nmon是什么 nmon 是linux的一个性能数据收集分析工具，简单易用 可以方便的收集CPU、内存、硬盘、网络等状态数据，平时查看这些数据需要使用不同命令，而nmon可以一个屏幕上显示所有重
本文简介本文介绍Linux RCU的基本概念。这不是一篇单独的文章，这是《谢宝友：深入理解Linux RCU》系列的第3篇，前序文章：谢宝友： 深入理解Linux RCU之一——从硬件说起= 谢宝友：
最主要的是对虚拟内存的管理、当然也会对实际的物理内存进行管理。尤其是对交换空间（磁盘与主存抽象出来的一区域，比如实际使用的内存比主存要大，就是因为抽象的虚拟内存要大，一部分存在于硬盘中，换进换出即可）的管理
Copy-On-Write简称COW，是一种用于程序设计中的优化策略。其基本思路是，从一开始大家都在共享同一个内容，当某个人想要修改这个内容的时候，才会真正把内容Copy出去形成一个新的内容然后再改，这是一种延时懒惰策略。从JDK1.5开始Java并发包里提供了两个使用CopyOnWrite机制实现的并发容器,它们是CopyOnWriteArrayList和CopyOnWriteArraySet。CopyOnWrite容器非常有用，可以在非常多的并发场景中使用到。
通常来说，作为一个Linux的SA，很有必要掌握一个专门的系统监控工具，以便能随时了解系统资源的占用情况。下面就介绍下一款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。第一眼看上去，你能够看到很多图表，幸运的是绝大多数常用的图表数据（像 CPU，R
进程就是一个程序运行起来的状态，线程是一个进程中的不同的执行路径。 进程是OS分配资源的基本单位，线程是执行调度的基本单位。分配资源最重要的是：独立的内存空间，线程调度执行（线程共享进程的内存空间，没有自己独立的内存空间）
大家好，我是 Peter，昨天群里有小伙伴咨询page cache的问题，看到网上有篇不错的文章，分享给大家。如果大家有想看的内容，欢迎给我留言。
实时系统要求对事件的响应时间不能超过规定的期限，响应时间是指从某个事件发生到负责处理这个事件的进程处理完成的时间间隔，最大响应时间应该是确定的、可以预测的。
Read-copy update (RCU) 是一种 2002 年 10 月被引入到内核当中的同步机制。通过允许在更新的同时读数据，RCU 提高了同步机制的可伸缩性（scalability）。相对于传统的在并发线程间不区分是读者还是写者的简单互斥性锁机制，或者是哪些允许并发读但同时不 允许写的读写锁，RCU 支持同时一个更新线程和多个读线程的并发。RCU 通过保存对象的多个副本来保障读操作的连续性，并保证在预定的读方临界区没有完成之前不会释放这个对象。RCU定义并使用高效、可伸缩的机制来发布并读取 对象的新版本，并延长旧版本们的寿命。这些机制将工作分发到了读和更新路径上，以保证读路径可以极快地运行。在某些场合（非抢占内核），RCU 的读方没有任何性能负担。
前面两篇讲了并发编程中线程安全HashMap：ConcurrentHashMap，那么作为同样使用频率很高的List和Set，J.U.C当然也提供了相应的线程安全集合，就是Copy-On-Write容器CopyOnWriteArrayList和CopyOnWriteArraySet。
系统管理员（sysadmins）负责日常维护生产系统和服务。其中一个关键任务就是保证功能性服务能24小时工作。为了这个，他们得很小心地计划备份方式，灾难管理策略，定时维护，安全审查，等等。和任意其他管理一样，系统管理员也有他们的必备工具。在正确的时间正确的情况下使用合适的工具，可以帮助维护操作系统的健壮，达到最小的服务中断时间和最大的运行时间。 这篇文章会介绍一些系统管理员日常活动中最常用和有效的命令行工具。如果你想推荐其他没在这里列出来的好用的工具，别忘了在评论区里分享一下。 网络工具 ping：通过IC
系统管理员（sysadmins）负责日常维护生产系统和服务。其中一个关键任务就是保证功能性服务能24小时工作。为了这个，他们得很小心地计划备份方式，灾难管理策略，定时维护，安全审查，等等。和任意其他管理一样，系统管理员也有他们的必备工具。在正确的时间正确的情况下使用合适的工具，可以帮助维护操作系统的健壮，达到最小的服务中断时间和最大的运行时间。
