Блог:Виталий Филиппов
Технические вопросы и вменяемые заметки — пока только от меня. А вдруг будет ещё от кого-то?
У меня, конечно, уже есть блог 
simply_a_man. Но там всё эмоции, эмоции, и всё не по делу.
2024-01-22 Как чучуть переназначить клавиши на Xiaomi Mi Notebook
На Xiaomi Mi Notebook клавиатура отличная, почти идеальная.
Есть вертикальный ряд кнопок home/end/pageup/pagedown, ход клавиш приятный, стрелочки полноразмерные.
Единственное извращение - в углу клавиатуры стоит уникальная кнопка, которая ни за что не отвечает - по задумке ты на неё должен назначить что-то своё, Delete сдвинут влево, а Insert находится на Fn+F12. Ну и ряд вертикальный хочется home/pageup/pagedown/end, а не home/end/pageup/pagedown.
Но всё это очень легко поправимо. Прям в /etc/rc.local:
# remap del -> ins setkeycodes e053 110 # remap xiaomi key -> del setkeycodes e072 111 # remap home end pgup pgdown -> home pgup pgdown end setkeycodes e04f 104 setkeycodes e049 109 setkeycodes e051 107
И всё, каеф.
P.S: На ноутбуке Xiaomi Redmibook Pro 15 2023 в ядрах Linux как минимум 6.2-6.8 также присутствует баг драйвера Radeon, приводящий к белому экрану или бело-чёрным артефактам после выхода из полноэкранного режима (игры, фильма). Лечится легко: путём прописывания amdgpu.sg_display=0 в опции загрузки ядра.
2021-06-09 Blender, OpenCL и Radeon ProRender
Есть у меня такая традиция — раз примерно в год с блендером и каким-нибудь радеоном трахаться.
В этот раз меня, в принципе, ждал успех. Получилось, во-первых, завести Cycles на OpenCL с Radeon RX 5500M (Navi 14) под Linux-ом, а во-вторых, даже получить расчётные показатели производительности! Расчётные — это немного быстрее нивидии GTX 1660 Ti и примерно на уровне GTX 1080 (да, она быстрее 1660), именно так, как и заявляется про данный GPU.
Бонусом завёлся и Radeon ProRender, но на конкретном демо-файле толку от него оказалось мало.
Итак, что я сделал…
2020-08-22 Полноэкранная цветокоррекция, KWin и драйвер Intel Iris
Недавно на ноуте словил багов с Intel-овскими дровами, которые под Linux раньше были самые беспроблемные. Все полечил, хочу запротоколировать.
В общем, суть такая: я использую нетривиальный ноутбук Samsung, у дисплея которого очень упоротая цветопередача. В остальном ноутбук отличный, поэтому я попереживал, что цвета не очень и написал себе свой собственный цветокорректор для KDE — в виде эффекта для оконного менеджера KWin.
KWin вообще уже очень давно работает гораздо лучше Compiz-а и подобных, при этом умеет все те же самые эффекты. Как вспомню, как я прикручивал Compiz к Gnome 2 — о боже, какой это был глюкодром… А сейчас в KWin просто включаешь эффекты и всё — всё работает. Никаких тебе артефактов, никаких тебе падений.
Ну, собственно, KDE вообще на порядок лучше гнома. До выхода гномощели (Gnome 3 / Gnome Shell) они шли примерно ноздря в ноздрю и я переходил то на гном, то обратно на KDE, но гномощель отбросила гном назад лет на 20, поэтому теперь — только KDE.
В общем вот. Я использую собственный эффект для KDE, который делает полноэкранную ICC-цветокоррекцию через шейдер: https://github.com/vitalif/kwin
И вдруг на тебе! Обновляю систему, пересобираю свой плагин для KWin 5.17 (до этого был 5.14) и вместо эффектов весь экран в каких-то диких артефактах.
Чешу репу, лезу пробовать настраивать драйвер intel в Xorg. В общем все похождения описывать не буду — задолбаюсь — но прихожу к тому, что опция AccelMethod=UXA помогает, с ней эффект работает нормально. Успокаиваюсь.
Через некоторое время начинает проявляется ещё один баг — ИНОГДА подвисает отрисовка (картинка на экране). При этом можно переключиться в консоль (Ctrl-Alt-F1) и обычно даже переключиться обратно, и всё отлипает. Нахожу какой-то баг с GPU Lockup-ами, который кто-то обходил через опцию ядра i915.enable_psr=0, прописываю, подвисания уходят. Успокаиваюсь снова.
В итоге обнаруживается ещё более прикольная вещь — тормозит GTK. Если открыть любое GTK-приложение, например, Gimp, процесс Xorg начинает жрать 100 % CPU, а отрисовка дико тормозить. Особенно заметно это, если в Gimp сделать квадратное выделение, нагрузку на иксы создаёт ползущий пунктирчик выделения.
В общем, да — оказывается, GTK тормозит при AccelMethod=UXA. Выключаю AccelMethod=UXA, эффекты отваливаются обратно. Тогда решаю проверить под новым, тестовым, пользователем на том же ноутбуке — опа, обнаруживаю, что эффекты работают. Обнуляю свой конфиг KWin (kwinrc) и настраиваю эффект заново — опа, и под моим пользователем работает. Виновата была какая-то опция, оставшаяся от прошлых времён. Окончательно радуюсь — эффекты работают, GTK не тормозит.
