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2025-04-01 20:41
赋能高科一、io框架有哪些？
按方向【重点】：
输入流：将<储存设备>中的内容读入到<内存>中。
输出流：将<内存>的内容写入到<储存设备>中。
按单位：
字节流：以字节为单位，可以读写所有数据。
字符流：以字符为单位，只能读写文本数据。
按功能：
节点流：具有实际传输数据的读写功能。
过滤流：在节点流的基础上增强功能。
二、et框架性能？
ET是一个开源的游戏客户端（基于unity3d）服务端双端框架，服务端是使用C# .net core开发的分布式游戏服务端，其特点是开发效率高，性能强，双端共享逻辑代码，客户端服务端热更机制完善，同时支持可靠udp tcp websocket协议，支持服务端3D recast寻路等等
三、如何监控linux系统性能,io,内存，cpu？
1概述：
top命令是Linux下常用的性能分析工具，能够实时显示系统中各个进程的资源占用状况，类似于Windows的任务管理器。下面详细介绍它的使用方法。
top是一个动态显示过程,即可以通过用户按键来不断刷新当前状态.如果在前台执行该命令,它将独占前台,直到用户终止该程序为止.比较准确的说,top命令提供了实时的对系统处理器的状态监视.它将显示系统中CPU最“敏感”的任务列表.该命令可以按CPU使用.内存使用和执行时间对任务进行排序；而且该命令的很多特性都可以通过交互式命令或者在个人定制文件中进行设定.
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2命令格式：
top [参数]
3命令功能：
显示当前系统正在执行的进程的相关信息，包括进程ID、内存占用率、CPU占用率等
4命令参数：
-b 批处理
-c 显示完整的治命令
-I 忽略失效过程
-s 保密模式
-S 累积模式
-i<时间> 设置间隔时间
-u<用户名> 指定用户名
-p<进程号> 指定进程
-n<次数> 循环显示的次数
5使用实例：
01 实例1：显示进程信息：
命令：
top
输出：
说明：
1. 系统运行时间和平均负载：
top命令的顶部显示与uptime命令相似的输出
这些字段显示：
当前时间
系统已运行的时间
当前登录用户的数量
相应最近5、10和15分钟内的平均负载。
可以使用'l'命令切换uptime的显示。
22:46:38 — 当前系统时间
0 days, 3:59 — 系统已经运行了3小时59分钟（在这期间没有重启过）
3 users — 当前有2个用户登录系统
load average:0.01, 0.02, 0.00 — load average后面的三个数分别是5分钟、10分钟、15分钟的负载情况。
load average数据是每隔5秒钟检查一次活跃的进程数，然后按特定算法计算出的数值。如果这个数除以逻辑CPU的数量，结果高于5的时候就表明系统在超负荷运转了。
2.任务:
Tasks — 任务（进程），系统现在共有146个进程，其中处于运行中的有1个，145个在休眠（sleep），stoped状态的有0个，zombie状态（僵尸）的有0个。
第二行显示的是任务或者进程的总结。进程可以处于不同的状态。这里显示了全部进程的数量。除此之外，还有正在运行、睡眠、停止、僵尸进程的数量（僵尸是一种进程的状态）。这些进程概括信息可以用't'切换显示
3.CPU 状态:
这里显示不同模式下所占cpu时间百分比，这些不同的cpu时间表示：
us, user：运行(未调整优先级的) 用户进程的CPU时间
sy，system: 运行内核进程的CPU时间
ni，niced：运行已调整优先级的用户进程的CPU时间
wa，IO wait: 用于等待IO完成的CPU时间
hi：处理硬件中断的CPU时间
