标签: solid-state-drive

EMC正在推广固态闪存驱动器,我的项目正考虑在未来朝着这个方向发展.有没有人有用闪存驱动器替换传统磁盘存储的经验？除了价格,您是否经历过该技术的任何缺点？

我有巨大的气象文件.太大了适合公羊.

我需要执行大量并发随机读取.所以,我认为SSD + mmap可以提高性能.

但是什么是并发mmap读取？他们应该如何组织？

这里的好帖子说使用 SSD 驱动器进行 Eclipse 工作时速度会更好。

但我的缓慢部分主要用于 maven 构建。我有 1600 多个课程的项目。使用 maven 进行干净的构建需要 2-3 分钟。我想知道 SSD 驱动器是否会使其更快？因为 SSD 驱动器在读取上有很大的改进，但据我所知，写入的改进较小。

我想知道是否有人尝试过这个？

关于并行I / O的一些测试中发生了一个非常奇怪的情况。这是一种情况。我有多个线程将文件处理程序打开到同一文件，并从文件的多个位置（均匀间隔）读取有限数量的字节并将其转储到数组中。所有这些都是通过增强线程完成的。现在，我假设由于随机访问的原因，HDD应该更慢。这就是为什么我的测试实际上针对SSD的原因。事实证明，与HDD相比，从固态磁盘读取同一文件时，几乎没有任何加速。想知道问题可能是什么？这对我来说是否真的很令人惊讶/我也在下面发布了我的代码以查看我的实际工作：

    void readFunctor(std::string pathToFile, size_t filePos, BYTE* buffer, size_t buffPos, size_t dataLn, boost::barrier& barier) {

        FILE* pFile;
        pFile = fopen(pathToFile.c_str(), "rb");

        fseek(pFile, filePos, SEEK_SET);
        fread(buffer, sizeof(BYTE), dataLn, pFile);

        fclose(pFile);
        barier.wait();

    }

    void joinAllThreads(std::vector<boost::shared_ptr<boost::thread> > &threads) {

        for (std::vector<boost::shared_ptr<boost::thread> >::iterator it = threads.begin(); it != threads.end(); ++it) {
            (*it).get()->join();

        }

    }

    void readDataInParallel(BYTE* buffer, std::string pathToFile, size_t lenOfData, size_t numThreads) {
        std::vector<boost::shared_ptr<boost::thread> > threads;
        boost::barrier barier(numThreads);
        size_t dataPerThread = lenOfData / numThreads;

        for (int var = 0; var < …

通常建议cassandra使用两个单独的磁盘:一个用于提交日志,另一个用于其他所有磁盘.

但是,在配置指南的最新更新中,出现以下短语:

对于SSD,建议提交日志和SSTable都在同一个安装点上.

任何人都可以解释为什么建议只使用一个磁盘,如果它是SSD？谢谢.

在以下具有SSD驱动器的EC2实例类型中

• r3.2xlarge
• r3.4xlarge
• i2.xlarge

当我通过SSH登录时,我无法看到SSD驱动器.我在尝试"df -h".

我试过了

• 重启,但这没有帮助.
• 试图终止并创建一个也没有帮助的新实例.建议不是一次性问题.

我的笔记本电脑有一个 SSD 磁盘，其物理磁盘扇区大小为 512 字节，逻辑磁盘扇区大小为 4,096 字节。我正在开发一个 ACID 数据库系统，该系统必须绕过所有操作系统缓存，因此我直接从分配的内部内存 (RAM) 写入 SSD 磁盘。我还在运行测试之前扩展了文件，并且在测试期间不调整其大小。

现在这是我的问题，根据SSD 基准测试，随机读取和写入应该分别在 30 MB/s 到 90 MB/s 的范围内。但这是我的（相当可怕的）遥测数据，来自我的无数性能测试：

• 读取随机 512 字节块（物理扇区大小）时为 1.2 MB/s
• 写入随机 512 字节块（物理扇区大小）时为 512 KB/s
• 读取随机 4,096 字节块（逻辑扇区大小）时为 8.5 MB/s
• 写入随机 4,096 字节块（逻辑扇区大小）时为 4.9 MB/s

除了使用异步 I/OI 之外，还设置FILE_SHARE_READ和FILE_SHARE_WRITE标志来禁用所有操作系统缓冲 - 因为我们的数据库是 ACID 我必须这样做，我也尝试过，FlushFileBuffers()但这给了我更糟糕的性能。我还按照某些代码的要求等待每个异步 I/O 操作完成。

这是我的代码，它是否有问题，或者我是否陷入了这种糟糕的 I/O 性能？

HANDLE OpenFile(const wchar_t *fileName)
{
    // Set access method
    DWORD desiredAccess = GENERIC_READ | GENERIC_WRITE …

我刚刚升级到新的英特尔酷睿i7(第四代)PC,配备512GB SSD,约5TB机械存储和16GB DDR3内存.我现在计划设置Android SDK和Android工作室.我想知道,在我的旧电脑上,所有平台> = v1.6(Cupcake)的Android SDK都是22.6gb.因此,将它们安装在SSD上是否有显着的好处,或者速度优势是否会超过SSD上消耗的额外空间和写入的成本？

我tmpfs使用以下命令在 Ubuntu 上的主目录中创建了一个文件系统：

$ mount -t tmpfs -o size=1G,nr_inodes=10k,mode=0777 tmpfs space
$ df -h space .
File system                  Size    Used Avail. Avail% Mounted at
tmpfs                        1,0G    100M  925M   10%   /home/user/space
/dev/mapper/ubuntu--vg-root  914G    373G  495G   43%   /

然后我写了这个Python程序：

#!/usr/bin/env python3

import time
import pickle


def f(fn):
    start = time.time()
    with open(fn, "rb") as fh:
        data = pickle.load(fh)
    end = time.time()
    print(str(end - start) + "s")
    return data


obj = list(map(str, range(10 * 1024 * 1024)))  # approx. 100M


def …

我有一个SSD磁盘,每个规格应提供不低于10k的IOPS.我的基准确认它可以给我20k IOPS.

然后我创建了这样一个测试:

private static final int sector = 4*1024;
private static byte[] buf = new byte[sector];
private static int duration = 10; // seconds to run
private static long[] timings = new long[50000];
public static final void main(String[] args) throws IOException {
    String filename = args[0];
    long size = Long.parseLong(args[1]);
    RandomAccessFile raf = new RandomAccessFile(filename, "r");
    Random rnd = new Random();
    long start = System.currentTimeMillis();
    int ios = 0;
    while (System.currentTimeMillis()-start<duration*1000) {
        long t1 = System.currentTimeMillis();
        long pos = …