Windows 网络调优，微软一般是不建议的，默认设置就是最佳的，一般不需要调，可能越调越不好了，如果非要调，用TCPOptimizer这个软件，支持所有windows系统
在选择压缩算法的时候，首先要考虑的就是压缩比和压缩速率。压缩比主要是为了节省网络带宽和磁盘存储空间，而压缩速率主要影响吞吐量。
Runtime PM (Runtime Power Management)翻译过来就是运行时电源管理。主要的作用是: 每个设备处理好自己的电源管理，在不需要工作时进入低功耗状态。也就是"各人自扫门前雪"。
作者简介：Loopers，码龄11年，喜欢研究内核基本原理 前言 什么是Runtime PM? Runtime PM (Runtime Power Management)翻译过来就是运行时电源管理。主
tomcat是我们在web开发过程中会用到的servlet容器，同时也是springBoot内置集成默认的容器
用ffmpeg来处理USB摄像头，是前段时间研究视频监控ffmpeg内核的时候搞定的，既然ffmpeg这么牛逼的库可以解析各种音视频，我想处理个本地USB摄像头应该也不是什么难事，果真搜索也是一大堆，当然主要也是因为有个项目的应用需要用到ffmpeg来处理本地USB摄像头，需要拿到每张图片做智能分析，用Qt自带的camera类不大好处理，刚好将ffmpeg的处理流程都搞清楚了，索性直接用ffmpeg来直接处理好了，用上这么强大的解码库，理论上支持各种USB摄像头。本地USB摄像机不需要硬解码，视频流编码类型为 AV_CODEC_ID_RAWVIDEO 像素格式为 AV_PIX_FMT_YUYV422 不经过解码操作直接就可显示。
简要介绍tina 平台功耗管理机制，为关注功耗的开发者，维护者和测试者提供使用和配置参考。
事实证明，读过Linux内核源码确实有很大的好处，尤其在处理问题的时刻。当你看到报错的那一瞬间，就能把现象/原因/以及解决方案一股脑的在脑中闪现。甚至一些边边角角的现象都能很快的反应过来是为何。笔者读过一些Linux TCP协议栈的源码，就在解决下面这个问题的时候有一种非常流畅的感觉。
EasyPlayer是可支持H.264/H.265视频播放的流媒体播放器，性能稳定、播放流畅，可支持的视频流格式有RTSP、RTMP、HLS、FLV、WebRTC等，具备较高的可用性。EasyPlayer还拥有Windows、Android、iOS版本，其灵活的视频能力，极大满足了用户的多样化场景需求。
系统性能专家 Brendan D. Gregg 在 LinuxCon NA 2014 大会上更新了他那个有名的关于Linux 性能方面的 talk (Linux Performance Tools) 和幻灯片。分别从监控、测试、优化、配置的角度总结了Linux日常所用到的工具。下面是其中的主要图片资料，希望对您有所帮助。
相信大家都遇到过Error: read ECONNRESET这个错误，本文分享针对该错误的分析过程。虽然通过ECONNRESET错误码我们很容易查到这个错误意味着什么，但是通过源码和分析工具进行一次彻底的分析，会让你更加了解这个错误的产生和原理。更让人神清气爽。 本文分为两个部分，首先通过nodejs源码分析这个错误产生的原因，然后通过网络工具抓包的方式捕获这个错误。 1 源码分析 我们从建立一个tcp连接成功后，nodejs执行的操作开始分析(net.js)。
Reactor 与 Proactor 模型是近几年技术领域频频提到的两个设计模式，那么，究竟什么是 Reator，什么又是 Proactor，他们之间有什么异同呢？ 本文就来详细介绍一下。
在 Linux 系统之中有一个核心武器：epoll 池，在高并发的，高吞吐的 IO 系统中常常见到 epoll 的身影。
发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/106510.html原文链接：https://javaforall.cn
今天下午面的北京链家现场面，虽然凉凉还是总结下面经吧～ 链家： 一面： 拿出手机问我笔试做错的一道笔试怎么分析，提醒了半天我也没想到（实际是拆装箱相关的知识） springbean生命周期 mysql范式 java类加载流程 outofmemory排查（问了具体命令，不会...） linux用过什么命令 linux日志查找特定关键字查询 jmm内存模型 java单例有哪几种 java特性中继承的作用，举例 多线程如何解决死锁 线程池的作用 多线程异常处理 二面： 5min尬聊，跟没面没区别 hr： 5m
本文档将详细介绍如何对 TiDB 进行全量备份与恢复。增量备份与恢复可使用 TiDB Binlog。