si: 处理软件中断的CPU时间
st：这个虚拟机被hypervisor偷去的CPU时间（译注：如果当前处于一个hypervisor下的vm，实际上hypervisor也是要消耗一部分CPU处理时间的）。
可以使用't'命令切换显示。
0.3% us — 用户空间占用CPU的百分比。
0.7% sy — 内核空间占用CPU的百分比。
0.0% ni — 改变过优先级的进程占用CPU的百分比
99.0% id — 空闲CPU百分比
0.0% wa — IO等待占用CPU的百分比
0.0% hi — 硬中断（Hardware IRQ）占用CPU的百分比
0.0% si — 软中断（Software Interrupts）占用CPU的百分比
在这里CPU的使用比率和windows概念不同，如果你不理解用户空间和内核空间，需要充充电了。
4. 内存使用:
接下来两行显示内存使用率，有点像'free'命令。第一行是物理内存使用，第二行是虚拟内存使用(交换空间)。
物理内存显示如下:全部可用内存、已使用内存、空闲内存、缓冲内存。相似地：交换部分显示的是：全部、已使用、空闲和缓冲交换空间。
内存显示可以用'm'命令切换。
1004348k total — 物理内存总量（1004M）
938408k used — 使用中的内存总量（938M）
65940k free — 空闲内存总量（65M）
44344k buffers — 缓存的内存量 （44M）
swap交换分区
2031612k total — 交换区总量（2031M）
4k used — 使用的交换区总量（4k）
2031608k free — 空闲交换区总量（2031M）
538676k cached — 缓冲的交换区总量（538M）
5. 各进程（任务）的状态监控:
PID：进程ID，进程的唯一标识符
USER：进程所有者的实际用户名。
PR：进程的调度优先级。这个字段的一些值是'rt'。这意味这这些进程运行在实时态。
NI：进程的nice值（优先级）。越小的值意味着越高的优先级。负值表示高优先级，正值表示低优先级
VIRT：进程使用的虚拟内存。进程使用的虚拟内存总量，单位kb。VIRT=SWAP+RES
RES：驻留内存大小。驻留内存是任务使用的非交换物理内存大小。进程使用的、未被换出的物理内存大小，单位kb。RES=CODE+DATA
SHR：SHR是进程使用的共享内存。共享内存大小，单位kb
S：这个是进程的状态。它有以下不同的值:
D - 不可中断的睡眠态。
R – 运行态
S – 睡眠态
T – 被跟踪或已停止
Z – 僵尸态
%CPU：自从上一次更新时到现在任务所使用的CPU时间百分比。
%MEM：进程使用的可用物理内存百分比。
TIME+：任务启动后到现在所使用的全部CPU时间，精确到百分之一秒。
COMMAND：运行进程所使用的命令。进程名称（命令名/命令行）
还有许多在默认情况下不会显示的输出，它们可以显示进程的页错误、有效组和组ID和其他更多的信息。
6.其他使用技巧：
6.1.多U多核CPU监控
在top基本视图中，按键盘数字“1”，可监控每个逻辑CPU的状况：
6.2.高亮显示当前运行进程
敲击键盘“b”（打开/关闭加亮效果），top的视图变化如下：
我们发现进程id为7600的“top”进程被加亮了，top进程就是视图第二行显示的唯一的运行态（runing）的那个进程，可以通过敲击“y”键关闭或打开运行态进程的加亮效果。
6.3.进程字段排序
默认进入top时，各进程是按照CPU的占用量来排序的，在下图中进程ID为7517的java进程排在第一（cpu占用0.7%），进程ID为3073的java进程排在第二（cpu占用0.3%）。
敲击键盘“x”（打开/关闭排序列的加亮效果），top的视图变化如下：
可以看到，top默认的排序列是“%CPU”
