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目的端优化 DWS写入优化 可通过在DWS的目的端配置中修改写入相关配置，且可以通过单击高级配置的“查看编辑”按钮，添加高级属性。 图2 添加高级属性 表3 DWS写入优化参数 参数名 类型 默认值 说明 写入模式 enum UPSERT DWS的写入模式，可在目的端配置中设置，实时处理集成作业推荐使用COPY MODE。 UPSERT：为批量更新入库模式。 COPY：为DWS专有的高性能批量入库模式。 批写最大数据量 int 50000 DWS单次写入的最大条数，可在目的端配置中设置。 当缓存的数据达到“批写最大数据量”和“定时批写时间间隔”之一的条件时，触发数据写入。 单次写入条数增大可以减少请求DWS的次数，但可能导致单次请求时长增加，同时也可能导致缓存的数据增加进而影响内存使用。请综合考虑DWS规格和负载， 适当调整该值。 定时批写时间间隔 int 3 DWS单次写入的时间间隔，可在目的端配置中设置。 当缓存的数据达到定时批写时间间隔的条件，触发数据写入。 增大该值有助于增加单次写入时缓存的数据条数，但由于写入频率降低，会提升DWS数据可见的时延。 sink.buffer-flush.max-size int 512 DWS单次写入的数据大小，默认为512MB，可在目的端配置的高级配置中设置。 当缓存的数据达到数据大小限制时，触发数据写入。 与批写最大数据量类似，单次写入大小增大可以减少请求DWS的次数，但可能导致单次请求时长增加，同时也可能导致缓存的数据增加进而影响内存使用。请综合考虑DWS规格和负载， 适当调整该值。
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源端优化 MySQL抽取优化 可通过在作业任务配置参数单击中“添加自定义属性”来新增MySQL同步参数。 图1 添加自定义属性 可使用的调优参数具体如下： 表1 全量阶段优化参数 参数名 类型 默认值 说明 scan.incremental.snapshot.backfill.skip boolean true 全量阶段是否跳过读取binlog数据，默认为true。跳过读取binlog数据可以有效降低内存使用。需要注意的是，跳过读取binlog功能只提供at-least-once保证。 scan.incremental.snapshot.chunk.size int 50000 分片大小，决定了全量阶段单个分片最大数据的数据条数以及分片个数。分片大小越大，单个分片数据条数越多，分片个数越小。 当表的条数过多时，作业会划分较多的分片，从而占用过多的内存导致内存问题，请解决表的条数适当调整该值。 当scan.incremental.snapshot.backfill.skip为false时，实时处理集成作业会缓存单个分片的数据，此时分片越大，占用内存越多，引发内存溢出，在此场景下，可以考虑降低分片大小。 scan.snapshot.fetch.size int 1024 全量阶段抽取数据时，从Mysql侧单次请求抽取数据的最大条数，适当增加请求条数可以减少对Mysql的请求次数提升性能。 debezium.max.queue.size int 8192 数据缓存队列条数，默认为8192，当源表中单条数据过大时（如1MB），缓存过多数据会导致内存溢出，可以考虑减小该值。 debezium.max.queue.size.in.bytes int 0 数据缓存队列大小，默认为0，即表示缓存队列不考虑数据大小，只按照数据条数计算。在debezium.max.queue.size无法有效限制内存占用时，考虑显式设置该值来限制缓存数据的大小。 jdbc.properties.socketTimeout int 300000 全量阶段连接Mysql的socket超时时间，默认为5分钟。当Mysql负载较高，作业出现SocketTimeout异常时，考虑增大该值。 jdbc.properties.connectTimeout int 60000 全量阶段连接Mysql的连接超时时间，默认为1分钟。当Mysq负载较高，作业出现ConnectTimeout异常时，考虑增大该值。 表2 增量阶段优化参数 参数名 类型 默认值 说明 debezium.max.queue.size int 8192 数据缓存队列条数，默认为8192，当源表中单条数据过大时（如1MB），缓存过多数据会导致内存溢出，可以考虑减小该值。 debezium.max.queue.size.in.bytes int 0 数据缓存队列大小，默认为0，即表示缓存队列不考虑数据大小，只按照数据条数计算。在debezium.max.queue.size无法有效限制内存占用时，考虑显式设置该值来限制缓存数据的大小。
