Python 3.63.chm AIP 帮助文档 下载：https://pan.baidu.com/s/1lhpv8JTC3Z7B6aZ3qQi40g VMware 12.5.0 版本 虚拟机 下载：https://pan.baidu.com/s/1kQNTDJEEQUDu4UlG-4VOmg Linux 系统 配合虚拟机使用 下载：http://www.xitongzhijia.net/linux/201603/69275.html 使用Vmware虚拟机安装Linux会出现一些问题,特地将其记录下
很多初学者在安装 Linux 系统时，都对自己的电脑配置存在质疑，担心其是否能够满足安装 Linux 的要求。本节就从 CPU、内存、硬盘、显卡等这些方面，详细介绍一下安装 Linux 系统的最低配置。
任何硬盘在使用前都要进行分区。硬盘的分区有两种类型：主分区和扩展分区。一个硬盘上最多只能有4个主分区，其中一个主分区可以用一个扩展分区来替换。也就是说主分区可以有1~4个，扩展分区可以有0-1个，而扩展分区中可以划分出诺干个逻辑分区。
关于PXE部署的详细配置的文章已经有不少了，这篇文章主要讲一下PXE启动的原理以及PXE启动和普通Linux启动的对比。
Redis子进程负责AOF或者RDB文件的重写，它的运行过程主要涉及CPU、内存、硬盘三部分的消耗
Redis在执行 fsync 的时候，redis 为了保证 AOF 文件安全性，会校验上次 fsync 的时间是否大于2秒。若超过2秒，会发生阻塞。
我们知道程序代码和数据必须驻留在内存中才能得以运行，然而系统内存数量很有限，往往不能容纳一个完整程序的所有代码和数据，更何况在多任务系统中，可能需要同时打开子处理程序，画图程序，浏览器等很多任务，想让内存驻留所有这些程序显然不太可能。因此首先能想到的就是将程序分割成小份，只让当前系统运行它所有需要的那部分留在内存，其它部分都留在硬盘。当系统处理完当前任务片段后，再从外存中调入下一个待运行的任务片段。的确，老式系统就是这样处理大任务的，而且这个工作是由程序员自行完成。但是随着程序语言越来越高级，程序员对系统体系的依赖程度降低了，很少有程序员能非常清楚的驾驭系统体系，因此放手让程序员负责将程序片段化和按需调入轻则降低效率，重则使得机器崩溃;再一个原因是随着程序越来越丰富，程序的行为几乎无法准确预测，程序员自己都很难判断下一步需要载入哪段程序。因此很难再靠预见性来静态分配固定大小的内存，然后再机械地轮换程序片进入内存执行。系统必须采取一种能按需分配而不需要程序员干预的新技术。
free命令可以显示当前系统未使用的和已使用的内存数目，还可以显示被内核使用的内存缓冲区。 参数讲解 bash-3.00$ free total used free shared buffers cached Mem: 1572988 1509260 63728 0 62800 277888 -/+ buffers/cache: 1168572 404416 Swap: 2096472 16628 2079844 Mem：表示物理内存统计 total：表示物理内存总量(total = used + free) used：表示总计分配给缓存（包含buffers 与cache ）使用的数量，但其中可能部分缓存并未实际使用。 free：未被分配的内存。 shared：共享内存，一般系统不会用到，这里也不讨论。 buffers：系统分配但未被使用的buffers 数量。 cached：系统分配但未被使用的cache 数量。 -/+ buffers/cache：表示物理内存的缓存统计 used2：也就是第一行中的used – buffers-cached 也是实际使用的内存总量。 //used2为第二行 free2= buffers1 + cached1 + free1 //free2为第二行、buffers1等为第一行 free2：未被使用的buffers 与cache 和未被分配的内存之和，这就是系统当前实际可用内存。 Swap：表示硬盘上交换分区的使用情况，这里我们不去关心。 系统的总物理内存：255268Kb（256M），但系统当前真正可用的内存b并不是第一行free 标记的 16936Kb，它仅代表未被分配的内存。 buffers与cached的区别 A buffer is something that has yet to be “written” to disk. A cache is something that has been “read” from the disk and stored for later use 对于应用程序来说，buffers/cached 是等于可用的，因为buffer/cached是为了提高文件读取的性能，当应用程序需在用到内存的时候，buffer/cached会很快地被回收。 