执行uucp与uux指令后,会先将工作送到队列,再由uucico来执行工作。uustat可显示,删除或启动队列中等待执行的工作。
lprm 命令 Linux lprm命令用于将一个工作由打印机贮列中移除 尚未完成的打印机工作会被放在打印机贮列之中,这个命令可用来将常未送到打印机的工作取消。由于每一个打印机都有一个独立的贮列,你可以用 -P 这个命令设定想要作用的印列机。如果没有设定的话,会使用系统预设的打印机。 这个命令会检查使用者是否有足够的权限删除指定的档案,一般而言,只有档案的拥有者或是系统管理员才有这个权限。 语法 实例 将打印机 hpprinter 中的第 1123 号工作移除 将第 1011 号工作由预设印表
Yelp 础设施团队的主要目标之一就是为了尽可能接近零停机时间。那也就是说当用户访问www.yelp.com作出动作的时候,网站的响应速度必须尽可能的快。一种方法是使用 HAProxy 负载均衡能够保持 www.yelp.com 网站的响应速度。通常我们在任何地方都使用 HAProxy 来保持网站的外部负载均衡、内部负载均衡,甚至运用到构建面向服务的架构中。我们发现在 Yelp 的每台机器上运行 HAProxy,均可作为 SmartStack 的一部分。 我们喜欢在发展 SOA 的时候使用 SmartSt
在安装Android应用程序的时候,Android会为每个程序分配一个Linux用户ID,并设置相应的权限,这样其它应用程序就不能访问此应用程序所拥有的数据和资源了。
在 Linux 系统中,进程是指正在运行的程序的实例。每个进程都有自己的内存空间、指令序列和数据结构。进程是 Linux 系统中最基本的管理单元,理解进程的概念和属性对于系统管理和应用开发非常重要。本文将详细介绍 Linux 进程的概念和属性,包括进程的定义、进程的状态、进程标识符、进程优先级等。
如今我们构建了整个互联网后端架构,跨语言通信需求非常多,比如原有的系统是用Java开发的,但是在一些非常适合Node.js发挥场景的地方又要使用Node.js来开发,而两者之间的通信方法也有多种,目前跨语言最流行和轻量级的通信方式就是用HTTP的RESTful,也可以选择性能更好的Thrift。
导读:分布式进程指的是将Process进程分布到多台机器上,充分利用多台机器的性能完成复杂的任务。我们可以将这一点应用到分布式爬虫的开发中。
如果你对 Linux 流控感兴趣,如果你需要搭建高性能的 Linux 网关 , 本文将会使你受益颇多。
“消息”是在两台计算机间传送的数据单位。消息可以非常简单,例如只包含文本字符串;也可以更复杂,可能包含嵌入对象。消息被发送到队列中,“消息队列”是在消息的传输过程中保存消息的容器。
导语:前面我们介绍了消息队列也比较了各种消息队列,接下来创建一个CKafka来测试一下。
wq = create_singlethread_workqueue("mydrv");
1.网卡发现 MAC 地址符合,就将包收进来;发现 IP 地址符合,根据 IP 头中协议项,知道上一层是 TCP 协议;
有很多的场景中的事情是同时进行的,比如开车的时候手和脚共同来驾驶汽车,再比如唱歌跳舞也是同时进行的;
非池化/池化内存如何分配的?该撸这块了,奈何到处都在调用PlatformDependent类的方法,要不各种判断,要不分配堆外内存。反正到处都能看到它,得,索性先把这个撸一把。PlatformDependent又依赖了PlatformDependent0,那就一层一层剥好了。
无论你是 Linux 系统管理员或是 DevOps 工程师,你都会在监控服务器性能指标的时候花费很长时间。
TC(traffic control)是Linux中的流量控制工具。它是通过控制netem来实现的网络场景模拟。该工具是直接对物理网卡生效的,如果是逻辑网卡,则该控制无效。如果是用的虚拟机,可视虚拟网卡为物理网卡。
