❶ 一個數的原碼，反碼，補碼怎麼算
計算機中的存儲系統都是用2進制儲存的,對我們輸入的每一個信息它都會自動轉變成二進制的形式,而二進制在存儲的時候就會用到原碼,反碼和補碼例如:輸入25原碼是:0000000000011001反碼: 1111111111100110 補碼: 1111111111100111
數值在計算機中表示形式為機器數,計算機只能識別0和1,使用的是二進制,而在日常生活中人們使用的是十進制,"正如亞里士多德早就指出的那樣,今天十進制的廣泛採用,只不過我們絕大多數人生來具有10個手指頭這個解剖學事實的結果.盡管在歷史上手指計數(5,10進制)的實踐要比二或三進制計數出現的晚. "(摘自<<數學發展史>>有空大家可以看看哦~,很有意思的).為了能方便的與二進制轉換,就使用了十六進制(2 4)和八進制(23).下面進入正題.
數值有正負之分,計算機就用一個數的最高位存放符號(0為正,1為負).這就是機器數的原碼了.假設機器能處理的位數為8.即字長為1byte,原碼能表示數值的范圍為
(-127~-0 +0~127)共256個.
有了數值的表示方法就可以對數進行算術運算.但是很快就發現用帶符號位的原碼進行乘除運算時結果正確,而在加減運算的時候就出現了問題,如下: 假設字長為8bits
( 1 ) 10- ( 1 )10 = ( 1 )10 + ( -1 )10 = ( 0 )10
(00000001)原 + (10000001)原 = (10000010)原 = ( -2 ) 顯然不正確.
因為在兩個整數的加法運算中是沒有問題的,於是就發現問題出現在帶符號位的負數身上,對除符號位外的其餘各位逐位取反就產生了反碼.反碼的取值空間和原碼相同且一一對應. 下面是反碼的減法運算:
( 1 )10 - ( 1 ) 10= ( 1 ) 10+ ( -1 ) 10= ( 0 )10
(00000001) 反+ (11111110)反 = (11111111)反 = ( -0 ) 有問題.
( 1 )10 - ( 2)10 = ( 1 )10 + ( -2 )10 = ( -1 )10
(00000001) 反+ (11111101)反 = (11111110)反 = ( -1 ) 正確
問題出現在(+0)和(-0)上,在人們的計算概念中零是沒有正負之分的.(印度人首先將零作為標記並放入運算之中,包含有零號的印度數學和十進制計數對人類文明的貢獻極大).
於是就引入了補碼概念. 負數的補碼就是對反碼加一,而正數不變,正數的原碼反碼補碼是一樣的.在補碼中用(-128)代替了(-0),所以補碼的表示範圍為:
(-128~0~127)共256個.
注意:(-128)沒有相對應的原碼和反碼, (-128) = (10000000) 補碼的加減運算如下:
( 1 ) 10- ( 1 ) 10= ( 1 )10 + ( -1 )10 = ( 0 )10
(00000001)補 + (11111111)補 = (00000000)補 = ( 0 ) 正確
( 1 ) 10- ( 2) 10= ( 1 )10 + ( -2 )10 = ( -1 )10
(00000001) 補+ (11111110) 補= (11111111)補 = ( -1 ) 正確
所以補碼的設計目的是:
⑴使符號位能與有效值部分一起參加運算,從而簡化運算規則.
