今天看到程序中关于文件操作的api synchronizeFile

最新推荐文章于 2025-07-15 13:39:17 发布
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本文探讨了通过synchronizeFile进行缓存同步的方法，并分析了其对IO操作的影响。研究发现，在大量数据处理中，系统控制的缓存到硬盘的IO操作在最终同步时效率较高。建议在确保数据可恢复的前提下，完成所有数据写入后再执行同步操作以提高效率。
synchronizeFile来flush缓存从上面的Benchmark可以看到，对于一定量的数据来说，缓冲区到硬盘的IO操作是由系统控制的，因此只在最后Syn的情况下，各种大小的字节数据writeData写入缓冲区使用的时间几乎是一样的，而每次writeData之后立刻调用Syn，则会让IO的操作增加，导致耗时的增加。所以，假如数据是可恢复的，那建议在写完数据所有数据之后再调用Syn。IO的写入效率为65M/s左右。
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Pandas常用文件操作API
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weixin_48856218的博客
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