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  • IPFS挖矿效率受哪些核心因素影响

    千次阅读 2018-08-06 20:02:54
    客观来讲,影响IPFS挖矿效率的因素有很多,最核心的有带宽,矿机,地理位置等,那么为什么是这些因素呢?这就要说到IPFS网络和Filecoin挖矿原理了,下面小编就用简化的语言跟大家说下。 Filecoin的挖矿原理 大家...

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    客观来讲,影响IPFS挖矿效率的因素有很多,最核心的有带宽,矿机,地理位置等,那么为什么是这些因素呢?这就要说到IPFS网络和Filecoin挖矿原理了,下面小编就用简化的语言跟大家说下。

    Filecoin的挖矿原理

    大家可以把IPFS想象成是一个由无数新电脑(矿机)连接成的一个超大网络,和现在的互联网一样,和现在互联网不同的是,电脑之间信息传输遵照的协议标准不一样,相对于传统的HTTP协议,IPFS中的传输协议可以让数据传输更加安全,更加快捷,成本更低。形象一点的比喻就是传统HTTP是繁体字,现在IPFS是简体字,简体字让信息交互和传播更加简单高效。

    IPFS网络的另一个特点就跟挖矿息息相关了,IPFS网络的数据是分布式存储的,可以理解为数据是存在无数个分布在世界各地电脑里,而不是存在某个中心化的服务器里,这也是IPFS网络更加安全稳定的原因之一。因为这个网络没有中心节点,不会因为中心的出问题导致整网络崩溃,在IPFS网络里,你需要的数据资源可能就在你的邻居那里,也可能在地球上的其他地方。

    那么谁来负责存储这些数据呢?这就快到挖矿效率的核心点了,谁来存储数据?IPFS矿工来存储数据,那么为什么人们愿意把矿机接入到IPFS网络,充当矿工呢?原因就是挖矿可以获得FIlecoin奖励。所以“IPFS挖矿”本质上就是共享存储空间获取Filecoin奖励。

    那么这么多矿工一起参与到IPFS中,Filecoin奖励费谁呢?

    核心因素:带宽 地理位置 矿机硬件

    关键词:专线、对等带宽、稳定、矿机、系统、硬盘

    我们知道IPFS网络里的矿工是帮用户存储数据的,那么谁能又快又好的帮其他用户存储数据,谁就能优先争取到存储数据的机会,就能获得“存储费”。那么“又好又快”怎么体现呢?

    我们假想个场景,用户小明想把自己拍的生日聚会视频上传到IPFS网络,这和小明用滴滴叫一个车类似,这样本着成本最低的原则,地理位置离小明近的矿工会优先获得这个存储任务。那么大城市的人多,上传和下载的数据的需求多,那么大城市的矿工就能获得更多的机会,这就是IPFS挖矿地理位置的重要性,这就是为什么IPFS矿场一般都布局在一线或省会城市。

    具体操作时,对于小明来说他是上传数据,而对于矿工是载入数据,所以下行宽带最大要一点,起码要比小明的带宽答一点,这就下行带宽的重要性。

    同样这回小明要下载之前上传的视频了,同时小明要下载一部想看的电影,(现实生活中,下载视频的场景其实比上传视频更常见。)这时小明是数据的下载方,矿工是数据的上传方,这就要考验矿工的上行带宽了,如果上行带宽小,那么将影响小明的下载速度,这就上行带宽的重要性。

    在IPFS的运行机制了里,系统会判断矿工节点的地理位置,上下行带宽,把数据存储需要优先分配给离需求最近,上下行带宽最好的的矿工,同时这个矿工也就将获得了Filecoin奖励。

    以上就是IPFS挖矿的两个外在因素,最后一个核心因素就是矿机本身,

    矿机本身来讲,最重要的就是硬盘大小和稳定性了,因为IPFS挖矿本质就是共享存储空间,也就是共享硬盘,你硬盘的大小决定了你在整个网络中的权重。当然也不是越大越好,这个是需要跟你的上下行带宽相匹配的。这里就不细说了,有兴趣可以私聊小编。另外一个就是矿机的稳定性,矿机的稳定性为什么重要,因为IPFS矿工工作是需要抵押币的,如果在矿工在传输数据的时候宕机了,那么抵押的代币是要被没收的,所以稳定性特别重要!稳定性主要体现在系统,我们一般家庭电脑的window系统稳定性是不够的,IPFS矿机系统最好用服务器级别的Linux系统。