⑵使減法運算轉換為加法運算,進一步簡化計算機中運算器的線路設計
所有這些轉換都是在計算機的最底層進行的，而在我們使用的匯編、C等其他高級語言中使用的都是原碼
❷ 我用按鍵精靈做了一個腳本，一秒鍾執行10次，我想一秒鍾執行1000次，要怎麼做
循環里延時100毫秒改成1毫秒
❸ 怎麼用VB每隔5分鍾把一個數據寫入excel表、文件，每個月新建一個excel文件，提供源代碼
'打開VB，新建工程，插入以下代碼
Dim tNum As Long
Private Sub Form_Load()
tNum = 0
Timer1.Interval = 1000 '設置Timer1的間隔時間（暫時按每五秒保存一次），單位為毫秒，一秒鍾等於1000,5分鍾等於多少自己算出來後改
Timer1.Enabled = True
End Sub
Private Sub Timer1_Timer()
tNum = tNum + 1 '按上述設置的時間，每秒鍾tNum加1
If tNum Mod 5 = 0 Then '如果tNum能被5整除，則說明經過了五秒，則保存一次，注意設置其他的時間的時候，要自己計算，
SaveExcel "需要寫入的數據A", "需要寫入的數據B" '這個需要寫入的數據可以自定義
End If
End Sub
Function SaveExcel(Texta As String, Textb As String) '定義一個函數，用來保存數據到Excel，從A1開始檢查，
Dim appExcel As Object
Dim BookExcel
Dim ExcelName As String
Dim i As Long
ExcelName = Year(Date) & Format(Month(Date), "00") & ".xls" '按年+月命名Excel工作簿
Set appExcel = CreateObject("Excel.Application")
appExcel.Visible = 0
If Dir(App.Path & "\" & ExcelName) = "" Then '如果當前目錄下未發現當月的工作簿，則新建一個寫入數據並保存
Set BookExcel = appExcel.Workbooks.Add
Set ExcelSheet = BookExcel.Sheets("Sheet1") '選定名叫Sheet1的工作表
For i = 1 To 65536 '從第1行開始檢查，如果單元格是空的就寫入變數Text後退出。從第幾行開始可以自已設定
If ExcelSheet.Cells(i, 1) = "" Then
ExcelSheet.Cells(i, 1) = Texta 'Cells為i行，1列，行列自己定義，要多加自己加
ExcelSheet.Cells(i, 2) = Textb
Exit For
End If
Next
BookExcel.SaveAs App.Path & "\" & ExcelName
BookExcel.Close
Else
Set BookExcel = appExcel.Workbooks.open(App.Path & "\" & ExcelName) '如果存在則打開工作簿
Set ExcelSheet = BookExcel.Sheets("Sheet1") '選定名叫Sheet1的工作表
For i = 1 To 65536 '從第1行開始檢查，如果單元格是空的就寫入變數Text後退出。從第幾行開始可以自已設定
If ExcelSheet.Cells(i, 1) = "" Then
ExcelSheet.Cells(i, 1) = Texta 'Cells為i行，1列，行列自己定義，要多加自己加
ExcelSheet.Cells(i, 2) = Textb
Exit For
End If
Next
BookExcel.Save
BookExcel.Close
End If
Set BookExcel = Nothing
Set ExcelSheet = Nothing
appExcel.Quit
End Function
'VB6，WIN7下測試通過。使用的時候有神馬問題請留言
❹ 易語言編程，一秒鍾100次某個按鍵，求製作方法或者源碼。
按什麼鍵?你可以添加個時鍾.1秒100次.那麼
時鍾1.時鍾周期=10
模擬按鍵(#Q鍵, ,)
這個就是1秒按100次Q鍵.你自己改.滑鼠點擊也是一樣.
❺ java怎麼每隔一秒鍾輸出一個隨機數（1-10之間）
可以用 java.util.Timer(計時器) 以及 java.util.TimerTask(計時任務) 來實現，具體代碼如下：
importjava.io.IOException;
importjava.util.Random;
importjava.util.Timer;
importjava.util.TimerTask;
publicclassMain{
publicstaticvoidmain(String[]args)throwsIOException,InterruptedException{
//創建一個計時器
Timertimer=newTimer();
//開啟一個計時調度，延遲0毫秒（也就是立即開始執行），調度評率：1秒
timer.schele(newTimerTask(){
@Override
publicvoidrun(){
//生成隨機數邏輯
Randomr=newRandom();
intnum=r.nextInt(10)+1;
System.out.println("隨機數為："+num);
}
},0L,1000L);
//timer.cancel();//關閉計時器
}
}
❻ 在Linux 上，編寫一個每秒接收 100萬UDP數據包的程序究竟有多難
首先，我們假設：
測量每秒的數據包(pps)比測量每秒位元組數(Bps)更有意思。您可以通過更好的管道輸送以及發送更長數據包來獲取更高的Bps。而相比之下，提高pps要困難得多。
