DB数据落盘会导致io高

内存设置较小，时时在数据盘上读写文件，导致数据盘读写IO繁忙，因此io过高。 可通过调整内存，使其满足大部分业务的使用场景。 或整改不合理业务，使客户系统运行更顺畅。

初始方案中，我们采用了一个专有写线程和一个专有fsync线程。fsync操作将用户数据从操作系统页面缓存刷入磁盘，而写操作则将用户数据复制到缓存。然而，我们发现fsync操作不能指定刷盘的数据范围，导致在IO抖动时，大量待fsync的写请求积压，使得时延过高，影响SQL层WAL buffer的释放。为了寻找解决方法，我们...

缓存层的引入，旨在提高磁盘I/O速度。默认情况下，数据先存入缓存再返回上层。对于写操作，缓存中的数据在未落盘前，一旦电脑异常掉电，可能导致数据丢失。应用层可通过flush接口确保数据写入物理设备，绕过缓存层的设置则允许数据直接写入磁盘。通用块层与I/O调度层 通用块层简化了文件系统与多种设备的通...

而结合Nutanix的本地落盘策略,虚机数据写入,仅有本地的2块SSD硬盘作为数据缓存负责写入数据。 但由于单块SSD硬盘的IO比传统阵列的SATA高出1000倍,IO性能大幅提升。(相当于要超过2000块SATA硬盘做Raid,才能提供近似的IO性能)。 3)永远优先写入SSD,确保高IO性能 数据写入HDD不参与,即使本地SSD容量满了会将冷数据迁移...

缺点：每个事务提交前将数据和Undo Log写入磁盘，这样会导致大量的磁盘IO，因此性能很低。所以，为了提升性能，可以在写数据到磁盘前，先写redolog，这就是wal预写日志机制，这样先写redolog日志，数据只需先写到内存，因为redolog是顺序写，而数据落盘则是随机写，要慢得多。 这样，当系统崩溃时，虽然...

这时候磁头要等到磁盘盘片(Platter)旋转到初始数据块所在的扇区(Sector)落在读写磁头正上方的之后才能开始读取数据，在这个等待盘片旋转到可操作扇区的过程中消耗的时间称为旋转延时(Rotational Delay);接下来就随着盘片的旋转，磁头不断的读/写相应的数据块，直到完成这次IO所需要操作的全部数据，...

Spark的DAGScheduler相当于一个改进版的MapReduce，如果计算不涉及与其他节点进行数据交换，Spark可以在内存中一次性完成这些操作，也就是中间结果无须落盘，减少了磁盘IO的操作。但是，如果计算过程中涉及数据交换，Spark也是会把shuffle的数据写磁盘的！！！另外有同学提到，Spark是基于内存的计算，所以快，...

用户资源监控记录实时与历史资源使用情况，包括内存、CPU 核数、存储空间、临时空间、算子落盘与IO。实时数据可从 pg_total_user_resource_info 视图查询，历史数据则通过 gs_wlm_user_resource_history 表访问。资源池资源监控在多租户环境中，用户消耗资源汇总至其关联资源池，实时信息可从 GS_RESPOOL_...

内存数据落盘时引发的故障 默认情况下，Linux会最多使用40%的可用内存作为文件系统缓存。当超过这个阈值后，文件系统会把将缓存中的内存全部写入磁盘， 导致后续的IO请求都是同步的。将缓存写入磁盘时，有一个默认120秒的超时时间。 出现上面的问题的原因是IO子系统的处理速度不够快，不能在120秒将缓存...

三份数据都落盘(数据持久化)之后,才返回 IO处理逻辑 我们当前主要是优化IO处理逻辑,并没有去优化2和3,这是因为我们是把用户数据的安全性放在第一位。 128MB/s VS 170MB/s 回到最开始的问题 “为什么使用dd命令测试云硬盘只有128MB/s”, 这是因为目前云硬盘在处理超大IO请求时的延迟比SSD高(我们会不断进行...