stc12c5a60s2单片机用keil建工程时选什么型号

STC官网有头文件，KEIL里选ATMEL的AT89C52即可。

把STC单片机当做一般的AT51单片机即可。若是用C语言编译STC单片机的话，只需在头文件里包含<reg51h>和相应的STC单片机的头文件即可，STC单片机的头文件在主页就可以下载。

一般HR会这样问：

1、以前在哪里做，担任什么职位，主要负责什么

2、为什么离开上家公司

3、是否不成功案例，你认为你的案例中哪个最好

4、最后会问你薪资问题。

这里我挑2、4来回答，其它的我相信你应该知道怎么回答。

对于第二个问题，很多HR都会问，这里你应该这样回答比较合适：从两方面，第一你可以说公司国转型做其它项目，不做我现在这一块的业务了。第二你可以说公司的发展方向与我的专业不太对，对我自己以后的发展不是很好，所以我想找一份与我专业对口的。

对于问题4，有可能是HR提出来，但也有可能没提，这里你应该提出来。怎么说没关系，说出你要的价位就行，他就会知道了。然后他会根据公司的情况和你提的价位来跟你说明。你可以看公司的办公环境以及员工的工作环境，就可以看出该公司老板是否有钱了，呵呵！深圳这边的网页设计薪资挺难说的，有高有低。关键还是看能力与沟通技巧了。

好了，以上是我个人经验，希望你能找到一份好工作，开心上班！

1、服务器垂直扩展和水平扩容

资金允许的情况下，这是最简单的一种方法，本质上讲，这个方法并不是针对CC攻击的，而是提升服务本身处理并发的能力，但确实提升了对CC攻击的承载能力。

•垂直扩展：是指增加每台服务器的硬件能力，如升级CPU，增加内存，升级SSD固态硬盘等。

•水平扩容：是指通过增加提供服务的服务器来提升承载力。

上述扩展和扩容可以在服务的各个层级进行，包括：应用服务器、数据库服务器、缓存服务器等等。

2、数据缓存（内存级别，不要用文件）

对于服务中具备高度共性，多用户可重用，或单用户多次可重用的数据，一旦从数据库中检索出，或通过计算得出后，最好将其放在缓存中。后续请求均可直接从缓存中取得数据，减轻数据库的检索压力和应用服务器的计算压力，并且能够快速返回结果并释放进程，从而也能缓解服务器的内存压力。需要注意的是，缓存不要使用文件形式，可以使用redis、memcached等基于内存的no sql缓存服务，并且与应用服务器分离，单独部署在局域网内。局域网内的网络IO肯定比起磁盘IO要高。当然，为了不使局域网带宽成为瓶颈，千兆网络也是有必要的。

3、 页面静态化

与数据缓存一样，页面数据本质上也属于数据，常见的手段是生成静态化的html页面文件，利用客户端浏览器的缓存功能或者服务端的缓存服务，以及CDN节点的缓冲服务，均可以降低服务器端的数据检索和计算压力，快速相应结果并释放连接进程。

4、用户级别的调用频率限制

不管服务是有登陆态还是没登陆态，基于session等方式都可以为客户端分配唯一的识别ID（后称作SID），服务端可以将SID存到缓存中。当客户端请求服务时，如果没有带SID（cookie中或请求参数中等），则由服务端快速分配一个并返回。可以的话，本次请求可以不返回数据，或者将分配SID独立出业务服务。当客户端请求时带了合法SID（即SID能在服务端缓存中匹配到），便可以依据SID对客户端进行频率限制。而对于SID非法的请求，则直接拒绝服务。相比根据IP进行的频率限制，根据SID的频率限制更加精准可控，最大程度的避免误杀的情况。

5、IP限制

最后，IP限制依然可以结合上述规则一起使用，但是可以将其前置到外层的防火墙或负载均衡器上去做。并且可以调大限制的阈值（结合历史统计数量，预测一个极端的访问量阈值，在服务器可承受的范围内，尽量避免误伤），防止恶意访问穿透到应用服务器上，造成应用服务器压力。