6.4. 通过”shift + >”或”shift + <”可以向右或左改变排序列
下图是按一次”shift + >”的效果图,视图现在已经按照%MEM来排序。
02 实例2显示完整命令：
命令：
top -c
输出：
03 实例3显示指定进程信息：
命令：
top -p 7517
输出：
6 top交互命令：
在top 命令执行过程中可以使用的一些交互命令。这些命令都是单字母的，如果在命令行中使用了s 选项， 其中一些命令可能会被屏蔽。
h 显示帮助画面，给出一些简短的命令总结说明
k 终止一个进程。
i 忽略闲置和僵死进程。这是一个开关式命令。
q 退出程序
r 重新安排一个进程的优先级别
S 切换到累计模式
s 改变两次刷新之间的延迟时间（单位为s），如果有小数，就换算成m s。输入0值则系统将不断刷新，默认值是5 s
f或者F 从当前显示中添加或者删除项目
o或者O 改变显示项目的顺序
l 切换显示平均负载和启动时间信息
m 切换显示内存信息
t 切换显示进程和CPU状态信息
c 切换显示命令名称和完整命令行
M 根据驻留内存大小进行排序
P 根据CPU使用百分比大小进行排序
T 根据时间/累计时间进行排序
W 将当前设置写入~/.toprc文件中
原文参考：https://mp.weixin.qq.com/s/QZG20GtRr03EiWaGuY-qwQ猜你喜欢：Linux 环境下网络分析和抓包是怎么操作的？从头开始写项目Makefile：参数传递、条件判断、include三万字深度剖析Linux 高级路由与流量控制手册（建议收藏）什么是防火墙？真的是不怕火的墙吗？伙伴系统（初始化内存域和结点数据结构,free_area_init_nodes详解）
四、go框架性能排行？
1、Gin Web Framework
2、Revel
3、Echo Framework
4、Beego
5、Buffao
6、Martini
7、Goji
8、go-rest
9、Circuit
10、macaron
五、硬盘转速和io性能关系？
硬盘转速是决定内部传输率的关键因素之一，在很大程度上直接影响到用户的日常数据储存。所以转速越快，硬盘寻找文件的速度就越快，也就意味着传输速度越快。
一般来说7200转比5400转硬盘肯定在不同程度提高了电脑的性能，硬盘工作时运行的速度越快，耗功方面则会越大，散热也会比较低转速的要高出不少。同配置笔记本，7200转的硬盘的温度要比5400转的要高，读写速度也比较快。7200转硬盘相比5400转硬盘，在传输速率上可以更好的满足用户的需求。
硬盘的转速和噪音基本成正比的关系，转速越高，噪音越大。
六、怎么查看磁盘io读写性能？
为了查看磁盘的 IO 读写性能，可以使用操作系统自带的工具或者第三方工具，如 iostat 和 dstat。通过这些工具，可以获取磁盘的读写速率和延迟等信息，进而分析磁盘 IO 性能是否正常。
同时，也可以通过监控磁盘IO的使用情况，根据应用程序的需求适时对磁盘进行优化和调整。需要注意的是，不同的操作系统和磁盘类型，其IO的存储原理和性能表现不同，因此要根据具体情况选择合适的工具进行查看。
七、io007和io005哪款性能更好？
在性能方面，iqoo7采用的是高通骁龙888处理器，也是目前高通最顶级的处理器，而iqoo5则是采用的高通上一代骁龙865处理器。
在拍照方面，iqoo7和iqoo5自拍参数是一样的，都是采用了一颗1600万像素的前置摄像头，后置拍照上的区别也不是很大。
其中iqoo7采用的是4800万像素+1300万像素+1300万像素的三摄设计，而iqoo5也是采用的三摄设计，具体参数为5000万像素+1300万像素+1300万像素。
在续航方面，iqoo7配备一块4000mAh容量的电池，支持120W超快闪充，而iqoo5的电池容量要大一些，为4500mAh，不过虽然电池容量更大，但充电功率仅为55W。