Но не даёт покоя вопрос: а из-за чего вообще-то произошёл такой геморрой?
А оказалось всё просто. С обновлениями системы приехала Mesa 20, а в ней для интела включили по умолчанию новый драйвер iris_dri. Когда я это понял, конечно, сразу его отключил переменной окружения MESA_LOADER_DRIVER_OVERRIDE=i965. А отключил бы сразу — и всего вышеупомянутого бы не было :-).
В общем, вот такая ситуация. Iris всё ещё сыроват.
2020-08-14 mdadm shrink
Пипец, чуть с ума щас не сошёл. Вроде такая простая задача, а протрахался… :)
Дано: mdadm RAID1 (зеркало) из /dev/sda2 и /dev/sdb2, и это rootfs. Надо немного уменьшить разделы на диске. Ну, я думаю — что тут сложного:
- Перезагружаемся в initramfs (в Debian опция ядра break=mount), прихватив с собой busybox, resize2fs и sfdisk (и нужные им библиотеки), ну или делаем извращение типа такого, но перезагрузиться проще
- Уменьшаем ФС — resize2fs /dev/md0 <SIZE>K
- Уменьшаем RAID — mdadm --grow --size=<SIZE> /dev/md0
- Останавливаем RAID — mdadm --stop /dev/md0
- Меняем размеры разделов sfdisk-ом — sfdisk --dump /dev/sda > sda.txt; vi sda.txt; sfdisk /dev/sda < sda.txt; sfdisk /dev/sdb < sdb.txt — конечно, правильно их рассчитав по mdadm --examine /dev/sda сложением Data Offset + 2*Array Size (он в килобайтах).
- Запускаем RAID обратно — mdadm --assemble --scan
И вот на последнем этапе схема даёт сбой:
/ # mdadm --assemble --scan mdadm: failed to add /dev/sdb2 to /dev/md/0: Invalid argument mdadm: failed to add /dev/sda2 to /dev/md/0: Invalid argument mdadm: failed to RUN_ARRAY /dev/md/0: Invalid argument
Причём я априори в курсе, что старые версии суперблока mdadm хранятся в конце раздела и изменение раздела не переживают — но в данном случае версия суперблока изначально 1.2, так что этой проблемы быть не должно.
Разгадка: эта тварь хранит размер каждого устройства в его суперблоке, и отказывается запускаться, когда реальный размер не соответствует сохранённому. Но есть способ его обновить — для этого на последнем этапе надо просто сказать mdadm --assemble -U devicesize /dev/md0 /dev/sda2 /dev/sdb2.
2020-01-14 Про "эффективные" "надёжные" микросервисы
На хайлоад в этом году не ходил, но услышал от коллеги про доклад … про вот этот вот доклад (на хайлоаде был он же):
https://2019.jokerconf.com/2019/talks/4wj9og0tij3wpxe3ourovr/
Вкратце: выходит дядька и говорит, что вот, в типичной веб-архитектуре с БД, memcached и stateless приложением очень большие затраты на маршалинг и демаршалинг [дядя реальный олд, раз сериализация у него маршалинг — но на это забьём]. Конкретно, до 85 % времени на это дело якобы уходит.
Поэтому они взяли Кассандру, засунули её прямо в Java процесс с приложением, и общаются с ней локально. Типа она распределённая, поэтому всё остаётся отказоустойчиво — она синхронизируется с другими нодами. И типа поэтому всё хорошо.
И вот с чего я тут охреневаю — это с 85 % затрат на сериализацию. Ну треш же какой-то! Ладно, ява, ну и что — https://github.com/fabienrenaud/java-json-benchmark - вот бенч разных библиотек JSON для явы. Самая быстрая даёт ~800 тысяч разборов и ~1.5 млн кодирований по 1 КБ в секунду, да и банальный Jackson не сильно отстаёт: ~500к / ~1 м.
Оказывается, 85 % это ссылка на статью: https://research.google/pubs/pub48030/. Статья тоже кривая. Не объясняя, ЧТО они тестировали, они действительно приводят цифры в оверхед сериализации в 45 % CPU и 85 % передачи лишних данных по сети и на основании этого агитируют за написание stateful бэкенда.
Если присмотреться внимательнее, там, правда, есть пометка:
Finally, our experiments in Section 3 show that if only part of the record is needed (10 %), RInK stores incur both extra CPU (46 %) and network (85 %) costs
For example, consider anapplication that caches the address books for all online usersin aRInKstore: for each user, the address book is stored as asingle key-value pair. If a request arrives from Alice to readBob’s phone number from her address book, all of Alice’scontacts must be fetched and unmarshalled, even thoughonly a small portion of the data is needed.
Б**дь! Ну так не надо так писать, чтобы для чтения 1 номера телефона приложение читало всю адресную книгу!!!
А к дядьке этому у меня один вопрос — он сам вообще что-то сравнивал? Или как всегда — «потому что можем»?
Каждый раз немного удивляюсь от их микросервисо-джабба-страданий… они же ими балуются ещё с тех пор, когда их не называли микросервисами. И в страданиях изобретали сначала собственный java-сериализатор, потом собственный кэш, сначала борясь с gc, а потом забив и уйдя куда-то на разделяемую память. Вылысыпыдысты.