使用命令行当然慢了，直接使用工具即可。使用sqlyog这个工具。用法如下

先用sqlyog连接上两个库，在目标库上提前建立好数据库。

右击源库，选择复制数据到其他主机(差不多这么写的)，然后d出的界面是左边是源库，右边你选择目标库。选择同步结构和数据。

然后ok。

因为你的数据比较大，也比较多，所以肯定还是会很慢，耐心等吧。至少比你使用命令行强得多。

Windows性能计数器--磁盘性能分析Disk

Physical Disk：

单次IO大小

AvgDisk Bytes/Read

AvgDisk Bytes/Write

IO响应时间

AvgDisk sec/Read

AvgDisk sec/Write

IOPS

DiskReads/sec

DiskWrites/sec

DiskTransfers/sec

IO吞吐率

DiskBytes/sec

DiskRead Bytes/sec

DiskWrite Bytes/sec

磁盘有两个重要的参数：Seek time、Rotational latency。

正常的I/O计数为：①1000/(Seek time+Rotational latency)075，在此范围内属正常。当达到85％的I/O计数以上时则基本认为已经存在I/O瓶颈。理论情况下，磁盘的随机读计数为125、 顺序读计数为225。对于数据文件而言是随机读写，日志文件是顺序读写。因此，数据文件建议存放于RAID5上，而日志文件存放于RAID10或 RAID1中。

附：

15000 RPM：150随机IOPS

10000 RPM：110随机IOPS

5400 RPM：50随机IOPS

下面假设在有4块硬盘的RAID5中观察到的Physical Disk性能对象的部分值：

Avg DiskQueue Length 12 队列长度

Avg DiskSec/Read 035 读数据所用时间ms

Avg DiskSec/Write 045 写数据所用时间ms

DiskReads/sec 320 每秒读数据量

DiskWrites/sec 100 每秒写数据量

Avg DiskQueue Length，12/4=3，每块磁盘的平均队列建议不超过2。

Avg DiskSec/Read一般不要超过11～15ms。

Avg DiskSec/Write一般建议小于12ms。

从上面的结果，我们看到磁盘本身的I/O能力是满足我们的要求的，原因是因为有大量的请求才导致队列等待，这很可能是因为你的SQL语句导致大量的表扫描所致。在进行优化后，如果还是不能达到要求，下面的公式可以帮助你计算使用几块硬盘可以满足这样的并发要求：

Raid 0 -- I/Os per disk = (reads +writes) / number of disks

Raid 1 -- I/Os per disk = [reads +(2 writes)] / 2

Raid 5 -- I/Os per disk = [reads +(4 writes)] / number of disks

Raid 10 -- I/Os per disk = [reads +(2 writes)] / number of disks

我们得到的结果是：(320+400)/4=180，这时你可以根据公式①来得到磁盘的正常I/O值。假设现在正常I/O计数为125，为了达到这个结果：720/125=576。就是说要用6块磁盘才能达到这样的要求。

但是上面的Disk Reads/sec和Disk Writes/sec是个很难正确估算的值。因此只能在系统比较忙时，大概估算一个平均值，作为计算公式的依据。另一个是你很难从客户那里得到Seek time、 Rotational latency参数的值，这也只能用理论值125进行计算。

前言

作为一个数据库管理员，关注系统的性能是日常最重要的工作之一，而在所关注的各方面的性能只能IO性能却是最令人头痛的一块，面对着各种生涩的参数和令人眼花缭乱的新奇的术语，再加上存储厂商的忽悠，总是让我们有种云里雾里的感觉。本系列文章试图从基本概念开始对磁盘存储相关的各种概念进行综合归纳，让大家能够对IO性能相关的基本概念，IO性能的监控和调整有个比较全面的了解。