总的来讲，通过配置参数对比，iqoo7的主要优势就是在性能和充电上，而iqoo5的主要优势则是在拍照和续航上，不过iqoo5的价格更贵一些，因此iqoo7还是比较值得入手的，毕竟120W闪充+骁龙888确实很香。
八、传统数据处理的性能瓶颈有？
对于应用来说，如果数据库性能出现问题，要么是无法获取连接，是因为在高并发的情况下连接数不够了。要么是操作数据变慢，数据库处理数据的效率除了问题。要么是存储出现问题，比如单机存储的数据量太大了，存储的问题也可能会导致性能的问题。
归根结底都是受到了硬件的限制，比如CPU，内存，磁盘，网络等等。但是我们优化肯定不可能直接从扩展硬件入手，因为带来的收益和成本投入比例太比。
九、大数据处理的框架
大数据处理的框架：加速数据分析与洞察力提升
大数据时代的到来为企业提供了前所未有的机会和挑战。企业面对海量的数据，如何快速、高效地处理和分析数据成为了一个紧迫的问题。在完成这一任务时，一个强大的大数据处理框架发挥着重要的作用。
什么是大数据处理框架？
大数据处理框架是一套软件和工具的组合，旨在帮助企业快速地处理、存储和分析海量的数据。它提供了一种可扩展、高效的解决方案，可以处理不同类型和来源的数据，并从中提取有价值的信息。大数据处理框架的目标是加速数据分析和提升洞察力，从而帮助企业做出更明智的决策。
常见的大数据处理框架
在大数据处理领域，有几个常见且广泛应用的框架，为企业提供了强大的数据处理能力：
- Apache Hadoop：作为最知名的大数据处理框架之一，Apache Hadoop 提供了分布式存储和计算的解决方案。它基于可靠的分布式文件系统（Hadoop Distributed File System，HDFS）和一种名为 MapReduce 的编程模型，能够在成百上千台服务器上并行处理数据。
- Apache Spark：Apache Spark 是一个快速、通用的大数据处理引擎。它支持在内存中进行数据计算，相比传统的基于磁盘的处理方式，能够提供更高的计算性能。Spark 提供了丰富的 API，允许开发者使用多种编程语言（如Java、Python、Scala）进行数据处理和分析。
- Apache Flink：Apache Flink 是一个流式处理和批处理的开源框架。它支持以事件驱动的方式处理数据流，并具有低延迟和高吞吐量的特性。Flink 提供了统一的流式和批处理 API，使得开发者能够轻松地进行实时和离线数据处理。
- Apache Kafka：作为一个分布式流处理平台，Apache Kafka 用于处理和传输大规模的实时数据流。它具备高吞吐量和可扩展性的特点，能够处理大量的并发数据，并确保数据的可靠传输。Kafka 被广泛应用于数据流管道、实时流分析和事件驱动的应用程序。
如何选择合适的大数据处理框架
选择合适的大数据处理框架对于企业来说非常重要。以下是一些考虑因素：
- 需求： 首先，企业需要明确自己的数据处理需求。是需要进行批处理还是实时处理？需要处理的数据规模如何？对于不同类型的任务，不同的框架可能具有不同的优势。
- 可扩展性：对于大规模的数据处理，框架的可扩展性非常重要。企业需要考虑框架是否能够在需要时逐步扩展，以应对日益增长的数据量。
- 性能：大数据处理框架的性能对于企业来说至关重要。企业应该评估框架的计算速度、吞吐量和响应时间，以确保能够满足其数据处理需求。
- 生态系统：考虑框架的生态系统也是必要的。一个活跃和成熟的生态系统将有助于企业更好地使用框架，并提供各种扩展和工具的支持。
大数据处理框架的典型应用场景
大数据处理框架可以应用于各种领域，帮助企业处理和分析数据。以下是一些典型的应用场景：
- 金融行业：大数据处理框架可以帮助金融机构对海量的交易数据进行实时监测和分析，识别潜在的风险和机会。