nginx是一种高性能的HTTP和反向代理服务器。当我们要向外界发布应用的时候,如果只有1台服务器,那么直接将DNS配置解析到这台部署的服务器即可实现诉求,但是随着访问量的增大,我们需要部署多台服务器来增加服务的性能,这时就可以使用nginx作为反向代理,将流量均衡的分摊到每台服务器上。
cpu scheduler负责调度两种资源:线程和中断 按优先级从高到低: 1)中断:设备告诉内核它们已经处理完成:如网卡发送完成了一个packet或是硬盘完成了一个io请求。 2)内核进程: 3)用户进程: ## 1. context switches:上下文切换 大多数的处理器在同一时刻只能运行一个进程,在多核处理器中,linux内核将每一个core当作一个独立的处理器。 一个内核可以同时运行50~50000个进程。如果只有一个c
本系列是对 陈莉君 老师 Linux 内核分析与应用[1] 的学习与记录。讲的非常之好,推荐观看
复制分为连接建立,数据同步(sync)和命令传播(command propagate)三个阶段
分布式进程是指的是将Process进程分布到多台机器上,充分利用多台机器的性能完成复杂的任务。在Thread和Process中,应当优选Process,因为Process更稳定,而且,Process可以分布到多台机器上,而Thread最多只能分布到同一台机器的多个CPU上。
使用OpenStack Compute来托管和管理云计算系统。OpenStack Compute是基础架构即服务(IaaS)系统的重要组成部分。主要模块是用Python实现的。
作者:dustinzhou,腾讯 IEG 运营开发工程师 epoll 是 linux 特有的一个 I/O 事件通知机制。很久以来对 epoll 如何能够高效处理数以百万记的文件描述符很有兴趣。近期学习、研究了 epoll 源码,在这个过程中关于 epoll 数据结构和作者的实现思路产生出不少疑惑,在此总结为了 10 个问题并逐个加以解答和分析。本文基于的内核源码版本是2.6.39 版本 。 Question 1:是否所有的文件类型都可以被 epoll 监视? 答案:不是。看下面这个实验代码: #inc
这次给大家带来的是牛客一位昵称为一条咸鱼游啊游的朋友分享的面经,勾玉在这里做出分析解答,一起看看吧~
应用层采用超时机制访问驱动设备。即如果第一次访问可以使用直接返回,若不能访问,则先将应用层休眠,在到了设定的时间,再访问一次,此时可以访问则返回成功标志,若不能访问则返回失败。
list是新队列的head指针, 包括的元素从原head队列的第一个元素到entry, head队列仅包括余下的元素
Linux系统文件操作主要是通过块设备驱动来实现的。 块设备主要指的是用来存储数据的设备,类似于SD卡、U盘、Nor Flash、Nand Flash、机械硬盘和固态硬盘等。块设备驱动就是用来访问这些存储设备的,其与字符设备驱动不同的是:
上一篇文章以近乎啰嗦的方式详细描述了BIO与非阻塞IO的各种细节。如果各位还没有读过这篇文章,强烈建议先阅读一下,然后再来看本篇,因为逻辑关系是层层递进的。
目前越来越多的应用程序采用事件驱动的方式实现功能,如何高效地利用系统资源实现通知的管理和送达就愈发变得重要起来。在Linux系统中,eventfd是一个用来通知事件的文件描述符,timerfd是的定时器事件的文件描述符。二者都是内核向用户空间的应用发送通知的机制,可以有效地被用来实现用户空间的事件/通知驱动的应用程序。
在Linux 中,仅等待 CPU 时间的进程称为就绪进程,它们被放置在一个运行队列中,一个就绪进程的状 态标志位为 TASK_RUNNING。一旦一个运行中的进程时间片用完, Linux 内核的调度器会剥夺这个进程对 CPU 的控制权,并且从运行队列中选择一个合适的进程投入运行。
继上一篇 Linux epoll 源码分析 1,我们来继续看下 epoll_ctl 方法。