作者：ronaldoliu，腾讯 IEG 后台开发工程师 或许你也听说了，摩尔定律失效了。技术的发展不会永远是指数上升，当芯片的集成度越来越高，高到 1 平方毫米能集成几亿个晶体管时，也就是人们常说的几纳米工艺，我们的半导体行业就踩到天花板了。因为再小下去，晶体管内甚至都快无法通过一个原子了，然后就是不得不面临量子效应，也就是人们常开玩笑说的——玄学，所谓遇事不决，量子力学。 总而言之，我们的计算机硬件技术发展到了瓶颈期了，CPU 的运行速度几乎不会再有太多提升了。并且随着移动互联网的普及和万物互联，
这两天有小伙伴问我，如何才能做到嵌入式全栈？我用visio软件画了一张图，为大家讲解。
需求背景： 后台业务逻辑类服务，其实现通常都会依赖其他外部服务，比如存储，或者其他的逻辑server。 有一类比较典型的问题： 假设主调方A是同步处理模型，有一个关键路径是访问B服务。 当被调服务B延迟很高时，主调方A的进程会挂起等待，导致后来的A请求也无法及时处理，从而影响整个A服务的处理能力。甚至出现A服务不可用。 当然，比较理想的是B出现过载或者故障时，A的服务能力能够降到和B同等的服务能力，而非不可用。 因此，部门会定期进行容灾演习，也期望能够验证到各个服务的"最差服务能力"。即验证被调出现较高延迟
Libuv是一个跨平台的的基于事件驱动的异步io库。但是他提供的功能不仅仅是io，包括进程、线程、信号、定时器、进程间通信等。下面是来自官网对Libuv架构的介绍图。
买了一个录音笔，效果比使用笔记本话筒录音好多了还省电。当然啦，我也曾试过使用手机录音，结果是，没能录多久就中断了（Android 就是这么不靠谱）。
局限性还表现在下述两个方面： (1) 时间局限性： 如果程序中的某条指令一旦执行， 则不久以后该指令可能再次执行；如果某数据被访问过， 则不久以后该数据可能再次被访问。产生时间局限性的典型原因，是由于在程序中存在着大量的循环操作。 (2) 空间局限性： 一旦程序访问了某个存储单元，在不久之后，其附近的存储单元也将被访问，即程序在一段时间内所访问的地址，可能集中在一定的范围之内，其典型情况便是程序的顺序执行。 基于局部性原理，应用程序在运行之前，没有必要全部装入内存，仅须将那些当前要运行的少数页面或段先装入内存便可运行，其余部分暂留在盘上。程序在运行时，如果它所要访问的页已调入内存，便可继续执行下去；但如果程序所要访问的页尚未调入内存(称为缺页)，此时程序应利用操作系统所提供的请求调页功能，将它们调入内存，以使进程能继续执行下去。如果此时内存已满，无法再装入新的页，则还须再利用页的置换功能，将内存中暂时不用的页调至盘上，腾出足够的内存空间后，再将要访问的页调入内存，使程序继续执行下去。
物联网时代，就是要有所“变革”。而我理解的“变革”一词，有两层含义，“改变”和“革命”。一是要有所改变，不能守旧。守旧就是退步，就会逐渐跟不让步伐。二是要敢于改变，敢于坚持，敢于尝试新事物，排除非议，即敢于“革命”。
众所周知，javascript是单线程的，其通过使用异步而不阻塞主进程执行。那么，他是如何实现的呢？本文就浏览器与nodejs环境下异步实现与event loop进行相关解释。
vmstat 命令是最常见的Linux/Unix监控工具，可以展现给定时间间隔的服务器的状态值，包括服务器的CPU使用率，MEM内存使用，VMSwap虚拟内存交换情况，IO读写情况。
Android系统没有对用户截屏行为提供回调的api，所以我们只能走野路子来获取用户是否截屏了。一般大家都会采用如下两种方法
本文由 sugerpocket 首发于 IMWeb 社区网站 imweb.io。点击阅读原文查看 IMWeb 社区更多精彩文章。 众所周知，javascript 是单线程的，其通过使用异步而不阻塞主进程执行。那么，他是如何实现的呢？本文就浏览器与nodejs环境下异步实现与event loop进行相关解释。 浏览器环境 浏览器环境下，会维护一个任务队列，当异步任务到达的时候加入队列，等待事件循环到合适的时机执行。 实际上，js 引擎并不只维护一个任务队列，总共有两种任务 Task(macroTask): s
vmstat是Virtual Meomory Statistics（虚拟内存统计）的缩写，可对操作系统的虚拟内存、进程、CPU活动进行监控。是对系统的整体情况进行统计，不足之处是无法对某个进程进行深入分析。
搭建环境：linux是centos7.4(请注意centos7以下版本的防火墙跟centos7以上的不同，使用redis客户端连接redis时会有区别，建议使用centos7以上版本)
自从我写过Redis内部数据结构详解的一系列文章之后，有不少读者前来阅读和讨论。其中也有人问起阅读Redis源码的方法。本文我们就集中讨论这样一个话题：如果你现在想阅读Redis源码，那么从哪里入手？算是对之前系列文章的一个补充。（注：后台发送Redis可以获得全部Redis系列文章）