- 电商领域：电商企业可以利用大数据处理框架对用户行为数据进行分析，提供个性化的推荐和营销策略。
- 智能制造：大数据处理框架可以处理工业设备产生的海量数据，帮助制造企业实现预测性维护和优化生产过程。
- 物联网应用：物联网设备产生的数据量巨大，大数据处理框架可以帮助企业处理和分析这些数据，提供智能化的解决方案。
结论
在大数据时代，大数据处理框架对于企业来说具有重要的意义。它们为企业处理海量的数据提供了有效的解决方案，并帮助企业从中获得有价值的信息和洞察力。选择合适的大数据处理框架需要考虑企业的需求、可扩展性、性能和生态系统。在典型的应用场景中，大数据处理框架发挥着重要的作用，帮助企业在金融、电商、智能制造和物联网等领域实现业务的提升和创新。
十、大数据处理模式框架
大数据处理模式框架
大数据处理模式框架是当前大数据领域中非常重要的概念之一，它为大数据处理提供了一种结构化的方法和框架，帮助开发人员更高效地处理海量数据。在本文中，我们将深入探讨大数据处理模式框架的定义、特点以及常见的应用场景。
什么是大数据处理模式框架？
大数据处理模式框架是指一套用于处理大规模数据的模式或方法论，它包括了数据的采集、存储、处理、分析和展现等环节，为大数据处理提供了一种组织化和标准化的解决方案。通过大数据处理模式框架，开发人员可以更好地把握数据处理的流程，提高数据处理的效率和准确度。
大数据处理模式框架通常由多个组件或模块组成，每个组件都有特定的功能和作用，彼此之间相互配合，共同完成数据处理的任务。这种模块化的设计，使得大数据处理变得更加灵活和可扩展，可以根据具体的业务需求进行定制和调整。
大数据处理模式框架的特点
- 灵活性：大数据处理模式框架具有很高的灵活性，可以根据不同的应用场景进行定制和配置，满足各种需求。
- 可扩展性：模式框架可以根据数据规模的增大进行扩展，保证系统在面临大规模数据处理时的稳定性和性能。
- 易用性：大数据处理模式框架通常提供了友好的用户界面和操作指南，使得开发人员能够更快速地上手和使用。
- 高性能：通过优化算法和数据处理流程，大数据处理模式框架可以达到较高的处理效率和性能。
常见的大数据处理模式框架
目前，市面上有许多知名的大数据处理模式框架，其中一些广泛应用于各行各业的大数据处理工作中。以下是几种常见的大数据处理模式框架：
- Apache Hadoop：作为大数据处理领域最流行的框架之一，Apache Hadoop提供了分布式存储和计算的能力，支持海量数据的处理和分析。
- Apache Spark：Apache Spark是另一个非常流行的大数据处理框架，它支持内存计算和多种数据处理模式，具有较高的性能和灵活性。
- Apache Flink：Apache Flink是一个实时流处理框架，支持低延迟的数据处理和复杂的事件驱动应用程序。
- Apache Storm：Apache Storm是一个开源的分布式实时计算系统，适用于高吞吐量的数据处理场景。
大数据处理模式框架的应用场景
大数据处理模式框架在各个行业和领域都有着广泛的应用，帮助企业和组织更好地利用数据资源，提升业务竞争力。以下是一些常见的大数据处理模式框架的应用场景：
- 电商行业：大数据处理模式框架可以帮助电商企业分析用户行为数据，优化营销策略和产品推荐，提升用户体验。
- 金融行业：金融机构可以利用大数据处理模式框架来进行风险管理、反欺诈分析和交易监控等工作，降低风险，提高效率。
- 医疗行业：医疗机构可以利用大数据处理模式框架分析患者数据，实现个性化诊疗方案和疾病预测，提高医疗水平。
- 智能制造：制造行业可以利用大数据处理模式框架进行设备运行监控、生产优化和质量控制，提升生产效率和产品质量。
总的来说，大数据处理模式框架为各行各业提供了强大的数据处理工具，帮助企业更好地理解和利用数据，实现业务增长和创新。随着大数据技术的不断发展，大数据处理模式框架将会在未来发挥更加重要的作用。