某位大大 提及硬體Raid 跟ZFS 的比較
"ZFS效能會比RAID HBA card好, 很多測試報告可以參考, 尤其是在rebuild時, 主要是ZFS看得到檔案分佈, 可以只復原有資料的部份, RAID HBA card看不到, 只能乖乖整顆復原, 在單顆硬碟越來越大的時候花費時間差異越明顯.
正常時候則因為可以對多顆硬碟同時送指令而加大存取頻寬, 若透過RAID HBA card則要等其轉譯處理, 常常瓶頸發生於此.
另外, ZFS屬於軟體RAID, 彈性較大, 例如raid-z3(可看成容許壞3顆的RAID5), 在RAID HBA card應該還沒出現..."
就OSSLab 理論跟實務維護跟救援
先要理解軟體跟硬體Raid 架構
http://www.osslab.org.tw/…/RAID_HBA%E8%88%87%E6%9E%B6%E6%A7…
RAID HBA card 轉譯就當代的 Raid ROC 在整合 Xor ,Dram cache, SAS PHY匯流排整合 (之後應該就進話到nvme) 已經不太存在bottleneck了 . 整體而言 還是會比Soft raid 快.
已知Filesystem 位置 是可以加快 Rebuild速度....但身為Date recovery從業人員,我是寧可 確定每一個block狀況, 不要只rebuild 已知FS ..畢竟也許那天有機會Data recovery 就要用...
最後一個就是硬體卡監控硬碟狀況跟設定 操作我覺得比software raid方便. 現在硬體Rebuild 時間4TB 約是3x~8x 小時..
還算合理
就Data recovery 的考量 盡量少用ZFS 的Storage Block結構
我們ZFS 應用偏向於虛擬化主機 , Disk Raid 用硬體卡 .上再建ZFS Pool,再分給cifs ,iscsi lun 再掛到本機 vsphere datastore...
http://www.napp-it.org/napp-it/all-in-one/index_en.html
xor指令 在 Python xor 運算子用法與範例 的推薦與評價
本篇將介紹如何在Python 中使用xor 位元運算子(bitwise operator)用法與範例, python xor 運算子在python 中XOR 位元運算要用^ 來表示, ... ... <看更多>
xor指令 在 Re: [問題] XOR交換值問題- 看板C_and_CPP - 批踢踢實業坊 的推薦與評價
這樣的寫法要追朔到手工撰寫組合語言
當時連對記憶體和暫存器的使用都斤斤計較
所以如果用一個額外的暫存器去儲存值的話
代表 register spilling 的可能性會增加
因為為了要確保這個跳到 label 處理完後
要把我們剛 push 出去的值再 pop 回來要不少的時間
這段時間是有點久故也被稱為 von Neumann bottleneck
用來描述資料在匯流排上的傳輸瓶頸
--- 題外話 ---
說到 XOR 的神奇技巧
我們更常用的,甚至到現今都有在用的是:
使用 XOR REG, REG
來把一個暫存器的值清零
這樣做是確實會比 MOV 指令來得好
現今的 CPU 為了拉高時脈跟吞吐量
通常都把處理器做成管線式的 (pipelined)
這樣以來常常需要去處理 data hazard
因此 MOV 指令可能觸發
partial register stall
這跟指令的順序有很大的關係
因此在 Intel 的規格書上有明確指出
希望用 XOR 還有另外五種指令來清零
Intel 把它稱作 zero idioms
這些指令已經被 hard-coded 在晶片上
讓處理器明確知道這個指令只是要清零
而不會觸發額外的事件
這樣可能會在一些關鍵的時刻提升效率
--- 結尾語 ---
無論如何在編譯器很聰明的年代
把 code 寫得好懂真的比較實際
甚至還更好優化
寫了 XOR SWAP 一定一定比較慢
因為 x86 提供 XCHG 來交換暫存器的值
如果用一般的寫法(宣告額外的變數)
優化器很容易優化你的程式碼
挑選出這顆處理器最適當的指令出來
所以說
Premature optimization is evil.
在沒確定這是效能瓶頸前過早進行一些優化
可能會適得其反
※ 引述《ptt0720 (濕濕)》之銘言:
: 語言:CPP
: 今天寫quick sort的時候發現原本常用的交數值方法好像有觀念上的問題
:
: 我習慣的用法是第二十七行 直接用參考交換兩個值
: 但是發現印出來後都是一堆0
: 後來交叉比對後發現是XOR交換值的問題
: 想請問一下是不是陣列用XOR交換數值會出錯?
: 想請問一下原因 麻煩各位大大了
--
※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 122.116.185.23
※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/C_and_CPP/M.1511674682.A.71C.html
※ 編輯: Hazukashiine (61.230.0.89), 11/26/2017 13:47:07
... <看更多>