zabbix并没有给我们提供这么一个模板来完成在Linux中磁盘IO的监控,所以我们需要自己来创建一个,在此还是在Linux OS中添加。 由于一台服务器中磁盘众多,如果只一两台可以手动添加
这是 Linux 性能分析系列的第三篇,前两篇分别讲了 CPU 和 内存,本篇来看 IO。
小文件读写的性能瓶颈是磁盘的寻址(随机读写性能更差),评估的标准是tps。大文件读写的性能瓶颈是带宽,评估的标准是持续的读写速度。Linux可以利用空闲内存作文件系统访问的cache,因此系统内存越大存储系统的性能也越好。
vmstat是Virtual Meomory Statistics(虚拟内存统计)的缩写,可对操作系统的虚拟内存、进程、CPU活动进行监控。是对系统的整体情况进行统计,不足之处是无法对某个进程进行深入分析。
磁盘可以说是计算机系统最慢的硬件之一,读写速度相差内存 10 倍以上,所以针对优化磁盘的技术非常的多,比如零拷贝、直接 I/O、异步 I/O 等等,这些优化的目的就是为了提高系统的吞吐量,另外操作系统内核中的磁盘高速缓存区,可以有效的减少磁盘的访问次数。
计算机的文件系统是一种存储和组织计算机数据的方法,它使得对其访问和查找变得容易,文件系统使用文件和树形目录的抽象逻辑概念代替了硬盘和光盘等物理设备使用数据块的概念,用户使用文件系统来保存数据不必关心数据实际保存在硬盘(或者光盘)的地址为多少的数据块上,只需要记住这个文件的所属目录和文件名。在写入新数据之前,用户不必关心硬盘上的那个块地址没有被使用,硬盘上的存储空间管理(分配和释放)功能由文件系统自动完成,用户只需要记住数据被写入到了哪个文件中。
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
iostat命令是Linux系统上查看I/O性能最基本的工具,其全称为 I/O statistics。iostat能统计磁盘活动情况,也能统计CPU使用情况。 iostat属于sysstat软件包,可以通过命令进行安装:
iostat是I/O statistics(输入/输出统计)的缩写,用来动态监视系统的磁盘操作活动。
对于磁盘有个iops的概念比较奇怪,想监控起来看下,利用zabbix的自动发现把每个磁盘的iops监控起来,思路:自动发现所有的磁盘,然后监控各个磁盘的iops。效果如下图(iops和io读写大小),下图监控的磁盘是个sdd的,iops今天监控起来后峰值有30k:
首先就是通过top命令查看,因为top命令最直接,且信息量够大,覆盖面够全,可以看到CPU的wa有点高
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原文链接:https://rumenz.com/rumenbiji/linux-vmstat.html
vmstat(Virtual Memory Statistics 虚拟内存统计) 命令用来显示Linux系统虚拟内存状态,也可以报告关于进程、内存、I/O等系统整体运行状态。
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原文链接:https://rumenz.com/rumenbiji/linux-iostat.html
正常情况下,svctm应该是小于await值的,而svctm的大小和磁盘性能有关,CPU、内存的负荷也会对svctm值造成影响,过多的请求也会间接导致svctm值的增加。
原文链接: Getting MapReduce 2 Up to Speed
Linux系统中的 iostat是I/O statistics(输入/输出统计)的缩写,iostat工具将对系统的磁盘操作活动进行监视。它的特点是汇报磁盘活动统计情况,同时也会汇报出CPU使用情况。同vmstat一样,iostat也有一个弱点,就是它不能对某个进程进行深入分析,仅对系统的整体情况进行分析。iostat属于sysstat软件包。可以用yum install sysstat 直接安装。
零拷贝技术指在计算机执行操作时,CPU不需要先将数据从一个内存区域复制到另一个内存区域,从而可以减少上下文切换以及CPU的拷贝时间。它的作用是在数据报从网络设备到用户程序空间传递的过程中,减少数据拷贝次数,减少系统调用,实现CPU的零参与,彻底消除CPU的负载。
B 树是一种多路自平衡搜索树,它类似普通的二叉树,但是 B 树允许每个节点有更多的子节点。B 树示意图如下:
背景 计算机硬件性能在过去十年间的发展普遍遵循摩尔定律,通用计算机的CPU主频早已超过3GHz,内存也进入了普及DDR4的时代。然而传统硬盘虽然在存储容量上增长迅速,但是在读写性能上并无明显提升,同时SSD硬盘价格高昂,不能在短时间内完全替代传统硬盘。传统磁盘的I/O读写速度成为了计算机系统性能提高的瓶颈,制约了计算机整体性能的发展。 硬盘性能的制约因素是什么?如何根据磁盘I/O特性来进行系统设计?针对这些问题,本文将介绍硬盘的物理结构和性能指标,以及操作系统针对磁盘性能所做的优化,最后讨论下基于磁盘I/O
(2)零拷贝完全依赖操作系统,操作系统提供了就是提供了,没有提供就没有提供,java本身做不了任何事情
在传统的 Java Web 项目中, 使用数据库进行存储数据,弊端主要来自于性能方面。由于数据库持久化数据主要是面向磁盘,而磁盘的读/写比较慢.
