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Android高性能日志写入方案的实现

写入的最小单位是 Page,擦除的最小单位是 Block,而 Block 远大于 Page,所以在写入新数据时就需要先把 Block 上的数据读出来和要写入的数据合并在一起,再把 Block 擦除,最后把读出来的数据重新写入到存储上...,这样导致实际写入的数据可能远远大于最开始需要写入的数据。...一个完善的日志方案,需要满足 高效,不能影响系统性能,不能因为引入了日志模块而造成应用卡顿 保证日志的完整性,如果不能保证日志完整,那么日志收集就没有意义了 对于多进程应用,要保证最终看到的日志顺序的准确性 高性能方案...在要求高性能的应用中比较常用。...总结 本文主要分析了直接写文件记录日志方式存在的问题,并引申出高性能文件写入方案 mmap,兼顾了写入性能和完整性,并通过补偿方案确保多进程下日志的顺序。

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使用Ring Buffer构建高性能的文件写入程序

前面说的错误原因已经很直白了,就是频繁的日志写入导致的,那么解决方案就是将多次写入操作合并成一次写入操作,并且采用异步写入方式。...“溢出”,所以写入Ring Buffer效率很高。...,运行此程序,发现20个线程才写入了10条数据,分析很久才发现,文件异步IO太快的话,会有缓冲区丢失,第一次写入的10条数据无法写入文件,多运行几次就没有问题了。...fs.EndWrite(asyncResult); ChangeEvent.Set(); } OK,现在我们的程序具备高性能的安全的写入日志文件的功能了...到此,我们今天的主题就全部介绍完成了,不过要让本文的代码能够符合实际的运行,还要解决每次只写入少量数据并且将它定期写入日志文件的问题,这里贴出真正的局部代码: ?

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    SQL Server 高性能写入的一些总结

    图2 数据写入Users表 为了使数据库获得更快的写入速度,我们必须了解数据库在进行写入操作时的主要耗时。...图3数据写入时间 使用数据库事务 想想数据是否可以延长写入到数据库中,是否可以批量地写入呢?如果允许延迟一段时间才写入到数据库中,那么我们可以使用Transaction来延迟数据写入。...图4 数据写入时间 使用SqlBulkCopy 通过使用事务封装了写入操作,当我们重新运行代码,发现数据写入的速度大大提高了,只需4.5109秒,由于一个事务只需分配一次锁资源,减少了分配锁和数据库联接的耗时...当然,我们可以也使用SqlBulkCopy实现大量数据的写入操作,首先我们创建数据行,然后使用SqlBulkCopy的WriteToServer()方法将数据行批量写入到表中,具体实现代码如下: ///...,所以我们想是否存在一种方法只发送一次消息就完成写入的操作呢?

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    SQL Server 高性能写入的一些总结

    图2 数据写入Users表 为了使数据库获得更快的写入速度,我们必须了解数据库在进行写入操作时的主要耗时。...图3数据写入时间 使用数据库事务 想想数据是否可以延长写入到数据库中,是否可以批量地写入呢?如果允许延迟一段时间才写入到数据库中,那么我们可以使用Transaction来延迟数据写入。...图4 数据写入时间 使用SqlBulkCopy 通过使用事务封装了写入操作,当我们重新运行代码,发现数据写入的速度大大提高了,只需4.5109秒,由于一个事务只需分配一次锁资源,减少了分配锁和数据库联接的耗时...当然,我们可以也使用SqlBulkCopy实现大量数据的写入操作,首先我们创建数据行,然后使用SqlBulkCopy的WriteToServer()方法将数据行批量写入到表中,具体实现代码如下: ///...,所以我们想是否存在一种方法只发送一次消息就完成写入的操作呢?

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    MongoDB 高性能最佳实践: 事务,读取关心程度与写入关心程度

    本系列文章中,我们将多维度介绍在大数据量场景下实现高性能的关键技术点,包括: 数据建模与内存分配(工作集) 请求模式与性能分析 索引 数据分片(分布式) 事务,读取关心程度与写入关心程度(本文的主题)...选择合适的写入保证等级   MongoDB 允许你在向数据库提交写入请求时指定一个可靠性保证等级,称为“写入关心等级” (write concern) 注意:写关心等级可以对任何对服务器进行的操作生效,...总共有这些选项: 写入确认 (Write Acknowledged): 这是默认的写入关心等级。...MongoDB 支持写入到指定数量的副本 (replica) 中。本选项同时确保写入数据被写入二级数据库的日志中。...What’s Next   这就是本期的高性能最佳实践。本系列的下一篇:硬件与操作系统配置。 译注:没有按照原系列文章顺序翻译。

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    最后写入胜利(丢弃并发写入

    假定每个写请求都最终同步到所有副本,只要确定哪个写入是最新,则副本就能最终收敛到相同值。 但如何定义最新?...图-12中,当客户端向数据库节点发送写入请求时,客户端都不知道另一个客户端,因此不清楚哪个先发生。争辩哪个先发生其实没有大意义, 我们说支持写入并发,也就意味着它们的顺序不确定。...如为每个写请求附加一个时间戳,然后选择最新即最大的时间戳,丢弃较早时间戳的写入。这就是最后写入胜利(LWW, last write wins),Cassandra唯一支持的冲突解决方法。...LWW实现了最终收敛目标,但以牺牲持久性为代价:若同一K有多个并发写,即使它们都给客户端通知成功(因为完成了写入w个副本),但最好也只有一个写入能存活,其他的将被静默丢弃。...B是因果依赖于A 如下图中的两个写入是并发:每个客户端启动写操作时,并不知道另一个客户端是否也在执行操作同样的K。

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    写入Ring Buffer

    生产者可以接着往 Entry 里写入数据。 提交新的数据 两阶段提交的第二步是——对,提交。 ? 绿色表示最近写入的 Entry,序号是 13 ——厄,抱歉,我也是红绿色盲。但是其他颜色甚至更糟糕。...当生产者结束向 Entry 写入数据后,它会要求 ProducerBarrier 提交。...这个序号是指当前可写入的序号。...注意这和“向 Ring Buffer 的游标加 1”不一样-如果你有一个以上的生产者同时在向 Ring Buffer 写入,就有可能出现某些 Entry 正在被生产者写入但还没有提交的情况。 ?...现在每个生产者都拥有自己的写入节点和一个崭新的序号。 我把生产者 1 和它的写入节点涂上绿色,把生产者 2 和它的写入节点涂上可疑的粉色-看起来像紫色。 ?

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