    综上,影响IPFS挖矿效率的几个核心因素就分析完了,主要有带宽、地理位置、矿机硬件,当然还有一些次要因素,比如矿机的的运行环境里的温度湿度等,这些主要是矿机保养维护了,家庭挖矿就基本可以忽略了,但专业矿场还是需要重视起来的。

    本文由【IPFS必知道】原创,转载请注明出处,违者必究!如需了解更多IPFS挖矿信息,可关注微公号【IPFS必知道】或直接加小编微(wuhang0822)

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  • 影响数据库的因素

    2018-03-04 03:21:08
    磁盘IO超高QPS和TPS风险:效率低下SQL大量并发风险:数据库连接数被沾满(max_connections默认100,参数改大一些)超高CPU使用率:cpu资源耗尽而宕机磁盘IO:磁盘IO性能突然下降(通过使用更快磁盘设备)...

    1.sql查询速度

    2.服务器硬件

    3.网卡流量

    4.磁盘IO

    超高的QPS和TPS的风险:效率低下的SQL

    大量的并发风险:数据库连接数被沾满(max_connections默认100,参数改的大一些)

    超高的CPU使用率:cpu资源耗尽而宕机

    磁盘IO:磁盘IO性能突然下降(通过使用更快磁盘设备)调整大量消耗磁盘性能的计划任务,平时做好磁盘维护

    网卡流量:网卡IO被沾满 1.减少从服务器数量,因为每一个从服务器都要从主服务器复制,从服务器越多访问量越大

    2.进行分级缓存

    3.避免使用select*进行查询

    4.分理业务网络和服务器网络


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  • 影响上传速度的因素

    千次阅读 2012-05-17 15:38:51
    客户端 上传数据 到服务器。 上传速度决定于: 1)客户端, 2)服务器, 3)路由 ...1.4. 读文件的效率, 最好异步读文件, 先将数据缓存好, 待发送数据时,就省去了读文件时间; 1.5. 是否

    HTTP上传:

    客户端 上传数据 到服务器。

    上传速度决定于: 1)客户端, 2)服务器, 3)路由

    1)客户端:

    1.1. 是否保持长连接, 对于多个小文件的上传, 保持同一个连接非常有效;

    1.2. 连接数,过多或过少都不好;

    1.3. 发送数据的粒度大小;

    1.4. 读文件的效率, 最好异步读文件, 先将数据缓存好, 待发送数据时,就省去了读文件的时间;

    1.5. 是否压缩, 如果数据可以压缩, 压缩的话,将会减少数据发送量,进一步提高数据发送效率, 但是对于JPG等无法压缩的数据,就反而起到反作用, 可以作一个简短的判断,比如读取前200字节, 根据压缩比判断;

    1.6. 是否加密, 如果数据加密了, 会比较耗时, 可以采用比较简单的加密方法;


    2)服务器

    多线程、 非阻塞。。。


    3)路由

    减少路由,通过搭建代理等方法。。。


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  • 影响MySQL服务器性能几个因素 1. 高流量时可能重要原因. 1.1 超高QPS和TPS 风险:效率低下SQL,mysql 很多版本并不支持多CPU并发运算 QPS: 每秒钟支持sql数量 解决 :大多数问题都可以通过优化sql...

    影响MySQL服务器性能的几个因素

    1. 高流量时可能的重要原因.

    1.1 超高的QPS和TPS

    1. 风险:效率低下的SQL,mysql 很多版本并不支持多CPU并发运算

    QPS: 每秒钟支持的sql数量

    1. 解决 :大多数问题都可以通过优化sql解决。

    1.2 大量的并发和超高的CPU使用率

    1. 大量的并发:
      • 数据库连接数被占满(max_connections默认为100)
    2. 超高的CPU使用率:
      • 因CPU资源耗尽而出现宕机.

    1.3 磁盘I/O

    1. 风险
      • 磁盘IO性能突然下降(使用更快的磁盘设备)
    2. 解决:
      • 使用更快的磁盘设备.
      • 调整日常的定时计划(如定时备份,做好磁盘维护)

    1.4 网卡流量

    1. 风险:
      • 网卡IO被占满(大约100M)
    2. 解决:
      • 减少从服务器的数量
      • 进行分级缓存
      • 避免使用“select *”进行查询
      • 分离业务网络和服务器网络.