因為我們對pps感興趣，我們的實驗將使用較短的 UDP 消息。准確來說是 32 位元組的 UDP 負載，這相當於乙太網層的 74 位元組。
在實驗中，我們將使用兩個物理伺服器：「接收器」和「發送器」。
它們都有兩個六核2 GHz的 Xeon處理器。每個伺服器都啟用了 24 個處理器的超線程(HT)，有 Solarflare 的 10G 多隊列網卡，有 11 個接收隊列配置。稍後將詳細介紹。
測試程序的源代碼分別是：udpsender、udpreceiver。
預備知識
我們使用4321作為UDP數據包的埠，在開始之前，我們必須確保傳輸不會被iptables干擾：
Shell
receiver$ iptables -I INPUT 1 -p udp --dport 4321 -j ACCEPT
receiver$ iptables -t raw -I PREROUTING 1 -p udp --dport 4321 -j NOTRACK
為了後面測試方便，我們顯式地定義IP地址：
Shell
receiver$ for i in `seq 1 20`; do
ip addr add 192.168.254.$i/24 dev eth2;
done
sender$ ip addr add 192.168.254.30/24 dev eth3
1. 簡單的方法
開始我們做一些最簡單的試驗。通過簡單地發送和接收，有多少包將會被傳送？
模擬發送者的偽代碼：
Python
fd = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_DGRAM)
fd.bind(("0.0.0.0", 65400)) # select source port to rece nondeterminism
fd.connect(("192.168.254.1", 4321))
while True:
fd.sendmmsg(["x00" * 32] * 1024)
因為我們使用了常見的系統調用的send，所以效率不會很高。上下文切換到內核代價很高所以最好避免它。幸運地是，最近Linux加入了一個方便的系統調用叫sendmmsg。它允許我們在一次調用時，發送很多的數據包。那我們就一次發1024個數據包。
模擬接受者的偽代碼：
Python
fd = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_DGRAM)
fd.bind(("0.0.0.0", 4321))
while True:
packets = [None] * 1024
fd.recvmmsg(packets, MSG_WAITFORONE)
同樣地，recvmmsg 也是相對於常見的 recv 更有效的一版系統調用。
讓我們試試吧：
Shell
sender$ ./udpsender 192.168.254.1:4321
receiver$ ./udpreceiver1 0.0.0.0:4321
0.352M pps 10.730MiB / 90.010Mb
0.284M pps 8.655MiB / 72.603Mb
0.262M pps 7.991MiB / 67.033Mb
0.199M pps 6.081MiB / 51.013Mb
0.195M pps 5.956MiB / 49.966Mb
0.199M pps 6.060MiB / 50.836Mb
0.200M pps 6.097MiB / 51.147Mb
0.197M pps 6.021MiB / 50.509Mb
測試發現，運用最簡單的方式可以實現 197k – 350k pps。看起來還不錯嘛，但不幸的是，很不穩定啊，這是因為內核在核之間交換我們的程序，那我們把進程附在 CPU 上將會有所幫助
Shell
sender$ taskset -c 1 ./udpsender 192.168.254.1:4321
receiver$ taskset -c 1 ./udpreceiver1 0.0.0.0:4321
0.362M pps 11.058MiB / 92.760Mb
0.374M pps 11.411MiB / 95.723Mb
0.369M pps 11.252MiB / 94.389Mb
0.370M pps 11.289MiB / 94.696Mb
0.365M pps 11.152MiB / 93.552Mb
0.360M pps 10.971MiB / 92.033Mb
現在內核調度器將進程運行在特定的CPU上，這提高了處理器緩存，使數據更加一致，這就是我們想要的啊！
2. 發送更多的數據包
雖然 370k pps 對於簡單的程序來說已經很不錯了，但是離我們 1Mpps 的目標還有些距離。為了接收更多，首先我們必須發送更多的包。那我們用獨立的兩個線程發送，如何呢：
Shell
sender$ taskset -c 1,2 ./udpsender
192.168.254.1:4321 192.168.254.1:4321
receiver$ taskset -c 1 ./udpreceiver1 0.0.0.0:4321
0.349M pps 10.651MiB / 89.343Mb
0.354M pps 10.815MiB / 90.724Mb
0.354M pps 10.806MiB / 90.646Mb
0.354M pps 10.811MiB / 90.690Mb
接收一端的數據沒有增加，ethtool –S 命令將顯示數據包實際上都去哪兒了：
Shell
receiver$ watch 'sudo ethtool -S eth2 |grep rx'
rx_nodesc_drop_cnt: 451.3k/s
rx-0.rx_packets: 8.0/s
rx-1.rx_packets: 0.0/s
rx-2.rx_packets: 0.0/s
rx-3.rx_packets: 0.5/s
rx-4.rx_packets: 355.2k/s
