硬盘io性能

一，硬盘IO的延时

对于SQL Server数据库系统，限制查询响应的主要因素是硬盘的延时，根据硬盘的物理构造（磁道和扇区），延时可以分为寻道延时和旋转延时：

寻道延时：硬盘的物理刺头移动并定位到所需数据的时间，

旋转延时：硬盘旋转到所需数据的时间，通常用MB/S，或IO吞吐量来衡量

在OLTP系统中，数据更新 *** 作较多，每次读取的数据量少，目标数据的位置相对随机（随机读写），因此，对于寻道延时要求更高，硬盘需要花费更多的寻道时间。

在DSS/DW系统中，事务的运行时间更长，数据相对静态，不常更新，读 *** 作比写 *** 作的要求更高，顺序读 *** 作占比很高，因此，IO吞吐量更重要，可以通过硬盘的盘面来增加顺序访问的IO吞吐量。

二，根据WaitType侦测IO性能

SQL Server引擎把IO作为一个资源来看待，在多任务的现代数据库系统中，同一时刻会接收到很多查询请求，每一个查询请求都需要申请系统资源（CPU、内存和IO），才能继续执行下去，然而系统的资源是有限的，当查询争用资源时，有些查询请求资源得到满足，顺利执行下去，有些查询请求的资源得不到满足，该查询就被阻塞，处于等待资源分配的状态。当出现IO性能问题时，查询语句会被硬盘IO阻塞，这使得执行计划被迫挂起（或阻塞）来等待资源，SQL Server通过DMV来显示系统运行的状态，用等待类型来表示不同的阻塞信息。

1，数据文件的IO

如果SQL Server 出现 IO 性能问题，那么在SQL Server 内部通过DMV sysdm_exec_requests的wait_type，来反馈 IO 问题。如果查询请求的wait_type长时间处于PageIOLatch_XX，那么说明系统不能很快把数据读取到内存中。

PAGEIOLATCH_xx ：用于描述数据页的IO争用，说明系统正在从硬盘加载数据到内存的Buffer Pool中

当SQL Server 要去读或写一个Page的时候，首先会在Buffer Pool里寻找，如果在Buffer Pool中找到了，那么读写 *** 作会继续进行，没有任何等待。如果没有找到，那么SQL Server 就会设置Wait_Type为PageIOLatch_EX（写）或PageIOLatch_SH（读），然后发起一个异步IO *** 作，将页面读入Buffer Pool中，在IO没有完成之前，Request将会保持在PageIOLatch_EX（写）或PageIOLatch_SH（读）的等待状态。IO消耗的时间越长，等待的时间越长。

2，日志文件的写入

日志文件以写为主，工作量由修改命令激发的事务数量决定。当SQL Server要写事务到日志文件时，如果Disk 不能及时完成IO请求，那么事务就无法提交，SQL Server 不得不进入WriteLog 等待状态，直到事务被成功记录到日志文件中，才会提交当前的事务。

如果request经常出现WriteLog的Wait type，说明事务日志的写请求不能被Disk及时完成，这种情况，对SQL Server 整体性能影响较大。

WRITELOG：在数据被修改时，在Log Cache和Buffer Cache中都会有记录，如果在Log Cache中的数据在checkpoint时写入硬盘，就会发生这种等待。

LOGBUFFER等待：很少出现，当一个任务正在等待存储日志到Log Buffer中时，就会出现LOGBUFFER等待，出现这种等待，说明日志所在的硬盘无法响应请求。如果把日志文件放在一个非常慢的硬盘上，而数据文件放在一个非常快的硬盘上，就会出现这种等待。

3，AYSNC_IO_COMPLIETION和IO_COMPLIETION也是IO瓶颈的潜在指标

AYSNC_IO_COMPLIETION：标识任务正在等待IO请求来完成 *** 作，当一个应用程序连接SQL Server，在处理数据时变得非常慢，很可能就会出现这种类型的等待。

IO_COMPLIETION：发生在一个任务正在等待用于非数据页IO的IO *** 作上，非数据页，一般是指日志文件，通常发生在修改大量修改，或者内存中存在大量的脏数据时。

三，影响读写性能的因素

数据库系统对IO的性能依赖较高，那么影响数据库系统读写性能的因素有哪些呢？

1，物理硬盘的IO能力

机械硬盘的IO速度没有固态硬盘快，可以考虑把数据库系统的机械硬盘更新为固态硬盘。

2，内存对硬盘IO的影响

在SQL Server Engine 访问数据时，如果相应的data不存在于Buffer Pool，那么Buffer Manager 从Disk中的Data File（mdf 或 ndf）中将相应的data page读取到内存中。SQL Server 将data page缓存起来。理想情况下，只要SQL Server能够使用的内存充足，SQL Server 会将所有读取到内存的中Data Page缓存到Buffer Pool中。对于读取 *** 作，只要相应的数据都缓存在内存中，Select 就不会有任何硬盘IO。

