.net core项目，部署到Linux（CentOS）上的时候，发现DateTime.Now获取的时间与Windows不一致，获取到系统时间比系统的时间实际少了8个小时，发现这一个问题，大家第一时间想到的是时区差异。网上搜了一下，发现还有不少的小伙伴遇到了同样的问题，有给出了对应的解决方式，具体如下：
前面已经讲过了雪花算法，里面使用了System.currentTimeMillis()获取时间，有一种说法是认为System.currentTimeMillis()慢，是因为每次调用都会去跟系统打一次交道，在高并发情况下，大量并发的系统调用容易会影响性能（对它的调用甚至比new一个普通对象都要耗时，毕竟new产生的对象只是在Java内存中的堆中）。我们可以看到它调用的是native 方法：
1、获取时间用time_t time( time_t * timer )，计算时间差使用double difftime( time_t timer1, time_t timer0 )。 精确到秒。
对超过4,238种不同Android手机型号/版本进行了音频延迟测试，数据表明Android在音频延迟问题上得到了很大改进，但随着当前媒体技术的发展，Android的这些优化还远远不够。迄今为止，Android N在音频延迟方面有任何改进，音频的延迟问题仍然制约着Android音频应用的发展。
前面已经讲过了雪花算法 ，里面使用了System.currentTimeMillis()获取时间，有一种说法是认为System.currentTimeMillis()慢，是因为每次调用都会去跟系统打一次交道，在高并发情况下，大量并发的系统调用容易会影响性能（对它的调用甚至比new一个普通对象都要耗时，毕竟new产生的对象只是在Java内存中的堆中）。我们可以看到它调用的是native 方法：
内核定时器是内核用来控制在未来某个时间点（基于jiffies(节拍总数)）调度执行某个函数的一种机制，相关函数位于 <linux/timer.h> 和 kernel/timer.c 文件中。
有一个下发配置的服务，这个配置服务的实现有点特殊，服务端下发配置到各个服务的本地文件，当然中间经过了一个agent，如果没有agent也就无法写本地文件，然后由client端的程序监听这个配置文件，一旦文件有变更，就重新加载配置，画个架构图大概是这样：
一般来说，在操作系统中会运行多个进程（几个到几千个不等），但一台计算机的 CPU 资源是有限的，如 8 核的 CPU 只能同时运行 8 个进程。那么当进程数大于 CPU 核心数时，操作系统是如何同时运行这些进程的呢？
通过nmap -sn 192.18.128.0/16扫描当前网络中运行的机器获取到靶机ip192.18.128.1
一、时间类型。Linux下常用的时间类型有4个：time_t，struct timeb, struct timeval，struct timespec，clock_t, struct tm. (1) time_t是一个长整型，一般用来表示用1970年以来的秒数. 该类型定义在<sys/time.h>中. 一般通过 time_t time = time(NULL); 获取. (2) struct timeb结构: 主要有两个成员, 一个是秒, 另一个是毫秒, 精确度为毫秒. 1 struct timeb 2
上面两个图片想必大家都见过也用过，那就是QQ的窗口抖动功能，今天给大家带来的就是用C来实现类似QQ窗口抖动的小知识，其实窗口的抖动的原理就是让它在不同的几个位置停顿一小下然后再来回移动，我们先来看代码，稍后再进行解释。
在Go的基准测试中，循环的次数(b.N)是由测试框架自动设置的，以尽可能多地运行测试，从而获取更准确的结果。我们不需要（也不能）手动设置这个数值。
谷歌的最佳实践告诉你，重要服务一定要配置 Guaranteed 的，这样在资源不足的时候可以保证你的重要服务不被驱逐。
这种非常不建议用，懒人做法。不够精确且换种环境系统处理速度不一样可能就是bug来源。
本文从OSI每一层缓存介绍、常见开源中间件缓存举例、TCP/IP协议栈中的缓存机制、操作系统中的缓存、访问缓存数据的时间范围统计等方面对计算机中的缓存进行详细介绍。希望对您有所帮助！
