降低基础建设成本的客观需要，有些业务方期望提供一种非传统关系数据库来解决某些高性能海量空间的业务需求，并在此基础上支持特殊定制化以面对后疫情时代的挑战。...因为公有云的内存较贵，我们将Redis的数据存在SSD上来降低成本，选型了Kvrocks，并自研实现支持Redis的复制协议，将公有云上的成本降低了60%（图1）。 ?...6.3 使用NVME SSD 目前携程的大量TRocks还是跑在SATA接口的SSD上，而据我们的测试下来两块SATA raid0的带宽大约为800MB/S，导致硬盘非常容易跑满，相比之下，NVME SSD...的带宽基本都是几G起步，并且我们测试下来NVME SSD在小的压力下，对于SATA SSD性能有3-5倍的提升，而对于大Key的情况（超过100K）和大的压力下，NVME SSD的性能提升可以高达10-...因此我们已经计划将SATA SSD全换成NVME SSD，进一步提升TRocks的性能。

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材质更新、性能减半，西数固态硬盘「反向升级」惹众怒，官方：下次我换个型号名称

在人们的呼声下，西部数据的发言人在上周四称： 2021 年 6 月，我们更换了 WD Blue SN550 NVMe SSD 中的 NAND 并更新了固件，当时我们更新了产品数据列表。...西部数据表示：对于任何在保修期内但不符合性能要求的新配置的 WD Blue SN550 NVMe SSD，用户可以联系我们的客户服务团队寻求更换帮助。...随着固态硬盘的大规模使用，人们发现对于普通消费者来说硬盘寿命并不是一个值得关注的问题，焦点集中在速度上。...在这次西数蓝盘的改闪存事件中，SN550 的缓外写入速度从 800M/s 降低到了 400M/s，直接砍半了。...那么在如今笔记本、台式机固态硬盘的选择中，更低成本的 QLC 和 TLC 之间的差距多大程度上会影响使用呢？大部分情况下，QLC NAND 适用于相对较轻的工作负载，其中读取比写入更重要。

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来，把KeeWiDB的架构拆开给你们瞧瞧！

因此，KeeWiDB 采取了单进程多线程的方案，一方面可以更好的利用整机资源来提升单节点的性能，另一方面也能降低运维门槛。...虽然我们也采取了一系列的优化措施，例如使用组提交策略来降低持久化的频率，但是优化效果有限。...数据存储在文章开头有提到在持久内存出现后，进一步缩小了与内存的性能差距，持久内存是一种新的存储技术，它结合了 DRAM 的性能和字节寻址能力以及像 SSD 等传统存储设备的可持久化特性，正是这些特性使得持久内存非常有前景...图：Dram和PMem以及SSD的性能比较通过上图可以看到，PMem(Persistent Memory)相对于 DRAM 有着更大的容量，但是相对于 SSD 有着更大的带宽和更低的读写延迟，正是因为如此...前面有提到过日志文件在写入的过程中涉及到的持久化操作有可能会成为整个系统的瓶颈，我们通过将 WAL 存放在 PMem 上，日志持久化操作耗时大幅降低，提升了服务整体的性能；此外由于 PMem 的读写速度比

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干货 | JuiceFS 在携程海量冷数据场景下的实践

/ 20 Core / 40 Thread 128G 960G SSD bond0 25G Node3 2 Socket / 20 Core / 40 Thread 128G 1.2T SSD bond0...官方的企业版元数据引擎比TiKV有更好的性能表现，但是考虑到冷数据存储对性能要求并不苛刻，而且相比于对象存储20~200ms的访问速度，元数据引擎并不会明显降低整个系统响应的速度。...DBA 备份数据从 GlusterFS 迁移到 JuiceFS 后 ls 等行为的性能大幅提高，不仅运维人员不再需要投入精力进行磁盘扩容维修，大大降低了运维成本，而且用户还能够按照保留时间快速地控制存储成本...TiKV 的性能与提升 JuiceFS 的稳定性，以应对10PB+的数据量 2）探索JuiceFS在ClickHouse冷数据存储上的使用方法 3）公有云场景下使用JuiceFS替换HDFS，以降低云上的存储成本...【推荐阅读】携程公共技术支持运营实践携程基于DPDK的高性能四层负载均衡实践携程监控系统Hickwall演进之路高效线上问题排查——套路化和工具化 “携程技术”公众号分享，交流，成长

