本文讲解 Linux 的零拷贝技术，云计算是一门很庞大的技术学科，融合了很多技术，Linux 算是比较基础的技术，所以，学好 Linux 对于云计算的学习会有比较大的帮助。
文件锁是用于解决资源的共享使用的一种机制：当多个用户需要共享一个文件时，Linux通常采用的方法是给文件上锁，来避免共享的资源产生竞争的状态。
在Linux下有些时候你会发现有的文件既然连root用户都没法删除，会报rm: 无法删除"/var/log/messages": 不允许的操作,这大部分原因是因为利用了chattr命令锁定改文件了。
博客开启 https 了，现在可以使用 https 访问本站了。访问 http 会自动调转 https。 尝试开启 HTTPS，觉得绿锁显得很高大上，于是我又想起来了我腾讯云的证书 有效期一年，先用再
首先，确保你的apache编译了ssl模块，这是支持ssl证书必要的条件（如果没有，请编译,打开phpstudy——设置——PHP模块扩展——php-openssl前面勾选上）。 第一：进入到apache目录下，httpd.conf找到#LoadModule ssl_module modules/mod_ssl.so，去掉前面的注释符，使得ssl模块生效（如果该模块已去掉注释，请不用操作）。 第二，找到配置80端口http的网站配置的地方，一般在如下路径：D:\phpStudy\Apache\conf有一个
最近踩了个DNS解析的小坑，虽然问题解决了，但排查过程比较曲折，最后还是有一点没有想通，整个过程分享给大家。
nfconntrack是netfilter中的重要模块，很多netfilter的功能都依赖于这个模块，如NAT等。而利用linux来构建的网络设备，可以说，其80%的功能都依赖于nfconntrack实现的会话管理。所以，会话管理的性能优劣会对网络设备的性能产生直接的影响。
生产环境最佳实践 1.linux 系统： 1】关闭文件系统/分区的atime 选项 Vi /etc/fstab 在对应的分区项后面添加noatime ,nodiratime LABEL=/1 / ext3 defaults 1 1 LABEL=/data1 /data ext4 defaults,noatime,nodiratime 1 2 2】设置文件句柄４ｋ＋，目前该配置已经集成到启动脚本中。 Vi /etc/security/limit.conf * soft nproc 65536
在前期文章中讲解了服务端压力测试的方法及分布式平台搭建，但是对于压力测试结果的分析没有一个系统的思路，在压力测试结果不符合性能指标时无从下手，也无法向开发提出有效的优化性能的方法。在对多个项目分析后，总结出一个通用的分析思路，可以快速定位性能瓶颈。
/etc/ld.so.preload 被加载了木马so文件，需要先清理ld.so.preload 动态加载项
Nginx 的 event（事件）处理机制是nginx的核心功能。nginx抽象了event机制，在多个平台有不同的event调用实现方法。比如说经常用的AIO（异步IO），/dev/poll（Solaris 和 Unix 特有），epoll（Linux 特有），kqueue（BSD 特有），poll，select 等。
python的代码执行由python虚拟机（也叫解释器主循环，CPython版本）来控制，python在设计之初就考虑到在解释器的主循环中，同时只有一个线程在运行。即在任意时刻只有一个线程在解释器中运行。对python虚拟机访问的控制由全局解释锁GIL控制，正是这个锁来控制同一时刻只有一个线程能够运行。
前言 性能测试过程中，数据库相关指标的监控是不可忽视的，在这里我们就MySQL的监控配置及重点涉及性能的一些参数进行说明。 在笔者的日常性能测试过程中，重点关注了这些参数，但不代表仅仅只有这些参数对性能有影响。 还需要大家在实践过程中，结合实际情况来调整相关参数，分析相关指标。达成深入优化的效果。 配置 配置以下配置选项开启记录慢查询和没有使用索引的查询功能 编辑 my.cnf或者my.ini文件。 注： 只对linux下进行说明。windows请自行去搜索。 将下述几行前的注释符号去掉，以开启相关功能 l
大家应该都知道，python有一个GIL（全局解释器锁），用于控制多线程的并发行为。 注：GIL不是必须的，可以通过对每个资源单独加锁的方式去掉GIL，也就是将GIL换成更细粒度的锁。
我们会点鼠标右键删除文件、会control+c（或右键）复制、粘贴文件，会新建一些文件，检测这个文件是不是只读文件。
结合网上资料，自己亲自动手实践，每步安装都有截图，解释说明如何在Mac 安装 VM 虚拟机然后再装 Ubuntu 系统。
众所周知，硬实时的概念，其核心并非追求速度的极致，而是确保系统能在预定的、可重复的时间范围内给予确定的响应。这意味着，实时系统的正确性不仅在于计算逻辑的正确，更在于结果的产生时间是否符合预期。以汽车为例，当发生碰撞时，安全气囊必须在极短的时间内弹开，否则可能无法起到应有的保护作用。
