在分布式微服务架构下，单个应用中往往包含很多实例。日常工作中，我们常常需要查看应用运行过程中产生的日志。但登陆服务器从大量实例中查找目标日志耗时耗力；有时日志文件还会在应用重启过程中丢失。
1、修改用户进程可打开文件数限制 在Linux平台上，无论编写客户端程序还是服务端程序，在进行高并发TCP连接处理时，最高的并发 数 量都要受到系统对用户单一进程同时可打开文件数量的 限制(这是因为系统为每个TCP连接都要创 建一个socket句柄，每个socket句柄同时也是一个文件句柄)。可使用ulimit命令查看系统允许当 前用户进程打开的文件数限制： [speng@as4 ~]$ ulimit -n 1024 这表示当前用户的每个进程最多允许同 时打开1024个文件，这1024个文件中还得除去每个进
sendfile 函数在两个文件描写叙述符之间直接传递数据(全然在内核中操作，传送)，从而避免了内核缓冲区数据和用户缓冲区数据之间的拷贝，操作效率非常高，被称之为零拷贝。
一、场景描述 接《Java设计模式（一）工厂模式》 工厂模式有一缺点，就是破坏了类的封闭性原则。例如，如果需要增加Word文件的数据采集，此时按以下步骤操作： 创建Word文件数据采集类，实现仪器数据采集接口； 修改仪器数据采集工厂类，增加Word文件数据采集类的工厂方法； 调用工厂类的word文件方法； 步骤2修改了工厂类，如果每增加一实现类都需要修改工厂类，那么这样就不合理了。 解决办法是使用抽象工厂类，为每一个实现类都创建其工厂类，并增加工厂接口，使各工厂类实现该接口。 使用抽象工厂后，上述步骤更改为
HTML中 元素（或称锚元素）可以通过它的 href 属性创建通向其他网页、文件、电子邮件地址、同一页面内的位置或任何其他 URL 的超链接。
一、场景描述 建造者模式同工厂模式、抽象工厂模式一样，用于创建继承类对象。 工厂模式：http://www.cnblogs.com/mahongbiao/p/8618970.html 抽象工厂模式：http://www.cnblogs.com/mahongbiao/p/8619054.html 所不同的是，工厂模式下，各子类实现接口，通过工厂类创建子类对象；而建造者模式下，各子类拥有其建造者类，通过它创建不同的父类对象，最终实现多态，实际上子类、父类在代码中是不存在的。 以仪器数据采集工具为例，工厂模式下，
Shuffle过程是MapReduce的核心，最近看了很多资料，网上说法大体相同，但有些地方有一点点出入，就是各个阶段的执行顺序 总个shuffle过程可以看做是从map输出到reduce输入的这个中
sendfile系统调用在两个文件描述符之间直接传递数据(完全在内核中操作)，从而避免了数据在内核缓冲区和用户缓冲区之间的拷贝，操作效率很高，被称之为零拷贝。
Kafka的消息是保存或缓存在磁盘上的，一般认为在磁盘上读写数据是会降低性能的，因为寻址会比较消耗时间，但是实际上，Kafka的特性之一就是高吞吐率。
操作系统维护了所有进程所打开的文件列表，文件表里的每一项都代表了一个文件描述符，每当我们打开文件时，都会往该表中添加一项。
Hello folks，我是 Luga，今天我们来聊一下云原生生态领域的 eBPF 工具链管理框架 - Inspektor Gadget 。
当然磁盘到内核空间属于DMA拷贝（DMA即直接内存存取，原理是外部设备不通过CPU而直接与系统内存交换数据）。而内核空间到用户空间则需要CPU的参与进行拷贝，既然需要CPU参与，也就涉及到了内核态和用户态的相互切换，如下图：
打开文件，选择新建–>项目–>ConsoleApplication（控制台程序）,输入项目名，选择保存路径。（单独建一个文件夹存放）
3D形象展示项目的图片及模型等资源以压缩包的形式提供，需要下载并解压后再用Three.js加载并展示出来，其中的解压缩环节使用的是GitHub上获得5.6k Star的JS开源组件库JSZip。经过不断的优化，解压缩的性能已经有了较大提升，从几百毫秒降低到一百多甚至几十毫秒。
自上篇文章《从 Linux 内核角度探秘 JDK MappedByteBuffer》 发布之后，很多读者朋友私信我说，文章的信息量太大了，其中很多章节介绍的内容都是大家非常想要了解，并且是频繁被搜索的内容，所以根据读者朋友的建议，笔者决定将一些重要的章节内容独立出来，更好的方便大家检索。