所以从应用程序的角度来说 可用内存=系统free memory+buffers+cached. buffers是指用来给块设备做的缓冲大小，他只记录文件系统的metadata以及 tracking in-flight pages. cached是用来给文件做缓冲。 那就是说：buffers是用来存储，目录里面有什么内容，权限等等。 而cached直接用来记忆我们打开的文件，如果你想知道他是不是真的生效，你可以试一下，先后执行两次命令#man X ,你就可以明显的感觉到第二次的开打的速度快很多。 cached实验：在一台没有什么应用的机器上做会看得比较明显。记得实验只能做一次，如果想多做请换一个文件名。 #free #man X #free #man X #free 你可以先后比较一下free后显示buffers的大小。 buffers实验： #free #ls /dev #free 你比较一下两个的大小，当然这个buffers随时都在增加，但你有ls过的话，增加的速度会变得快，这个就是buffers/chached的区别。 因为Linux将你暂时不使用的内存作为文件和数据缓存，以提高系统性能，当你需要这些内存时，系统会自动释放（不像windows那样，即使你有很多空闲内存,他也要访问一下磁盘中的pagefiles） 简述swap 当可用内存少于额定值的时候，就会开始进行交换. 如何看额定值（RHEL4.0）： #cat /proc/meminfo 交换将通过三个途径来减少系统中使用的物理页面的个数： 1.减少缓冲与页面cache的大小， 2.将系统V类型的内存页面交换出去， 3.换出或者丢弃页面。(Application 占用的内存页，也就是物理内存不足）。 事实上，少量地使用swap是不是影响到系统性能的。 使用free命令 将used的值减去 buffer和cache的值就是你当前真实内存使用 ————– 对操作系统来讲是Mem的参数.buffers/cached 都是属于被使用,所以它认为free只有16936. 对应用程序来讲是(-/+ buffers/cach).buffers/cached 是等同可用的，因为buffer/cached是为了
原文链接：http://7424593.blog.51cto.com/7414593/1744358
GNU计划（又称革奴计划），是由Richard Stallman（理查德·斯托曼）在1983年9月27日公开发起的自由软件集体协作计划。它的目标是创建一套完全自由的操作系统。GNU也称为自由软件工程项目。
不同版本的操作系统的 buffer_head 代表的大小可能不一样，但是都是内存和硬盘交换数据的基本单元。
之前文章《Linux服务器性能评估与优化(一)》太长，阅读不方便，因此拆分成系列博文：
在Linux系统下，我们一般不需要去释放内存，因为系统已经将内存管理的很好。但是凡事也有例外，有的时候内存会被缓存占用掉，导致系统使用SWAP空间影响性能，例如当你在Linux下频繁存取文件后,物理内存会很快被用光,当程序结束后,内存不会被正常释放,而是一直作为caching。，此时就需要执行释放内存(清理缓存)的操作了。
我是CPU, 他们都叫我阿甘， 因为我和《阿甘正传》里的阿甘一样， 有点傻里傻气的。
介绍下一款Linux性能实时监测工具-Netdata，它是Linux系统实时性能监测工具，以web的可视化方式展示系统及应用程序的实时运行状态（包括cpu、内存、硬盘输入/输出、网络等linux性能的数据）。Netdata的web前端响应很快，而且不需要Flash插件。UI很整洁，保持着 Netdata 应有的特性。具体内容文末会简单介绍。
Linux操作系统至1991年10月5日诞生以来，就其开源性和自由性得到了很多技术大牛的青睐，每个Linux爱好者都为其贡献了自己的一份力，不管是在Linux内核还是开源软件等方面，都为我们后来人提供了一个良好的学习和研究环境。
一、前言 Linux操作系统至1991年10月5日诞生以来，就其开源性和自由性得到了很多技术大牛的青睐，每个Linux爱好者都为其贡献了自己的一份力，不管是在Linux内核还是开源软件等方面，都为我们后来人提供了一个良好的学习和研究环境。 本文主要通过裁剪现有Linux系统，根据自己的需要，打造一个属于自己的Linux小系统，让其能够具备Linux的一些常用小功能。 二、原理 启动流程介绍： 制作Linux小系统之前，我们有必要再了解一下Linux的启动流程： 1、首先Linux要通过POST自检，检查
魏艾斯博客之前发布过几篇对 Vultr VPS 日本线路的评测，正好手里有的两个某宝购买的 VPS，把这三个 VPS 的内存使用情况放在一起对比了一下，卧槽真的是不比不知道，下面用事（tu）实（pian）来说明真相。 以下三个 VPS 分别放在日本、中国香港和美国，都运行着 wordpress 博客程序，日本 VPS 的网站每天有 1500 左右的访问量，另外两个几乎为 0。 📷 Vultr 日本 VPS 内存 📷 某宝中国香港 VPS 📷 某宝美国 VPS 大家看图就明白