rx-5.rx_packets: 0.0/s
rx-6.rx_packets: 0.0/s
rx-7.rx_packets: 0.5/s
rx-8.rx_packets: 0.0/s
rx-9.rx_packets: 0.0/s
rx-10.rx_packets: 0.0/s
通過這些統計，NIC 顯示 4 號 RX 隊列已經成功地傳輸大約 350Kpps。rx_nodesc_drop_cnt 是 Solarflare 特有的計數器，表明NIC發送到內核未能實現發送 450kpps。
有時候，這些數據包沒有被發送的原因不是很清晰，然而在我們這種情境下卻很清楚：4號RX隊列發送數據包到4號CPU，然而4號CPU已經忙不過來了，因為它最忙也只能讀350kpps。在htop中顯示為：
多隊列 NIC 速成課程
從歷史上看，網卡擁有單個RX隊列，用於硬體和內核之間傳遞數據包。這樣的設計有一個明顯的限制，就是不可能比單個CPU處理更多的數據包。
為了利用多核系統，NIC開始支持多個RX隊列。這種設計很簡單：每個RX隊列被附到分開的CPU上，因此，把包送到所有的RX隊列網卡可以利用所有的CPU。但是又產生了另一個問題：對於一個數據包，NIC怎麼決定把它發送到哪一個RX隊列？
用 Round-robin 的方式來平衡是不能接受的，因為這有可能導致單個連接中數據包的重排序。另一種方法是使用數據包的hash值來決定RX號碼。Hash值通常由一個元組（源IP，目標IP，源port，目標port）計算而來。這確保了從一個流產生的包將最終在完全相同的RX隊列，並且不可能在一個流中重排包。
在我們的例子中，hash值可能是這樣的：
Shell
1
RX_queue_number = hash('192.168.254.30', '192.168.254.1', 65400, 4321) % number_of_queues
多隊列 hash 演算法
Hash演算法通過ethtool配置，設置如下：
Shell
receiver$ ethtool -n eth2 rx-flow-hash udp4
UDP over IPV4 flows use these fields for computing Hash flow key:
IP SA
IP DA
對於IPv4 UDP數據包，NIC將hash(源 IP,目標 IP)地址。即
Shell
1
RX_queue_number = hash('192.168.254.30', '192.168.254.1') % number_of_queues
這是相當有限的，因為它忽略了埠號。很多NIC允許自定義hash。再一次，使用ethtool我們可以選擇元組(源 IP、目標 IP、源port、目標port)生成hash值。
Shell
receiver$ ethtool -N eth2 rx-flow-hash udp4 sdfn
Cannot change RX network flow hashing options: Operation not supported
不幸地是，我們的NIC不支持自定義，我們只能選用(源 IP、目的 IP) 生成hash。
NUMA性能報告
到目前為止，我們所有的數據包都流向一個RX隊列，並且一個CPU。我們可以借這個機會為基準來衡量不同CPU的性能。在我們設置為接收方的主機上有兩個單獨的處理器，每一個都是一個不同的NUMA節點。
在我們設置中，可以將單線程接收者依附到四個CPU中的一個，四個選項如下：
另一個CPU上運行接收器，但將相同的NUMA節點作為RX隊列。性能如上面我們看到的，大約是360 kpps。
將運行接收器的同一 CPU 作為RX隊列，我們可以得到大約430 kpps。但這樣也會有很高的不穩定性，如果NIC被數據包所淹沒，性能將下降到零。
當接收器運行在HT對應的處理RX隊列的CPU之上，性能是通常的一半，大約在200kpps左右。
接收器在一個不同的NUMA節點而不是RX隊列的CPU上，性能大約是330 kpps。但是數字會不太一致。
雖然運行在一個不同的NUMA節點上有10%的代價，聽起來可能不算太壞，但隨著規模的變大，問題只會變得更糟。在一些測試中，每個核只能發出250 kpps，在所有跨NUMA測試中，這種不穩定是很糟糕。跨NUMA節點的性能損失，在更高的吞吐量上更明顯。在一次測試時，發現在一個壞掉的NUMA節點上運行接收器，性能下降有4倍。
3.多接收IP
因為我們NIC上hash演算法的限制，通過RX隊列分配數據包的唯一方法是利用多個IP地址。下面是如何將數據包發到不同的目的IP：
1
sender$ taskset -c 1,2 ./udpsender 192.168.254.1:4321 192.168.254.2:4321
ethtool 證實了數據包流向了不同的 RX 隊列：
Shell
receiver$ watch 'sudo ethtool -S eth2 |grep rx'
rx-0.rx_packets: 8.0/s
rx-1.rx_packets: 0.0/s
rx-2.rx_packets: 0.0/s
rx-3.rx_packets: 355.2k/s
rx-4.rx_packets: 0.5/s
rx-5.rx_packets: 297.0k/s
rx-6.rx_packets: 0.0/s
rx-7.rx_packets: 0.5/s
rx-8.rx_packets: 0.0/s
rx-9.rx_packets: 0.0/s
rx-10.rx_packets: 0.0/s
接收部分：
Shell
receiver$ taskset -c 1 ./udpreceiver1 0.0.0.0:4321
0.609M pps 18.599MiB / 156.019Mb
0.657M pps 20.039MiB / 168.102Mb
0.649M pps 19.803MiB / 166.120Mb
萬歲！有兩個核忙於處理RX隊列，第三運行應用程序時，可以達到大約650 kpps !
