经过数月网心云运行与跑量，反复在定向——非定向业务中的反复横跳，踩遍无数坑子，下面总结一些容易忽略的调优点/注意点，供各位参考。
一，官方对于4k读的测试方法纯属胡扯
磁盘读iops检测 | 硬盘配置参考 | 网心云 (onethingcloud.com)，按照此文中描述的信息，AS SSD中的iops应为磁盘单线程4k读速度,而大量定向业务对该性能指标的要求动辄≥30000iops，20000iops。根据读取4k大小文件来计算，IOPSx4÷1024=MB/s，即使仅满足2万iops也需要单线程4k读取速度达到惊人的78.125MB/s——而这一速度目前只有傲腾这一类的顶级固态可以达到(P4800X 375G版本该项指标可达187MB/s，参考Intel P4800X 375G SSD性能评测-网烁信息科技有限公司 (waso.com.cn)),即使走PCIE4.0x4的铠侠CD6也望尘莫及(铠侠CD6 3.84TB版本单线程4k读速度不过39.7MB/s,参考铠侠固态硬盘怎么样 铠侠固态硬盘评测_什么值得买 (smzdm.com))，甚至连PM983的继任者——三星PM9A3也无法达到如此变态的要求（三星PM9A3 1.92TB版本该项指标也不过54.19MB/s,参考固态硬盘 篇四：捡矿盘垃圾——星星星 PM9A3 1.92T评测_固态硬盘_什么值得买 (smzdm.com))。本着不如摆烂的心态入了一块Intel S3520 480GB版本(单线程4k读速度仅有25MB/s左右，约合6400)，但是实际上机后测试结果如下：
在前期4k读测出来的甚至可以摸到4万，令人百思不得其解，唯一合理的解释就是：
实际跑量中4k读并非单线程
官方测试方式只针对4k单线程读进行测试
而这两者并非线性的乘数关系！
用人话说就是：官方给的测试方法和实际网心云跑量时的测量方法完全不一致，结果甚至也无法换算，没有任何参考价值！根据实测，靠谱的SATA3固态基本都能达到3到4万iops，走NVMe的雷克沙NM610Pro甚至都能跑出14万，同时值得注意的是，iops与跑的业务类型，地区调度也密切相关(平均读写文件大小，读写频率有差异，会导致iops参数不准)。
二，对于X86设备，CPU负载类型为典型的多核低频类型
网心云追求的是尽可能多的线程进行同时读写，如果纯粹用于网心云，高IPC/高主频除了浪费钱和浪费电以外意义不大。对于拥有大量带宽资源，并且需要全新采购服务器用于跑量的大户，一般建议的最佳解为E5-2651v2(12C24T,1.8Ghz-2.0Ghz)+C602(俗称双路X79)+DDR3 REG ECC(简称D3RECC)，充分利用好C602廉价的2651v2以及白菜价D3RECC，同时提供尽可能多的PCIE供阵列卡、U2盘使用。如果只是小规模运行，不考虑插大量PCIE设备，建议采购二手Xeon-D 1581一体板(火神革命的板子非常符合要求)。由于吃到了制程红利，1581的性能约为单颗2651v2的1.67倍(典型的多核低频低功耗CPU，Intel当时设计此CPU正是为了网络类型的负载，原话为“可在空间和电源受限的环境中提供工作负载优化的性能，从数据中心到智能边缘。这些创新的系统级芯片处理器支持高密度、单插槽网络、存储和云边缘计算解决方案，具有一系列集成安全性、网络和加速功能”)，但是考虑到火神板子极差的扩展性，谜一般的BIOS，整板入手价格不建议超过300元，当成一个大玩具处理。
三，跑量特性：
一般而言上午8点到9点为结算时间点，上午10点逐渐开始大量上行，午高峰为11:00到下午1:30，晚高峰为晚8:00-晚10:00，半夜11:30开始上行呈现断崖式下跌，转入下行缓存部署状态，每日上行流量最低时间出现在凌晨3:00-4:00。
四，单根宽带使用一台网心云一般无法完美跑满，同时不建议顶着上行带宽极限设置带宽数据
同一根宽带下建议拿到公网ip-打开pnp-调整为全锥形网络，至少上两台网心云机器跑量，可以充分利用足带宽资源；另外如果实际上行带宽为10MB/s,一般建议设置的上行带宽控制在9MB/s左右(80%-90%)原则，否则在晚高峰可能会引起线路丢包。
五，机械磁盘不建议跑非定向(又称智能业务)
非定向业务反而对于磁盘IO要求非常高，机械盘到后期iowait基本铁定爆表，引起CPU负载激增，导致降权降低收益。如果使用机械磁盘，建立老老实实堆容量跑B/B1网盘，此两项业务对于机械磁盘有负载优化，猜测是连续对大文件进行读写，可非常有效避免CPU负载过高的问题。
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SPI接收数据左移一位问题目录SPI接收数据左移一位问题一、问题描述二、问题分析三、探究原理四、经验总结最近在工作在学习调试SPI的过程中遇到一个问题——接收数据整体向左移了一位（1bit）。SPI数据收发是数据交换，因此接收数据时从第二个字节开始才是有效数据，也就是数据整体向右移一个字节（1byte）。请教前辈之后也没有得到解决，通过在网上查阅前人经验终于解决问题，所以写一个避坑经验总结。实际背景：MCU与一款芯片使用spi通信，MCU作为主机，芯片作为从机。这款芯片采用的是它规定的六线SPI，多了两根线：RDY和INT，这样从机就可以主动请求主机给主机发送数据了。一、问题描述根据从机芯片手