在这一部分里我们先舍弃各种结构复杂的存储系统，直接研究一个单独的磁盘的性能问题，藉此了解各个衡量IO系统系能的各个指标以及之间的关系。

几个基本的概念

在研究磁盘性能之前我们必须先了解磁盘的结构，以及工作原理。不过在这里就不再重复说明了，关系硬盘结构和工作原理的信息可以参考维基百科上面的相关词条——Hard disk drive（英文）和硬盘驱动器（中文）。

读写IO(Read/Write IO) *** 作

磁盘是用来给我们存取数据用的，因此当说到IO *** 作的时候，就会存在两种相对应的 *** 作，存数据时候对应的是写IO *** 作，取数据的时候对应的是读IO *** 作。

单个IO *** 作

当控制磁盘的控制器接到 *** 作系统的读IO *** 作指令的时候，控制器就会给磁盘发出一个读数据的指令，并同时将要读取的数据块的地址传递给磁盘，然后磁盘会将读取到的数据传给控制器，并由控制器返回给 *** 作系统，完成一个写IO的 *** 作；同样的，一个写IO的 *** 作也类似，控制器接到写的IO *** 作的指令和要写入的数据，并将其传递给磁盘，磁盘在数据写入完成之后将 *** 作结果传递回控制器，再由控制器返回给 *** 作系统，完成一个写IO的 *** 作。单个IO *** 作指的就是完成一个写IO或者是读IO的 *** 作。

随机访问(Random Access)与连续访问(Sequential Access)

随机访问指的是本次IO所给出的扇区地址和上次IO给出扇区地址相差比较大，这样的话磁头在两次IO *** 作之间需要作比较大的移动动作才能重新开始读/写数据。相反的，如果当次IO给出的扇区地址与上次IO结束的扇区地址一致或者是接近的话，那磁头就能很快的开始这次IO *** 作，这样的多个IO *** 作称为连续访问。因此尽管相邻的两次IO *** 作在同一时刻发出，但如果它们的请求的扇区地址相差很大的话也只能称为随机访问，而非连续访问。

顺序IO模式(Queue Mode)/并发IO模式(BurstMode)

磁盘控制器可能会一次对磁盘组发出一连串的IO命令，如果磁盘组一次只能执行一个IO命令时称为顺序IO；当磁盘组能同时执行多个IO命令时，称为并发IO。并发IO只能发生在由多个磁盘组成的磁盘组上，单块磁盘只能一次处理一个IO命令。

单个IO的大小(IO ChunkSize)

熟悉数据库的人都会有这么一个概念，那就是数据库存储有个基本的块大小(Block Size)，不管是SQL Server还是Oracle，默认的块大小都是8KB，就是数据库每次读写都是以8k为单位的。那么对于数据库应用发出的固定8k大小的单次读写到了写磁盘这个层面会是怎么样的呢，就是对于读写磁盘来说单个IO *** 作 *** 作数据的大小是多少呢，是不是也是一个固定的值看答案是不确定。首先 *** 作系统为了提高 IO的性能而引入了文件系统缓存(File System Cache)，系统会根据请求数据的情况将多个来自IO的请求先放在缓存里面，然后再一次性的提交给磁盘，也就是说对于数据库发出的多个8K数据块的读 *** 作有可能放在一个磁盘读IO里就处理了。还有对于有些存储系统也是提供了缓存（Cache）的，接收到 *** 作系统的IO请求之后也是会将多个 *** 作系统的 IO请求合并成一个来处理。不管是 *** 作系统层面的缓存还是磁盘控制器层面的缓存，目的都只有一个，提高数据读写的效率。因此每次单独的IO *** 作大小都是不一样的，它主要取决于系统对于数据读写效率的判断。

当一次IO *** 作大小比较小的时候我们成为小的IO *** 作，比如说1K，4K，8K这样的；当一次IO *** 作的数据量比较的的时候称为大IO *** 作，比如说32K，64K甚至更大。