我們可以通過發送數據到三或四個RX隊列來增加這個數值，但是很快這個應用就會有另一個瓶頸。這一次rx_nodesc_drop_cnt沒有增加，但是netstat接收到了如下錯誤：
Shell
receiver$ watch 'netstat -s --udp'
Udp:
437.0k/s packets received
0.0/s packets to unknown port received.
386.9k/s packet receive errors
0.0/s packets sent
RcvbufErrors: 123.8k/s
SndbufErrors: 0
InCsumErrors: 0
這意味著雖然NIC能夠將數據包發送到內核，但是內核不能將數據包發給應用程序。在我們的case中，只能提供440 kpps，其餘的390 kpps + 123 kpps的下降是由於應用程序接收它們不夠快。
4.多線程接收
我們需要擴展接收者應用程序。最簡單的方式是利用多線程接收，但是不管用：
Shell
sender$ taskset -c 1,2 ./udpsender 192.168.254.1:4321 192.168.254.2:4321
receiver$ taskset -c 1,2 ./udpreceiver1 0.0.0.0:4321 2
0.495M pps 15.108MiB / 126.733Mb
0.480M pps 14.636MiB / 122.775Mb
0.461M pps 14.071MiB / 118.038Mb
0.486M pps 14.820MiB / 124.322Mb
接收性能較於單個線程下降了，這是由UDP接收緩沖區那邊的鎖競爭導致的。由於兩個線程使用相同的套接字描述符，它們花費過多的時間在UDP接收緩沖區的鎖競爭。這篇論文詳細描述了這一問題。
看來使用多線程從一個描述符接收，並不是最優方案。
5. SO_REUSEPORT
幸運地是，最近有一個解決方案添加到 Linux 了 —— SO_REUSEPORT 標志位（flag）。當這個標志位設置在一個套接字描述符上時，Linux將允許許多進程綁定到相同的埠，事實上，任何數量的進程將允許綁定上去，負載也會均衡分布。
有了SO_REUSEPORT，每一個進程都有一個獨立的socket描述符。因此每一個都會擁有一個專用的UDP接收緩沖區。這樣就避免了以前遇到的競爭問題：
Shell
1
2
3
4
receiver$ taskset -c 1,2,3,4 ./udpreceiver1 0.0.0.0:4321 4 1
1.114M pps 34.007MiB / 285.271Mb
1.147M pps 34.990MiB / 293.518Mb
1.126M pps 34.374MiB / 288.354Mb
現在更加喜歡了，吞吐量很不錯嘛！
更多的調查顯示還有進一步改進的空間。即使我們開始4個接收線程，負載也會不均勻地分布：
兩個進程接收了所有的工作，而另外兩個根本沒有數據包。這是因為hash沖突，但是這次是在SO_REUSEPORT層。
結束語
我做了一些進一步的測試，完全一致的RX隊列，接收線程在單個NUMA節點可以達到1.4Mpps。在不同的NUMA節點上運行接收者會導致這個數字做多下降到1Mpps。
總之，如果你想要一個完美的性能，你需要做下面這些：
確保流量均勻分布在許多RX隊列和SO_REUSEPORT進程上。在實踐中，只要有大量的連接(或流動)，負載通常是分布式的。
需要有足夠的CPU容量去從內核上獲取數據包。
To make the things harder, both RX queues and receiver processes should be on a single NUMA node.
