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如下命令可以看到我们预期的输出:
while :; do echo abcd; sleep 1; done|grep abcd 。
如下命令不能看到预期的输出: (不是立即看到,其实,只要等等她就会来)
while :; do echo abcd; sleep 1; done|grep abcd|grep abcd 。
HBase客户端API提供了Write Buffer的方式,即批量提交一批Put对象到HBase服务端。本文将结合HBase相关源码,对其进行深入介绍,分析如何在实际项目中合理设置和使用它。 什么时候需要Write Buffer? 默认情况下,一次Put操作即要与Region Server执行一次RPC操作,其执行过程可以被拆分为以下三个部分: T1:RTT(Round-Trip Time),即网络往返时延,它指从客户端发送数据开始,到客户端收到来自服务端的确认,总共经历的时延,不包括数据传输的时间; T2:数据传输时间,即Put所操作的数据在客户端与服务端之间传输所消耗的时间开销,当数据量大的时候,T2的开销不容忽略; T3:服务端处理时间,对于Put操作,即写入WAL日志(如果设置了WAL标识为true)、更新MemStore等。
对于buffer的设计,chaos和其他网络库的做法稍有不同,就拿libevent-stable-1.4.13(以下所提到libevent处皆为该版本)来说,它采用一种能够自动扩张的buffer,基本策略如下: 1. 当缓冲区不够存放新数据时,它会先在内部做marshal,看看是否能够腾挪出足够的空间 2. 假如没有满足,那么对buffer进行expand, 大小为原来的两倍,扩张之后该buffer就不会缩小...
InnoDB存储引擎在进行Drop Table操作时,会短暂hang住整个系统,而且这个hang的时间的长短与Buffer Pool的大小相关。主要原因在于InnoDB在drop table时,会连续两次遍历buf pool LRU 链表,遍历的过程加锁,因此导致系统hang住。那么MySQL数据库InnoDB存储引擎在drop table时为何需要遍历LRU链表呢?
buffer pool LRU list flush(innodb_buffer_pool_size) 每当一个新页面读取buf pool之后,MySQL数据库InnoDB存储引擎都会判断当前buf pool的free page是否足够,若不足,则尝试flush LRU链表。
MySQL数据库InnoDB存储引擎 Buffer Pool页面分配(innodb_buffer_pool_size) 当用户需要读取一个在外存中的页面,或者是分配一个新的页面进行插入,就需要调用buf0flu.cc::buf_LRU_get_free_block函数进行页面的分配。一个完整的MySQL数据库InnoDB存储引擎页面分配流程需要包含以下几个步骤: 1.尝试从Buffer Pool的free list中分配新页面,大部分情况下,Buffer Pool的free list都是包含空闲页面的,因此直接分配即可。分配出的页面,需要从free list中删除。
InnoDB Buffer Pool,可以说是InnoDB系统内部最重要的模块之一。通过系统参数innodb_buffer_pool_size,用户可以设置几G,几十G,乃至上百G的内存空间。那么,InnoDB存储引擎系统是如何管理这么大一片内存空间的呢?
