服务器磁盘阵列

线上mysql将binlog 跟data放不同的物理磁盘


以测试环境162mysql为例


查看 /etc/my.ini

datadir=/dat/mysql


查看该目录所在的逻辑分区

# df -h /dat/mysql/
Filesystem            Size  Used Avail Use% Mounted on
/dev/sda1              71G   51G   17G  76% /

说明mysql 数据文件存放在/dev/sda1 分区上


查看挂载

mount -l
/dev/sda1 on / type ext3 (rw) [/]
proc on /proc type proc (rw)
sysfs on /sys type sysfs (rw)
devpts on /dev/pts type devpts (rw,gid=5,mode=620)
/dev/sda7 on /tmp type ext3 (rw) [/tmp]
/dev/sda6 on /var type ext3 (rw) [/var]
/dev/sda3 on /home type ext3 (rw) [/home]
/dev/sda2 on /usr type ext3 (rw) [/usr]
tmpfs on /dev/shm type tmpfs (rw)
none on /proc/sys/fs/binfmt_misc type binfmt_misc (rw)
sunrpc on /var/lib/nfs/rpc_pipefs type rpc_pipefs (rw)
nfsd on /proc/fs/nfsd type nfsd (rw)


参考

RAID 1,0 10 01介绍   http://tech.watchstor.com/storage-systems-120842.htm

RAID 0+1与RAID 1+0区别简介  http://tech.watchstor.com/storage-module-120974.htm

MegaCli 软件可以查看RAID信息

linux 系统安装分区划分  http://blog.youkuaiyun.com/aaronychen/article/details/2270048

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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