為了使事情更加穩定，RX隊列和接收進程都應該在單個NUMA節點上。
雖然我們已經表明，在一台Linux機器上接收1Mpps在技術上是可行的，但是應用程序將不會對收到的數據包做任何實際處理——甚至連看都不看內容的流量。別太指望這樣的性能，因為對於任何實際應用並沒有太大用處。
❼ C語言作業：結構體編程練習 在屏幕上模擬顯示一個數字式時鍾 源代碼能給我的話+50，感謝
#include <stdio.h>
struct clock {
int hour;
int minute;
int second;
};
typedef struct clock CLOCK;
/*
函數功能：時、分、秒時間的更新
函數參數：無
函數返回值：無
*/
void Update(CLOCK *myclock) {
myclock->second++;
if (myclock->second == 60) { /*若second值為60，表示已過1分鍾，則 minute值加1*/
myclock->second = 0;
myclock->minute++;
}
if (myclock->minute == 60){ /*若minute值為60，表示已過1小時，則 hour值加1*/
myclock->minute = 0;
myclock->hour++;
}
if (myclock->hour == 24) { /*若hour值為24，則hour的值從0開始計時*/
myclock->hour = 0;
}
}
/*
函數功能：時、分、秒時間的顯示
函數參數：無
函數返回值：無
*/
void Display(CLOCK *myclock) { /*用回車符'\r'控制時、分、秒顯示的位置*/
printf("%2d:%2d:%2d\r", myclock->hour, myclock->minute, myclock->second);
}
/*
函數功能：模擬延遲1秒的時間
函數參數：無
函數返回值：無
*/
void Delay(void) {
long t;
for (t = 0; t < 290000000; t++) {
/*循環體為空語句的循環，起延時作用*/
}
}
int main(){
CLOCK myclock;
long i;
myclock.hour = myclock.minute = myclock.second = 0; /*hour,minute,second賦初值0*/
for (i = 0; i < 100000; i++) { /*利用循環結構，控制時鍾運行的時間*/
Update(&myclock); /*時鍾更新*/
Display(&myclock); /*時間顯示*/
Delay(); /*模擬延時1秒*/
}
return 0;
}
❽ 如何優化mysql寫入速
單機MySQL資料庫的優化
一、伺服器硬體對MySQL性能的影響
①磁碟尋道能力 （磁碟I/O），我們現在上的都是SAS15000轉的硬碟。MySQL每秒鍾都在進行大量、復雜的查詢操作，對磁碟的讀寫量可想而知。所以，通常認為磁 盤I/O是制約MySQL性能的最大因素之一，對於日均訪 問量在100萬PV以上的Discuz!論壇，由於磁碟I/O的制約，MySQL的性能會非常低下！解決這一制約因素可以考慮以下幾種解決方案： 使用RAID1+0磁碟陣列，注意不要嘗試使用RAID-5，MySQL在RAID-5磁碟陣列上的效率不會像你期待的那樣快。
②CPU 對於MySQL應用，推薦使用DELL R710，E5620 @2.40GHz（4 core）* 2 ，我現在比較喜歡DELL R710，也在用其作Linuxakg 虛擬化應用；
③物理內存對於一台使用MySQL的Database Server來說，伺服器內存建議不要小於2GB，推薦使用4GB以上的物理內存，不過內存對於現在的伺服器而言可以說是一個可以忽略的問題，工作中遇到高端伺服器基本上內存都超過了32G。
我們工作中用得比較多的資料庫伺服器是HP DL580G5和DELL R710，穩定性和性能都不錯；特別是DELL R710，我發現許多同行都是採用它作資料庫的伺服器，所以重點推薦下。
二、MySQL的線上安裝我建議採取編譯安裝的方法，這樣性能上有較大提升，伺服器系統我建議用64bit的Centos5.5，源碼包的編譯參數會默 認以Debgu模式生成二進制代碼，而Debug模式給MySQL帶來的性能損失是比較大的，所以當我們編譯准備安裝的產品代碼時，一定不要忘記使用「— without-debug」參數禁用Debug模式。而如果把—with-mysqld-ldflags和—with-client-ldflags二 個編譯參數設置為—all-static的話，可以告訴編譯器以靜態方式編譯和編譯結果代碼得到最高的性能。使用靜態編譯和使用動態編譯的代碼相比，性能 差距可能會達到5%至10%之多。我參考了簡朝陽先生的編譯參數，特列如下，供大家參考