在我们说到块大小（Block Size）的时候通常我们会接触到多个类似的概念，像我们上面提到的那个在数据库里面的数据最小的管理单位，Oralce称之为块(Block)，大小一般为8K，SQL Server称之为页(Page)，一般大小也为8k。在文件系统里面我们也能碰到一个文件系统的块，在现在很多的Linux系统中都是4K（通过 /usr/bin/time -v可以看到），它的作用其实跟数据库里面的块/页是一样的，都是为了方便数据的管理。但是说到单次IO的大小，跟这些块的大小都是没有直接关系的，在英文里单次IO大小通常被称为是IO Chunk Size，不会说成是IO Block Size的。

IOPS(IO per Second)

IOPS，IO系统每秒所执行IO *** 作的次数，是一个重要的用来衡量系统IO能力的一个参数。对于单个磁盘组成的IO系统来说，计算它的IOPS不是一件很难的事情，只要我们知道了系统完成一次IO所需要的时间的话我们就能推算出系统IOPS来。

现在我们就来推算一下磁盘的IOPS，假设磁盘的转速(Rotational Speed)为15K RPM，平均寻道时间为5ms，最大传输速率为40MB/s（这里将读写速度视为一样，实际会差别比较大）。

对于磁盘来说一个完整的IO *** 作是这样进行的：当控制器对磁盘发出一个IO *** 作命令的时候，磁盘的驱动臂(ActuatorArm)带读写磁头(Head)离开着陆区(LandingZone，位于内圈没有数据的区域)，移动到要 *** 作的初始数据块所在的磁道(Track)的正上方，这个过程被称为寻址(Seeking)，对应消耗的时间被称为寻址时间(SeekTime)；但是找到对应磁道还不能马上读取数据，这时候磁头要等到磁盘盘片(Platter)旋转到初始数据块所在的扇区(Sector)落在读写磁头正上方的之后才能开始读取数据，在这个等待盘片旋转到可 *** 作扇区的过程中消耗的时间称为旋转延时(RotationalDelay)；接下来就随着盘片的旋转，磁头不断的读/写相应的数据块，直到完成这次IO所需要 *** 作的全部数据，这个过程称为数据传送(DataTransfer)，对应的时间称为传送时间(TransferTime)。完成这三个步骤之后一次IO *** 作也就完成了。

在我们看硬盘厂商的宣传单的时候我们经常能看到3个参数，分别是平均寻址时间、盘片旋转速度以及最大传送速度，这三个参数就可以提供给我们计算上述三个步骤的时间。

第一个寻址时间，考虑到被读写的数据可能在磁盘的任意一个磁道，既有可能在磁盘的最内圈（寻址时间最短），也可能在磁盘的最外圈（寻址时间最长），所以在计算中我们只考虑平均寻址时间，也就是磁盘参数中标明的那个平均寻址时间，这里就采用当前最多的10krmp硬盘的5ms。

第二个旋转延时，和寻址一样，当磁头定位到磁道之后有可能正好在要读写扇区之上，这时候是不需要额外额延时就可以立刻读写到数据，但是最坏的情况确实要磁盘旋转整整一圈之后磁头才能读取到数据，所以这里我们也考虑的是平均旋转延时，对于10krpm的磁盘就是(60s/15k)(1/2)= 2ms。

第三个传送时间，磁盘参数提供我们的最大的传输速度，当然要达到这种速度是很有难度的，但是这个速度却是磁盘纯读写磁盘的速度，因此只要给定了单次IO的大小，我们就知道磁盘需要花费多少时间在数据传送上，这个时间就是IOChunk Size / Max Transfer Rate。

现在我们就可以得出这样的计算单次IO时间的公式：

IO Time = Seek Time + 60 sec/Rotational Speed/2 + IO ChunkSize/Transfer Rate

于是我们可以这样计算出IOPS

IOPS = 1/IO Time = 1/(Seek Time + 60 sec/Rotational Speed/2 + IOChunk Size/Transfer Rate)

对于给定不同的IO大小我们可以得出下面的一系列的数据

4K (1/71 ms = 140 IOPS)

5ms + (60sec/15000RPM/2) + 4K/40MB = 5 + 2 + 01 = 71

8k (1/72 ms = 139 IOPS)