fdisk : 这个命令是磁盘分区表操作工具，fdisk能将磁盘分区，同时也能为每个分区指定分区类型，总的来说，fdisk就是磁盘工具
%us：表示用户空间程序的cpu使用率（没有通过nice调度） %sy：表示系统空间的cpu使用率，主要是内核程序。 %ni：表示用户空间且通过nice调度过的程序的cpu使用率。 %id：空闲cpu %wa：cpu运行时在等待io的时间 %hi：cpu处理硬中断的数量 %si：cpu处理软中断的数量 %st：被虚拟机偷走的cpu 注：99.0 id，表示空闲CPU，即CPU未使用率，100%-99.0%=1%，即系统的cpu使用率为1%。
这周又一段时间没怎么写文章了，这周上班接触的东西有点多，每天都在接受挑战。维护公司移动app界面，设计到的技术是css、html、javascript。然后把写好的app程序通过threadx和Linux两个系统的支持（Linux内核版本是在3.10版本的，在安霸和海思平台）；第一次搭建编译环境（这里跟平时学的环境有比较大的出路，作者被骂了好几次，终于是成功了，呜呜。。。），然后实时在PC或者手机端采集实时视频监控。后期会不断学习和分享自己在工作当中的一些经验给大家，希望对大家有帮助。今天开始写Uboot的文章和Linux驱动的文章。之前Linux应用的文章全部在公众号后台有。以上学习过程中，作者是学习朱有鹏老师的嵌入式课程。
我们知道外设访问内存需要通过DMA进行数据搬移，关于cpu, cache, device, dma, memory的关系可以通过下图说明：
我们在cpu篇就提到，iowait高一般代表硬盘到瓶颈了。wait的意思，就是等，就像等正在化妆的女朋友，总是带着一丝焦躁。本篇是《荒岛余生》系列第四篇，I/O篇，计算机中最慢的那一环。其余参见：
上周在做日志机扩容的时候，发现运维同学将一块硬盘的挂载点没有同以前的日志机保持一致，考虑到这会给日后的维护带来麻烦，于是尝试着手修改，在修改的同时，review 了下之前日志机的挂载配置，发现居然存在随时掉坑的可能。。。至于什么坑，我会在文末说明。 so，感觉这事儿虽然简单，也许一条命令就搞定的事情，但是，很多童鞋可能不明就里，纯复制粘贴网上的命令，这很容易给人挖坑埋雷，今天就来聊聊 linux 下磁盘分区、挂载的问题，篇幅所限，不会聊的太底层，纯当科普吧~ 1、Linux 分区简介 1.1
购买基于Linux的笔记本电脑应该很容易，尤其是在大牌厂商的网站上。但事实并非如此。你必须采用变通的方法才能成功，否则就会花费更多的钱!
Redis持久化过程一直是影响redis性能的常见因素，如何监控持久化以及如何优化持久化过程呢？下面我们就一起来看看吧。
加电自检（power-on-self-test）用来检查各硬件是否正常工作，如 cpu、内存、显卡、硬盘、键盘等。加电自检的过程是通过主板上的 ROM 芯片（CMOS）所定义的程序来实现的，CMOS 可以做一些设定，是通过基本输入输出系统（BIOS）实现的，如选择计算机由哪块设备进行引导。
实际上，零拷贝是有广义和狭义之分，目前我们通常听到的零拷贝，包括上面这个定义减少不必要的拷贝次数都是广义上的零拷贝。其实了解到这点就足够了。
80年代640K内存对哪个人都够用了。那时微软开发的还是DOS os，程序员们还在想如何压榨完有限的640K内存。 而现在，随便一个笔记本都16G内存了，比那时多了一万倍。那当时这种言论是无稽之谈吗？为何觉得这么小内存就够了呢？
比如进程的代码段、映射的文件都是file-backed，而进程的堆、栈都是不与文件相对应的、就属于匿名页。
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。
本文主要讲了 Redis 的持久化相关功能，持久化一直是影响 Redis 性能的高发地，也是面试中经常被问到的。
本文主要讲了 Redis 的持久化相关功能，持久化一直是影响 Redis 性能的高发地，也是面试中经常被问到的。包括 RDB 相关的特定和优缺点，AOF 的优缺点，事实上，由于 RDB 的数据实时性问题，目前用 AOF 比较多了。而持久化恢复也是优先 AOF。
在2014年11月5日举行的Daytona Gray Sort 100TB Benchmark竞赛中，Databricks 用构建于206个运算节点之上的spark运算框架在23分钟内完成100TB数据的排序，一举击败了该赛事2013年的冠军—Yahoo团队建立在2100个运算节点之上的Hadoop MapReduce集群，该集群耗时72分钟排序了102.5TB的数据。换句话说，Spark用了十分之一的资源在三分之一的时间里完成了Hadoop做的事情。 HadoopSpark被排序数据大小102.5 TB