Insert Buffer,经历多次的版本变迁,其功能越来越强。最早的Insert Buffer,仅仅实现Insert操作的Buffer,这也是Insert Buffer名称的由来。在后续版本中,Innodb多次对Insert Buffer进行增强,到Innodb 5.5版本,Insert Buffer除了支持Insert,还新增了包括Update/Delete/Purge等操作的buffer功能,Insert Buffer也随之更名为Change Buffer。但是在Innodb5.5-5.6的代码之中,Insert Buffer对应的文件仍旧是ibuf,所有的函数,也都以ibuf前缀命名。
按官方手册推荐Innodb buffer Hit Ratios的计算是: 100-((iReads / iReadRequests)*100) iReads : mysql->status->Innodb_buffer_pool_reads iReadRequests: mysql->status->Innodb_buffer_pool_read_requests
这是一篇命题作文,源于今天在微薄上的一系列讨(好吧,也可以说是吵架)。其实方案没有太多好坏,就看你信不信这样做能好一些或坏一些。那么,整理成 blog 写出,也就是供大家开拓思路了。 我理解的需求来源于网络服务提供程序的一个普遍场景:一个服务器程序可能会收到多个客户端的网络数据流,在每个数据流上实际上有多个独立的数据包,只有一个数据包接收完整了才能做进一步的处理。如果在一个网络连接上数据包并不完整,就需要暂时缓存住尚未接收完的数据包。 问题是:如何管理这些缓冲区比较简洁明了,且性能高效。 其实这个有许多解决方案,比如为每个网络连接开一个单独的固定长度的 buffer 。或是用 memory pool 等改善内存使用率以及动态内存分配释放,等等。今天在微薄上吵架也正是在于这些方案细节上,到底好与不好,性能到底如何。既然单开一篇 blog 了,我不像再谈任何有争议的细节,仅仅说说,用 R
在统计mysql查询次数时,有如下命令:while :; do sleep 1; mysql -u user -ppass -h phpor.net -P 3306 -e \'show status like "Questions";\'; done |grep Ques | awk \'{print $2 - old; old = $2; }\'几秒钟后都看不到结果,怀疑是awk的buffer造成的,于是改写为:while :; do sleep 1; mysql -u user -ppass -h phpor.net -P 3306 -e\'show status like "Questions";\'; done &#...
当innodb_buffer_pool_size大到几十GB或是百GB的时候,因为某些日常升级更新或是意外宕机,而必须要重新启动mysqld服务的之后,就面临一个问题,如何将之前频繁访问的数据重新加载回buffer中,也就是说,如何对innodb buffer pool进行预热,以便于快速恢复到之前的性能状态。如果是光靠Innodb本身去预热buffer,将会是一个不短的时间周期,业务高峰时,数据库将面临相当大的考验,I/O的瓶颈会带来糟糕的性能。那么,该怎么办呢?
在使用tail -f命令时是可以及时看到文件的变化的,但是如果再加上一个grep命令,可能看到的就不那么及时了,因为grep命令在buffer写不满时就不输出,可以通过选项 --line-buffered 来搞定,如:tail -f file.txt | grep something --line-buffered
Cache和Buffer是两个不同的概念,简单的说,Cache是加速“读”,而buffer是缓冲“写”,前者解决读的问题,保存从磁盘上读出的数据,后者是解决写的问题,保存即将要写入到磁盘上的数据。在很多情况下,这两个名词并没有严格区分,常常把读写混合类型称为buffer cache,本文后续的论述中,统一称为cache。 Oracle中的log buffer是解决redo写入的问题,而data buffer cache则解决data block的读写问题。对于Oracle来说,如果IO没有...
Freefree 命令相对于top 提供了更简洁的查看系统内存使用情况: $ freetotal used free shared buffers cachedMem: 255268 238332 16936 0 85540 126384-/+ buffers/cache: 26408 228860Swap: 265000 0 265000 Mem:表示物理内存统计 -/+ buffers/cached:表示物理内存的缓存统计 Swap:表示硬盘上交换分区的使用情况,这里我们不去关心。 系统的总物理内存:255268Kb(256M),但系统当前真正可用的内存b并不是第一行f...
buffer和cache是两个经常被混为一谈的概念。从直观上说,两者都具备改善系统 I/O 吞吐量的能力,但是这两个概念是有区别的,其提高系统I/O吞吐量的原因也不尽相同。cache改善系统性能的主要原因是数据访问的 局部性,即,通常应用程序在一段时间内操作的数据集的某个有限的部分,通常是很小的一部分。硬件实现的cache通常会只使用一小块(与主存相比)访问速度很快,但相对比较昂贵的存储部件,并放置于距离CPU较近的位置。buffer...
在InnoDB中,buffer pool里面的dirty page一方面可以加快数据处理速度,同时也会造成数据的不一致(RAM vs DISK)。本文介绍了dirty page是如何产生,以及InnoDB如何利用redo log如何消除dirty page产生的数据不...
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