当Buffer Pool空间不足时，SQL Server 激活 LazyWriter，主动将内存中一些很久没有使用的Data Cache和 Plan Cache 清除，mark为Free buffer，供其它Data Page使用。如果这些Page上的修改还没有被CheckPoint写回Disk，那么LazyWrite会将其写回。

3，碎片和压缩

如果数据页面或index 页面的碎片很多，每个页面存储的数据行较少，那么SQL Server 需要读写更多的Page。如果数据在页面里存储的非常紧凑，存储相同数据所消耗的Page越少，并且可以充分利用SQL Server 预读的优势，减少IO。

压缩技术不仅使数据占用的Disk 空间减少，而且能够减少IO。由于数据在写入Disk之间经过压缩处理，存储相同数据所消耗的Page减少，读取的Data Page会减少。压缩技术在一定程度上能够降低IO，但需要付出一定的代价：额外消耗少量的CPU和内存来解压缩。

4，利用多个物理硬盘实现Data File的并发读写

在DB中的FileGroup 创建多个File，将这些File存放到不同的Physical Disk上。File 分布到不同的Physical Disk上，IO也会分布到不同的Physical Disk上，这样能够实现数据的并发读取，提高读取性能。

对于日志文件，SQL Server会频繁的写事务日志。只要数据库发生修改，就会不断地写入日志文件。如果不能及时完成日志文件的IO，会导致事务的延迟提交，对性能的影响较大，所以，尽量将日志文件放到写入速度快的Disk上。SQL Server 顺序写事务日志，在一个时间点，SQL Server 只会写一个日志文件。在不同的Physical Disk上创建多个log file对性能基本没有帮助。

5，工作负载

日志文件以写为主，工作量由修改命令申请的事务数量决定，日志文件是顺序写的，写入速度快于随机写。如果日志记录不能及时写入，那么Request会处于WriteLog等待状态，对系统整体性能影响较大。

数据文件写入的数据量由修改量决定，SQL Server除了设置bulk logged 恢复模式之外，没有太大的调整选项。

数据文件读取的数据量，由访问的数据量和Buffer Pool中缓存的数据量共同决定。如果访问的数据量减少或者内存缓存区增加，都可以降低SQL Server 从Physical Disk读取的Data Page数量。在内存不变的情况下，可以通过优化查询语句，减少数据访问量，来提高SQL Server 数据文件的读取性能。

你好，这些包都可以在jdk安装目录下的srcrar中找到，你解压后就得到了JDK的源码。

awt：图形界面，图形界面编程会用到

awt event：响应界面编程的事件包

util：工具类和集合类都在此包中

sql： *** 作数据库的类都在此包中

io：输入输出流

这些你明白他们的作用就好了，以后的学习慢慢就有了深入的了解。

如果是边读边写，就会很慢，也伤硬盘。缓冲区就是内存里的一块区域，把数据先存内存里，然后一次性写入，类似数据库的批量 *** 作，这样效率比较高。

调用I\O *** 作的时候，实际上还是一个一个的读或者写，关键就在，CPU只有一个，不论是几个核心。CPU在系统调用时，会不会还要参与主要 *** 作？参与多次就会花更多的时间。

系统调用时，若不用缓冲，CPU会酌情考虑使用 中断。此时CPU是主动地，每个周期中都要花去一部分去询问I\O设备是否读完数据，这段时间CPU不能做任何其他的事情（至少负责执行这段模块的核不能）。所以，调用一次读了一个字，通报一次，CPU腾出时间处理一次。

而设置缓冲，CPU通常会使用 DMA 方式去执行 I\O *** 作。CPU 将这个工作交给DMA控制器来做，自己腾出时间做其他的事，当DMA完成工作时，DMA会主动告诉CPU“ *** 作完成”。这时，CPU接管后续工作。在此，CPU 是被动的。DMA是专门 做 I＼O 与 内存 数据交换的，不仅自身效率高，也节约了CPU时间，CPU在DMA开始和结束时做了一些设置罢了。

所以，调用一次，不必通报CPU，等缓冲区满了，DMA 会对C PU 说 “嘿，伙计！快过来看看，把他们都搬走吧”。

综上，设置缓冲，就建立了数据块，使得DMA执行更方便，CPU也有空闲，而不是呆呆地候着I\O数据读来。从微观角度来说，设置缓冲效率要高很多。尽管，不能从这个程序上看出来。 几万字的读写\就能看到差距

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