Ну ладно. «Ночью через лес», когда файловое хранилище на postgresql изобретал, тоже сначала бодрый был.
2019-02-06 Ночью через лес
Про доклад «Ночью через лес»… https://youtu.be/oMQLR-BhnJU
…по болоту на тандемном велосипеде с крыльями.
Ко мне тут (4.02.2019) однокурсник обратился с вопросом — типа он там щас работает в этой конторе. У них хранилище ФАЙЛОВ (30-50 тб, правда, в основном мелких) в Кассандре. Было то ли на 4 то ли на 8 серверах, диски в RAID-ах и поверх bcache.
Щас они этот кластер — внимание! — переместили в один сервер в докеры, оставив 16 дисков и 16 узлов (но убрав bcache), то есть теперь 16 кассандр в одном сервере (зачем? потому что так дешевле).
И вот короче встал вопрос: извне всего ~137 rps, объекты по <= 64 кб. 64кб*137 = всего где-то ~9 мбайт/с. Но при этом 16 дисков (HDD) загружены по самое не балуйся, на каждом чтение >= 100 мбайт/с. Вопрос: какогохуя?)))
Я его спросил — а на#уя в кассандре? — а он мне скинул ссылку на этот доклад — я открыл, начал смотреть и думаю — б#я! я же помню этого мужика!
И точно — он в 2012 году на highload рассказывал, как пи#дато файлы в postgres-е хранить: Highload-2012: Отчёт Виталия Филиппова#Спасение 6 млн файлов в условиях полного Хецнера / Даниил Подольский, Дмитрий Симонов (Setup.ru)
То есть типа сначала у них всё типа было просто в локальных ФС на двух серверах и синхронизировалось rsync-ом. Потом у них кончилось место на серверах, обход дерева директорий стал занимать очень много времени (8 часов), и они засунули файлы в postgresql с мастер-мастер репликацией.
Потом оказалось, что крупные файлы неудобно хранить просто в поле и они их засунули в блобы. А потом обнаружили, что блобы не попадают в репликацию! Ну и в целом, что всё это грузит постгрю. Тогда они вынули из postgresql всё, что было больше 64к и сунули в LeoFS. LeoFS — это такая попытка сделать Ceph, но очень хреновая.
Потом в leofs кончилось место, они попробовали добавить пару серверов… и leofs развалился на хрен. Они позвонили японцам-авторам, те их час послушали и сказали «простите, у нас кончилось время, до свидания».
Они с помощью видимо такой-то матери убрали добавленные сервера обратно — и оно опять работало, пока в leofs не кончилось место окончательно.
И тут… им пришла свежая мысль — засунуть это всё в aerospike. Засунули, на 8 серверов. И оно вроде опять заработало, да ещё и кластеризация автоматическая появилась. Про это был доклад уже в 2015 году.
Продолжение я знаю уже из вопроса однокурсника: Aerospike их, видимо, тоже не устроил и сейчас у них всё это уже в кассандре!
И вот этот дядя на Highload нам рассказывает, что Ceph, который под это идеален, они пробовали и им было медленно (да ещё и «ребаланс по каждому чиху, при котором кластер вообще нельзя эксплуатировать»)… Жопой чую — у них там и сеть была 1G, конечно, какой уж тут ребаланс…
И это всё на продакшне. Эпично. Там ещё гениальный вопрос в конце доклада есть — типа, а вот когда у вас кончилось место в 2 серверах — почему вы… просто не добавили ещё 2?))))))) — «а чо, так можно было?…»
Просто плотно проработав последние несколько лет с Ceph-ом слушать это мегаржачно! Это вот Ceph значит медленный, а кассандра, которая грузит все диски на 100 % — быстрая? И это у них ещё записи нет. Была бы запись, было бы примерно как с KVStore-ом, когда 80 % i/o занимал compaction (KVStore — это промежуточная попытка апгрейда хранилки в ceph между filestore и bluestore).
Бэкапы он тоже не делает — ну, типа, реплика же есть, да и откуда ещё 30 тб взять.
Третья серия — это второй доклад 2015 года — https://youtu.be/bOqSexPzSIE?t=1702 - в нём он уже не такой весёлый и просто рассказывает, как всё сложно с этими вашими файловыми хранилищами.
2018-06-27 Тестирование различных способов подключения SSD для Ceph
Задача: проверить гипотезу, что дешёвые SSD без конденсаторов можно подключать к системе через RAID контроллер с батарейкой для получения приличных IOPS-ов в Ceph (хотя это и извращение).
TL;DR: похоже, можно. IOPS-ы растут, а данные потерять не удалось. Но, конечно, это всё равно в некоторой мере стрельба в ногу, поэтому лучше просто купить недорогие Enterprise SSD с «advanced power loss protection» типа Micron 5100/5200.
UPD: Предложенную идею официально считать дичью, делать так не надо.
2018-06-26 Пенсионная математика
В тему повышения пенсионного возраста, которое щас хотят внедрять наши горячо любимые вожди.
Можно заюзать вот такую математику.
