Curve支持S3 数据缓存方案 |版本|时间|修改者|修改内容| |---|---|---|---| |1.0|2021/8/18|胡遥|初稿| ||||| 背景 · 整体设计 - 元数据采用2层索引 - 对象名设计 - 读写缓存分离 • 缓存层级 • 对外接口 • 后台刷数据线程 • 本地磁盘缓存 - 关键数据结构 - 详细设计 - Write流程 因此需要通过Cache模块解决以上2个问题。 ## 整体设计 整个dataCache的设计思路，在写场景下能将数据尽可能的合并后flush到s3上，在读场景上，能够预读1个block大小，减少顺序读对于底层s3的访问频次。从这个思路上该缓存方案主要针对的场景是顺序写和顺序读，而对于随机写和随机读来说也会有一定性能提升，但效果可能不会太好。 ## 元数据采用2层索引 由于chunk大小是固定的（默 为了后续从对象存储上遍历，反查文件，这里就要求inodeId是永远不可重复。 ## 读写缓存分离 读写缓存的设计采用的是读写缓存分离的方案。即读写缓存相互没影响不相关，写缓存一旦flush即释放，读缓存采用可设置的策略进行淘汰（默认LRU），对于小io进行block级别的预读。 ## 缓存层级 缓存层级分为fs->file->chunk->datacache 4层，通过i

常见操作所花费的时间 - 图中加法 (add) 和乘法 (mul) 都指的整数。 - 区别是浮点的乘法和加法基本是一样速度。 • L1/2/3 read 和 Main RAM read 的时间指的是读一个缓存行（64 字节）所花费的时间。 • 根据计算：125/64*4≈8 - 即从主内存读取一次 float 花费 8 个 cycle，符合小彭老师的经验公式。 • “right” 和 “wrong” ns|67343975 ns|10|  ## 第 2 章：缓存与局域性 ## 针对不同数据量大小的带宽测试 • 我们试试看 a 不同的大小，对带宽有什么影响。 void BM_fill1GB(benchmark::State &bm) { for jpg) ## CPU 内部的高速缓存 - 原来 CPU 的厂商早就意识到了内存延迟高，读写效率低下的问题。因此他们在 CPU 内部引入了一片极小的存储器——虽然小，但是读写速度却特别快。这片小而快的存储器称为缓存（cache）。 - 当 CPU 访问某个地址时，会先查找缓存中是否有对应的数据。如果没有，则从内存中读取，并存储到缓存中；如果有，则直接使用缓存中的数据。 - 这样一来，访问的数

Golang主动式内存缓存的优化探索之路 安晏伯 学而思网校 技术专家  问题引入 01 难点攻克 02 主动式内存缓存框架 03 总结 04 ## 第一部分 ## 问题引入 ## 为什么能有极致的性能？ 主动式内存缓存 如何优化？ • 主动式内存缓存，如何保证数据实时性？ - 数据太多，内存不够用，如何进行存储扩展？ ## 第二部分 难点攻克 ## “ ## 数据一致性如何保证？ ## 一 致性 同步、更新  ## ➢ 被动方式 ✓ 缓存过期 ✓ 定期同步 ## 存储扩展  存储空间 VS 缓存性能 ## 冷热可交换，引擎可扩展 IStore Norma $ \tilde{M} $ ap MemoryTile CMap map[int]interface{} ![Im

Curvefs-S3 本地写缓存盘方案 背景 方案设计 主要数据结构定义 方案设计思考 POC验证 ## 背景 当前，s3客户端在写底层存储的时候是直接写入远端对象存储，由于写远端时延相对会较高，所以为了提升性能，引入了写本地缓存盘方案。也即要写底层存储时，先把数据写到本地缓存硬盘，然后再把本地缓存硬盘中的数据异步上传到远端对象存储。 ## 方案设计 ![Image] 480/p3_1.jpg) S3模块接收到写入后先写入写内存缓存页，如果满足持久化的条件后，那么则准备持久化。 做一个硬链接链接到该文件。 本次io在本地硬盘写入好之后，异步上传模块会适时把本地硬盘写缓存目录中的文件上传到远端对象存储集群，上传成功后，删除本地写缓存目录中的对应文件。 同时，缓存清理模块会定时检查本地硬盘缓存目录容量情况，如果容量已经达到阈值了，则进行文件的清理工作。 另 配置一个目录用于本地硬盘的文件管理，对作为缓存盘的本地硬盘进行格式化并挂载到该目录（如果没有缓存盘，那一般而言就是系统盘本身了）。 • 本地缓存盘的文件内容表示 本地缓存盘存放的文件即是存储到对象存储中的对象。 • 写缓存如何作为读缓存利用 除了写缓存目录，另外引入读缓存目录；当写缓存目录中有新文件加入时，则对该文件做硬链接到读缓存目录。 这样，写缓存目录中的文件上传完之后就可以直接删除了，那么该文件的读缓存还是存在的。