不少仪器工作站可以将数据导出为Excel文件，包括97-2003版本的xls文件和2007+的xlsx文件。 采集Excel文件相比采集pdf文件更容易、程序更健壮，毕竟Excel中数据有明确的行、列的定义，利于数据解析。 Excel早期的xls文件和后来的xlsx文件的格式不一样，xls是二进制特定格式文件，xlsx是zip压缩包，其中数据使用xml定义。虽然两种文件格式定义不同，但解析文件数据可以通过中间件，因此只要理解了Excel文件的工作簿、sheet页、行、列、单元格等概念即可，无需了解其文件的详
在Linux系统中一切皆可以看成是文件，文件又可分为：普通文件、目录文件、链接文件和设备文件。 文件描述符（file descriptor）是内核为了高效管理已被打开的文件所创建的索引，其是一个非负整数（通常是小整数），用于指代被打开的文件，所有执行I/O操作的系统调用都通过文件描述符。 程序刚刚启动的时候，0是标准输入，1是标准输出，2是标准错误。如果此时去打开一个新的文件，它的文件描述符会是3。POSIX标准要求每次打开文件时（含socket）必须使用当前进程中最小可用的文件描述符号码，因此，在网络通信过程中稍不注意就有可能造成串话。标准文件描述符图如下：
Linux系统是虚拟内存系统，虚拟内存并不是真正的物理内存，而是虚拟的连续内存地址空间。虚拟内存又分为内核空间和用户空间，内核空间是内核程序运行的地方，用户空间是用户进程代码运行的地方，只有内核才能直接访问物理内存并为用户空间映射物理内存(MMU)。内核会为每个进程分配独立的连续的虚拟内存空间，并且在需要的时候映射物理内存，为了完成内存映射，内核为每个进程都维护了一张页表，记录虚拟地址与物理地址的映射关系，这个页表就是存在于MMU中；用户进程访问内存的时候，通过页表把虚拟内存地址转换为物理内存地址进而访问数据；其实对于用户进程而言，虚拟内存就是内存一般的存在(当作内存看待就好)。这样的设计可以把用户程序和系统程序分开，互不影响；内核可以对所有的用户程序进行管理，比如限制内存滥用等
博客源码下载 : https://download.csdn.net/download/han1202012/89432451
一、场景描述 仪器数据文件的格式包含Pdf、Word、Excel等多种，不同种格式的文件其数据的采集方式不同，因此定义仪器数据采集接口，并定义PDF、Excel等不同的数据采集类实现该接口。 通过工厂
简而言之，它是暴雪公司用于游戏数据打包的工具。星际争霸，魔兽争霸游戏中都有使用。该工具内含游戏资源加密和压缩等功能。 git下载地址：https://github.com/stormlib/StormLib
在确定最大连接数之前，先来看看系统如何标识一个tcp连接。系统用一个4四元组来唯一标识一个TCP连接：{local ip, local port,remote ip,remote port}。
同一个文件可以被多次打开，譬如在一个进程中多次打开同一个文件、在多个不同的进程中打开同一个文件。
官方文档：http://spark.apache.org/docs/latest/rdd-programming-guide.html#resilient-distributed-datasets-rdds
sendfile函数在两个文件描述符之间传递数据（完全在内核中操作），从而避免了内核缓冲区和用户缓冲区之间的数据拷贝，效率很高，被称为零拷贝。函数定义为：
一、场景描述 创建型模式中，从工厂方法模式，抽象工厂模式，到建造者模式，再到原型模式，我的理解是，创建对象的方式逐步从编码实现转向内存对象处理。 例如，在“仪器数据采集器”的子类/对象“PDF文件数据采集器”和“Excel文件数据采集器”的创建过程中， 工厂模式下定义各子类，并由（抽象）工厂类Factory创建，因此各子类可在类定义中定义各自的属性； 建造者模式下，通过不同的创建者类Builder创建不同的子对象，此时不再定义子类； 而原型模式下，则完全由调用者基于父对象克隆创建子对象，不在针对子对象创建类
文件在没有被打开的情况下一般都是存放在磁盘中的，譬如电脑硬盘、移动硬盘、U 盘等外部存储设备，文件存放在磁盘文件系统中，并且以一种固定的形式进行存放，我们把他们称为静态文件。
这里结合上一篇博文的数据来讲怎么方便的载入.txt文件到一个数组，数据如下所示：
很多时候，我们获取了用户ip，但是想知道更多信息，怎么办？使用ip2location吧。
数据库的本质其实就是用来存储数据的，所以免不了和文件系统、存储进行交互，万丈高楼平地起，存储一般是一个数据库的最底层，Postgres 在存储的文件管理方面也有很多的设计与抽象。