5ms + (60sec/15000RPM/2) + 8K/40MB = 5 + 2 + 02 = 72

16K (1/74 ms = 135 IOPS)

5ms + (60sec/15000RPM/2) + 16K/40MB = 5 + 2 + 04 = 74

32K (1/78 ms = 128 IOPS)

5ms + (60sec/15000RPM/2) + 32K/40MB = 5 + 2 + 08 = 78

64K (1/86 ms = 116 IOPS)

5ms + (60sec/15000RPM/2) + 64K/40MB = 5 + 2 + 16 = 86

从上面的数据可以看出，当单次IO越小的时候，单次IO所耗费的时间也越少，相应的IOPS也就越大。

上面我们的数据都是在一个比较理想的假设下得出来的，这里的理想的情况就是磁盘要花费平均大小的寻址时间和平均的旋转延时，这个假设其实是比较符合我们实际情况中的随机读写，在随机读写中，每次IO *** 作的寻址时间和旋转延时都不能忽略不计，有了这两个时间的存在也就限制了IOPS的大小。现在我们考虑一种相对极端的顺序读写 *** 作，比如说在读取一个很大的存储连续分布在磁盘的文件，因为文件的存储的分布是连续的，磁头在完成一个读IO *** 作之后，不需要从新的寻址，也不需要旋转延时，在这种情况下我们能到一个很大的IOPS值，如下

4K (1/01 ms = 10000 IOPS)

0ms + 0ms + 4K/40MB = 01

8k (1/02 ms = 5000 IOPS)

0ms + 0ms + 8K/40MB = 02

16K (1/04 ms = 2500 IOPS)

0ms + 0ms + 16K/40MB = 04

32K (1/08 ms = 1250 IOPS)

0ms + 0ms + 32K/40MB = 08

64K (1/16 ms = 625 IOPS)

0ms + 0ms + 64K/40MB = 16

相比第一组数据来说差距是非常的大的，因此当我们要用IOPS来衡量一个IO系统的系能的时候我们一定要说清楚是在什么情况的IOPS，也就是要说明读写的方式以及单次IO的大小，当然在实际当中，特别是在OLTP的系统的，随机的小IO的读写是最有说服力的。

传输速度(Transfer Rate)/吞吐率(Throughput)

现在我们要说的传输速度（另一个常见的说法是吞吐率）不是磁盘上所表明的最大传输速度或者说理想传输速度，而是磁盘在实际使用的时候从磁盘系统总线上流过的数据量。有了IOPS数据之后我们是很容易就能计算出对应的传输速度来的

Transfer Rate = IOPS IO Chunk Size

还是那上面的第一组IOPS的数据我们可以得出相应的传输速度如下

4K: 140 4K = 560K / 40M = 136%

8K: 139 8K = 1112K / 40M = 271%

16K: 135 16K = 2160K / 40M = 527%

32K: 116 32K = 3712K / 40M = 906%

可以看出实际上的传输速度是很小的，对总线的利用率也是非常的小。

这里一定要明确一个概念，那就是尽管上面我们使用IOPS来计算传输速度，但是实际上传输速度和IOPS是没有直接关系，在没有缓存的情况下它们共同的决定因素都是对磁盘系统的访问方式以及单个IO的大小。对磁盘进行随机访问时候我们可以利用IOPS来衡量一个磁盘系统的性能，此时的传输速度不会太大；但是当对磁盘进行连续访问时，此时的IOPS已经没有了参考的价值，这个时候限制实际传输速度却是磁盘的最大传输速度。因此在实际的应用当中，只会用IOPS 来衡量小IO的随机读写的性能，而当要衡量大IO连续读写的性能的时候就要采用传输速度而不能是IOPS了。

IO响应时间(IOResponse Time)