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傲腾会是NAND的接班人么？

2020年，英特尔还发布了第二代傲腾SSD P5800X系列，号称是全球最快的SSD。P5800X与上代相比，性能提升了近四倍，延迟降低了一半。...在optane上加快系统性能，例如与TOC解决方案相比，可将延迟降低70％。 ? 用作加速时，傲腾SSD上存放大量元数据（Metadata），与单纯使用TLC相比，能降低70%的延迟。...分层也非常好理解，热数据先放在傲腾SSD上，数据变冷之后则迁移到NAND SSD上，这种方案能将延迟降低50%，同时降低TCO。 3 生态加速铺开 ?...以中国用户更熟悉的燕京啤酒为例，燕京啤酒使用了傲腾持久内存和傲腾SSD两种方案，在傲腾持久内存的帮助下，超融合方案可以支撑更多的虚拟机，在傲腾SSD帮助下，提高了存储的性能并降低了延迟。...Mars会将张量自动在各个维度上切分成小的chunk来分布式处理从而提升并行性，以便于将小颗粒任务派发到GPU，或者网络远端的其它集群节点上并行计算。 ?

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学界 | 优于MobileNet、YOLOv2：移动设备上的实时目标检测系统Pelee

Ling 机器之心编译参与：Nurhachu Null、刘晓坤已有的在移动设备上执行的深度学习模型例如 MobileNet、 ShuffleNet 等都严重依赖于在深度上可分离的卷积运算，而缺乏有效的实现...PeleeNet 实现了比目前最先进的 MobileNet 更高的图像分类准确率，并降低了计算成本。...然而，这些架构严重依赖于在深度上可分离的卷积运算 (Szegedy 等 (2015))，而这些卷积运算缺乏高效的实现。...然而，所有的这些模型都严重依赖于在深度上可分离的卷积运算，这些运算在绝大多数深度学习框架中都缺乏有效的实现。...表 7：实际设备上的速度 ? 表 8： COCO test-dev2015 数据集上的结果本文为机器之心编译，转载请联系本公众号获得授权。

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【Rust日报】Luminal：在 Rust 中编译快速 GPU 内核

这不是一个新项目，我之前已经谈过它，但它最近又恢复了积极的工作，而且我以前从未有机会在一个我可以指出的地方公开地真正正确地谈论过它。...这并不是一个使用piccolo或贡献的广告piccolo，而是关于无堆栈解释器、垃圾收集、解释器设计和（某种程度上）写给协程的情书的想法的集合。...对于那些不知道的人来说，Luminal 是一个深度学习库，它使用可组合编译器来实现高性能。它完全用 Rust 编写，比同类 ML 框架简单几个数量级。...最近，我们一直致力于提高 Nvidia 和 Apple GPU 的性能，这促使我们编写能够动态生成内核的编译器。...Maelstrom 有一个从头开始的无根容器实现（不依赖 Docker 或 RunC），经过优化以降低开销并快速启动。这是生锈的。整个项目是用 Rust 编写的。

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1t固态硬盘为什么不建议分区

在选择和使用固态硬盘（SSD）时，许多用户都会遇到一个问题：要不要给固态硬盘分区？尤其是对于1TB的固态硬盘，分区是否真的有必要？...固态硬盘与机械硬盘的差异在考虑是否分区之前，了解固态硬盘（SSD）与机械硬盘（HDD）的工作原理差异至关重要。...其次，有可能导致性能降低。固态硬盘的高性能部分来自于其并行读写的能力。分区后，操作系统和应用程序可能会在不同的分区间频繁切换，导致性能下降。...尤其是当系统分区和数据分区分开时，频繁的分区切换会导致读写速度的降低。不过，在实际使用中，如果我们将操作系统和常用软件都安装在固态硬盘上，电脑整体的性能会比较使用机械硬盘提高很多。...具体分成几个区、每个区设置多大，大家根据自己的习惯进行规划即可。

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AI 场景存储优化：云知声超算平台基于 JuiceFS 的存储实践