其实在前几天我使用的是csdn来写博客，尝试了一下，发现真的太浪费时间了。可能是自己不太习惯的原因吧。所以最后还是换回使用博客园。 接下来给大家带来的是linux，大家听到这里linux感觉很神秘的样子，其实它也就是一个操作系统而已。 一、关于Unix、linux 1.1、Unix/Linux能做什么？ 服务器：Web服务器、Mail服务器、Database服务器以及做程序开发等。 1.2、哪些人要学习Unix/Linux？ Unix/Linux管理员，oracle管理员，网络
无论是安装Windows还是Linux操作系统，硬盘分区都是整个系统安装过程中最为棘手的环节，网上的一些Ubuntu Linux安装教程一般都是自动分区，给初学者带来很大的不便，下面我就根据多年来在装系统的经验谈谈安装Ubuntu Linux系统时硬盘分区最合理的方法。
我们以用户通过网络读取一个本地磁盘上文件为例，在说零拷贝之前，我们先要说说一个普通的IO操作是怎样做的
送分题 面试官：有操作过Linux吗? 我：有的呀 面试官：我想查看内存的使用情况该用什么命令 我：free 或者 top 面试官：那你说一下用free命令都可以看到啥信息 我：那，如下图所示 可以看
信息安全公益宣传，信息安全知识启蒙。 📷 运维工程师在前期是一个很苦逼的工作，在这期间可能干着修电脑、掐网线、搬机器的活，显得没地位！时间也很碎片化，各种零碎的琐事围绕着你，很难体现个人价值，渐渐的对行业很迷茫，觉得没什么发展前途。 这些枯燥无味工作的确会使人匮乏，从技术层面讲这些其实都是基本功，对后期的运维工作会无形中带来一定的帮助，因为我也是这么过来的，能深刻体会到。所以在这个时期一定要保持积极向上的心态，持续的学习。在未来的某一天，相信会回报给你的！ 好了，进入正题，根据我多年的运维工作经验，给大家
如今，国内云服务器市场竞争是异常激烈，送走双十一、黑色星期五，又迎来双十二。前天我们有看到阿里云双十二活动又开始忽悠新用户，推出的活动相比双十一是稍微不是那么给力，但是相关的政策和套路，还是应该能完成他们预料的KPI考核的。在双十一期间的活动中，比较有诚意的还是腾讯云商家的活动，其中有一款三年1449元的配置，5M带宽、8GB内存、2核CPU，当然是只可以选择几个国内的机房。
内存是能够直接被cpu操作的存储器.而硬盘光驱是外存,外存中的数据只有先调入内存后才能被中央处理器访问、处理。
LINUX 开机过程指的是从打开计算机电源直到LINUX显示用户登录画面的全过程。分析LINUX开机过程也是深入了解LINUX核心工作原理的一个很好的途径。 一般的开机启动无非就是四步：BIOS加电自检(检测硬件什么之类的，寻找启动磁盘，在启动磁盘加载MBR)；Boot Loader(加载grub.conf顺序启动) ；启动内核(内核会尝试挂载根文件系统,根文件系统至少包含 /etc /bin /sbin /lib /dev 这5大目录); INIT进程初始化（内核会按 /sbin/init /etc/in
最近在做文本统计，用 Python 实现，遇到了一个比较有意思的难题——如何保存统计结果。
Windows 32位的Redis一直有些问题，前一阵经常重新启动服务，今天终于抓到一个报错信息：“MISCONF Redis is configured to save RDB snapshots, but is currently not able to persist on disk Redis被配置为保存数据库快照，但它目前不能持久化到硬盘。用来修改集合数据的命令不能用。请查看Redis日志的详细错误信息。“，网上查了一下，使用了”通过redis-cli连接到服务器后执行命令：config set stop-writes-on-bgsave-error no“，但接着发现有篇文章介绍这样做不好，其实是掩耳盗铃的做法，这只是让程序忽略了这个异常，使得程序能够继续往下运行，但实际上数据还是会存储到硬盘失败！，说是有个参数可以解决：”修改vm.overcommit_memory=1“，但我死活没找到在哪里修改，先记录下来，监控一下运行的情况再说。
哈哈，没错，我们现在处于信息时代，每天都在和电脑、手机打交道。我们的工作和生活，已经完全离不开视频、音乐、图片、文本、表格这样的数据文件。
几年以前，我被派去厦门上门去分析一个用户的手机卡顿问题，该用户的手机经常莫名无响应，刷机，恢复出厂都没有用，经过一通分析，原来该用户从熟人店里买到了一张盗版的SD卡（这年头坑的就是朋友），该SD卡读写速度很慢，顺序读写只有20MB/s。那为什么SD卡的读写性能对手机性能影响那么大？当时我的知识水平，只能从对比测试中发现这个问题，然后更换SD卡解决了这个问题，但是无法从原理上解释这种现象。经过那么多年的学习积累，我现在终于可以解释这个问题。
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