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解决方法 分析慢SQL日志以及CPU使用率指标来定位效率低的查询，再优化查询效率低的语句。 查看慢SQL日志来确定是否存在运行缓慢的SQL查询以及各个查询的性能特征（如果有），从而定位查询运行缓慢的原因。 查询SQL Server日志，请参见查询慢日志。 查看华为云关系型数据库实例的CPU使用率指标，协助定位问题。 请参见通过Cloud Eye监控。 创建只读实例专门负责查询。减轻主实例负载，分担数据库压力。 多表关联查询时，关联字段要加上索引。 尽量避免用select*语句进行全表扫描，可以指定字段或者添加where条件。
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TaurusDB标准版数据库内存使用率过高怎么处理 对于用户核心业务相关的库 请扩容实例规格，具体请参见变更TaurusDB标准版实例的CPU和内存规格。 对于非用户核心业务相关的库 查看本地计算机的内存使用率，如果使用率曲线持续平缓，则无需处理。 对于用户核心业务相关但是数据库规格配置很高的库 在业务低峰期，将数据库参数“performance_schema”的值调整为“OFF”。 通过 CES 监控面板，观察实例的内存使用情况。具体请参见查看TaurusDB标准版实例监控指标。 如果实例的内存使用率仍持续保持较高： 请扩容实例规格。 调整数据库参数“innodb_buffer_pool_size”的值。参数建议值见表1，实际可修改的取值范围以控制台界面为准。 表1 不同内存规格对应的参数建议值 内存（GB） 5.7建议值 8.0建议值 2 536,870,912 Byte（512 MB） 536,870,912 Byte（512 MB） 4 1,073,741,824 Byte（1 GB） 1,073,741,824 Byte（1 GB） 8 4,294,967,296 Byte（4 GB） 5,368,709,120 Byte（5 GB） 16 8,589,934,592 Byte（8 GB） 9,663,676,416 Byte（9 GB） 32 22,548,578,304 Byte（21 GB） 21,474,836,480 Byte（20 GB） 64 47,244,640,256 Byte（44 GB） 47,244,640,256 Byte（44 GB） 128 94,489,280,512 Byte（88 GB） 94,489,280,512 Byte（88 GB） 192 146,028,888,064 Byte（136 GB） 146,028,888,064 Byte（136 GB） 256 193,273,528,320 Byte（180 GB） 193,273,528,320 Byte（180 GB） 384 300,647,710,720 Byte（280 GB） 300,647,710,720 Byte（280 GB） 512 412,316,860,416 Byte（384 GB） 412,316,860,416 Byte（384 GB） 768 618,475,290,624 Byte（576 GB） 618,475,290,624 Byte（576 GB） 1024 824,633,720,832 Byte（768 GB） 824,633,720,832 Byte（768 GB） 请根据业务实际情况，调整参数“innodb_buffer_pool_size”的值。 MySQL本身具有内存动态平衡机制，内存使用率在90%以下您可无需关注，同时建议内存使用率告警阈值设置不低于90%。 在业务运行中缓冲池内存会逐渐增大至“innodb_buffer_pool_size”的值，可通过监控指标“缓冲池利用率”查看缓冲池内存的增长趋势。 TaurusDB标准版的内存分配可划分为Engine层与Server层。 Engine层的内存包括InnoDB Buffer Pool、Log Buffer、Full Text Index Cache，其中InnoDB Buffer Pool为常驻内存，占用内存较大。 InnoDB缓冲池是一个内存区域，用于保存InnoDB表、索引和其他辅助缓冲区的缓存数据，可以通过参数“innodb_buffer_pool_size”定义缓冲池大小。 Server层的内存占用较高的包括Thread Cache、BinLog Cache、Sort Buffer、Read Buffer、Join Buffer等线程缓存，这类缓存非常驻内存，往往会随着连接关闭而释放。 以上内存的分配导致TaurusDB标准版实例运行时内存使用率在80%左右。 父主题： 性能调优