## p2p缓存系统 ## 基于Golang的Aop设计模式 龚浩华 QQ 29185807 月牙寂 ## 背景 Web缓存（类似CDN技术） ☑ 网页、图片 普通下载 ■ 普通视频 P2P缓存 下载（bt等） ■ 视频（qvod、百度影音等） ## 背景 P2P缓存好处 ■ 一次获取，多次利用 ■ 减少局域网出网流量 ■ 提升用户体验 ## 背景 P2P缓存服务器（基于c++开发） 现实世界的设计模式直接可以拿来借鉴 ## P2P缓存框架  ## P2P缓存框架 1、入口监听模块 常驻 功能监听识别连接 2、任务管理模块 常驻 管理任务、分流client ## P2P缓存框架 ## 3、 任务模块 文件缓存度：是否需要下载 文件热点程度：是否热点 文件热点程度：是否热点 文件下载状态：sleep、down、限速 client数量、存活 自身存在的必要检查：如超时无client连接 ## P2P缓存框架 ## 4、 文件模块 具体文件的存储，另外再加上内存缓存系统 ## 5、 client 对应于与客户端的一个连接，通过协议进行通信。通过任务模块再来进行文件模块的读写，将数据发送给客户端 ## 6、 下载模块 如何识别热点？群体智能

→ Housekeeping 中的 History and trends compression 项中修改。 24 参数默 注释 Enable compression Enabled 选 中 或 取 消 选 中 该 复 选 框 不 会 立 即 激 活/禁 用 压 缩。 由 于 压 缩 是 由 内 置 数 据 管 理 机 制 House- keeper 处 理 的， 因 此 更 改 最 多 将 在 的 空 间。 该 参 数 从 Zab- bix 3.0.0 开 始 支 持。 59 参数名称必须配 范围 默认值 描述信息 HistoryStorageDateIndex 否 用 历 史 数 据 预 处 理， 可 以 将 数 据 存 储 到 不 同 的 基 于 时 间 的 索 引: 0 - 禁 止 1 - 允 许 HistoryStorageURL 否 史数据存储 HTTP[S] URL，用于把历史数 必 须 非 0。 87 参数名称必须配 范围 默认值 描述信息 StartPreprocessors 否 -1000 处 理 工 作 进 程 的 初 始 实 例 数 量。 \\预 处 理 管 理 进 程 将 跟 随 预 处 理 工 作 进 程 启 动。 1. 从 Zab- bix 3.4.0 开 始 支 持 该 参 数。 88 参数名称必须配 范围 默认值 描述信息 StartProxyPollers

their respective owners. ## 摘要 扩展集群并调整生产环境中的性能 ## 目录 第1章 概述 ..... 4 第2章 推荐的安装实践 ..... 5 2.1 预安装依赖项 ..... 5 2.2 ANSIBLE 安装优化 ..... 5 2.3 网络注意事项 ..... 6 第3章 推荐的主机实践 ..... 7 3.1 OPENSHIFT CONTAINER 配置集扩展主机 ..... 14 第4章 优化计算资源 ..... 16 4.1 过量使用 ..... 16 4.2 镜像注意事项 ..... 16 4.2.1 使用预部署的镜像提高效率 ..... 16 4.2.2 预拉取镜像 ..... 16 4.3 使用 RHEL 工具容器镜像进行调试 ..... 17 4.4 使用基于 ANSIBLE 的健康检查进行调试 ..... 17 调优注意事项可能会因集群设置而异，并建议本指南中的任何性能建议都有利弊。 ## 第 2 章 推荐的安装实践 #### 2.1. 预安装依赖项 节点主机将访问网络来安装任何 RPM 依赖项，如 atomic-openshift- $ ^{*} $ 、iptables 和 CRI-O 或 Docker。预安装这些依赖关系，创建更高效的安装，因为仅在需要时访问 RPM，而不是在安装过程中每个主机执行多次。 对于无法访问

e8febba2ae4abed19/p19_2.jpg) 图 1 YOLOv6 各尺寸模型与其他 YOLO 系列的性能对比图 注：YOLOv6 系列模型均在训练 300 epoch 且不使用预训练模型或额外检测数据集下获得，“ $ ^{*} $ ”表示采用了自蒸馏算法，“ $ ^{*} $ ”表示从官方代码库对发布模型进行重新测评的指标。以上速度指标均在 T4 TRT7.2 环境下测试。 |Method|Input 0%|98|121|10.2 ms|58.5 M|144.0 G| 表 1 YOLOv6 各尺寸模型与其他 YOLO 系列的性能对比结果 注：YOLOv6 系列模型均在训练 300 epoch 且不使用预训练模型或额外检测数据集下获得，“ $ ^{*} $ ”表示采用了自蒸馏算法，“ $ ^{*} $ ”表示从官方代码库对发布模型进行重新测评的指标。以上速度指标均在 T4 TRT7.2 环境下测试。 scale 融合的节点（如表 7 所示），由于 TensorRT 的 8 bit 的量化范围是 $ [-127, 127] $ ，所以只需要将多路分支的 Activation Amax 设为同一个值，一般取多路分支中的最大值。

需要融合 Scale 的节点列表
backbone.ERBlock_5.2.m	backbone 0 码力 | 1356 页 | 45.90 MB | 2 年前 3 共 1000 条 1 2 3 4 5 6 100 前往 页 相关搜索词 CurveS3数据缓存性能优化数据交互访存优化缓存预取并行编程内存带宽寄存器分块主动式内存缓存Golang内存对象GC数据一致性本地缓存盘异步上传缓存清理S3客户端文件存储P2P缓存系统Aop设计模式模块文件模块页面缓存页缓存页面读取页面写入页面标记Scrapy爬虫框架爬取数据提取爬虫管理Zabbix监控模板新功能特性插件协议OpenShift Container Platform计算资源存储技术指标扩展性能调优美团技术团队短视频分析技术多模态自监督预训练技术视频理解技术本地生活服务