執(zhí)行和理解I/O特征分析

在如今的系統(tǒng)中I/O卻擁有很重要的位置，現(xiàn)在系統(tǒng)都有可能處理大量文件，大量數(shù)據(jù)庫(kù)操作，而這些操作都依賴于系統(tǒng)的I/O性能，也就造成了現(xiàn)在系統(tǒng)的瓶頸往往都是由于I/O性能造成的。因此，為了解決磁盤(pán)I/O性能慢的問(wèn)題，系統(tǒng)架構(gòu)中添加了緩存來(lái)提高響應(yīng)速度；或者有些高端服務(wù)器從硬件級(jí)入手，使用了固態(tài)硬盤(pán)（SSD）來(lái)替換傳統(tǒng)機(jī)械硬盤(pán)；在大數(shù)據(jù)方面，Spark越來(lái)越多的承擔(dān)了實(shí)時(shí)性計(jì)算任務(wù)，而傳統(tǒng)的Hadoop體系則大多應(yīng)用在了離線計(jì)算與大量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的場(chǎng)景，這也是由于磁盤(pán)I/O性能遠(yuǎn)不如內(nèi)存I/O性能而造成的格局（Spark更多的使用了內(nèi)存，而MapReduece更多的使用了磁盤(pán)）。