qemu-kvm磁盘读写的缓冲(cache)模式一共有五种,分别是writethrough, wirteback, none, unsafe, directsync当你对VM读写磁盘的性能有不同的要求的时候,你可以在其启动的参数(cache=xxxx)里面进行一个合理的选择. 现在来简单说一说这五种模式的各自的特点(默认的是writeback) cache=writethrough: 该模式对应的标志位是O_DSYNC,仅当数据被提交到了存储设备里面的时候,写操作 才会被完整的通告.此时host

GPU加速技术对普通消费者最直观的影响就是视频转码应用上了,NVIDIA..AMD以及Intel都有自己的加速技术,而在新一代CPU和GPU架构上,三方都有更新的技术方案.<br><br> NVIDIA在Kepler架构上引入了NVENC编码单元,实测画质与CUDA相当,但是速度更快,只不过在速度和功耗上依然比不过Intel的Quick Sync,AMD的VCE因为缺少软件支持显得更悲剧.   在GPU通用计算刚刚进入桌面平台时,NVIDIA以及AMD都把视频转码加速功能当作重点,

作者:个推数据研发工程师 学长     1 业务背景   随着大数据的快速发展,业务场景越来越复杂,离线式的批处理框架MapReduce已经不能满足业务,大量的场景需要实时的数据处理结果来进行分析.决策.Spark Streaming是一种分布式的大数据实时计算框架,他提供了动态的,高吞吐量的,可容错的流式数据处理,不仅可以实现用户行为分析,还能在金融.舆情分析.网络监控等方面发挥作用.个推开发者服务--消息推送"应景推送"正是应用了Spark Streaming技术,基于大数据分析人

通过本文你会清楚知道 fsync().fdatasync().sync().O_DIRECT.O_SYNC.REQ_PREFLUSH.REQ_FUA的区别和作用. fsync() fdatasync() sync() 是什么? 首先它们是系统调用. fsync fsync(int fd) 系统调用把打开的文件描述符fd相关的所有缓冲元数据和数据与都刷新到磁盘上(non-volatile storage) fsync() transfers ("flushes") all modifie

深度实践KVM笔记 libvirt(virt-install,API,服务,virsh)->qemu(qemu-kvm进程,qemu-img)->KVM虚拟机->kvm.ko 内核模块  P7 /etc/init.d/libvirtdvirsh 腾讯云一样要自己手动进入虚拟机扩容 第3章   CPU,内存虚拟化技术 CPU 的嵌套技术nested特性,使用kvm虚拟机在理论上可以无限嵌套下去,只要物理机性能足够 P23numastat          P25              

本文详细介绍iSCSI相关的内容,以及在Linux上如何实现iSCSI. 第1章 iSCSI简介 1.1 scsi和iscsi 传统的SCSI技术是存储设备最基本的标准协议,但通常需要设备互相靠近并用SCSI总线连接,因此受到物理环境的限制. iSCSI(Internet Small Computer System Interface),顾名思义,iSCSI是网络上的SCSI,也就是通过网络连接的SCSI.它是由IBM公司研究开发用于实现在IP网络上运行SCSI协议的存储技术,能够让SCSI接口

之前讲了<AQS源码阅读>和<ReentrantLock源码阅读>,本次将延续阅读下ReentrantReadWriteLock,建议没看过之前两篇文章的,先大概了解下,有些内容会基于之前的基础上阅读. 这个并不是ReentrantLock简单的升级,而是落地场景的优化,我们来详细了解下吧. 背景 JUC包里面已经有一个ReentrantLock了,为何还需要一个ReentrantReadWriteLock呢?看看头注解找点线索. 它是ReadWriteLock接口的实现.那看看这

一.前言 ReentrantLock 是基于 AQS 实现的同步框架,关于 AQS 的源码在 这篇文章 已经讲解过,ReentrantLock 的主要实现都依赖AQS,因此在阅读本文前应该先了解 AQS 机制.本文并不关注 ReentrantLock 如何使用,只叙述其具体实现. 二.ReentrantLock 的继承体系以及特点 AQS 是基于模板方法模式设计的,理解该设计模式可以帮助阅读 ReentrantLock 源码,当然不熟悉该设计模式并不影响下文的阅读. 首先我们来看 Reentra

Direct 1.简化并行读取:如果要读取多个partition,不需要创建多个输入DStream然后对它们进行union操作.Spark会创建跟Kafka partition一样多的RDD partition,并且会并行从Kafka中读取数据.所以在Kafka partition和RDD partition之间,有一个一对一的映射关系. 2.高性能:如果要保证零数据丢失,在基于receiver的方式中,需要开启WAL机制.这种方式其实效率低下,因为数据实际上被复制了两份,Kafka自己本身就有

竞赛中,遇到大数据时,往往读文件成了程序运行速度的瓶颈,需要更快的读取方式.相信几乎所有的C++学习者都在cin机器缓慢的速度上栽过跟头,于是从此以后发誓不用cin读数据.还有人说Pascal的read语句的速度是C/C++中scanf比不上的,C++选手只能干着急.难道C++真的低Pascal一等吗?答案是不言而喻的.一个进阶的方法是把数据一下子读进来,然后再转化字符串,这种方法传说中很不错,但具体如何从没试过,因此今天就索性把能想到的所有的读数据的方式都测试了一边,结果是惊人的. 竞赛中读数

CloneDB是Oracle 11.2.0.3推出的一项新特性,它利用的了11g新引入的Direct NFS.它直接利用目标数据库的备份,无需将备份COPY到克隆环境下,使得一个备份可以克隆多个不同用途的数据库.它同时采用了copy-on-write技术,使得备份中只有被修改了的block才会被应用到克隆数据库中,极大的节省了克隆数据库的空间,并提升了数据库克隆的速度. 下面对该项特性进行了测试,共涉及三台服务器,采用的均是32位RHEL 6.3操作系统,数据库版本11.2.0.4. NFS服务

