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我的一些关于并行 I/O 的测试发生了一个非常奇怪的情况。情况就是这样。我有多个线程打开同一个文件的文件处理程序，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。一切都是通过增强线程完成的。现在，我假设由于随机访问搜索，HDD 应该会变慢。这就是为什么我的测试实际上是针对 SSD 的。事实证明，与 HDD 相比，从固态磁盘读取相同文件时，我几乎没有得到任何加速。想知道问题可能是什么？这对我来说似乎很令人惊讶/我还在下面发布我的代码，看看我到底在做什么：

现在..在我的主文件中我几乎有..：

令人惊讶的是，从 SSD 读取时，与 HDD 相比，我没有得到任何加速？为什么会这样？

我正在尝试调试正确的设备驱动程序未检测到我的硬件上的 SSD 的情况。应该拥有 SSD 的设备驱动程序是软件 RAID 驱动程序 (megasr)，它将自动将 2 个 SSD 配置为镜像模式。我很确定 megasr 驱动程序没有检测/拥有 SSD，但我不确定哪个驱动程序实际检测到它们。

在 Linux 中有没有一种方法可以确定哪个设备驱动程序拥有 /dev 目录中的特定磁盘。

因此，例如，我想确定哪个驱动程序拥有设备 /dev/sda。

操作系统是 RHEL 6.x。

非常感谢。

不确定这是否是 Stack Overflow 的一个有效问题，但我注意到我的 Crucial Micron SSD 的 SMART 数据中有一些有趣的东西。在 SMART 数据中，它嵌入了 URL，警告我我的固件已过期：

如您所见，SSD 不知何故知道固件已过时，甚至可以将我指向关于该问题的 Tom's Hardware 文章。

我的问题是……SSD 是如何收集这些 URL 的？它有内置的回拨功能吗？

谢谢，

我正在编写一个磁盘性能很有趣的应用程序。我之前使用的是较旧的机械磁盘，并使用此线程中的技术在测量性能之前清除缓存：

这很好，给了我预期的结果——在清除缓存时测得的磁盘顺序读取速度约为 100 MB/s，当缓存单独存在时要高很多倍。

前几天我安装了一个 SSD 磁盘，安装在 /media/ 下。重新启动计算机后，前几次测量结果符合预期（大约 300 MB/s），但当缓存启动时，它们显然要高得多。

我现在的问题是，自从将应用程序移至 SSD 后，我之前使用的代码行没有任何效果。该缓存是否以不同的方式表现，也许？我需要做些什么来清除它？现在唯一有效的方法是重新启动计算机。

我们最近将现有的 MySQL（XP 32 位 + HDD）切换到运行在 Vista 64 位（16 GB RAM）上的新机器，数据存储在 SSD（Samsung Pro 840）中。

没有数据传输，因为数据是从 Unix 服务器检索并每天更换的。相反，现有的批处理作业已更新为指向新的服务器地址。但是这个批处理作业运行速度要慢得多，即 7 小时的作业变成了 15 小时。

将 SSD 作为数据存储应该可以提高 IO，但情况恰恰相反。

我做了一些研究并调整了 my.ini 配置，但这些都没有带来任何改进。

诉诸加载文件中的数据并使用较小的块，它已将性能提高到 7 小时，但仍然没有看到使用 SSD 的任何好处。

我做错了什么？请帮忙。

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内容。

但是，在最近对配置指南的更新中，出现了以下短语：

对于 SSD，建议提交日志和 SSTables 都在同一个挂载点上。

谁能解释为什么建议只使用一个磁盘，如果它是 SSD？谢谢。

这是我的难题。

在我从事的项目中，我需要每天切换几次分支，当我的机器停止运行时，这让我在 Visual Studio 重新加载解决方案时真的没有工作 10 分钟。

编译时间也很慢，这是 2-5 分钟的咖啡制作时间，因为我的机器在此期间完全无法使用。

现在我的工作机器不是野兽，但它也不是办公桌文员 POS。配备 8GB 内存的高规格 i5。硬盘可能是一个便宜的垃圾。

我们的解决方案有大约 11K 的文件，并且会继续增长。

我能做些什么来加快速度？

我在想 SSD 可能多 4GB RAM，设置 RAM 驱动器？

欢迎任何建议，如果我真的走 SSD 路线，任何关于 SSD 的建议和不建议。

在为表列选择 char/varchar2 数据类型、在表上发布批量删除/插入/更新时，行碎片始终是您需要考虑的事情，因为 Oracle 试图将新数据放入打开的空闲空间中，因此碎片可能开始变慢在某个时候降低性能。现在一切都随着闪存盘而改变了，因为闪存技术本身的原因，数据被尽可能多地碎片化写入。如果我们不需要关心碎片，那么它就会破坏对表数据存储问题和数据碎片的整体理解。有没有人有将数据库文件存储在闪存磁盘上的经验？ssd磁盘的碎片问题是否消失了？

我们目前在 Amazon 的 EC2 实例上部署了 mongodb 分片集群。这些分片也是副本集。使用的实例使用 EBS 并预配了 IOPS。

我们的集合中有大约 3000 万份文档。我们的查询计算与过滤器匹配的整个集合。我们对几乎所有可查询字段都有索引。这导致 RAM 达到 100% 的使用率。我们的工作集超过了 RAM 的大小。我们认为我们的查询响应缓慢是由 EBS 速度慢造成的，因此我们正在考虑迁移到新的 SSD 支持的实例。

C3 可用 http://aws.typepad.com/aws/2013/11/a-generation-of-ec2-instances-for-compute-intensive-workloads.html

I2 即将推出 http://aws.typepad.com/aws/2013/11/coming-soon-the-i2-instance-type-high-io-performance-via-ssd.html

我们唯一担心的是 SSD 是短暂的，这意味着一旦实例停止、终止或失败，数据就会消失。我们如何解决这个问题？我们如何自动化备份。迁移到 SSD 以提高查询性能是个好主意吗？我们还需要设置分片集群吗？

[抱歉造成混淆：原帖的标题中使用的是“SSD”而不是“HDD”，但我发现我在访问错误的安装点时意外在 HDD 上执行了测试。在 SSD 上不会出现这种现象。仍然有趣的是，它发生在 HDD 上。]

我正在使用以下代码从给定数量的恒定大小的文件中循环读取。所有要读取的文件都存在并且读取成功。

很明显，改变文件大小会影响fMBPerSecond，因为当读取小于页面大小的文件时，仍然会读取整个页面。但是，nNumberOfFiles也有影响fMBPerSecond，这是我不明白的。显然，不是nNumberOfFiles它本身有效果，而是它的产品nNumberOfFiles * nFileSize。

但为什么它会产生影响呢？文件在循环中按顺序打开/读取/关闭。

我用nFileSize = 65536. 选择nNumberOfFiles = 10000（或更小）时，我得到了一些东西fMBPerSecond = 500 MB/s。随着nNumberOfFiles = 20000我得到一些东西fMBPerSecond = 100 MB/s，这是性能的巨大损失。

哦，我应该提一下，我在读取之前清除了磁盘缓存，方法是执行：

任何在幕后发生的想法都将受到欢迎。

佩德拉姆