我正在使用Ruby解决一些ProjectEuler问题，特别是这里我要讨论的问题25(Fibonacci数列中包含1000位数字的第一项的索引是多少？)。起初，我使用的是Ruby2.2.3，我将问题编码为:number=3a=1b=2whileb.to_s.length但后来我发现2.4.2版本有一个名为digits的方法，这正是我需要的。我转换为代码:whileb.digits.length当我比较这两种方法时，digits慢得多。时间./025/problem025.rb0.13s用户0.02s系统80%cpu0.190总计./025/problem025.rb2.19s用户0.0
我在我的rails应用程序中安装了来自github.com的acts_as_versioned插件，但有一段代码我不完全理解，我希望有人能帮我解决这个问题class_eval我知道block内的方法(或任何它是什么)被定义为类内的实例方法，但我在插件的任何地方都找不到定义为常量的CLASS_METHODS，而且我也不确定是什么here，并且有问题的代码从lib/acts_as_versioned.rb的第199行开始。如果有人愿意告诉我这里的内幕，我将不胜感激。谢谢-C 最佳答案 这是一个异端。http://en.wikipedia
我正在寻找一个用ruby演示计时器的在线示例，并发现了下面的代码。它按预期工作，但这个简单的程序使用30Mo内存(如Windows任务管理器中所示)和太多CPU有意义吗？非常感谢deftime_blockstart_time=Time.nowThread.new{yield}Time.now-start_timeenddefrepeat_every(seconds)whiletruedotime_spent=time_block{yield}#Tohandle-vesleepinteravalsleep(seconds-time_spent)iftime_spent
如果用户是所有者，我有一个条件来检查说删除和文章。delete_articleifuser.owner?另一种方式是user.owner?&&delete_article选择它有什么好处还是它只是一种写作风格 最佳答案 性能不太可能成为该声明的问题。第一个要好得多-它更容易阅读。您future的自己和其他将开始编写代码的人会为此感谢您。 关于ruby-on-rails-如果条件与&&，是否有任何性能提升，我们在StackOverflow上找到一个类似的问题：
按照目前的情况，这个问题不适合我们的问答形式。我们希望答案得到事实、引用或专业知识的支持，但这个问题可能会引发辩论、争论、投票或扩展讨论。如果您觉得这个问题可以改进并可能重新打开，visitthehelpcenter指导。关闭9年前。我最近开始学习Ruby，这是我的第一门编程语言。我对语法感到满意，并且我已经完成了许多只教授相同基础知识的教程。我已经写了一些小程序(包括我自己的数组排序方法，在有人告诉我谷歌“冒泡排序”之前我认为它非常聪明)，但我觉得我需要尝试更大更难的东西来理解更多关于Ruby.关于如何执行此操作的任何想法？
我在Ruby中遇到了一个关于Dir[]和File.join()的简单程序，blobs_dir='/path/to/dir'Dir[File.join(blobs_dir,"**","*")].eachdo|file|FileUtils.rm_rf(file)ifFile.symlink?(file)我有两个困惑:首先，File.join(@blobs_dir,"**","*")中的第二个和第三个参数是什么意思？其次，Dir[]在Ruby中有什么用？我只知道它等价于Dir.glob()，但是，我对Dir.glob()确实不是很清楚。 最佳答案
我编写了一个Ruby应用程序，它可以解析来自不同格式html、xml和csv文件的源中的大量数据。我如何找出代码的哪些区域花费的时间最长？有没有关于如何提高Ruby应用程序性能的好资源？或者您是否有任何始终遵循的性能编码标准？例如，你总是用加入你的字符串吗？output=String.newoutput或者你会使用output="#{part_one}#{part_two}\n" 最佳答案 好吧，有一些众所周知的做法，例如字符串连接比“#{value}”慢得多，但是为了找出您的脚本在哪里消耗了大部分时间或比所需时间更多，您需要进行分
1.回顾.TransportServicepublicclassTransportServiceextendsAbstractLifecycleComponentTransportService：方法：1publicfinalTextendsTransportResponse>voidsendRequest(finalTransport.Connectionconnection,finalStringaction,finalTransportRequestrequest,finalTransportRequestOptionsoptions,TransportResponseHandlerT>
LL库和HAL库简介LL：Low-Layer，底层库HAL：HardwareAbstractionLayer，硬件抽象层库LL库和hal库对比，很精简，这实际上是一个精简的库。LL库的配置选择如下：在STM32CUBEMX中，点击菜单的“ProjectManager”–>“AdvancedSettings”，在下面的界面中选择“AdvancedSettings”，然后在每个模块后面选择使用的库总结：1、如果使用的MCU是小容量的，那么STM32CubeLL将是最佳选择；2、如果结合可移植性和优化，使用STM32CubeHAL并使用特定的优化实现替换一些调用，可保持最大的可移植性。另外HAL和L