Linux就这个范儿 第15章 七种武器  linux 同步IO: sync.fsync与fdatasync   Linux中的内存大页面huge page/large page  David Cutler  Linux读写内存数据的三种方式 台湾作家林清玄在接受记者采访的时候,如此评价自己30多年写作生涯:“第一个十年我才华横溢,‘贼光闪现’,令周边黯然失色:第二个十年,我终于‘宝光现形’,不再去抢风头,反而与身边的美丽相得益彰:进入第三个十年,繁华落尽见真醇,我进入了‘醇光初现’的阶段,真正

1.Linux帧缓冲子系统 帧缓冲(FrameBuffer)是Linux为显示设备提供的一个接口,用户可以将帧缓冲看成是显示内存的一种映像,将其映射到进程地址空间之后,就可以直接进行读写操作,而写操作可以立即反映到屏幕上,这种操作是抽象和统一的,用户不必关心显存的位置.换页机制等具体细节,这些都是由FrameBuffer设备驱动来实现,帧缓冲把显示设备描述成一个缓冲区,允许应用程序通过帧缓冲定义好的接口访问这些图形设备,从而不用关心具体的硬件细节.个人感觉,更抽象一点,帧缓冲从本质上是图形设备的

1. 远程文件同步的常见方式: 1.cron + rsync 优点: 简单 缺点:定时执行,实时性比较差:另外,rsync同步数据时,需要扫描所有文件后进行比对,进行差量传输.如果文件数量达到了百万甚至千万量级,扫描所有文件将是非常耗时的.远程对比时发送所有的文件树or目录树属性,而且正在发生变化的往往是其中很少的一部分,这是非常低效的方式. 2. inotify + rsync 优点:比较简单 缺点:每个变更文件都使用了rsync.而每一次rsync都要建立SSH链接,这个其实是比较费时间的.

监控工具DPA发现海外一台Oracle数据库服务器DB Commit Time指标告警,超过红色告警线(40毫秒左右,黄色告警是10毫秒,红色告警线是20毫秒),如下截图所示,生成了对应的时段的AWR报告,发现Top 5 Timed Events里面,log file sync等待事件的平均等待时间为37毫秒,log file parallel write等待事件的平均等待时间为40毫秒 如果对Tanel Poder::Understanding LGWR, Log File Sync Wait

1. 远程文件同步的常见方式: 1.cron + rsync 优点: 简单 缺点:定时执行,实时性比较差:另外,rsync同步数据时,需要扫描所有文件后进行比对,进行差量传输.如果文件数量达到了百万甚至千万量级,扫描所有文件将是非常耗时的.远程对比时发送所有的文件树or目录树属性,而且正在发生变化的往往是其中很少的一部分,这是非常低效的方式. 2. inotify + rsync 优点:比较简单 缺点:每个变更文件都使用了rsync.而每一次rsync都要建立SSH链接,这个其实是比较费时间的.

转载:http://blog.csdn.net/lifetragedy/article/details/51869032 ActiveMQ的集群 内嵌代理所引发的问题: 消息过载 管理混乱 如何解决这些问题--集群的两种方式: Master slave Broker clusters ActiveMQ的集群有两种方式: MASTER/SLAVE模式 Cluster模式 Pure Master Slave   Pure master slave的工作方式: 当master broker失效的时候.

Mirantis 和 Red Hat 作为 OpenStack 商业化产品领域的两大领军企业,在行业内有重要的地位.因此,研究其产品版本发布周期和所支持的功能,对制定 OpenStack 产品的版本和功能规划有重要的参考意义. 1. 版本基本情况 OpenStack 版本 OpenStack GA 日期 RedHat OpenStack Platform 版本 Mirantis  OpenStack Juno 2014-10-16 6 (Feb 9, 2015) 6.0 (12/25/2014)

使用场景 Spark Streaming实时消费kafka数据的时候,程序停止或者Kafka节点挂掉会导致数据丢失,Spark Streaming也没有设置CheckPoint(据说比较鸡肋,虽然可以保存Direct方式的offset,但是可能会导致频繁写HDFS占用IO),所以每次出现问题的时候,重启程序,而程序的消费方式是Direct,所以在程序down掉的这段时间Kafka上的数据是消费不到的,虽然可以设置offset为smallest,但是会导致重复消费,重新overwrite hive

Redis属于常见的NoSQL数据库或者说非关系数据库:Redis不使用表,她的数据库也不会预定义或者强制去要求用户对Redis存储的不同数据进行关联. 常见数据库对比: 和高性能键值缓存服务器memcached对比: Redis和mencached都可用于存储键值映射,彼此性能也相差无几,但是①.Redis能够自动以两种不同的方式将数据写入硬盘进行持久化:②.Redis除了能存储普通的字符串键外,还可以存储其他四种数据结构,而memcached只能存储普通的字符串键:③.Redis数据库既可以

原文地址:http://program-think.blogspot.com/2015/01/BitTorrent-Sync.html先向大伙儿宣布个好消息——经过多位热心读者的大力支持,经过几天的努力,已经完成了“微软网盘”到“BitTorrent Sync”的迁移工作.再次向这批热心读者表示感谢.可惜俺不能说出他们的名字/网名,以免给他们带来不必要的麻烦——他们只能作为“幕后无名英雄”. ★引子 在几周前(12月下旬),俺发了一篇<博客开通[免FQ]镜像,另通告网盘电子书的问题>,其中提到