1 Linux 进程的睡眠和唤醒 在 Linux 中,仅等待 CPU 时间的进程称为就绪进程,它们被放置在一个运行队列中,一个就绪进程的状 态标志位为 TASK_RUNNING。一旦一个运行中的进程时间片用完, Linux 内核的调度器会剥夺这个进程对 CPU 的控制权,并且从运行队列中选择一个合适的进程投入运行。 当然,一个进程也可以主动释放 CPU 的控制权。函数 schedule() 是一个调度函数,它可以被一个进程主动调用,从而调度其它进程占用 CPU。一旦这个主动放弃 CPU 的进程被重新调度
iostat是I/O statistics(输入/输出统计)的缩写,用来动态监视系统的磁盘操作活动。
本文最初发布于 Confluent 官方博客,经授权由 InfoQ 中文站翻译并分享。
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一、epoll 系列函数简介 #include <sys/epoll.h> int epoll_create(int size); int epoll_create1(int flags); i
ftp命令用来设置文件系统相关功能。ftp服务器在网上较为常见,Linux ftp命令的功能是用命令的方式来控制在本地机和远程机之间传送文件,这里详细介绍Linux ftp命令的一些经常使用的命令,相信掌握了这些使用Linux进行ftp操作将会非常容易。
这是最简单的一种ELK架构方式。优点是搭建简单,易于上手。缺点是Logstash耗资源较大,运行占用CPU和内存高。另外没有消息队列缓存,存在数据丢失隐患。建议供学习者和小规模集群使用。
实例:web服务器。来一个建立一个线程,断了就销毁线程。要是用进程,创建和销毁的代价是很难承受的。
使用Linux系统必备的技能之一就是Linux进程管理,系统运行的过程正是无数进程在运行的过程。这些进程的运行需要占用系统的内存等资源,做好系统进程的管理,对于我们合理分配、使用系统资源有非常大的意义。今天我们来看进程管理命令中的ipcs命令。
重点知识 由于我面试的JAVA开发工程师,针对于JAVA,需要理解的重点内容有: JVM内存管理机制和垃圾回收机制(基本每次面试都会问,一定要搞得透彻) JVM内存调优(了解是怎么回事,一般做项目过程中使用较多) 设计模式(熟悉常见设计模式的应用场景,会画类图,实在不行背几个也是有用的) 多线程(每次都会问,包括线程和进程、线程状态、线程并发的操作等,需要深入复习) JAVA集合类框架(理解框架图、HashMap、ArrayList、HashSet等的关系和区别,其中HashMap的存储机制几乎每次都有问)
本文转载自:http://blog.csdn.net/pistolove/article/details/46753275
ApacheKafka是最流行的事件流处理系统。在这个领域中有很多同类的系统可以拿来比较。但是最关键的一点就是性能。Kafka以速度著称,但是,它现在能有多快,以及与其他系统相比又如何呢?我们决定在最新的云硬件上测试kafka的性能。 为了进行比较,我们选择了传统的消息broker RabbitMQ和基于Apache Bookeeper的消息broker Apache Pulsar。我们要关注以下几点,1.系统吞吐量。2.系统延迟。因为他们是生产中事件流系统的主要性能指标,特别是吞吐量测试测量每个系统在利用硬件(特别是磁盘和CPU)方面的效率。延迟测试测量每个系统交付实时消息的延迟程度,包括高达p99.9%的尾部延迟,这是实时和任务关键型应用程序以及微服务体系结构的关键需求。 我们发现Kafka提供了最好的吞吐量,同时提供了最低的端到端延迟,最高达到p99.9的百分比。在较低的吞吐量下,RabbitMQ以非常低的延迟交付消息。
摘自“Docker in Action”一书,在本文中,我将展示如何在容器之间共享内存空间。
本文摘自“ Docker in Action ”一书,在此文中,我将向您展示如何打开对容器之间共享内存的访问。
熟悉的开场白,大家晚上好啊,今天给大家分享的是Redis在大数据中的使用,可能真正讲的是一些redis的使用技巧,Redis基本的一些东西。
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