./configure –prefix=/usr/local/mysql –without-debug –without-bench –enable-thread-safe-client –enable-assembler –enable-profiling –with-mysqld-ldflags=-all-static –with-client-ldflags=-all-static –with-charset=latin1 –with-extra-charset=utf8,gbk –with-innodb –with-csv-storage-engine –with-federated-storage-engine –with-mysqld-user=mysql –without-我是怎麼了ded-server –with-server-suffix=-community –with-unix-socket-path=/usr/local/mysql/sock/mysql.sock
三、MySQL自身因素當解決了上述伺服器硬體制約因素後，讓我們看看MySQL自身的優化是如何操作的。對 MySQL自身的優化主要是對其配置文件my.cnf中的各項參數進行優化調整。下面介紹一些對性能影響較大的參數。
下面，根據以上硬體配置結合一份已經優化好的my.cnf進行說明：
#vim /etc/my.cnf
以下只列出my.cnf文件中[mysqld]段落中的內容，其他段落內容對MySQL運行性能影響甚微，因而姑且忽略。
[mysqld]
port = 3306
serverid = 1
socket = /tmp/mysql.sock
skip-locking
#避免MySQL的外部鎖定，減少出錯幾率增強穩定性。
skip-name-resolve
#禁止MySQL對外部連接進行DNS解析，使用這一選項可以消除MySQL進行DNS解析的時間。但需要注意，如果開啟該選項，則所有遠程主機連接授權都要使用IP地址方式，否則MySQL將無法正常處理連接請求！
back_log = 384
#back_log參數的值指出在MySQL暫時停止響應新請求之前的短時間內多少個請求可以被存在堆棧中。 如果系統在一個短時間內有很多連接，則需要增大該參數的值，該參數值指定到來的TCP/IP連接的偵聽隊列的大小。不同的操作系統在這個隊列大小上有它自 己的限制。 試圖設定back_log高於你的操作系統的限制將是無效的。默認值為50。對於Linux系統推薦設置為小於512的整數。
key_buffer_size = 384M
#key_buffer_size指定用於索引的緩沖區大小，增加它可得到更好的索引處理性能。對於內存在4GB左右的伺服器該參數可設置為256M或384M。注意：該參數值設置的過大反而會是伺服器整體效率降低！
max_allowed_packet = 4M
thread_stack = 256K
table_cache = 614K
sort_buffer_size = 6M
#查詢排序時所能使用的緩沖區大小。注意：該參數對應的分配內存是每連接獨占，如果有100個連接，那麼實際分配的總共排序緩沖區大小為100 × 6 ＝ 600MB。所以，對於內存在4GB左右的伺服器推薦設置為6-8M。
read_buffer_size = 4M
#讀查詢操作所能使用的緩沖區大小。和sort_buffer_size一樣，該參數對應的分配內存也是每連接獨享。
join_buffer_size = 8M
#聯合查詢操作所能使用的緩沖區大小，和sort_buffer_size一樣，該參數對應的分配內存也是每連接獨享。
myisam_sort_buffer_size = 64M
table_cache = 512
thread_cache_size = 64
query_cache_size = 64M
#指定MySQL查詢緩沖區的大小。可以通過在MySQL控制台觀察，如果Qcache_lowmem_prunes的值非常大，則表明經常出現緩沖不 夠 的情況；如果Qcache_hits的值非常大，則表明查詢緩沖使用非常頻繁，如果該值較小反而會影響效率，那麼可以考慮不用查詢緩 沖；Qcache_free_blocks，如果該值非常大，則表明緩沖區中碎片很多。
tmp_table_size = 256M
max_connections = 768
#指定MySQL允許的最大連接進程數。如果在訪問論壇時經常出現Too Many Connections的錯誤提 示，則需要增大該參數值。
max_connect_errors = 1000
wait_timeout = 10
#指定一個請求的最大連接時間，對於4GB左右內存的伺服器可以設置為5-10。
thread_concurrency = 8
#該參數取值為伺服器邏輯CPU數量*2，在本例中，伺服器有2顆物理CPU，而每顆物理CPU又支持H.T超線程，所以實際取值為4*2=8；這個目前也是雙四核主流伺服器配置。
skip-networking
#開啟該選項可以徹底關閉MySQL的TCP/IP連接方式，如果WEB伺服器是以遠程連接的方式訪問MySQL資料庫伺服器則不要開啟該選項！否則將無法正常連接！
table_cache=1024
#物理內存越大，設置就越大。默認為2402,調到512-1024最佳
innodb_additional_mem_pool_size=4M
#默認為2M
innodb_flush_log_at_trx_commit=1
#設置為0就是等到innodb_log_buffer_size列隊滿後再統一儲存，默認為1
