Linuxのcloseは暗にfsyncするから、ここであげられている 100000回繰り返し open 8K write close というパターンだとfsyncコストが見えちゃうので良くないんじゃないかな とのことで、そうなのか! と思ったので例によって深追いしてみました。 まず fsync(2) の実装は fs/sync.c にあります。 asmlinkage long sys_fsync(unsigned int fd) { return __do_fsync(fd, 0); } static long __do_fsync(unsigned int fd, int datasync) { struct file *file; int ret = -EBADF; file = fget(fd); if (file) { ret = do_fsync(file, datasync);
世間では PHP が、Perl が、と盛り上がっているようですが空気を読まずまたカーネルの話です。今回はページキャッシュについて。 /dev/shm に参照系ＤＢを持っていくと I/O 負荷が激減した件（当たり前だけど） - drk7jp で、ディスク上にあったファイルを /dev/shm (tmpfs) に移したら I/O 待ちがなくなって負荷がさがった、ということなんですがおそらくこれは tmpfs に置く必要はないかなと思います。Linux (に限らず他の OS もそうですが) にはディスクの内容を一度読んだらそれはカーネルがキャッシュして、二度目以降はメモリから読む機構 = ページキャッシュがあります。tmpfs にデータを載せることができた、ということは物理メモリの容量に収まるだけのデータサイズかと思うので、放っておけば該当のファイルの内容すべてがメモリ上にキャッシュされて io
ちょっと煽り気味のタイトルですが、CPU がマルチコアになり 2個、4個と増えていく中 Linux の負荷の指針になるロードアベレージをどう読むべきか、という話です。気になったところを少し調べたのでそのまとめを。 http://d.hatena.ne.jp/naoya/20070222/1172116665 でも書いたとおり、Linux のロードアベレージは「ロードアベレージは過去1分、5分、15分の間の実行待ちプロセス数の平均数 = 実行したくても他のプロセスが実行中で実行できないプロセスが平均で何個ぐらい存在してるか」を示す値です。ボトルネックが CPU、メモリ、ディスク等々どこにあるかは関係なく、仕事の実行までにどれぐらい待たされているかを示す値なので、システムのスループットを計測する指標の入り口になる値です。 このロードアベレージですが、実装を見るとランキュー(待ち行列)に溜まった
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