很久没有写技术文章了，做码农难，做养娃的码农更难，趁着娃看动画片的机会，受着王菲童鞋《我和我的祖国》歌唱精神的鼓舞，我要来说几句。
from pexpect import pxssh import optparse import time from threading import *
laravel默认提供了一个命令定时任务的功能，在其他的php框架下面，没有这个定时任务，我们要跑一些异步脚本怎么操作呢，只能依赖我们系统提供的crontab来做，这就导致我们每次发版本新增定时任务都要去服务器更改crontab代码，获取更新这个配置。
阿里技术面试1 1.Java IO流的层次结构? 2.请说出常用的异常类型? 3.SKU的全称是什么，SKU与SPU的区别及关系？ 4.FileInputStream在使用完以后，不关闭流，想二次使用
要深入理解Linux内核中的同步与互斥的实现，需要先了解一下内联汇编：在C函数中使用汇编代码。
选择“添加Redis目录到环境变量PATH中”，这样方便系统自动识别Redis执行文件在哪里。
因为mtd的kernel分区只有2M大,而实际内核有2.37MB,所以需要裁剪到小于2M(或者修改mtd分区值)
在Linux系统中，进程间的同步和通信是一个复杂而关键的话题。为了维护系统资源的正确访问和分配，Linux提供了多种同步机制，其中锁机制是其中之一。然而，当多个进程试图同时访问同一资源时，可能会出现死锁或竞争条件。为了有效地诊断和解决这些问题，Linux提供了lslocks命令，该命令可以显示系统上的活动锁信息，帮助系统管理员和开发者深入了解系统资源的使用情况。
存储引擎是MylSQL的核心，是数据库底层软件组织，数据库使用存储引擎进行创建、查询、更新和删除数据。不同的存储引擎提供不同的存储机制、索引技巧、锁级别、事务等功能。存储引擎是基于表的，而非数据库。
在多进程共享的应用程序中，通过“锁”来对同一个计算资源进行协同是非常常见的做法，无论在单机或多机的系统、数据库、文件系统中，都需要依赖“锁”机制来避免并发访问导致的不确定结果，今天我们就来讲讲文件系统中的“锁”。
如上图,问题都是出在fs/yaffs2/下,很多error都讲述:调用的成员名,在struct mtd_info结构体里没有定义.
偏向锁和轻量级锁一样也是在JDK 1.6中新增的一种锁，它的目的是为了解决数据在无竞争的时候把同步语句去掉，进一步提高程序的运行性能。在上一篇中使我们知道轻量级锁是在无数据竞争的时，使用CAS操作去去掉同步的。那么在偏向锁中就是在无数据竞争时把整个同步都去掉，连CAS操作都不需要做了。偏向锁实际的本质是就是偏向第一个获得它的线程，当这个线程在执行时，如果该锁没有被其他的线程获取，则持有偏向锁的线程将一直不需要进行同步。下面我们看一下在线程获取偏向锁时，Mark Word都会有哪些变化。
锁可以属于本地系统上的进程，也可以属于本地系统是NFS服务器的NFS客户端系统上的进程。
在 Linux 系统中，文件锁定是一种对文件进行保护的方法，可以防止多个进程同时访问同一个文件，从而导致数据损坏或者冲突。文件锁定命令是一组用于在 Linux 系统中实现文件锁定操作的命令，它们可以用于对文件进行加锁或解锁，控制文件的访问权限，保证系统的稳定性和安全性。在本文中，我们将详细介绍 Linux 中的文件锁定命令，包括锁定的类型、命令的使用方法、常见问题及解决方法等内容。
静态表：表中的字段都是非变长字段，这样每个记录都是固定长度的，优点存储非常迅速，容易缓存，出现故障容易恢复；缺点是占用的空间通常比动态表多（因为存储时会按照列的宽度定义补足空格）ps：在取数据的时候，默认会把字段后面的空格去掉，如果不注意会把数据本身带的空格也会忽略。
之所以说是解释执行，是因为Python是高级语言，CPU那家伙不认识Python代码，需要运行的时候动态翻译成CPU指令。
某机器上网络出现时断时续的问题，网络的同事发现ovs进程的CPU消耗很高，硬件offload的规则下发卡住的问题。即通过netlink向内核发送消息卡住。
3.系统级别。当打开文件并设置了O_APPEND标识，内核会共享文件写入游标，保证内容不会被覆盖。
题目是golang下文件锁的使用，但本文的目的其实是通过golang下的文件锁的使用方法，来一窥文件锁背后的机制。
我想实现如下功能：burpsuite抓到一个数据包之后，点击右键弹出菜单，将指定的扫描任务发送到服务端的“扫描任务队列”去进行扫描，与服务端通信是通过socket实现的。
现在很多人都在诟病Linux内核协议栈收包效率低，不管他们是真的懂还是一点都不懂只是听别人说的，反正就是在一味地怼Linux内核协议栈，他们的武器貌似只有DPDK。
并发编程式Java基础，同时也是Java最难的一部分，因为与底层操作系统和硬件息息相关，并且程序难以调试。本系列就从synchronized原理开始，逐步深入，领会并发编程之美。
Linux 的同步机制不断发展完善。从最初的原子操作,到后来的信号量,从大内核锁到今天的自旋锁。这些同步机制的发展伴随Linux从单处理器到对称多处理器的过渡;