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Kafka 是比较常用的消息队列，我们都知道 Kafka 的吞吐量很大，即使是普通的服务器，Kafka也可以轻松支持每秒百万级的写入请求，超过了大部分的消息中间件，这种特性也使得Kafka在日志处理等海量数据场景广泛应用。
大概就是，进程写文件（使用缓冲 IO）过程中，写一半的时候，进程发生了崩溃，会丢失数据吗？
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近期接触了Linux平台的测试，遇到了软件发生异常，从而接触到了 Linux平台下的Signal——信号，用来通知进程发生了异步事件。
到此为止，一共介绍了四种服务器性能优化的方法，分别是：动态内容缓存、浏览器缓存、反向代理缓存、Web组件分离。我们发现在这四种方法中，“缓存”占了大头！确实如此，“缓存”是服务器性能优化的核心思想，我们提出的各种优化方法本质上只是把“缓存”用在了不同的地方，并根据使用位置的不同，个性化定制缓存的使用方法。接下来又要介绍一种缓存的新用法——数据缓冲区。 之前介绍的动态内容缓存、浏览器缓存都是将整个静态页面进行缓存，这种方式有个弊端：由于缓存了整体页面，因此缓存的数据较为笨重，缺乏灵活性。为了解决这个问
前几天刚面完百度，这不，没两天就收到二面邀请了，还有点小激动呢！来看看这次都问了哪些面试题吧，附答案仅供参考。
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用kafka做存储层，为什么呢？一大堆可以做数据存储的 MySQL、MongoDB、HDFS……
本文由马哥教育面授班23期学员推荐，转载自恒生研究院，作者为董西孝，内容略经小编改编和加工，观点跟作者无关，最后感谢作者的辛苦贡献与付出。 出于对Linux操作系统的兴趣，以及对底层知识的强烈欲望，因此整理了这篇文章。本文也可以作为检验基础知识的指标，另外文章涵盖了一个系统的方方面面。如果没有完善的计算机系统知识，网络知识和操作系统知识，文档中的工具，是不可能完全掌握的，另外对系统性能分析和优化是一个长期的系列。 本文档主要是结合Linux 大牛，Netflix 高级性能架构师 Brendan Greg
出于对Linux操作系统的兴趣，以及对底层知识的强烈欲望，因此整理了这篇文章。本文也可以作为检验基础知识的指标，另外文章涵盖了一个系统的方方面面。如果没有完善的计算机系统知识，网络知识和操作系统知识，文档中的工具，是不可能完全掌握的，另外对系统性能分析和优化是一个长期的系列。
之前学习 Linux 命令的时候有学到 man 的使用，还有它的进阶版本 info 他可以更详细的查询命令手册
之所以写这篇文章也是因为前几天出的一个问题，当时业务感觉到卡顿，并且伴随着锁超时的报错。最后通过分析发现是由于磁盘I/Q繁忙导致SQL耗时增加，部分锁竞争激烈的热数据出现了锁等待和锁超时。由此可见，系统的硬件环境对数据库整体性能的影响也是非常大的，MySQL在运行环境中并不是孤立存在的，它的整体性能往往受限于系统最薄弱的环节，今天想和大家分享下，都有哪些系统指标会对数据库的整体性能产生影响，我们又如何进行分析。
说到监控CPU，目前主要是监控CPU的使用率，以及每一个进程占用CPU资源，Linux系统中主要使用 top、vmstat、pstree 三个命令。
注意：有时候可能使用mkdir或者rm等等命令显示权限不够的问题，这时普遍可以在命令前加上sudo即可。
1.vmstat--虚拟内存统计 vmstat(VirtualMeomoryStatistics,虚拟内存统计) 是Linux中监控内存的常用工具,可对操作系统的虚拟内存、进程、CPU等的整体情况进行监视。
本文主要是《Linux内核设计与实现》这本书的读书笔记，这本书我读了不下十遍，但依然感觉囫囵吞枣。我结合自己的理解，从这本书中整理出了一些运维应该了解的内核知识，希望对大家能够有所帮助。另外，推荐大家读下这边书，这本书主要讲内核设计、实现原理和方法，有利于理解内核的一些机理。