对于在校学习期间的计算机、软件工程的学生来说，只要学到 Java 多线程，就开始犯迷糊了！
tomcat是我们在web开发过程中会用到的servlet容器，同时也是springBoot内置集成默认的容器
「 总感觉当下的生活不是想要的，总感觉一路走下去会是一个讨厌的未来，每天睁眼的一瞬间就是懊悔，昨天又浪费掉了...人生没有意义，但是要努力寻找活着的意义--------山河已无恙」
1)头文件 windows下winsock.h/winsock2.h linux下sys/socket.h 错误处理：errno.h 2)初始化 windows下需要用WSAStartup WSADATA wsaData; err = WSAStartup(0x202,&wsaData); if ( err != 0 ) { return 0; } else if ( LOBYTE( wsaData.wVersion )
作者：LittleMagic 链接：https://www.jianshu.com/p/d2039190b1cb
我们分别在windows系统和linux系统上使用代码做以下操作： 输出"HelloWorld"十次，每次输出后暂停500毫秒。
测试方法 为了对Ignite做一个基本了解，做了一个性能测试，测试方法也比较简单主要是针对client模式，因为这种方法和使用redis的方式特别像。测试方法很简单主要是下面几点： 不作参数优化，默认配置进行测试 在一台linux服务器上部署Ignite服务端，然后自己的笔记本作客户端 按1，10，20，50，100，200线程进行测试 测试环境说明 服务器： [09:36:56] ver. 1.7.0#20160801-sha1:383273e3 [09:36:56] OS: Linux 2.6.32-2
#对mongo实例来说，每个host允许链接的最大链接数,这些链接空闲时会放入池中,如果链接被耗尽，任何请求链接的操作会被阻塞等待链接可用,推荐配置10
Linux 内核通常会使用 定时器 来做一些延时的操作，比如常用的 sleep() 系统调用就是使用定时器来实现的。
谈到Redis缓存，我们描述其性能时会这么说：支持1万并发连接，几万QPS。而我们描述Nginx的高性能时，则会宣示：支持C10M（1千万并发连接），百万级QPS。Nginx用C语言开发，而Redis是用同一家族的C++语言开发的，C与C++在性能上是同一级数的。Redis与Nginx同样使用了事件驱动、异步调用、Epoll这些机制，为什么Nginx的并发连接会高出那么多呢？（本文不讨论Redis分布式集群）
如果代码中获取时间使用的System.currentTimeMillis();,这样在单线程的情况下完全没问题，但是如果是多线程比如说后端提供的数据服务，那么就会出现严重的性能问题，导致服务不可用。
微软的 DeisLabs 团队 9 月 21 日发布了一个称之为Hippo的开源PaaS，Hippo 利用 WebAssembly 和其他现代云本地化工具，提供快速、便携和安全的沙盒环境，以编译、部署、运行和管理应用程序，期望改造当前PaaS生态系统。 Hippo提供工具让用户将应用程序，打包成程序对象资源包（Bindle），并且上传到可供搜索的Bindle服务器，而Hippo则在底层使用这些Bindle来储存和组织应用程序。
打开记事本，写这么一行，然后保存关闭（文件名hello），再把扩展名（.txt）改成.js。代码就写好了。
Sleep函数: 功 能: 执行挂起一段时间 用 法: unsigned sleep(unsigned seconds); 注意: 在VC中使用带上头文件#include <windows.h>,在Linux下,gcc编译器中，使用的头文件因gcc版本的不同而不同#include <unistd.h> 在VC中,Sleep中的第一个英文字符为大写的"S" ,在linux下不要大写，在标准C中是sleep, 不要大写，简单的说VC用Sleep, 别的一律使用sleep 在VC中，Sleep()里