    2 大表带来的问题

    2.1. 大表简介


    • 记录行数巨大,单表超过千万行(相对)
    • 表数据文件巨大,表数据文件超过10G.(相对)

    2.2 大表的影响


    1. 慢查询:很难在一定的时间内过滤除所需要的数据.
    2. 建立索引需要很长的时间
      • 风险: MySQL版本 < 5.5 建立索引会锁表.
      • MySQL版本 >= 5.5 虽然不会锁表但会引起主从延迟.
    3. 修改表结构需要长时间锁表
      • 风险: 会造成长时间的主从延迟
      • 影响正常的数据操作.

    2.3 大表的处理方式


    1. 分库分表
      • 难点: 分表后主键的选择
      • 分表后跨分区数据的查询和统计
      • 使用大量的人力物力,冒着很大风险
    2. 大表的历史数据归档
      • 好处: 减少对前后端业务的影响.
      • 难点:归档时间点的选择.
      • 如何进行归档操作.

    3. 大事务带来的问题.

    事务级别:

    • 未提交读
    • 已提交读
    • 可重复读
    • 可串行化

    3.1 大事务

    ​ 运行时间比较长,操作的数据比较多的事务.

    ​ 风险:

    • 锁定太多的数据,造成大量的阻塞和锁超时.
    • 回滚所需的时间比较长
    • 执行时间长,容易造成主从延迟.

    3.2 处理方法

    1. 避免一次处理太多的数据
    2. 移出不必要在事务中的SELECT操作.

    1. 高流量时可能的重要原因.

    1.1 超高的QPS和TPS

    1. 风险:效率低下的SQL,mysql 很多版本并不支持多CPU并发运算

    QPS: 每秒钟支持的sql数量

    1. 解决 :大多数问题都可以通过优化sql解决。

    1.2 大量的并发和超高的CPU使用率

    1. 大量的并发:
      • 数据库连接数被占满(max_connections默认为100)
    2. 超高的CPU使用率:
      • 因CPU资源耗尽而出现宕机.

    1.3 磁盘I/O

    1. 风险
      • 磁盘IO性能突然下降(使用更快的磁盘设备)
    2. 解决:
      • 使用更快的磁盘设备.
      • 调整日常的定时计划(如定时备份,做好磁盘维护)

    1.4 网卡流量

    1. 风险:
      • 网卡IO被占满(大约100M)
    2. 解决:
      • 减少从服务器的数量
      • 进行分级缓存
      • 避免使用“select *”进行查询
      • 分离业务网络和服务器网络.

    2 大表带来的问题

    2.1. 大表简介


    • 记录行数巨大,单表超过千万行(相对)
    • 表数据文件巨大,表数据文件超过10G.(相对)

    2.2 大表的影响


    1. 慢查询:很难在一定的时间内过滤除所需要的数据.
    2. 建立索引需要很长的时间
      • 风险: MySQL版本 < 5.5 建立索引会锁表.
      • MySQL版本 >= 5.5 虽然不会锁表但会引起主从延迟.
    3. 修改表结构需要长时间锁表
      • 风险: 会造成长时间的主从延迟
      • 影响正常的数据操作.

    2.3 大表的处理方式


    1. 分库分表
      • 难点: 分表后主键的选择
      • 分表后跨分区数据的查询和统计
      • 使用大量的人力物力,冒着很大风险
    2. 大表的历史数据归档
      • 好处: 减少对前后端业务的影响.
      • 难点:归档时间点的选择.
      • 如何进行归档操作.

    3. 大事务带来的问题.

    事务级别:

    • 未提交读
    • 已提交读
    • 可重复读
    • 可串行化

    3.1 大事务

    ​ 运行时间比较长,操作的数据比较多的事务.

    ​ 风险:

    • 锁定太多的数据,造成大量的阻塞和锁超时.
    • 回滚所需的时间比较长
    • 执行时间长,容易造成主从延迟.

    3.2 处理方法

    1. 避免一次处理太多的数据
    2. 移出不必要在事务中的SELECT操作.
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  • 1. 影响数据库的因素 SQL查询速度、服务器硬件、网卡流量、磁盘IO 超高的QPS和TPS:效率低下的SQL。(QPS:每秒钟处理的查询量,TPS:每秒钟处理的事务数) 大量的并发:数据库连接数被占满(max_connection...
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空空如也

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影响连接效率的因素