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操作步骤 以下参数有如下两个配置入口： 服务器端配置 进入Yarn服务参数“全部配置”界面，在搜索框中输入参数名称。具体操作请参考修改集群服务配置参数章节。 客户端配置 直接在客户端中修改相应的配置文件。 HDFS客户端配置文件路径：客户端安装目录/HDFS/hadoop/etc/hadoop/hdfs-site.xml。 Yarn客户端配置文件路径：客户端安装目录/HDFS/hadoop/etc/hadoop/yarn-site.xml。 MapReduce客户端配置文件路径：客户端安装目录/HDFS/hadoop/etc/hadoop/mapred-site.xml。 表1 多CPU内核设置 配置 参数 配置描述 节点容器槽位数 yarn.nodemanager.resource.memory-mb 参数解释：节点上YARN可使用的物理内存总量。单位：M。 默认值： MRS 3.x之前版本： 8192 MRS 3.x及之后版本： 16384 参数入口： MRS 3.x之前版本：需要在MRS控制台上进行配置。 MRS 3.x及之后版本：需要在 FusionInsight Manager系统进行配置。 参数配置组合决定了每节点任务(map、reduce)的并发数。 如果所有的任务（map/reduce）需要读写数据至磁盘，多个进程将会同时访问一个磁盘。这将会导致磁盘的IO性能非常的低下。为了改善磁盘的性能，请确保客户端并发访问磁盘的数不大于3。 最大并发的container数量应该为[2.5 * Hadoop中磁盘配置数 ]。 mapreduce.map.memory.mb 参数解释：map任务的内存限制。单位：MB。 默认值：4096 参数入口：需要在客户端进行配置，配置文件路径：客户端安装目录/HDFS/hadoop/etc/hadoop/mapred-site.xml。 mapreduce.reduce.memory.mb 参数解释：Reduce任务的内存限制。单位：MB。 默认值：4096 参数入口：需要在客户端进行配置，配置文件路径：客户端安装目录/HDFS/hadoop/etc/hadoop/mapred-site.xml。 Map输出与压缩 mapreduce.map.output.compress 参数解释：指定了Map任务输出结果可以在网络传输前被压缩。这是一个per-job的配置。 默认值：true 参数入口：需要在客户端进行配置，配置文件路径：客户端安装目录/HDFS/hadoop/etc/hadoop/mapred-site.xml。 Map任务所产生的输出可以在写入磁盘之前被压缩，这样可以节约磁盘空间并得到更快的写盘速度，同时可以减少至Reducer的数据传输量。需要在客户端进行配置。 在这种情况下，磁盘的IO是主要瓶颈。所以可以选择一种压缩率非常高的压缩算法。 编解码器可配置为Snappy，Benchmark测试结果显示Snappy是非常平衡以及高效的编码器。 mapreduce.map.output.compress.codec 参数解释：指定用于压缩的编解码器。 默认值：org.apache.hadoop.io.compress.Lz4Codec 参数入口：需要在客户端进行配置，配置文件路径：客户端安装目录/HDFS/hadoop/etc/hadoop/mapred-site.xml。 Spills mapreduce.map.sort.spill.percent 参数解释：序列化缓冲区中的软限制。一旦达到该限制，线程将在后台开始将内容溢出到磁盘。 默认值：0.8 参数入口：需要在客户端进行配置，配置文件路径：客户端安装目录/HDFS/hadoop/etc/hadoop/mapred-site.xml。 磁盘IO是主要瓶颈，合理配置“mapreduce.task.io.sort.mb”可以使溢出至磁盘的内容最小化。 数据包大小 dfs.client-write-packet-size 参数解释：配置项可以指定该数据包的大小。可以通过每个job进行指定。 默认值：262144 参数入口：需要在客户端进行配置，配置文件路径：客户端安装目录/HDFS/hadoop/etc/hadoop/hdfs-site.xml。 当HDFS客户端写数据至数据节点时，数据会被累积，直到形成一个包。这个数据包会通过网络传输。 数据节点从HDFS客户端接收数据包，然后将数据包里的数据单线程写入磁盘。当磁盘处于并发写入状态时，增加数据包的大小可以减少磁盘寻道时间，从而提升IO性能。 dfs.client-write-packet-size = 262144
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如何提高TaurusDB标准版数据库的查询速度 可以参考如下建议： 如果产生了慢日志，可以通过查看慢日志来确定是否存在运行缓慢的SQL查询，以及各个查询的性能特征，从而定位查询运行缓慢的原因。查询TaurusDB标准版日志，请参见查看或下载TaurusDB标准版慢日志。 查看TaurusDB标准版实例的CPU使用率指标，协助定位问题。具体请参见查看TaurusDB标准版实例监控指标。 可以创建只读实例专门负责查询，减轻主实例负载，分担数据库压力。 如果是实例规格较小但负载过高，您可以提高CPU/内存规格，具体请参见变更TaurusDB标准版实例的CPU和内存规格。 多表关联查询时，关联字段要加上索引。 可以指定字段或者添加where条件进行查询，避免用select*语句进行全表扫描。 父主题： 性能调优