多线程编程，锁通常是必不可少的保证代码运行安全的工具，一提到锁，最直接想到的是性能问题，给人的印象是锁会影响系统性能。这固然不然。但性能本身并不是锁本身引起的，锁也只是一个系统调用，它本身的开销是很小的，很多测试中，我们发现加锁和去掉锁后的性能几乎没有差别，为什么了？ 问题的关键在于，锁带来的性能下降，是因为锁与锁之间发生了碰撞，如果没有锁间的碰撞，则它所损害的性能是非常有限的。因此，要想减少因为使用锁带来的性能问题，就必须想办法减少锁之间的碰撞。 我常使用两种方法来降低锁之间的碰撞概率： 1.将需要锁保证的资源分组，将一个大锁化为以组为单位的小锁，如：建立多个队列，每个队列对应的一把锁，这样锁队列时，就不至于锁住所有队列（这里有点类似于数据库中的表锁、行锁等）； 2.获取共享资源后即释放锁。这里又有两种场景：一是资源需要重复使用，二是资源取出后不重复使用。对于需要重复使用的应用考虑对该资源使用引用计数，对于不重复的则直接释放锁，如： 示例一： char* msg = NULL; if (!_queue.is_empty()) { sys::CLockHelper lock(_lock); // 这里锁助手，能够在作用域结束时自动解锁 msg = _queue.get_message(); // 从共享的队列中取出数据 } // 运行到这里的时候，锁已经解除掉 // 这里使用从队列里取出的msg，如写入文件等 fputs(msg, fp); 示例二： Object* obj = NULL; if (!_queue.is_empty()) { sys::CLockHelper lock(_lock); // 这里锁助手，能够在作用域结束时自动解锁 obj = _queue.get_object(); // 从共享的队列中取出数据 obj->inc_refcount(); // 增加引用计数 } // 运行到这里的时候，锁已经解除掉 // 这里可以安全的使用obj了，而且已经不在锁范围之类 // 使用完全，需要放回到锁： sys::CLockHelper lock(_lock); if (obj->dec_refcount() > 0) // 如果已经没人使用这个obj，则不用再放回队列了，这里也会删除它以释放资源 _queue.push_object(obj); fputs(msg, fp);
在 Linux 中，最直观、最可见的部分就是 文件系统(file system)。下面我们就来一起探讨一下关于 Linux 中国的文件系统，系统调用以及文件系统实现背后的原理和思想。这些思想中有一些来源于 MULTICS，现在已经被 Windows 等其他操作系统使用。Linux 的设计理念就是 小的就是好的(Small is Beautiful) 。虽然 Linux 只是使用了最简单的机制和少量的系统调用，但是 Linux 却提供了强大而优雅的文件系统。
在日常的集群系统架构中，一般用到Heartbeat的主要就2种: 1）高可用(High Availability)HA集群, 使用Heartbeat实现，也称为”双机热备”, “双机互备”, “双机”； 2）负载均衡群集(Load Balance Cluster)，使用Linux Virtual Server(LVS)实现; Heartbeat介绍 Heartbeat项目是Linux-HA工程的一个组成部分，它实现了一个高可用集群系统。心跳服务和集群通信是高可用集群的两个关键组件，在 Heartbeat项目
在Linux中，文件加锁是通过使用文件锁（File Locks）来实现的。文件锁主要有两种类型：共享锁（Shared Lock）和排他锁（Exclusive Lock）。这些锁用于控制对文件的并发访问，以防止多个进程同时对同一文件进行读或写操作，从而保护文件的一致性。
为什么有人会说 Python 多线程是鸡肋？知乎上有人提出这样一个问题，在我们常识中，多进程、多线程都是通过并发的方式充分利用硬件资源提高程序的运行效率，怎么在 Python 中反而成了鸡肋？
上一篇文章《一文完全掌握 Go math/rand》，我们知道 math/rand 的 global rand 有一个全局锁，我的文章里面有一句话：“修复方案: 就是把 rrRand 换成了 globalRand, 在线上高并发场景下, 发现全局锁影响并不大.”， 有同学私聊我“他们遇到线上服务的锁竞争特别激烈”。确实我这句话说的并不严谨。但是也让我有了一个思考：到底多高的 QPS 才能让 Mutex 产生强烈的锁竞争？
在之前的一篇博客中分享了关于权限的一些知识，这次紧接上次的进行，有需要了解上次的可以点这个 link。 话不多说，继续开始权限篇。
由于要满足尽量多的客户需求，Xilinx的默认linux kernel的配置，包含了尽可能多的常用模块。实际嵌入式产品中，很多模块用不到。
pam_tally2模块可于用于在对系统进行一定次数的失败ssh登录尝试后锁定用户
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