因此我们采用 Alluxio + Fluid 进行 IO 加速，分布式缓存给我们带来了 AI 模型训练速度上的提升以及存储系统总带宽的下降。...JuiceFS 的元数据自动备份、回收站等特性一定程度上保障了数据的可靠性，避免一些意外情况导致数据丢失，当然如果是自己运维元数据引擎和对象存储依然需要做好数据备份。...通过 Cephadm 引导一个单节点的集群，Cephadm 会在执行 bootstrap 引导的节点部署 mgr 跟 mon 服务，当添加其他节点的时候，会自动在其中一台部署 mgr 管理节点，目前我们生产采用...在 Ceph 调优方面我们借鉴了社区其他用户分享的方案，感谢携程的工程师在我们调优过程中提供的帮助（点击此处查看），主要做了以下实践：服务器层面： 42Cores 256GB 24*18T HDD...JuiceFS 社区版已经在规划实现这个特性，会在 v1.0.0 之后的版本正式发布。

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25台服务器怎样支撑世界第54大网站

没有使用云的另一个原因是Stack Overflow认为云会一定程度上的降低性能，同时也会给优化和排查系统问题增加难度。此外，他们的架构也并不需要横向扩展。...简单的系统。基于.Net，只用了9个项目，其他系统可能需要100个。之所以使用这么少系统是为了追求极限的编译速度，这点需要从系统开始时就进行规划，每台服务器的编译时间大约是10秒。...在纽约的主数据中心，每个集群通常都使用1主和1只读备份的配置，同时还会在Oregon数据中心也设置一个备份。如果是运行的是Oregon集群，那么两个在纽约数据中心的备份都会是只读和同步的。...据统计显示，间接层增加GC压力达到了某个程度时会显著的降低性能。 CDN Hit 。鉴于查询字符串基于文件内容进行哈希，只在有新建立时才会被再次取出。...性能至上 StackOverflow是个重度的性能控，主页加载的时间永远控制在50毫秒内，当下的响应时间是28毫秒。程序员热衷于降低页面加载时间以及提高用户体验。

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.NET技术+25台服务器怎样支撑世界第54大网站

没有使用云的另一个原因是 Stack Overflow 认为云会一定程度上的降低性能，同时也会给优化和排查系统问题增加难度。此外，他们的架构也并不需要横向扩展。...简单的系统。基于 .Net，只用了 9 个项目，其他系统可能需要 100 个。之所以使用这么少系统是为了追求极限的编译速度，这点需要从系统开始时就进行规划，每台服务器的编译时间大约是 10 秒。...在纽约的主数据中心，每个集群通常都使用 1 主和 1 只读备份的配置，同时还会在 Oregon 数据中心也设置一个备份。...据统计显示，间接层增加 GC 压力达到了某个程度时会显著的降低性能。 CDN Hit 。鉴于查询字符串基于文件内容进行哈希，只在有新建立时才会被再次取出。...性能至上 StackOverflow 是个重度的性能控，主页加载的时间永远控制在 50 毫秒内，当下的响应时间是 28 毫秒。程序员热衷于降低页面加载时间以及提高用户体验。

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——性能优化实践干货

Elasticsearch的爽点就是：快、准、全! 关于Elasticsearch性能优化，阿里、腾讯、京东、携程、滴滴、58等都有过很多深入的实践总结，都是非常好的参考。...本文换一个思路，基于Elasticsearch的爽点，进行性能优化相关探讨。...1、集群规划优化实践 1.1 基于目标数据量规划集群在业务初期，经常被问到的问题，要几个节点的集群，内存、CPU要多大，要不要SSD？最主要的考虑点是：你的目标存储数据量是多大？...1.4 磁盘尽量选择SSD Elasticsearch官方文档肯定推荐SSD，考虑到成本的原因。需要结合业务场景，如果业务对写入、检索速率有较高的速率要求，建议使用SSD磁盘。...1.7 超大量级的业务场景，可以考虑跨集群检索除非业务量级非常大，例如：滴滴、携程的PB+的业务场景，否则基本不太需要跨集群检索。