Если предположить, что:
- пенсии субсидируются исключительно налогом с зарплат
- средняя зарплата в стране 36000 руб
- средняя пенсия в стране 14000 руб
- количество пенсионеров 30 %
- количество работающих 54 %
(все цифры взяты из интернетов, предположим что близки к реальности)
Тогда налог будет 14/36*30/54 = 21,6 %
Что характерно, весьма близко к реальности — реальность 22 %.
С одной стороны, правда, в среднем в реальности меньше, так как всякие льготы и «регрессивная» шкала налога. С другой стороны, вроде и ПФР субсидируется не только налогом с зп. Ну и сам очевидно жрёт — но поисследовать сколько он жрёт вопрос к исследователям типа ФБК ну и не знаю,… ФСБ там.
В общем, если так смотреть — то вроде:
- по мне как-то не видно явной необходимости повышать возраст.
- реальная проблема России в низких зарплатах. из-за низких зарплат и пенсии низкие.
А, да, и ещё соответственно накопительная система была в принципе тоже логичным решением проблемы — тогда типа убралось бы «усреднение» — у кого зп большая, была бы и пенсия большая (в теории), а у кого маленькая — была бы и пенсия маленькая. Но «получилось как всегда», так как у будущих бабушек в усть-задрищенске зарплата мизерная, а содержать их надо (ну в принципе логично что надо — вроде там это… помощь незащищённым слоям населения и всё такое). Вот и закопали её видимо.
Но по сути правильное решение — постараться обеспечить рост средней з/п по стране + оптимизировать нецелевые расходы ПФР (в России же живём, наверняка там их можно найти) + продолжать сколько-то субсидировать, наверное.
И ещё на самом деле сам этот налог — для мелкого бизнеса идиотский совершенно. Вот допустим ты ИП и работаешь на себя — платишь только фиксированный взнос 28000 в год в ПФР и 6 % налога с выручки.
А потом вдруг хочешь нанять ОДНОГО сотрудника и хренак!!! Сразу 43 % налога!!! Из которых 22 % это ПФР, 8 % прочее и 13 % НДФЛ. И ещё твои 6 % тоже ведь никуда не деваются.
Как-то это тупо, разрыв слишком огромный. Выходит либо никого не оформляй и работай в чёрную, либо оформляй на 10000 руб оклад и снижай ту самую среднюю з/п по стране, либо ищи где-то лишних 43 % бабла, что для мелкого бизнеса весьма проблематично.
Какой-то более мягкий переход должен быть, тогда мелочь повылезает из чёрных/серых окладов и небось и средняя з/п тоже повысится и фактические отчисления в ПФР…
2018-01-01 Всё-таки Redux - отстой
Всё-таки Redux кривоват.
Ну просто вот пример — есть там, не знаю, в приложении таблица «города», и надо сделать компонент подсказки городов — автокомплит.
Есть библиотечный автокомплит, поверх к нему, соответственно, надо дописать функцию, которая подгружает сами данные, чтобы дальше использовать в ДВУХ и более местах приложения БЕЗ копипастинга. Например просто два поля подряд даже вставить — ну типа город1, город2, или город юзера / город компании, или ещё что-нибудь.
Состояние у автокомплита — это:
- введённый текст (не обязательно совпадающий с выбранным значением)
- текущие подгруженные опции
- выбранное значение (но оно, по идее — не его личное состояние, а кусок тех данных, которые собственно редактируются в этом поле)
И действия:
- обработать изменение введённого текста (подождать 200мс, отправить запрос на подгрузку опций)
- обработать ответ на запрос подгрузки — залить опции в состояние
- обработать событие выбора опции — залить выбранное значение в состояние
Вопрос: КУДА всё это пихать?
Если Redux, то Redux говорит, что вроде как ВСЁ пихать в Store. Но Store глобальный => получается, что когда ты вставляешь в ДВА или более места свой компонент, ты должен:
- заставить его брать данные из РАЗНЫХ мест из стора
- заставить его отправлять Reducer’у какие-то ДРУГИЕ действия (по-другому именованные видимо — типа «field1_load_autocomplete», «field2_load_autocomplete»)
- потом ещё и заставить Reducer(ы) их обрабатывать
Получается, что по идее ради 1 и 2 ты, как минимум, занимаешься копипастингом mapStateToProps/mapDispatchToProps/connect(), а ради 3 ты ещё и копипастишь обработчик action’а, или подключение обработчика, возможно через combineReducers(), но всё равно тебе как минимум один action в нём придётся как-то переопределить — чтобы значение-то итоговое сохранять туда, куда нужно.
Вопрос: НА#УЯ всё это надо?
Если с голым React’ом ты просто все эти обработчики ляпнешь прямо в компоненте, и стейт будет там же, а значение наружу будет передаваться колбэком.
И в этом случае чтобы повторно использовать компонент ты как бы да, просто напишешь <CityAutocomplete value=... onChange=... />.
Не, я понимаю, что ВРОДЕ типа кажется круто полностью отделить работу с данными от рендера, ВРОДЕ типа круто при серверсайд рендеринге (подгрузил состояние и продолжил с того же момента), при извращениях типа живой отладки с сохранением состояния при изменении кода…
Но если при этом теряется переиспользуемость компонентов — это какое-то фуфло.
Короче, резюме: React, похоже, надо юзать голый, БЕЗ Redux’а.