innodb_log_buffer_size=2M
#默認為1M
innodb_thread_concurrency=8
#你的伺服器CPU有幾個就設置為幾，建議用默認一般為8
key_buffer_size=256M
#默認為218，調到128最佳
tmp_table_size=64M
#默認為16M，調到64-256最掛
read_buffer_size=4M
#默認為64K
read_rnd_buffer_size=16M
#默認為256K
sort_buffer_size=32M
#默認為256K
thread_cache_size=120
#默認為60
query_cache_size=32M
※值得注意的是：
很多情況需要具體情況具體分析
一、如果Key_reads太大，則應該把my.cnf中Key_buffer_size變大，保持Key_reads/Key_read_requests至少1/100以上，越小越好。
二、如果Qcache_lowmem_prunes很大，就要增加Query_cache_size的值。
很多時候我們發現，通過參數設置進行性能優化所帶來的性能提升，可能並不如許多人想像的那樣產生質的飛躍，除非是之前的設置存在嚴重不合理的情況。我們 不能將性能調優完全依託於通過DBA在資料庫上線後進行的參數調整，而應該在系統設計和開發階段就盡可能減少性能問題。
【51CTO獨家特稿】如果單MySQL的優化始終還是頂不住壓力時，這個時候我們就必須考慮MySQL的高可用架構（很多同學也愛說成是MySQL集群）了，目前可行的方案有：
一、MySQL Cluster
優勢：可用性非常高，性能非常好。每份數據至少可在不同主機存一份拷貝，且冗餘數據拷貝實時同步。但它的維護非常復雜，存在部分Bug，目前還不適合比較核心的線上系統，所以這個我不推薦。
二、DRBD磁碟網路鏡像方案
優勢：軟體功能強大，數據可在底層快設備級別跨物理主機鏡像，且可根據性能和可靠性要求配置不同級別的同步。IO操作保持順序，可滿足資料庫對數據一致 性的苛刻要求。但非分布式文件系統環境無法支持鏡像數據同時可見，性能和可靠性兩者相互矛盾，無法適用於性能和可靠性要求都比較苛刻的環境，維護成本高於 MySQL Replication。另外，DRBD也是官方推薦的可用於MySQL高可用方案之一，所以這個大家可根據實際環境來考慮是否部署。
三、MySQL Replication
在實際應用場景中，MySQL Replication是使用最為廣泛的一種提高系統擴展性的設計手段。眾多的MySQL使用者通過Replication功能提升系統的擴展性後，通過 簡單的增加價格低廉的硬體設備成倍 甚至成數量級地提高了原有系統的性能，是廣大MySQL中低端使用者非常喜歡的功能之一，也是許多MySQL使用者選擇MySQL最為重要的原因。
比較常規的MySQL Replication架構也有好幾種，這里分別簡單說明下
MySQL Replication架構一：常規復制架構--Master-slaves，是由一個Master復制到一個或多個Salve的架構模式，主要用於讀壓力大的應用資料庫端廉價擴展解決方案，讀寫分離，Master主要負責寫方面的壓力。
MySQL Replication架構二：級聯復制架構，即Master-Slaves-Slaves,這個也是為了防止Slaves的讀壓力過大，而配置一層二級 Slaves，很容易解決Master端因為附屬slave太多而成為瓶勁的風險。
MySQL Replication架構三：Dual Master與級聯復制結合架構，即Master-Master-Slaves，最大的好處是既可以避免主Master的寫操作受到Slave集群的復制帶來的影響，而且保證了主Master的單點故障。
以上就是比較常見的MySQL replication架構方案，大家可根據自己公司的具體環境來設計 ，Mysql 負載均衡可考慮用LVS或Haproxy來做，高可用HA軟體我推薦Heartbeat。
MySQL Replication的不足：如果Master主機硬體故障無法恢復，則可能造成部分未傳送到slave端的數據丟失。所以大家應該根據自己目前的網路 規劃，選擇自己合理的Mysql架構方案，跟自己的MySQL DBA和程序員多溝涌，多備份（備份我至少會做到本地和異地雙備份），多測試，數據的事是最大的事，出不得半點差錯，切記切記。
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通信系統的主要性能指標是傳輸信息的有效性和可靠性。有效性是指在傳輸一定的信息量所消耗的信道資源的多少，信道的資源包括信道的帶寬和時間；而可靠性是指傳輸信息的准確程度。有教性和可靠性始終是相互矛盾的。在一定可靠性指標下，盡量提高消息的傳輸速率；或在一定有效性條件下，使消息的傳輸質量盡可能提高。根據香農公式，在信道容量一定時．可靠性和有效性之間可以彼此互換。
一、傳輸速率 ：
1.碼元傳輸速率：又稱為碼元速率或傳碼率。其定義為每秒鍾傳送碼元的數目，單位為"波特",常用符號"B"表示。
2.信息傳輸速率：傳輸速率還可用信息傳輸速率來表徵。信息傳輸速率又稱為信息速率和傳信率。通常定義每秒鍾傳遞的信息量為傳信率，單位是比特/秒(bit/s或bps)。