导语：Apache Kafka凭借其高吞吐、高可靠等特性在实时数据或流式数据架构中扮演着重要角色，受到了众多企业用户的青睐。但是随着云时代来临，公有云厂商纷纷推出消息队列服务，很多用户也逐渐从自建消息集群过渡到使用云上消息队列服务。本文将以蘑菇街Kafka服务迁移上云为例，阐述腾讯云消息队列CKafka如何对用户产生价值。 （编辑：中间件小Q妹）
* UNIX进程间通信方式: 包括管道(PIPE), 有名管道(FIFO), 和信号(Signal)
基本上来说，在分布式系统中最耗性能的地方就是最后端的数据库了。一般来说，只要小心维护好，数据库四种操作（select、update、insert 和 delete）中的三个写操作 insert、update 和 delete 不太会出现性能问题（insert 一般不会有性能问题，update 和 delete 一般会有主键，所以也不会太慢）。除非索引建得太多，而数据库里的数据又太多，这三个操作才会变慢。
在linux多线程环境下对同一变量进行读写时，经常会遇到读写的原子性问题，即会出现竞争条件。为了解决多个线程对同一变量访问时的竞争条件问题，操作系统层面提供了锁、信号量、条件变量等几种线程同步机制。如果对变量的每次访问都使用上述机制，由于系统调用会陷入内核空间，需要频繁的进行上下文切换，这就导致了程序的时间开销比较大。
CopyOnWriteArrayList 是一个并发容器。有很多人称它是线程安全的，我认为这句话不严谨，缺少一个前提条件，那就是非复合场景下操作它是线程安全的。
生产者发送消息有负载均衡。生产者发送消息时，会自动轮询当前所有可发送的broker，一条消息发送成功，下次换另外一个broker发送，以达到消息平均落到所有的broker上。
利用psutil库可以获取系统的一些信息，如cpu，内存等使用率，从而可以查看当前系统的使用情况，实时采集这些信息可以达到实时监控系统的目的。
在很多应用场景中，读操作的频率可能会远远大于写操作。由于读操作根本不会修改原有的数据，因此对于每次读取都进行加锁其实是一种资源浪费。我们应该允许多个线程同时访问 List 的内部数据，毕竟读取操作是安全的。
嵌入式岗位，是介于硬件工程师和软件工程师之前的一个岗位。他的工作内容需要他既懂代码编写，也会硬件板子。
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
本来想对netty的源码进行学习和探究，但是在写netty之前许多底层的知识和原理性的东西理解清楚，那么对学习网络通讯框架的效果则会事半功倍。
创建分区：fdisk 创建文件系统： mkfs -t ext3 /dev/sdb1 mkfs -t vfat /dev/sdb5 建立挂载点： mkdir /mnt/mountpoint1 /mnt/mountpoint2 网络参数： nmcli connection
如果你曾使用过一些新的支持Arduino的硬件平台进行开发，那么可能你已经在你的项目中使用了在线的IoT服务。在这篇文章中，我会演示如何通过搭建一个虚拟专用服务器（VPS）并配置一些软件来为你的Arduino IoT项目提供服务。
相信很多在linux平台工作的童鞋, 都很熟悉管道符 '|', 通过它, 我们能够很灵活的将几种不同的命令协同起来完成一件任务。就好像下面的命令:
有名管道叫named pipe或者FIFO(先进先出)，可以用函数mkfifo()创建。
Redis 的缓存淘汰算法则是通过实现 LFU 算法来避免「缓存污染」而导致缓存命中率下降的问题（Redis 没有预读机制）。
在传统的 Java Web 项目中， 使用数据库进行存储数据，弊端主要来自于性能方面。由于数据库持久化数据主要是面向磁盘，而磁盘的读／写比较慢.
豌豆贴心提醒，本文阅读时间5分钟 相信很多在linux平台工作的童鞋, 都很熟悉管道符 '|', 通过它, 我们能够很灵活的将几种不同的命令协同起来完成一件任务。就好像下面的命令: 不过这次咱们不来说
vmstat（VirtualMeomoryStatistics，虚拟内存统计）是 Linux 中监控内存的常用工具,可对操作系统的虚拟内存、进程、CPU 等的整体情况进行监视。
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