2017-12-14 История одного просветления, произошедшего пару лет назад
Надо запротоколировать — прикольная история.
Когда я на это напоролся, у меня было, собственно, открытие — я полностью прочувствовал, что PHP по дефолту не умеет обрабатывать 2 параллельных запроса от одного юзера.)))
Суть такая: в PHP сделано тупое, но надёжное решение для исключения параллельной записи данных одной сессии двумя процессами — сессия тупо блокируется на весь период от её открытия до закрытия. А открывается она обычно в начале запроса — а закрывается в конце.))
Следовательно, если никто ничего специально не предпринимал — 2 параллельных запроса от одного и того же юзера пхп выполнять не умеет :) ну то есть, например, невозможно параллельно открыть нескольких вкладок с одного сайта — они последовательно открываться будут.
Оно понятно, зачем сделано — если не блокировать, то что окажется в итоге в сессии — неизвестно — два процесса могут писать в сессию параллельно и один может перезаписать данные другого. И оно обычно как бы не страшно, так как да, действительно сайтики редко кто так насилует, а если и насилует, то типа нефиг же — типа, тоже мне кулхацкер, у нас тут и так 100500 юзеров параллельно, а ты ещё и свои запросы хочешь в параллель пускать, падла?!
И видимо, когда народ в PHP переключает сессию на redis и говорит, что всё стало «летать» — летать оно начинает именно потому, что redis хранилище сессий в пхп не делает блокировку — не то что это его фича — просто не умеет оно в блокировки :)
А вот теперь история, как я на это напоролся:
Ставил я VisualEditor (визуальный редактор для MediaWiki) и хотел его подружить с нашими правами (IntraACL). Для справки — в VisualEditor википеды же тоже прилично извратились — конфигурация там такая — сама вики на PHP, но рядом, чисто для VisualEditor’а, на сервер ставится node.js.
В котором выполняется parsoid, служащий бэкендом к VisualEditor’у. Parsoid — это частично переписанный на js парсер медиавики — полностью не осилили и не осилят никогда, уж больно там говнокода много на него завязано.
И запросы идут через такую жопу: браузер -> PHP -> node.js -> (а дальше нода же хочет получить текст страницы, которую правишь) -> обратно запрос в PHP.
И по дефолту на втором запросе к PHP они его сессионную Cookie ему обратно не передавали. Соответственно, у нас из-за прав доступа отредактировать страницу не удавалось — но зато эта конструкция вообще работала! :)
А когда я включил передачу куки юзера на этом запросе, чтобы нода читала текст страницы с учётом прав — вся эта конструкция стала радостно повисать. Я чуть башку не сломал, а оказывается, это была как раз блокировка сессии. Второй запрос же «вложен» в первый и запускается в той же сессии => 2 ждёт, пока кончится 1, а 1 ждёт, когда закончится 2. Дедлок.
Вот тогда у меня и случилось просветление.))
А после внедрения в медиавики неблокирующей работы с сессией, естественно, попёрли гонки и стала иногда отваливаться авторизация. Причём, почему-то, в том числе при вызове из скрипта репликации, который вообще однопоточный — там до сих пор гонка бывает, я так и не понял пока, откуда она там — для обычных-то юзеров поправили, конечно.
И есть ещё вторая часть этой истории. Причём на неё я наткнулся даже раньше первой части, но в первый раз не понял, в чём была проблема. А повторно наткнулся, уже когда разобрался с сессиями.
Короче: какая-то, с*ка, светлая голова в SemanticMediaWiki впилила для пересчёта какой-то очередной внутренней хрени обработчик очереди. Стандартной медиавиковской очереди — есть у неё в ядре очередь задач, и можно туда свои задачи пихать.
Но так как стандартная обработка заданий идёт в том числе потихоньку в конце каждого запроса, после отдачи страницы юзеру (ну, типа, чтобы работало даже там, где демона не запустишь) — эта, с*ка, светлая голова решила, что это же будет тормозить! И реализовала обработку самого задания через дополнительный запрос с сервера на самого себя, к URLу который фактически обрабатывает задание.
И оно как-то большей частью даже прокатывало… пока пользователь не открывал 2 вкладки одновременно — после чего висло нафиг 2 процесса сервера, а после N повторов висли все доступные процессы сервера и вики переставала отзываться. Причём все такие спокойные — загрузки CPU нет, никто ничем не занят, а вики висит — все в дедлоках.
Сами википеды на свои сессии тоже вроде потом напоролись, но уже после меня (после 1.26) — и то ли в 1.27, то ли в 1.28, вроде, переосмыслили своё поведение.
2016-09-23 Thin RAID5
Блин. А есть в Linux’е что-нибудь такое, чтобы сделать RAID5, но без необходимости полного resync’а? То есть что-то типа thin provision, чтобы блоки под RAID выделялись по запросу. В идеале — чтобы оно при этом поддерживало извращённые схемы расположения, то есть например 3-дисковый (2 данные, 1 чётность) рейд на 4-х дисках 3+3+2+2 тб.
Это кстати очень даже возможно — 3+3+2+2 нарезать на 6.66 тб RAID5! Схема такая: сначала кладём по 2тб на первые 3 диска, остаётся свободных 2*1тб и 1*2тб, кладём на них ещё по 1тб, остаётся 1тб свободный. Дальше забираем 0.33тб из первой группы с 1-го диска и 0.33тб из второй группы со второго диска и перекладываем на свободный 1тб, и на освободившееся место дописываем новую группу 3*0.33тб.