我对linux是绝对的菜鸟，但今天有份工作是给一台装在linux上的oracle服务器设置自动数据备份。这很可能是只做一次的工作，只做一次的东西，时间久了肯定会忘掉，所以把整个安装和配置过程记录下来，供下次需要时翻看。
这个参数通常需要在高负载的访问服务器上增加。比如繁忙的网络（或网关/防火墙 Linux 服务器），再比如集群规模大，node 和 pod 数量超多，往往需要增加内核的内部 ARP 缓存大小。
Linux内核代码的调试非常麻烦，一般都是加printk, 或者用JTAG调试。这里的方法是用QEMU来调试Linux内核。因为QEMU自己实现了一个gdb server, 所以可以非常方便的使用gdb来调内核。
在听到 nodejs 相关的特性时，经常会对 异步I/O、非阻塞I/O有所耳闻，听起来好像是差不多的意思，但其实是两码事，下面我们就以原理的角度来剖析一下对 nodejs 来说，这两种技术底层是如何实现的？
查看系统负载 常用命令，其中1表示1秒刷新一次，-S表示单位，M表示MB vmstat 1 -S M
Doris 运行在 Linux 环境中，推荐 CentOS 7.x 或者 Ubuntu 16.04 以上版本，同时你需要安装 Java 运行环境，JDK最低版本要求是8。我们这里使用的是Linux Centos7.9版本，jdk为1.8。
本文对hbase集群进行优化，主要涵盖硬件和操作系统，网络通信，JVM，查询，写入，核心服务，配置参数，zookeeper，表设计等多方面。 我们对hbase的应用主要是用户画像，根据自身使用场景做一些优化。难免有片面之处。 一、软硬件优化： 1. 配置内存，cpu HBase的LSM树结构，缓存机制和日志机制对内存消耗非常大，所以内存越大越好。 其中过滤器，数据压缩，多条件组合扫描等场景都是cpu密集型的，所以cpu也要够强悍 2. 操作系统 选择主流linux发行版，JVM推荐用Sun
这在耗时任务中经常出现。比如一种资源的创建非常耗时，服务A通知服务B创建，B返回给A一个任务id或者资源id，A不断轮询B检查任务是否完成以及完成结果。这种也非常常见。在架构设计中，为了减少服务之间的循环依赖，常常不会让B再回去调用A。这样一来，在一个基于http的体系中，轮询是唯一解法。
通过对以下 10 个面试题的分享，助您更好的理解 Node.js 的事件和 EventLoop 相关知识
进程和线程究竟是什么东西？传统网络服务模型是如何工作的？协程和线程的关系和区别有哪些？IO过程在什么时间发生？ 在刚刚结束的 PyCon2014 上海站，来自七牛云存储的 Python 高级工程师许智翔带来了关于 Python 的分享《Python中的进程、线程、协程、同步、异步、回调》。 一、上下文切换技术 简述 在进一步之前，让我们先回顾一下各种上下文切换技术。 不过首先说明一点术语。当我们说“上下文”的时候，指的是程序在执行中的一个状态。通常我们会用调用栈来表示这个状态——栈记载了每个调用层级执行到哪
协程不是系统级线程，很多时候协程被称为“轻量级线程”、“微线程”、“纤程(fiber)”等。简单来说可以认为协程是线程里不同的函数，这些函数之间可以相互快速切换
平时写的一些示例代码 基本框架，封装，自定义控件等，以后都整理好上传到码云。算是自己的总结，也给需要的朋友提供一个参考。目前是这么多代码，有时间整理了继续传。
为了争取提前毕业，最近需要做大量图像处理的实验，改代码、调参、存结果，由于专注于实验，所以丝毫没顾及代码质量，又懒得重构，导致今天写的代码明天就忘了什么意思，加上实验室同学可能将来都或多或少需要做图像处理实验，所以不如借此机会，花几周时间把「图像处理网站」搭好，让有需要的同学能方便地做图像处理实验。
0x00 TL;DR 上⼀篇⽂章中已经简单介绍过了CET的基本原理和实际应⽤的⼀些技术，站在防守⽅的视⻆下，CET确实是⼀个能 ⽐较有效防御ROP攻击技术的措施。那么在攻击者的视⻆来看，研究清楚CET的技术细节，进⽽判断CET是否是⼀ 个完美的防御⽅案，还是存在⼀定的局限性，则是攻击⽅的重中之重。 本⽂由浅⼊深地讲述CET的实现细节，最后提出⼏个理论可⾏的绕过⽅案，供研究者参考。 0x01 Shadow Stack Overview 上⼀篇⽂章已经⼤概对CET做了个基本概念介绍，所以就不重复，直接说重点。
在初诊阶段，我们往往只能获得一些表面的信息，比如节点挂了，Pod崩溃了，网络不通等等，这时，我们需要根据我们初诊的方向和范围使用一些工具以及结合日志进行具体的诊断。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
云直播
对象存储