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应用场景 本文列举了一些常见的从checkpoint恢复的场景供您参考，如表1所示。 更多场景你可以使用从checkpoint恢复的原则结合实际情况进行判断。 表1 从checkpoint恢复的常见场景 场景 是否支持恢复 说明 调整或者增加并行数 不支持 该操作修改了作业的并行数，即修改了作业的运行逻辑。 修改Flink SQL语句、Flink Jar作业等操作 不支持 该操作修改了作业对资源的算法逻辑。 例如原有的算法的语句是执行加减运算，当前需要恢复的状态将算法的语句修改成为乘除取余的运算，是无法从checkpoint直接恢复的。 修改“静态流图” 不支持 该操作修改了作业对资源的算法逻辑。 修改“单TM所占CU数”参数 支持 对计算资源的修改并没有影响到作业算法或算子的运行逻辑。 作业运行异常或物理停电 支持 当对作业参数未作出修改。
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单模型性能测试工具Mindspore lite benchmark 在模型精度对齐后，针对Stable Diffusion模型性能调优，可以通过AOE工具进行自助性能调优，进一步可以通过profiling工具对于性能瓶颈进行分析，并针对性的做一些调优操作。 可以直接使用benchmark命令测试mindir模型性能，用来对比调优前后性能是否有所提升。 # shell cd /home_host/work benchmark --modelFile=diffusers/scripts/mindir_models/text_encoder.mindir --device=Ascend 上述命令中：modelFile指定生成的mindir模型文件；device指定运行推理的设备。其他用法参考benchmark文档。 测试结果如下所示： 图1 测试结果 父主题： 性能调优
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注意事项 数据库调优是一个复杂和细致的过程，需熟悉数据库系统的内部工作原理和相关技术。它需要综合考虑硬件、软件、查询、配置和数据结构等多个方面的因素，以达到最佳的性能和效率。因此，要求调优人员应对系统软件架构、软硬件配置、数据库配置参数、并发控制、查询处理和数据库应用有广泛而深刻的理解。 性能调优过程有时需要重启集群，可能会中断当前业务。建议在业务低峰期进行需要重启集群的性能调优操作，避免业务异常中断。
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调优流程 调优流程如图1所示。 图1 GaussDB (DWS)性能调优流程 调优各阶段说明，如表1所示。 表1 GaussDB(DWS)性能调优流程说明 阶段 描述 性能诊断 获取集群各节点的CPU、内存、I/O和网络资源使用情况，确认这些资源是否已被充分利用，是否存在瓶颈点。 系统调优 进行操作系统级以及数据库系统级的调优，更充分地利用机器的CPU、内存、I/O和网络资源，避免资源冲突，提升整个系统查询的吞吐量。 SQL调优 审视业务所用SQL语句是否存在可优化空间，包括： 通过ANALYZE语句生成表统计信息：ANALYZE语句可收集与数据库中表内容相关的统计信息，统计结果存储在系统表PG_STATISTIC中。执行计划生成器会使用这些统计数据，以确定最有效的执行计划。 分析执行计划：EXPLAIN语句可显示SQL语句的执行计划，EXPLAIN PERFORMANCE语句可显示SQL语句中各算子的执行时间。 查找问题根因并进行调优：通过分析执行计划，找到可能存在的原因，进行针对性的调优，通常为调整数据库级SQL调优参数。 编写更优的SQL：介绍一些复杂查询中的中间临时数据缓存、结果集缓存、结果集合并等场景中的更优SQL语法。
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源端抽取慢 检查源端负载是否已到达源端数据源上限。优先查看源端数据源的监控指标，查看CPU、内存、IO等参数是否处于高负载状态。 在排除源端负载的情况下，如果源端是Mysql\Oracle\SqlServer\PostGres\OpenGauss等的全量+增量作业且作业处于全量抽取阶段，或者Kafka\hudi等数据源抽取速度慢，请优先尝试加大作业并发数，以提高作业的并发抽取速率。 Mysql\Oracle\SqlServer\PostGres\OpenGauss等关系型数据为保证事务有序，在增量阶段是单并发抽取，加大并发一般不会提升抽取性能。 如果第2步也无法有效提升性能，请参考对应链路性能调优文档尝试进行参数优化。 如果上述步骤仍然无法提升作业速度，请联系技术支持人员协助解决。