То есть вот так схема выглядит:
- 111422333
- 114222333
- 111222
- 333214
Вот. ceph так умеет, но он сетевой и распределённый, локально не поюзаешь. ZFS… «thin raid» умеет, но не умеет его расширять — то есть ещё диск не добавишь.
А с LVM, например, нельзя так извратиться?
2016-09-08 Тестирование скорости дешёвого SSD Silicon Power Slim S55 120Гб
Спойлер: Чтение приличное, а вот скорость записи — не очень (устоявшаяся 95 Мб/с).
Отчёт о реальных скоростях данного SSD. Тестировал утилитой fio, под Linux. Глубина очереди везде 128, планировщик noop, слияние запросов в очереди для теста отключено. При снижении глубины очереди производительность сильно проседает; ну, так и не надо её снижать.
- Последовательное чтение в идеальном случае (блоками >= 256кб) — 550 Мб/с
- Последовательное чтение блоками по 4к — в среднем 190 Мб/с, но прилично колеблется в пределах 170—280 Мб/с
- Последовательное чтение блоками по 8к — 370 Мб/с; по 16к — 450 Мб/с; по 32к — 500 Мб/с; по 64к — 530 Мб/с; по 128к — 540 Мб/с. Тут уже все цифры абсолютно стабильны, не колеблются.
- Случайное чтение блоками по 4к — 170 Мб/с (~41000 iops), тоже колеблется в пределах 120—220 Мб/с.
- Случайное чтение блоками по 8к — 305 Мб/с. По 16к — 340 Мб/с. По 32к — 380 Мб/с. По 64к — 440 Мб/с. По 128к — 510 Мб/с. По 256к — 535 Мб/с (это уже фактически последовательное чтение, а не случайное). Тут скорость опять стабильна, практически без колебаний.
- Есть «псевдо-SLC кэш». Последовательная запись первых 2.4 Гб блоками по 4к — 244 Мб/с. Крупными блоками (>= 256к) — 490 Мб/с.
- После 2.4 гб запись устаканивается на уровне 95 Мб/с, независимо от размера блока (SLC кэш кончается).
- Скорость случайной записи абсолютно идентична скорости последовательной записи.
- Скорость записи сохраняется постоянно, в том числе после полной перезаписи всего диска без TRIM.
- 30 секунд простоя достаточно, чтобы SLC кэш сбросился и запись вернулась к 490 Мб/с.
Наибольший «физический смысл» имеют случайные чтение/запись блоками 4к (стандартный размер блока ФС как в винде, так и в линуксе), а также последовательное чтение/запись блоками по 16к (так будет, если программа читает по 4к, а драйвер будет объединять соседние запросы), ну либо уже максимальными блоками (если программа копирует данные крупными блоками).
В общем, с чтением всё ок, но огорчает устоявшаяся скорость записи, 95 Мб/с — для SSD мало. Хотя, наверное, за эти деньги ожидать чего-то сильно лучшего и не приходится.
2016-09-07 ФС для флешек
Давно уже люблю на всяких мелких/тестовых серверках / с флешек монтировать. Удобно — места под rootfs много не надо, а скорость чтения — что случайного, что последовательного — вполне адекватная.
Другое дело, что случайная запись с обычными ФС типа ext4 очень медленная, флешки — это не SSD, гигагерцовых контроллеров и гигабайтов оперативки у них внутри нет — потому и Translation Layer внутри тупой, всё, что он обычно умеет — это «открыть» (стереть) и держать «открытыми» 2-3-4 блока стирания (обычно по 2 мб) и поддерживать в них последовательную запись. То есть, случайную запись мелкими блоками флешки не переваривают вовсе — iops на запись при этом обычно ограничивается 3-4 запросами в секунду.
Стандартно это решается лог-структурированными ФС, которые никогда не перезаписывают файлы «на месте», а всегда дописывают новую версию «в конец», одновременно постепенно освобождая место от старых блоков «в начале». То есть такие ФС чем-то похожи на кольцевой буфер :). И такие ФС под linux есть, я их ещё раньше уже тестировал: ubifs, jffs2, yaffs, logfs, nilfs2… фиг кстати знает почему, но в прошлый раз я почему-то остановился на ubifs, хотя она (как и jffs2, и yaffs) предназначена для MTD (голой флеш-памяти, не блочных устройств) и монтировать её одно извращение, и после краша она ещё не восстанавливается потом.
На самом деле из этих лучше брать nilfs2 — вроде самая живая и для блочных устройств подходит. Правда есть у неё как минимум один «нюанс» — на пустой ФС можно получить ошибку «нет свободного места», потому что она защищает (отказывается удалять) часть недавно созданных снапшотов. Время защиты вроде бы задаётся параметром `-o pp` при монтировании, но что-то я даже с pp=1 эту ошибку всё равно время от времени (при интенсивной записи) получал. Да и в общем в стабильность её работы у меня, честно говоря, особой веры нет. Экзотика, в общем.
Ещё отдельный юмор — это самсунговская F2FS (Flash-Friendly FS). Фиг знает, в каком она месте friendly и зачем она вообще создана — случайную запись она не ускоряет вообще.
