随着大数据的兴起和云计算技术的发展，越来越多的企业开始依赖于数据库来进行业务处理，使得数据库成为企业信息系统极为重要的组成部分。然而，在大量数据操作过程中，数据库IO成为了系统瓶颈的罪魁祸首，严重影响了系统性能和稳定性。
什么是数据库IO？
数据库IO指的是数据库在读写数据时，与磁盘或其他外部数据源进行的输入输出操作。因为数据库本身存储的数据量巨大，而且在业务处理过程中需要频繁进行数据读写，所以数据库IO往往成为系统响应速度最慢的瓶颈。
数据库IO的性能瓶颈
数据库IO的性能瓶颈主要是由以下几个因素引起的：
1. 磁盘读写速度
磁盘读写速度是影响数据库IO性能的最主要因素之一。因为磁盘本身的机械运动速度限制了磁头读写数据的速度，导致经常出现随机读写、磁头寻道时间较长等现象，降低了数据库读写效率。
2. 网络传输速度
当数据库需要连接到远程服务器进行数据交换时，网络传输速度也会成为影响数据库IO性能的因素之一。网络带宽不足、传输链路不稳定等因素都可能导致网络传输速度变慢，影响数据库IO性能。
3. 数据库缓存效率
数据库缓存效率也会对IO性能产生影响。在数据查询时，如果能够从缓存中读取数据，就可以减少对磁盘的读写操作，从而提高IO效率。但如果缓存命中率过低或缓存策略不当，就会导致缓存效率下降，使得IO效率也随之降低。
如何优化数据库IO性能？
针对上述问题，可以通过以下方式来优化数据库IO性能：
1. 合理设置磁盘阵列
磁盘阵列是一种通过多个磁盘组成的存储设备，可以提高I/O性能。根据不同的应用需求，可以选择合适的磁盘阵列类型和配置方式，例如RD 0、RD 1、RD 5等。
2. 调整数据库缓存策略
合理调整数据库缓存策略，可以提高缓存效率，减少对磁盘的读写操作。可以设置适当的缓存大小、缓存失效时间等参数，同时通过监测缓存命中率来判断缓存效果是否良好，如需调整再及时进行更改。
3. 使用数据库连接池
使用数据库连接池可以有效减少数据库连接的建立和关闭次数，从而减少网络IO消耗。一般情况下，连接池的大小应该根据系统负载和并发连接数来进行适当调整。
4. 优化数据库查询语句
通过优化数据库查询语句，可以减少数据库的读操作，从而减轻对磁盘的负载，提高IO效率。例如，可以通过合理使用索引、优化查询条件等方式来改善查询效率。
数据库IO成为了系统瓶颈的一个重要原因，是因为数据库的特殊性质所致。为优化数据库IO性能，我们需要综合考虑磁盘阵列、缓存策略、数据库连接池等多个方面进行优化。只有多维度，全方位的考虑和优化，才能使数据库IO成为我们信息系统中的一大优势和稳定性的保障。
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Buffer 可以将文件一次性读入内存后再做后续处理，而传统的方式是边读文件边处理数据。
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J2EE核心是一运旅裤组技术规范与指南，其中所包含的各类组件、服务架构及技术层次，均有共同的标准及规格。下面是我整理的关于软件系统开发常见的十大瓶颈，欢迎大家参考!
数据库
工作任务内存超过可用的RAM内存
长/短查询
写入冲突
大连接(join)占用内存
虚拟化
共享一个HDD、磁盘寻死(disk seek death)
在云端网络I/O波动
编程
线程：死锁、调试、非线性扩展等
事件驱动编程：callback()过于复杂、如何在函数调用中存储有状态等
缺乏调优、跟踪、日志等
单模块不可扩展、单点故障(SPOF:Single Point Of Failure)、非横向扩展等
有状态应用程序
设计问题：开发的.应用程序只在自己的机器行运行正常，或者只是在几个人测试的时候正常(没有经历压力测试)。
算法过于复杂
相关服务，例如DNS查找以及其他可能屏蔽的服务
堆栈空间
磁盘
访问本地磁盘
随机访问磁盘I/O
镇派 磁盘碎片
当SSD写入的数据大于SSD容量时，性能会下降
OS
Fsync饱和，Linux缓冲区填塞(Fsync flushing, linux buffer cache filling up)
TCP缓冲区太小
文件描述符限制
功率分配(Power budget)
缓存
没使用memcached(数据库崩溃)
HTTP中：headers、etags、没有使用gzip压缩等。
没有充分利用浏览器缓存
字节码缓存(如PHP)
L1/L2缓存：这是个令人头疼的大瓶颈。把关键并且经常访问的数据存储在L1/L2中。这涉及到很多：snappy网络I/O,列数据库直接在压缩数据上运行算法等。利用一些技术不销毁你的TLB。最重要的思想是紧紧的抓住计算机的体系结构，涉及多核CPU，L1/L2，共享的L3，NUMA RAM，从DRAM到芯片数据传输带宽/延迟，DRAM缓存的DiskPages，DirtyPages，流经CPUDRAMNIC的TCP包。
CPU
CPU过载
内容切换—>单核上开启的线程过多、Linux调度器、系统调用太多等
IO等待—>所有的CPU在同速等待
CPU缓存：缓存数据是一个细粒度进程，为了在多个实例与不同的值数据之旁简间找到正确的平衡，来保持缓存数据的一致性和繁重同步。
底板吞吐量(Backplane throughput)
网络
NIC刷爆、IRQ饱和、软中断占用掉了100%CPU
DNS查询
数据包丢失
网络中存在预期外的路由
访问网络磁盘
共享SAN
服务器故障—>无法从服务处得到响应
进程
测试时间
开发时间
团队规模
预算
代码债务
内存
内存不足—>杀死进程，切换到swap，挂起
内存不足导致磁盘交换(与swap相关)
记忆库开销过大(Memory library overhead)
内存分片(在Java中需要会因为内存回收而停顿;在C中，malloc总是开始分配内存)
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