本周赶上独立日休假,本来没打算写。后来看了看上周的素材还多了点边角料,就顺手凑了一篇。实属为了这点醋,包了顿饺子。
程序的运行需要数据,而数据就存放在内存中。首选的存放地址肯定是寄存器中(运行速度快),但是寄存器也就几个,数据很多,所以就把数据存放在了堆栈中。
ptrace共有四个参数: long ptrace(enum __ptrace_request request,pid_t pid,void *addr,void *data); 其中第一个参数可以取如下内容:
本文是对http://antoinealb.net/programming/2016/06/01/stack-smashing-protector-on-microcontrollers.html的意译,中间插入了较多作者自己的理解,主要介绍如何在嵌入式实时操作系统(RTOS)中使用GCC的栈溢出保护功能(Stack Smashing Protection,简称SSP),特别是编译器本身不支持的情况下。
这是向MIPS架构移植软件的问题系列之第二篇。上一篇《MIPS架构深入理解8-向MIPS架构移植软件之大小端问题》中,我们讨论了大小端对于移植代码的影响。那么本文,我们再从Cache理解一下对于移植代码的影响,尤指底层代码或操作系统代码。
应当以程序或者内存为参照物,(从文件或屏幕等)往内存中读入叫做输入流,反之输出流。
一次磁盘读写操作所需要的时间 寻找时间(寻道时间):磁头臂前后移动寻找磁道所需的时间 (系统软件可算法优化) 延迟时间:磁头旋转定位到目标扇区所需要的时间 (固定) 传输时间:读写数据到扇区所需的时间 (固定)
腾讯分布式数据仓库(Tencent distributed Data Warehouse, 简称TDW)基于开源软件Hadoop和Hive进行构建,并且根据公司数据量大、计算复杂等特定情况进行了大量优化和改造,目前单集群最大规模达到5600台,每日作业数达到100多万,已经成为公司最大的离线数据处理平台。为了满足用户更加多样的计算需求,TDW也在向实时化方向发展,为用户提供更加高效、稳定、丰富的服务。 TDW计算引擎包括两部分:一个是偏离线的MapReduce,一个是偏实时的Spark,两者内部都包含了一个
“ 这篇文章,同样给大家聊一个硬核的技术知识,我们通过Kafka内核源码中的一些设计思想,来看你设计Kafka架构的技术大牛,是怎么优化JVM的GC问题的?
这里说的物理地址是内存中的内存单元实际地址,不是外部总线连接的其他电子元件的地址!
select本质上是通过设置或检查存放fd标志位的数据结构进行下一步处理。 这带来缺点:
那每次准备面试前,自然是先百度一番,复制一下答案,1 2 3 4 5 6 点,背一背完事。但是面试完,还是不了解 HDFS 写数据流程内部究竟是怎么实现的。
https://visualvm.github.io/pluginscenters.html --->选择对应版本链接--->Tools--->Visual GC
单进程单线程:一个人在一个桌子上吃菜。 单进程多线程:多个人在同一个桌子上一起吃菜。 多进程单线程:多个人每个人在自己的桌子上吃菜。
上面的Flash: *** failed *** 是属于uboot第二阶段函数board_init_r()里的代码, 代码如下所示(位于arch/arm/lib/board.c):
当时最初接触安全的时候拿下的第一个shell,还是比较兴奋的,忽略一下文章写的很水。
计算机的存储层次(memory hierarchy)之中,寄存器(register)最快,内存其次,最慢的是硬盘。
top是一个常用的性能监控工具,可以用来实时查看系统资源的使用情况,包括CPU、内存、进程等信息,是Linux系统中常用的一种命令行工具。通过top可以查看系统当前的状态,并且可以对各种系统资源进行监控和管理。
计算机的存储层次(memory hierarchy)之中,寄存器(register)最快,内存其次,最慢的是硬盘。 同样都是晶体管存储设备,为什么寄存器比内存快呢? Mike Ash写了一篇很好的解释