使用sparkstreaming时，如果实时计算结果要写入到HDFS，那么不可避免的会遇到一个问题，那就是在默认情况下会产生非常多的小文件，这是由sparkstreaming的微批处理模式和DStream(RDD)的分布式(partition)特性导致的，sparkstreaming为每个partition启动一个独立的线程来处理数据，一旦文件输出到HDFS，那么这个文件流就关闭了，再来一个batch的parttition任务，就再使用一个新的文件流，那么假设，一个batch为10s，每个输出的DStream有32个partition，那么一个小时产生的文件数将会达到(3600/10)*32=11520个之多。众多小文件带来的结果是有大量的文件元信息，比如文件的location、文件大小、block number等需要NameNode来维护，NameNode会因此鸭梨山大。不管是什么格式的文件，parquet、text,、JSON或者 Avro，都会遇到这种小文件问题，这里讨论几种处理Sparkstreaming小文件的典型方法。
Java 中的内存映射缓存区（Memory-mapped buffer）是一种将文件或文件的一部分直接映射到程序内存中的技术。简单来说，内存映射缓存区允许 Java 程序在处理文件时像处理一个非常大的字节数组一样进行操作，而不用担心过多的 I/O 负担或频繁的磁盘访问。为了更好地理解内存映射缓存区，我将从底层实现和使用场景两个方面进行说明。
“too many open files”这个错误大家经常会遇到，因为这个是Linux系统中常见的错误，也是云服务器中经常会出现的，而网上的大部分文章都是简单修改一下打开文件数的限制，根本就没有彻底的解决问题。
CreateFileMapping的MSDN翻译和使用心得 测试创建和打开文件映射的时候老是得到”句柄无效”的错误, 仔细看了MSDN以后才发觉是函数认识不透, 这里把相关的解释翻译出来
close_wait 状态出现的原因：客户端要与服务端断开连接，先发一个FIN表示自己要主动断开连接了，服务端会先回一个ACK，这时表示客户端没数据要发了，但有可能服务端数据还没发完，所以要经历一个close_wait，等待服务端数据发送完，再回一个FIN和ACK。
使用sparkstreaming时，如果实时计算结果要写入到HDFS，那么不可避免的会遇到一个问题，那就是在默认情况下会产生非常多的小文件，这是由sparkstreaming的微批处理模式和DStream(RDD)的分布式(partition)特性导致的，sparkstreaming为每个partition启动一个独立的线程来处理数据，一旦文件输出到HDFS，那么这个文件流就关闭了，再来一个batch的parttition任务，就再使用一个新的文件流，那么假设，一个batch为10s，每个输出的DStrea
如果你的项目中支持高并发，或者是测试过比较多的并发连接。那么相信你一定遇到过“Too many open files”这个错误。
平时在排查问题以及系统性能优化时，会遇到内核相关的问题，怎样才能优化高性能的内核去转发流量及服务于应用呢，
很多以讹传讹的半桶水文章，都教人修改/etc/security/limits.conf配置文件来放宽“打开的文件数量”限制，如果可以再多一滴水的话，还会加一句“重启后生效”。
可以看到，整个数据的传输过程，都要需要 CPU 亲自参与搬运数据的过程，而且这个过程，CPU 是不能做其他事情的。
一、 文件数限制修改 1、用户级别 查看Linux系统用户最大打开文件限制： # ulimit -n 1024 (1) vi /etc/security/limits.conf mysql soft nofile 10240 mysql hard nofile 10240 其中mysql指定了要修改哪个用户的打开文件数限制。 可用'*'号表示修改所有用户的限制；soft或hard指定要修改软限制还是硬限制；10240则指定了想要修改的新的限制值，即最大打开文件数(请注意软限制值要小于或等于硬限制)。 (
为了快速构建项目，使用高性能框架是我的职责，但若不去深究底层的细节会让我失去对技术的热爱。 探究的过程是痛苦并激动的，痛苦在于完全理解甚至要十天半月甚至没有机会去应用，激动在于技术的相同性，新的框架不再是我焦虑。 每一个底层细节的攻克，就越发觉得自己对计算机一无所知，这可能就是对知识的敬畏。
调用 fgets 方法 , 从文件中 , 获取一行数据 , 写出到指定的 数组 或 内存空间 中 ;
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