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目的端写入慢 检查目的端负载是否已达到目的端数据源上限。优先查看目的端数据源的监控指标，查看CPU、内存、IO等参数是否处于高负载状态。 在排除目的端负载的情况下，加大作业并发，以提高写入速度。 如果第2步也无法有效提升性能，请根据源端抽取慢排查源端的性能因素。 如果排除了源端问题的情况下，请参考对应链路性能调优文档尝试进行参数优化。 如果上述步骤仍然无法提升作业速度，请联系技术支持人员协助解决。
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文件系统性能数据 SFS Turbo文件系统的性能主要有IOPS和吞吐量等指标，具体各指标数据参见表1。 表1 性能数据表 参数 20MB/s/TiB 40MB/s/TiB 125MB/s/TiB 250MB/s/TiB 500MB/s/TiB 1000MB/s/TiB 最大容量 1PB 1PB 1PB 1PB 1PB 1PB 最大IOPS 25万 25万 100万 100万 400万 如需提高IOPS，请提交工单申请，最高可达1000万 400万 如需提高IOPS，请提交工单申请，最高可达1000万 最大吞吐量 8GB/s 如需提高吞吐能力，请提交工单申请，最高可达20 GBps 8GB/s 如需提高吞吐能力，请提交工单申请，最高可达20 GBps 20GB/s 如需提高吞吐能力，请提交工单申请，最高可达100 GBps 20GB/s 如需提高吞吐能力，请提交工单申请，最高可达100 GBps 80GB/s 如需提高吞吐能力，请提交工单申请，最高可达200 GBps 80GB/s 如需提高吞吐能力，请提交工单申请，最高可达200 GBps IOPS性能计算公式 IOPS=min(250000,600×容量) 其中，容量单位为TB IOPS=min(250000,1200×容量) 其中，容量单位为TB IOPS=min(1000000,6000×容量) 其中，容量单位为TB IOPS=min(1000000,12500×容量) 其中，容量单位为TB IOPS=min(4000000,25000×容量) 其中，容量单位为TB IOPS=min(4000000,50000×容量) 其中，容量单位为TB
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通用测试配置样例 以下提供的预估值为单台弹性 云服务器ECS 测试的结果。建议使用多台E CS 测试，以达到高性能弹性文件服务的性能指标。 本文以SFS Turbo性能型，云服务器规格如下为例说明。 规格：通用计算增强型 | c3.xlarge.4 | 4vCPUs | 16GB 镜像：CentOS 7.564bit fio命令： fio --randrepeat=1 --ioengine=libaio --name=test -output=output.log --direct=1 --filename=/mnt/nfs/test_fio --bs=1M --iodepth=128 --size=10240M --readwrite=rw --rwmixwrite=30 --fallocate=none 其中，“/mnt/nfs/test_fio”为待测试的目标文件的挂载路径，需具体到文件名，即这里要测试的是“/mnt/nfs”目录下的“test_fio”文件，请根据实际填写。 fio结果： fio命令： fio --randrepeat=1 --ioengine=libaio --name=test -output=output.log --direct=1 --filename=/mnt/nfs/test_fio --bs=1M --iodepth=128 --size=10240M --readwrite=rw --rwmixwrite=70 --fallocate=none 其中，“/mnt/nfs/test_fio”为待测试的目标文件的挂载路径，需具体到文件名，即这里要测试的是“/mnt/nfs”目录下的“test_fio”文件，请根据实际填写。 fio结果： 顺序读IOPS fio命令： fio --ioengine=libaio --direct=1 --fallocate=none --time_based=1 --group_reporting=1 --name=iops_fio --directory=/mnt/sfs-turbo/ --rw=read --bs=4k --size=1G --iodepth=128 --runtime=120 --numjobs=10 其中，“/mnt/sfs-turbo/”为待测试的目标文件的挂载路径，需具体到文件名，请根据实际填写。 