Вот… некуда казалось бы податься любителю флешек. Но вчера возникла у меня идея — есть же btrfs! А в нём cow по дефолту для всех данных! Это ж как раз то, что нужно! И популярная, и по стабильности — не ext4, конечно, но я думаю уж точно получше экзотических nilfs’ов.
И таки точно! Берём обычную флешку (5 мб/с скорость последовательной записи), бенчмаркаем случайное чтение+запись блоками по 4-16кб (с помощью fio, в 8 потоков). Получаем суммарно (чтение+запись):
- ext4=7.15 iops
- f2fs=7.38 iops
- nilfs2=160.8 iops (лог-структурированная ФС)
- btrfs=128 iops (круто, почти не хуже чем nilfs2)
Короче всё, я на флешках буду btrfs теперь юзать.
2016-08-27 Математическое наблюдение на тему MTBF и AFR
Есть такой параметр, заявляемый производителями жёстких дисков — MTBF (Mean Time Before Failure), среднее время наработки на отказ. Ясно, что он чисто маркетинговый, так как очевидно, что невозможно честно определить его для новой модели. И фигурируют там обычно миллионы часов, самое меньшее 800000 — аж 91 год с гаком.
И вот непонятно — а какого чёрта харды вообще мрут при такой оценке надёжности? :-) ну как же, он 91 год в среднем прожить должен?
Ответ кроется в математике. Есть более осмысленный параметр — AFR (Annualized Failure Rate), вероятность выхода из строя в течение года. По статистике Backblaze (кроме них никто её по ходу не публикует) реальный AFR у дисков Seagate и WD как минимум процентов 5-10, у некоторых «особо надёжных» моделей аж 25-28 %, и даже у дисков HGST не ниже 0,8 % (а в основном 1-1.5 %).
А давайте попробуем по AFR посчитать MTBF? Если предположить, что AFR диска не меняется со временем, то MTBF в годах = 1*(1-AFR) + 2*(1-AFR)² + 3*(1-AFR)³ + … (матожидание числа лет). Разворачиваем формулу дважды в сумму геометрической прогрессии (так как это по сути сумма геометрических прогрессий, начинающихся с 1… 2… 3… и т. п. членов), и получаем MTBF в годах = (1-AFR)/AFR². Можно записать это и наоборот, решив квадратное уравнение, и получить AFR = (-1 + sqrt(1+4*MTBF)) / (2*MTBF).
По этой формуле MTBF 800000 часов = 9,93 % AFR, MTBF 1400000 часов = 7,6 % AFR, MTBF 2000000 часов = 6,4 % AFR. А 1 % AFR соответствует MTBF аж 86724000 часов! То есть, в принципе, MTBF 800000 часов не так уж и много, так как на самом деле он означает, что 10 % дисков выйдет из строя в первый же год :-).
Упс. В вычисления закралась досадная ошибка — правильная формула MTBF в годах = AFR + 1*AFR*(1-AFR) + 2*AFR*(1-AFR)² + 3*AFR*(1-AFR)³ + … = AFR + (1-AFR)/AFR. Соответственно AFR = (MTBF+1 — sqrt((MTBF+1)²-4)) / 2.
И, соответственно, никаких впечатляющих % там не будет — 800000 MTBF = 1.08% AFR, 1400000 MTBF = 0.62% AFR, 2000000 MTBF = 0.44% AFR. Ну ладно, тогда да, MTBF — просто ничего не значащая маркетинговая цифра :). Даже 1.08% — абсолютно нереально реально, современные HGST так и живут. Но когда я это писал, было таки нереально.
UPD: Вторая версия формулы, по-моему, тоже была неправильной, но, что удивительно, численные результаты получились верными. Правильно так:
MTBF = 1*AFR*(1-AFR) + 2*AFR*(1-AFR)^2 + ... = Sum_{i=0..+inf}((1-AFR) * (1-AFR)^i) = (1-AFR) / AFR
1 - AFR = MTBF * AFR <=> AFR = 1/(1+MTBF)
По этой формуле MTBF 800000 часов = 1.08% AFR, MTBF 1400000 часов = 0.62% AFR, MTBF 2000000 часов = 0.44% AFR.
А, и ещё картина по идее может зависеть от распределения отказов — интуиция подсказывает, что вряд ли оно равномерное. Но сильно, наверное, это вряд ли повлияет, так как вот тут http://www.cs.cmu.edu/~bianca/fast/ есть статья, из которой видно, что, по-видимому, лет где-то до 5 каждый год вероятность отказа неуклонно возрастает, а потом даже немного снижается.
2016-08-21 Паттерн бэд блоков в ddrescueview
Короче прогнал ddrescue на своём сдохшем Seagate Constellation ES.3 3 тб (ST3000NM0033). Вот такая картина (ddrescueview):
Если поближе, то вот:
О чём нам говорит такой паттерн? Судя по всему, об одной полностью сдохшей головке. Если посмотреть на цифры, то становится чётко видно, что картина по всему диску следующая — в начале диска идёт 50мб читаемых, 50мб нечитаемых, потом 600мб читаемых, потом примерно 50мб нечитаемых, 100мб читаемых, 50мб нечитаемых и дальше так и повторяется — 600-50-100-50… 600мб ближе к концу диска (к центру пластин), на самом деле, превращается в ~265мб, но соотношение всё время сохраняется чётко — 12:1:2:1 (где-то 11.8, где-то 12.2, но суть одна).