大家好,我是Java面试题库的提裤姐,今天这篇是JavaSE系列的第十五篇,主要总结了Java中的IO流的问题,IO流分为两篇来讲,这篇是第二篇,主要是网络IO流,在后续,会沿着第一篇开篇的知识线路一直总结下去,做到日更!如果我能做到百日百更,希望你也可以跟着百日百刷,一百天养成一个好习惯。
解决流水线冒险问题,还有更高效解决方案吗?既不用简单花钱加硬件电路这样“堆资源”,也不纯粹等待之前任务完成。 有的,操作数前推。
本文介绍linux内存机制、虚拟内存swap、buffer/cache释放等原理及实操。
最近在读一本<<软件架构设计:大型网站技术架构与业务融合之道>>,它就像是把你平时一点点积累的知识有条理且有深度的整合。一步一步的将读者断断续续的知识接起来。以下文章是记录书本中的一些知识并加以拓展。
我们知道,直接从物理内存读写数据要比从硬盘读写数据要快的多,因此,我们希望所有数据的读取和写入都在内存完成,而内存是有限的,这样就引出了物理内存与虚拟内存的概念。
我们知道,直接从物理内存读写数据要比从硬盘读写数据要快的多,因此,我们希望所有数据的读取和写入都在内存完成,而内存是有限的,这样就引出了物理内存与虚拟内存的概念。 物理内存就是系统硬件提供的内存大小,是真正的内存,相对于物理内存,在linux下还有一个虚拟内存的概念,虚拟内存就是为了满足物理内存的不足而提出的策略,它是利用磁盘空间虚拟出的一块逻辑内存,用作虚拟内存的磁盘空间被称为交换空间(Swap Space)。 作为物理内存的扩展,linux会在物理内存不足时,使用交换分区的虚拟内存,更详细的说,就是内核会将暂时不用的内存块信息写到交换空间,这样以来,物理内存得到了释放,这块内存就可以用于其它目的,当需要用到原始的内容时,这些信息会被重新从交换空间读入物理内存。 Linux的内存管理采取的是分页存取机制,为了保证物理内存能得到充分的利用,内核会在适当的时候将物理内存中不经常使用的数据块自动交换到虚拟内存中,而将经常使用的信息保留到物理内存。
问题导读 1.zk service什么情况下不可用? 2.zk写数据,什么时候才算完成? 3.zk读数据可以在任意一台zk节点上,为什么? 4.zk znode有哪些类型? zk s
这是我在网上找到的一份 Android 键值对存储方案的性能测试对比(数越小越好):
众所周知, CPU是计算机的大脑, 它负责执行程序的指令; 内存负责存数据, 包括程序自身数据. 同样大家都知道, 内存比CPU慢很多. 其实在30年前, CPU的频率和内存总线的频率在同一个级别, 访问内存只比访问CPU寄存器慢一点儿. 由于内存的发展都到技术及成本的限制, 现在获取内存中的一条数据大概需要200多个CPU周期(CPU cycles), 而CPU寄存器一般情况下1个CPU周期就够了. CPU缓存 网页浏览器为了加快速度,会在本机存缓存以前浏览过的数据; 传统数据库或NoSQL数据库为了加速
unix操作系统里面,有一个fork操作,可以创建进程的子进程,或者说是复制一个进程完全一样的子进程,共享代码空间,但是各自有独立的数据空间,不过子进程的数据空间是拷贝父进程的数据空间的。
Redis cluster,10 台机器,5 台机器部署了 Redis 主实例,另外 5 台机器部署了 Redis 的从实例,每个主实例挂了一个从实例,5 个节点对外提供读写服务,每个节点的读写高峰 QPS 可能可以达到每秒 5 万,5 台机器最多是 25 万读写请求每秒。
操作系统的处理器资源主要是介绍了,由于多道程序设计带来的并发性,内存中运行多个进程并发运行。而处理器资源是远远小于进程的数量的,所以如何调度处理器给合适的进程成为了OS的焦点。
先来认识 CPU 的架构,只有理解了 CPU 的 架构,才能更好地理解 CPU 是如何读写数据的,对于现代 CPU 的架构图如下:
作为开发,我们必须熟悉自己所在公司的redis生产集群的部署架构。 主从架构? 集群架构? 用了哪种集群方案? 有没有做高可用保证? 有没有开启持久化机制确保可以进行数据恢复? 线上redis给几个G的内存? 设置了哪些参数? 压测后你们redis集群承载多少QPS?