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.NET技术+25台服务器怎样支撑世界第54大网站

没有使用云的另一个原因是Stack Overflow认为云会一定程度上的降低性能，同时也会给优化和排查系统问题增加难度。此外，他们的架构也并不需要横向扩展。...简单的系统。基于.Net，只用了9个项目，其他系统可能需要100个。之所以使用这么少系统是为了追求极限的编译速度，这点需要从系统开始时就进行规划，每台服务器的编译时间大约是10秒。...在纽约的主数据中心，每个集群通常都使用1主和1只读备份的配置，同时还会在Oregon数据中心也设置一个备份。如果是运行的是Oregon集群，那么两个在纽约数据中心的备份都会是只读和同步的。...据统计显示，间接层增加GC压力达到了某个程度时会显著的降低性能。 CDN Hit 。鉴于查询字符串基于文件内容进行哈希，只在有新建立时才会被再次取出。...程序员热衷于降低页面加载时间以及提高用户体验。每个独立的网络提交都予以计时和记录，这种计量可以弄清楚提升性能需要修改的地方。如此低资源利用率的主要原因就是高效的代码。

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一根烟上热搜，先让AI看看你的肺

作者 | 李翔，国内某互联网大厂AI民工，前携程酒店图像技术负责人，计算机视觉和深度学习重度爱好者，在ICCV和CVPR等会议上发表论文十余篇；马杰超，任职于某医学图像创业公司，医学图像AI领域资深从业者...无论是分割网络还是检测网络，我们最终的目的都是为了获取候选的肺结节区域，从而产生高召回率候选结节池，尽可能地降低肺结节的漏检率。...，从而降低误判率。...让AI诊断得更准更快上一节我们介绍了常用的肺结节AI检测方式，但是现有的方法仍然有三个问题摆在我们面前： 1）预检测+精检测的两步建模方式在检测速度上不能让人满意，同时结构也不够优雅，如何能够设计出结构优雅速度理想的模型...对于第二个问题，我们在网络结构中引入群卷积，考虑各个特征通道之间的关系，让模型自主地去学习价值较高的特征图，同时群卷积的使用也大幅提升了模型的性能。

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学界 | 优于MobileNet、YOLOv2：移动设备上的实时目标检测系统Pelee

Ling 机器之心编译参与：Nurhachu Null、刘晓坤已有的在移动设备上执行的深度学习模型例如 MobileNet、 ShuffleNet 等都严重依赖于在深度上可分离的卷积运算，而缺乏有效的实现...PeleeNet 实现了比目前最先进的 MobileNet 更高的图像分类准确率，并降低了计算成本。...研究者进一步开发了实时目标检测系统 Pelee，以更低的成本超越了 YOLOv2 的目标检测性能，并能流畅地在 iPhone6s、iPhone8 上运行。...然而，这些架构严重依赖于在深度上可分离的卷积运算 (Szegedy 等 (2015))，而这些卷积运算缺乏高效的实现。...然而，所有的这些模型都严重依赖于在深度上可分离的卷积运算，这些运算在绝大多数深度学习框架中都缺乏有效的实现。

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相比SSD，HDD现在的唯一优势只有价格？

不同类型的存储介质的特点传统的HDD将数据存储在高速旋转的磁盘上，当磁盘旋转时，一对磁头就会在磁盘上移动来读取或写入数据。数据会存储出在圆形的轨道上，我们称为磁道。...MLC：每单元存储2Bit的多层单元SSD，通常被视为消费级技术。虽然将2Bit的数据填充到一个存储单元中可以节省空间，但要权衡的是较短的使用寿命和降低的可靠性。...MLC SSD通常应用在台式机和笔记本计算机中。 eMLC：是MLC NAND 闪存的一个"增强型"的版本，它在一定程度上弥补了SLC和MLC之间的性能和耐久差距。...QLC SSD具有低DWPD的特点，并具有密度，速度和功率效率方面的优势，因此经常用于高性能，读取密集型应用。...存储介质的性能与成本一般来说，SSD的性能要优于HDD，SSD具有更高的性能、可靠性和能耗效率，除了减少数据中心的能耗成本外，SSD还可以减少数据中心的占用空间，因为可以采用更少的SSD产生与硬盘相同的

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