fio结果： 随机读IOPS fio命令： fio --ioengine=libaio --direct=1 --fallocate=none --time_based=1 --group_reporting=1 --name=iops_fio --directory=/mnt/sfs-turbo/ --rw=randread --bs=4k --size=1G --iodepth=128 --runtime=120 --numjobs=10 其中，“/mnt/sfs-turbo/”为待测试的目标文件的挂载路径，需具体到文件名，请根据实际填写。 fio结果： 顺序写IOPS fio命令： fio --ioengine=libaio --direct=1 --fallocate=none --time_based=1 --group_reporting=1 --name=iops_fio --directory=/mnt/sfs-turbo/ --rw=write --bs=4k --size=1G --iodepth=128 --runtime=120 --numjobs=10 其中，“/mnt/sfs-turbo/”为待测试的目标文件的挂载路径，需具体到文件名，请根据实际填写。 fio结果： 随机写IOPS fio命令： fio --ioengine=libaio --direct=1 --fallocate=none --time_based=1 --group_reporting=1 --name=iops_fio --directory=/mnt/sfs-turbo/ --rw=randwrite --bs=4k --size=1G --iodepth=128 --runtime=120 --numjobs=10 其中，“/mnt/sfs-turbo/”为待测试的目标文件的挂载路径，需具体到文件名，请根据实际填写。 fio结果： 顺序读带宽 fio命令： fio --randrepeat=1 --ioengine=libaio --name=test -output=output.log --direct=1 --filename=/mnt/sfs-turbo/test_fio --bs=1M --iodepth=128 --size=10240M --readwrite=read --fallocate=none 其中，“/mnt/sfs-turbo/test_fio”为待测试的目标文件的挂载路径，需具体到文件名，即这里要测试的是“/mnt/sfs-turbo”目录下的“test_fio”文件，请根据实际填写。 fio结果： 随机读带宽 fio命令： fio --ioengine=libaio --direct=1 --fallocate=none --time_based=1 --group_reporting=1 --name=iops_fio --directory=/mnt/sfs-turbo/ --rw=randread --bs=1M --size=10G --iodepth=128 --runtime=120 --numjobs=1 其中，“/mnt/sfs-turbo/”为待测试的目标文件的挂载路径，需具体到文件名，请根据实际填写。 fio结果： 顺序写带宽 fio命令： fio --ioengine=libaio --direct=1 --fallocate=none --time_based=1 --group_reporting=1 --name=iops_fio --directory=/mnt/sfs-turbo/ --rw=write --bs=1M --size=10G --iodepth=128 --runtime=120 --numjobs=1 其中，“/mnt/sfs-turbo/”为待测试的目标文件的挂载路径，需具体到文件名，请根据实际填写。 fio结果： 随机写带宽 fio命令： fio --ioengine=libaio --direct=1 --fallocate=none --time_based=1 --group_reporting=1 --name=iops_fio --directory=/mnt/sfs-turbo/ --rw=randwrite --bs=1M --size=10G --iodepth=128 --runtime=120 --numjobs=1 其中，“/mnt/sfs-turbo/”为待测试的目标文件的挂载路径，需具体到文件名，请根据实际填写。 fio结果：
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注意事项 数据库调优是一个复杂和细致的过程，需熟悉数据库系统的内部工作原理和相关技术。它需要综合考虑硬件、软件、查询、配置和数据结构等多个方面的因素，以达到最佳的性能和效率。因此，要求调优人员应对系统软件架构、软硬件配置、数据库配置参数、并发控制、查询处理和数据库应用有广泛而深刻的理解。 性能调优过程有时需要重启集群，可能会中断当前业务。建议在业务低峰期进行需要重启集群的性能调优操作，避免业务异常中断。
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