最后来关注一下能直接描述IO性能的IO响应时间。IO响应时间也被称为IO延时(IOLatency)，IO响应时间就是从 *** 作系统内核发出的一个读或者写的IO命令到 *** 作系统内核接收到IO回应的时间，注意不要和单个IO时间混淆了，单个IO时间仅仅指的是IO *** 作在磁盘内部处理的时间，而IO响应时间还要包括IO *** 作在IO等待队列中所花费的等待时间。

计算IO *** 作在等待队列里面消耗的时间有一个衍生于利托氏定理(Little’sLaw)的排队模型M/M/1模型可以遵循，由于排队模型算法比较复杂，到现在还没有搞太明白（如果有谁对M/M/1模型比较精通的话欢迎给予指导），这里就罗列一下最后的结果，还是那上面计算的IOPS数据来说：

8K IO Chunk Size (135 IOPS, 72 ms)

135 => 2400 ms

105 => 295 ms

75 => 157 ms

45 => 106 ms

64K IO Chunk Size(116 IOPS, 86 ms)

135 => 没响应了……

105 => 886 ms

75 => 246 ms

45 => 146 ms

从上面的数据可以看出，随着系统实际IOPS越接近理论的最大值，IO的响应时间会成非线性的增长，越是接近最大值，响应时间就变得越大，而且会比预期超出很多。一般来说在实际的应用中有一个70%的指导值，也就是说在IO读写的队列中，当队列大小小于最大IOPS的70%的时候，IO的响应时间增加会很小，相对来说让人比较能接受的，一旦超过70%，响应时间就会戏剧性的暴增，所以当一个系统的IO压力超出最大可承受压力的70%的时候就是必须要考虑调整或升级了。

另外补充说一下这个70%的指导值也适用于CPU响应时间，这也是在实践中证明过的，一旦CPU超过70%，系统将会变得受不了的慢。很有意思的东西。

从上一篇文章的计算中我们可以看到一个15k转速的磁盘在随机读写访问的情况下IOPS竟然只有140左右，但在实际应用中我们却能看到很多标有5000IOPS甚至更高的存储系统，有这么大IOPS的存储系统怎么来的呢看这就要归结于各种存储技术的使用了，在这些存储技术中使用最广的就是高速缓存(Cache)和磁盘冗余阵列(RAID)了，本文就将探讨缓存和磁盘阵列提高存储IO性能的方法。

高速缓存(Cache)

在当下的各种存储产品中，按照速度从快到慢应该就是内存>闪存>磁盘>磁带了，然而速度越快也就意味着价格越高，闪存虽然说是发展势头很好，但目前来说却还是因为价格问题无法普及，因此现在还是一个磁盘作霸王的时代。与CPU和内存速度相比，磁盘的速度无疑是计算机系统中最大的瓶颈了，所以在必须使用磁盘而又想提高性能的情况下，人们想出了在磁盘中嵌入一块高速的内存用来保存经常访问的数据从而提高读写效率的方法来折中的解决，这块嵌入的内存就被称为高速缓存。

说到缓存，这东西应用现在已经是无处不在，从处于上层的应用，到 *** 作系统层，再到磁盘控制器，还有CPU内部，单个磁盘的内部也都存在缓存，所有这些缓存存在的目的都是相同的，就是提高系统执行的效率。当然在这里我们只关心跟IO性能相关的缓存，与IO性能直接相关的几个缓存分别是文件系统缓存(FileSystem Cache)、磁盘控制器缓存(DiskController Cache)和磁盘缓存(DiskCache,也称为DiskBuffer)，不过当在计算一个磁盘系统性能的时候文件系统缓存也是不会考虑在内的，因此我们重点考察的就是磁盘控制器缓存和磁盘缓存。

不管是控制器缓存还是磁盘缓存，他们所起的作用主要是分为三部分：缓存数据、预读(Read-ahead)和回写(Write-back)。

缓存数据

首先是系统读取过的数据会被缓存在高速缓存中，这样下次再次需要读取相同的数据的时候就不用在访问磁盘，直接从缓存中取数据就可以了。当然使用过的数据也不可能在缓存中永久保留的，缓存的数据一般那是采取LRU算法来进行管理，目的是将长时间不用的数据清除出缓存，那些经常被访问的却能一直保留在缓存中，直到缓存被清空。