System.currentTimeMillis()是极其常用的基础Java API，广泛地用来获取时间戳或测量代码执行时长等，在我们的印象中应该快如闪电。但实际上在并发调用或者特别频繁调用它的情况下（比如一个业务繁忙的接口，或者吞吐量大的需要取得时间戳的流式程序），其性能表现会令人大跌眼镜。
在之前的文章中就提到了，System.currentTimeMillis()并非最佳实践。但是令人没想到的是，除了精度问题，竟还存在性能问题。
Java获取当前时间戳一般是通过System.currentTimeMillis()来获取。这是一个native方法，用于获取当前时间与1970年1月1日0点之间的差，虽然返回值的时间单位是毫秒，但该值的粒度取决于基础操作系统
上篇文章我们介绍了如何在Linux中安装Redis，本文我们来了解下Redis中的五种数据类型。 本文是Redis系列的第二篇文章，了解前面的文章有助于更好的理解本文： ---- 1.Linux上安装Redis ---- 五大数据类型介绍 redis中的数据都是以key/value的形式存储的，五大数据类型主要是指value的数据类型，包含如下五种： STRING STRING是redis中最基本的数据类型，redis中的STRING类型是二进制安全的，即它可以包含任何数据，比如一个序列化的对象甚至一个j
Unix 时间戳根据精度的不同，有 10 位(秒级)，13 位(毫秒级)，16 位(微妙级)和 19 位(纳秒级)。平时我们在linux命令行下，使用date +%s返回的是一个10位的unix时间，而在常用的http的响应头里，我们经常会发现有13位的unix时间戳。在python下可以比较容易的获取10和13位的时间戳并转换成常见的时间格式。
在Windows 和Linux 下均可以使用 ping 命令直接接IPv6 地址（与IPv4相同）
今天我们就来爬爬这个网站 https://tu.enterdesk.com/ 这个网站能爬的资源还是很多的，但我就写一个例子，其他的可以根据思路去写。
在前面文章《Cobar SQL审计的设计与实现》中提了一句关于时间戳获取性能的问题
近期，研究人员发现了一种能够读取加密数据的新型侧信道攻击技术，这种攻击技术针对的是操作系统，而不是芯片，而且这种技术将有可能成为网络犯罪分子获取目标公司加密技术的关键。
wrk是一个基于C语言开发的用于HTTP性能测试的开源工具，它可以模拟多个并发连接，测量服务器的响应时间和吞吐量，并且会给出较为全面的测试结果
Arlo的前身Vuezone在2012年以“纯无线摄像头”的概念（1基站+N摄像头）开创了低功耗的产品模式，Ring主打配备摄像头的智能WiFi门铃，在2014年被亚马逊收购，纳入其智能家居生态。
异步的概念首先在 Web2.0 中火起来，是因为浏览器中 JavaScript 在单线程上执行，而且它还与 UI 渲染共用一个线程。这意味着 JavaScript 在执行的时候 UI 渲染和响应是处于停滞状态的。前端通过异步的方式来消除 UI 阻塞的现象。假如业务场景中有一组互不相关的任务需要完成，可以采用下面两种方式。
遇到件很奇怪的事情，应用内显示了当前服务器的时间，在一定时间内有双倍经验，可是在美国的玩家反映说她显示的是她客户端的时间（非北京时间），我本地的时间与它截图过来显示的时间相差16小时。
C\C++标准库中提供了两种计时函数clock()和time()。其用法如下： （1）clock()函数用法
Redis 通常是我们业务系统中一个重要的组件，比如：缓存、账号登录信息、排行榜等。
BPF 是近年来Linux 系统技术领域一个巨大的创新。作为 Linux 内核的一个关键发展节点，其重要程度不亚于虚拟化、容器、SDN 等技术。
moonwalk是一款专为红队研究人员设计的痕迹隐藏工具，在该工具的帮助下，广大研究人员可以在针对Linux系统的漏洞利用或渗透测试过程中，不会在系统日志或文件系统时间戳中留下任何痕迹。
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