Блина у этой модели 4, головок 8. Потеряна как раз 1/8 данных. Логично, что это как раз и должно означать мёртвую головку. Единственным непонятным для меня моментом был паттерн — я думал, раз головок 8, хард с них должен читать по порядку — 12345678 12345678 и т. п. Но тогда картина читаемых-нечитаемых областей выглядела бы как 7-1-7-1-7-1…, а не 12-1-2-1-12-1-2-1…, как у меня.
Ответ, оказывается, простой — вместо традиционной схемы диски сейчас применяют также схемы «Cylinder Serpentine», «Surface serpentine» и их комбинации. В моём случае это как раз «Cylinder serpentine»: 12345678 87654321 12345678 87654321…, и плохая тут, видимо, как раз 2-я головка: 1(2)345678876543(2)11(2)345678876543(2)1…
Такой вот получился «RAID 0» из одного диска — сдохла одна головка, а потеряется почти всё, так как все данные дырявые, максимальный размер неповреждённой области — 614 мб.
Интересные ссылки по теме:
2016-07-30 Корпус Aerocool - наедалово
Твою мать! Козлы! https://market.yandex.ru/product/9275336, https://market.yandex.ru/product/9275333 - написано, что безвинтовое крепление HDD, в отзывах кто-то подтверждает — да, безвинтовое крепление, да, удобно.
А там оно не то что безвинтовое! Там и винтового-то не очень! Схема крепления через дикую жопу. Какие салазки, вы о чём! Крепления хардов просто какой-то суперизвращенец придумывал:
- два 3.5" в самом низу на винтах, вставляются со стороны материнки.
- один 2.5" плашмя на отведённом месте + с ОДНОЙ стороны крепится винтами.
- один 2.5" аж вертикально, крепится к панели внутри корпуса 4 винтами.
- один 3.5" плашмя на отведённом месте под 5.25" отсеками и крепится винтами.
- и один 3.5" прикручивается к специальной 5.25" панельке-переходнику, к ней же по желанию под хард лепится доп.вентилятор (если докупишь) и этот страшный бутерброд ставится в 5.25" отсек.
И ещё остаётся пара свободных 5.25" отсеков (нафиг они вообще нужны в 21 веке). ЖЕСТЬ.
Повёлся блин на описание товара. Заказал, теперь возвращать буду.
2016-07-21 Опа! В связи с законом о перс данных Seagate гарантии больше нет
За#бцааааа…
Гарантия производителя на диски Seagate Constellation ES.3 — 5 лет, но похоже, что теперь в связи с законом о персональных данных ей невозможно воспользоваться: http://www.seagate.com/ru/ru/support/russia-law/
Типа мы же иностранная компания, гарантийные запросы обрабатываем за рубежом. А они включают персональные данные.)). запретили обрабатывать персональные данные — вот и идите со своей гарантией в жопу в магазин, где покупали. :-))
Это у меня такой хард дуба дал. производство 2013, купил либо в 2013, либо в 2014, гарантия в магазинах обычно года 2-3, но главное чек не могу найти и не помню где брал…
2016-07-21 Helvetica Neue Condensed
Всегда считал, что Helvetica — это тот же Arial, а так как Arial не люблю, считал, что и Helvetica — отстой. Потом, правда, понял, что в мелких размерах Arial выглядит неплохо, но уже было не важно).
А недавно открыл для себя, что Helvetica Neue ещё бывает Condensed и вот это классный шрифт. Правда, в теории платный, но кого ж это волнует на самом деле, он настолько похож на свободный Roboto Condensed, что фактически можно юзать его (хотя субъективно гельветика чуть поаккуратней). Ещё один похожий шрифт — PT Sans Narrow (но он-то точно покривей). Вот все три:
Посередине Helvetica, сверху Roboto, внизу PT Sans.
2016-06-27 Минутка юмора nodejs
Задача: вытащить часть пути до первой части, содержащей glob-паттерн (glob — это стандартные шаблоны имён файлов: * ? [] {}).
Решение: один регэксп, да? Нееееет!
Для node.js есть целая библиотека glob-parent. Очень содержательная:
var path = require('path'); var isglob = require('is-glob'); module.exports = function globParent(str) { str += 'a'; // preserves full path in case of trailing path separator do {str = path.dirname(str)} while (isglob(str)); return str; };
Не, ну наверно там парсинг сложный, да? Давайте посмотрим, как написан is-glob:
var isExtglob = require('is-extglob'); module.exports = function isGlob(str) { return typeof str === 'string' && (/[*!?{}(|)[\]]/.test(str) || isExtglob(str)); };
Гм. Ну что ж, может вся хитрость в is-extglob?
module.exports = function isExtglob(str) { return typeof str === 'string' && /[@?!+*]\(/.test(str); };
Это весь код этих 3-х библиотек, ну за исключением всяких README и package.json, конечно… которые там в 5 раз больше.
2016-06-16 ClickHouse
ВАУ! ЖИР!
Яндекс сделал опенсорсную столбцовую СУБД! ClickHouse.