预读

预读是指采用预读算法在没有系统的IO请求的时候事先将数据从磁盘中读入到缓存中，然后在系统发出读IO请求的时候，就会实现去检查看看缓存里面是否存在要读取的数据，如果存在（即命中）的话就直接将结果返回，这时候的磁盘不再需要寻址、旋转等待、读取数据这一序列的 *** 作了，这样是能节省很多时间的；如果没有命中则再发出真正的读取磁盘的命令去取所需要的数据。

缓存的命中率跟缓存的大小有很大的关系，理论上是缓存越大的话，所能缓存的数据也就越多，这样命中率也自然越高，当然缓存不可能太大，毕竟成本在那儿呢。如果一个容量很大的存储系统配备了一个很小的读缓存的话，这时候问题会比较大的，因为小缓存的数据量非常小，相比整个存储系统来说比例非常低，这样随机读取（数据库系统的大多数情况）的时候命中率也自然就很低，这样的缓存不但不能提高效率（因为绝大部分读IO都还要读取磁盘），反而会因为每次去匹配缓存而浪费时间。

执行读IO *** 作是读取数据存在于缓存中的数量与全部要读取数据的比值称为缓存命中率(ReadCache Hit Radio)，假设一个存储系统在不使用缓存的情况下随机小IO读取能达到150IOPS，而它的缓存能提供10%的缓存命中率的话，那么实际上它的IOPS可以达到150/(1-10%)=166。

回写

首先说一下，用于回写功能的那部分缓存被称为写缓存(WriteCache)。在一套写缓存打开的存储中， *** 作系统所发出的一系列写IO命令并不会被挨个的执行，这些写IO的命令会先写入缓存中，然后再一次性的将缓存中的修改推到磁盘中，这就相当于将那些相同的多个IO合并成一个，多个连续 *** 作的小IO合并成一个大的IO，还有就是将多个随机的写IO变成一组连续的写IO，这样就能减少磁盘寻址等 *** 作所消耗的时间，大大的提高磁盘写入的效率。

读缓存虽然对效率提高是很明显的，但是它所带来的问题也比较严重，因为缓存和普通内存一样，掉点以后数据会全部丢失，当 *** 作系统发出的写IO命令写入到缓存中后即被认为是写入成功，而实际上数据是没有被真正写入磁盘的，此时如果掉电，缓存中的数据就会永远的丢失了，这个对应用来说是灾难性的，目前解决这个问题最好的方法就是给缓存配备电池了，保证存储掉电之后缓存数据能如数保存下来。

和读一样，写缓存也存在一个写缓存命中率(WriteCache Hit Radio)，不过和读缓存命中情况不一样的是，尽管缓存命中，也不能将实际的IO *** 作免掉，只是被合并了而已。

控制器缓存和磁盘缓存除了上面的作用之外还承当着其他的作用，比如磁盘缓存有保存IO命令队列的功能，单个的磁盘一次只能处理一个IO命令，但却能接收多个IO命令，这些进入到磁盘而未被处理的命令就保存在缓存中的IO队列中。

RAID(Redundant Array Of InexpensiveDisks)

如果你是一位数据库管理员或者经常接触服务器，那对RAID应该很熟悉了，作为最廉价的存储解决方案，RAID早已在服务器存储中得到了普及。在RAID的各个级别中，应当以RAID10和RAID5（不过RAID5已经基本走到头了，RAID6正在崛起中，看看这里了解下原因）应用最广了。下面将就RAID0，RAID1，RAID5，RAID6，RAID10这几种级别的RAID展开说一下磁盘阵列对于磁盘性能的影响，当然在阅读下面的内容之前你必须对各个级别的RAID的结构和工作原理要熟悉才行，这样才不至于满头雾水，推荐查看wikipedia上面的如下条目：RAID，StandardRAID levels，Nested RAID levels。

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