本文试图理清楚几种IO模型的根本性区别,同时分析了为什么在Linux网络编程中最好要用非阻塞式IO?
上一篇文章大概介绍了I/O的一些基本原理和技术,这篇我们主要介绍基于Linux系统的I/O的一些运行原理、监控方式。
传统IO的工作方式是,数据读取和写入是从用户空间和内核空间来回复制,内核空间的数据时通过操作系统层面的IO接口从磁盘读取或写入。
项目需要使用的主板有很多性能需要经过测试之后才能用于开发使用,因此将Linux上一些常用的tools移植进板子进行测试。
这一期我们来看一下有哪些办法可以减少linux下的文件碎片。主要是针对磁盘长期满负荷运转的使用场景(例如http代理服务器);另外有一个小技巧,针对互联网图片服务器,可以将io性能提升数倍。如果为服务器订制一个专用文件系统,可以完全解决文件碎片的问题,将磁盘io的性能发挥至极限。对于我们的代理服务器,相当于把io性能提升到3-5倍。 在现有文件系统下进行优化linux内核和各个文件系统采用了几个优化方案来提升磁盘访问速度。但这些优化方案需要在我们的服务器设计中进行配合才能得到充分发挥。 文件系统缓存lin
「 总感觉当下的生活不是想要的,总感觉一路走下去会是一个讨厌的未来,每天睁眼的一瞬间就是懊悔,昨天又浪费掉了...人生没有意义,但是要努力寻找活着的意义--------山河已无恙」
一、通常服务器的性能会卡在三个地方: cpu 网络IO 磁盘IO 二、在优化性能的时候,首先要判断性能的瓶颈在上述的哪个地方。然后对症下药,按照下面的方法来优化: 1、提高CPU性能的方法 并发。利用多线程、进程。老的线程库效率太低,需要升级用nptl 。进(线)程数不要大于cpu个数 (请参考:http://www.ibm.com/developerworks/cn/linux/l-threading.html) 谨慎用锁。改善架构,尽量不用锁。 慎用字符串操作,比如sprintf,snprintf,因为
导言 | 本文邀请到腾讯CSIG后台开发工程师kevineluo从文件传输场景以及零拷贝技术深究Linux I/O的发展过程、优化手段以及实际应用。I/O相关的各类优化已经深入到了日常开发者接触到的语言、中间件以及数据库的方方面面。通过了解和学习相关技术和思想,开发者能对日后自己的程序设计以及性能优化上有所启发。 前言 存储器是计算机的核心部件之一,在完全理想的状态下,存储器应该要同时具备以下三种特性:第一,速度足够快:存储器的存取速度应当快于CPU执行一条指令,这样CPU的效率才不会受限于存储器;第二,
DMA 的全称叫直接存储器访问(Direct Memory Access),是一种允许外围设备(硬件子系统)直接访问系统主内存的机制。
零拷贝是老生常谈的问题啦,大厂非常喜欢问。比如Kafka为什么快,RocketMQ为什么快等,都涉及到零拷贝知识点。最近技术讨论群几个伙伴分享了阿里、虾皮的面试真题,也都涉及到零拷贝。因此本文将跟大家一起来学习零拷贝原理。
用kafka做存储层,为什么呢?一大堆可以做数据存储的 MySQL、MongoDB、HDFS……
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:
作者:kevineluo,腾讯 CSIG 后台开发工程师 本文将从文件传输场景以及零拷贝技术深究 Linux I/O 的发展过程、优化手段以及实际应用。 前言 存储器是计算机的核心部件之一,在完全理想的状态下,存储器应该要同时具备以下三种特性: 速度足够快:存储器的存取速度应当快于 CPU 执行一条指令,这样 CPU 的效率才不会受限于存储器; 容量足够大:容量能够存储计算机所需的全部数据; 价格足够便宜:价格低廉,所有类型的计算机都能配备。 但是现实往往是残酷的,我们目前的计算机技术无法同时满足上述的三个
登录该服务器后通过iostat -x 1 10查看了相关磁盘使用信息。相关截图如下:
存储器是计算机的核心部件之一,在完全理想的状态下,存储器应该要同时具备以下三种特性:
摘要:监控系统在linux系统上获取物理磁盘IO以及使用情况的原理,让我们一起来探索一下
Redis 的缓存淘汰算法则是通过实现 LFU 算法来避免「缓存污染」而导致缓存命中率下降的问题(Redis 没有预读机制)。
大家好,我是 Peter,昨天群里有小伙伴咨询page cache的问题,看到网上有篇不错的文章,分享给大家。如果大家有想看的内容,欢迎给我留言。
1、问题: 最近在做日志的实时同步,上线之前是做过单份线上日志压力测试的,消息队列和客户端、本机都没问题,但是没想到上了第二份日志之后,问题来了: 集群中的某台机器 top 看到负载巨高,集群中的机器
大家在面试的时候,肯定都会被问到MySql的知识,以下是面试场景: 面试官:对于MySQL,你对他索引原理了解吗? 我:了解 面试官:MySQL的索引是用什么数据机构的? 我:B+树 面试官:为什么要用B+树,而不是B树? 我:… 面试官:用B+树作为MySql的索引结构,用什么好处? 我:…
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