本文目录一览：
zStorage在海光CPU架构上的性能调优
海光CPU架构基于x86架构 ，通过与AMD的合作 ，获得了ZEN1架构和X86指令集的使用权，适用于高 、中 、低档服务器 ，这使得zStorage在海光架构上的适配工作主要集中在性能调优方面。本文将记录zStorage在海光服务器上的性能优化过程 ，包括解决部署问题、性能测试与调整、以及硬件优化等方面的内容 。
统信软件与各大芯片厂商 、整机厂商达成战略合作，与海光 、龙芯、兆芯 、飞腾 、申威、海思 、Intel 等 CPU 厂商 、整机厂商建立各自的联合实验室，在生态适配、精品工程 、性能调优 、软件优化、wine 迁移等多项合作上取得阶段性进展 ，提升 UOS 兼容性 、产品竞争力 。
AI训练存储基座之一:深度学习(AI)中的io模式及性能优化
在评估TensorFlow与PyTorch在本地NVMe存储上的IO模式时 ，通过收集数据观察到TensorFlow的队列长度和等待时间可能较PyTorch更低，这可能是由于TensorFlow对IO操作进行了优化。最终 ，通过理解深度学习训练中的IO模式与性能优化策略 ，研究人员可以显著加快其工作速度 。
工智能（Artificial Intelligence）是研究 、开发用于模拟、延伸和扩展人智能的理论、方法 、技术及应用系统的一门新技术科学 。人工智能领域的研究包括机器人 、语言识别、图像识别 、自然语言处理和专家系统等。人工智能（Artificial Intelligence），英文缩写为AI。
数据中心级AI算力资源池和AI开发平台哪家好亿万克亚当G952N6是一款4U双路机架式服务器 ，采用最新一代IntelXeon可扩展处理器 ，具备高性能计算特性和灵活的IO扩展能力，是兼备训练与推理功能的全能型AI异构型服务器 ，可广泛应用于互联网 、云计算、数据库和大数据等场景 。
听说华为mate10是世界第一款AI智能手机 AI其实很早就有了 ，AI是人工智能英文的首字母拼写 。华为Mate 10搭载了全球首款移动AI芯片麒麟970，除了常规的CPU和GPU以外 ，还加入了NPU（Neural Neork Processing Unit神经网络处理器） ，可以通过不断的感知与学习，让手机变得越来越智能。
基础不同，学习人工智能的时间也是不同的 ，零基础学员人工智能培训周期一般在五个月左右 。
DB写WAL日志IO性能优化
优化分布式存储性能的重点在于提升日志落盘操作效率 。经过多次尝试 ，最终实施了“预写+单线程direct io同步写”的策略，成功达成了性能目标。接下来 ，我们将按照时间顺序回顾在优化过程中所采用的多种方案 。初始方案中 ，我们采用了一个专有写线程和一个专有fsync线程 。
LotusDB 全量加载 WAL 文件中的数据到 memtable。通过遍历日志文件中的每条数据，并将其应用到 memtable 的跳表数据结构中 ，实现数据恢复 。数据刷盘策略：数据写入 WAL 后 ，实际并未完全持久化到磁盘，操作系统缓存了这部分数据 。
日志文件通常采用追加写方式 ，WAL 同样遵循此规则。写入数据时 ，首先将 k/v 信息封装成 LogEntry，并追加到日志文件中 。LogEntry 结构体中包含关键信息如 key 、value 、长度 size 和校验值 crc ，以确保数据的有效性和完整性 。
为何使用WAL？磁盘写操作性能低下 ，通过先写日志后写磁盘的方式，将随机写转变为顺序写，降低客户端延迟 ，提升吞吐量。顺序写入磁盘块内 ，大大减少IO次数。Redo Log概念，InnoDB引擎将更新记录先写入redo log日志 ，再异步更新至磁盘 ，实现预写式技术 。这种技术减少IO操作频率，提升数据刷新效率 。
建议使用多个库 ，适度增加DB数量 ，以充分利用系统资源，提升性能。注意shard数量的限制 ，受机器规格和本地磁盘性能影响 。数据写入最佳实践 写性能内核参数调优：当业务写QPS趋于稳定时 ，关注可能的数据量增大导致的wal时延增加、磁盘IO瓶颈 、数据缓存堆积 、Compaction阻塞等问题，并进行相应调优 。
顺序读写能显著减少寻道时间 ，提升效率。消息队列是实现顺序读写的典型应用 ，Kafka 就是其中的代表 。Kafka 通过使用顺序写法优化性能，提供 O(1) 时间复杂度的消息持久化能力，即使面对 TB 级数据 ，也能保持高效访问 。每个分区的消息按顺序写入日志文件 ，文件写满后开启新文件。
标签： 分布式存储系统的性能优化策略