1.各大数据库简介及排行榜: https://db-engines.com/en/ranking
内存管理是Linux系统重要的组成部分。为了解决内存紧缺的问题,Linux引入了虚拟内存的概念。为了解决快速存取,引入了缓存机制、交换机制等。
计算机是进行「数据处理」的设备,而程序表示的就是处理顺序和数据结构。由于处理对象(数据)是存储在「内存」和「磁盘」上的,因此我们今天来聊聊内存和磁盘。
③对于File而言,其封装的并不是一个真正存在的文件,仅仅是一个路径名而已。它可以是存在的,也可以是不存在的。将来是要通过具体的操作把这个路径的内容转换为具体存在的。
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。
1、Nodejs 1) 简单的说 Node.js 就是运行在服务端的 JavaScript。 2) Node.js 是一个基于Chrome JavaScript 运行时建立的一个平台。 3) Node.js是一个事件驱动I/O服务端JavaScript环境,基于Google的V8引擎,V8引擎执行Javascript的速度非常快,性能非常好。 4) 我们写下的js代码,是在单线程的环境中执行,但nodejs本身不是单线程的。如果我们在代码中调用了nodejs提供的异步api(如IO等),它们可能是通过底层的
在android源码的驱动目录下,一般会有共享内存的相关实现源码,目录是:kernel\drivers\staging\android\ashmem.c。但是本篇文章不是讲解android共享内存的功能实现原理,而是讲怎么运用它。
PWM,英文名Pulse Width Modulation,是脉冲宽度调制缩写,它是通过对一系列脉冲的宽度进行调制,等效出所需要的波形(包含形状以及幅值),对模拟信号电平进行数字编码,也就是说通过调节占空比的变化来调节信号、能量等的变化,占空比就是指在一个周期内,信号处于高电平的时间占据整个信号周期的百分比,例如方波的占空比就是50%.PWM用途很广,像一些步进电机、舵机等等都需要用到。
传统的Linux内核网络协议栈由于更加注重通用性,其网络处理存在着固有的性能瓶颈,随着10G、25G、40G、100G甚至更高速率的网卡出现,这种性能瓶颈变得更加突出,传统内核网络协议栈已经难以满足高性能网络处理的要求。
有一次面试的时候,被问到进程之间有哪些通信方式,不过由于之前没深入思考且整理过,说的并不好。想必大家也都知道进程有哪些通信方式,可是我猜很多人都是靠着”背“来记忆的,所以今天的这篇文章,讲给大家详细着讲解他们是如何通信的,让大家尽量能够理解他们之间的区别、优缺点等,这样的话,以后面试官让你举例子,你也能够顺手拈来。
先说说cpu的cache,和cpu的cache比起来访问主内存是非常慢的,为了加快速度根据本地性原则,cpu在访问主内存的时候会把附近的一块数据都加载到cpu的cache里,之后读写这块数据都是在cache里做的。
无论 kafka 作为 MQ 也好,作为存储层也罢,无非就是两个功能(好简单的样子),一是 Producer 生产的数据存到 broker,二是 Consumer 从 broker 读取数据。那 Kafka 的快也就体现在读写两个方面了,下面我们就聊聊 Kafka 快的原因。
今天,学习了网上的汇编视频教程,非常好,有可能据王爽本人,据说他的《汇编语言》是很经典的数据,之所以学习是想了解一下计算机底层是怎么运行的,倒不是说要拿汇编来做嵌入式,因为现在的编译器已经比我们强多了。 学习汇编的念头是前几天看了《c语言标准和实现》的附录里面提到汇编的只知识,所以还是学习一下,帮助自己家人计算机内功,网上也有说csapp的第三章就是讲述汇编语言的,到时候可以拿来看看。 MASM32是国外的MASM爱好者Steve Hutchesson自行整理和编写的一个软件包,目前最高版本为11r版。
当我们物理内存小的时候,会出现OOM,然后服务自动死掉的情况。因为物理内存大小是固定的,有没有其他好的办法来解决呢?这里我们可以适当调整Linux的虚拟内存来协作。
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