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FUSE

###一、FUSE简介 FUSE(用户空间文件系统)是这样一个框架,它使得FUSE用户在用户态下编写文件系统成为可能,而不必和内核打交道。...FUSE由三个部分组成,linux内核模块、FUSE库以及mount 工具。...FUSE起初是为了研究AVFS(A Virtual Filesystem)而设计的,而现在已经成为SourceForge的一个独立项目,目前适用的平台有Linux, FreeBSD, NetBSD, OpenSolaris...官方的linux kernel版本到2.6.14才添加了FUSE模块,因此2.4的内核模块下,用户如果要在FUSE中创建一个文件系统,需要先安装一个FUSE内核模块,然后使用FUSE库和API来创建。...linux2.4.x 和 2.6.x 内核,现在可以支持JavaTM 绑定,不必限定使用C和C++来编 写文件系统 ###三、源代码目录 .

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FUSE分析总结

使用FUSE,用户可以不必熟悉Kernel代码,使用标准C库、FUSE库以及GNU C库便可设计出自己需要的文件系统。 FUSE由三个部分组成:FUSE内核模块、FUSE库以及一些挂载工具。...,用户空间进程在处理完请求后,将结果返回给FUSE内核模块,内核模块再将其还原为Linux kernel需要的格式,并返回给VFS。...图1.0 FUSE内核模块 FUSE库负责和内核空间的通信,它接收来自/dev/fuse的请求,并将其转化为一系列的函数调用,并将结果写回到/dev/fuse。...fuse_new()为文件系统分配数据空间。fuse_loop()从/dev/fuse 读取文件系统调用,调用fuse_operations结构中的处理函数,返回调用结果给/dev/fuse。...所以,基于FUSE所写的文件系统通常是将文件当做虚拟的磁盘,并使用C所提供的文件操作接口;或者是映射一个目录到文件系统。 FUSE给各钩子函数传递的path参数的/指的是文件系统的/目录。

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如何使用FUSE挖掘文件上传漏洞

关于FUSE FUSE是一款功能强大的渗透测试安全工具,可以帮助广大研究人员在最短的时间内迅速寻找出目标软件系统中存在的文件上传漏洞。...FUSE本质上是一个渗透测试系统,主要功能就是识别无限制可执行文件上传(UEFU)漏洞。 工具安装 当前版本的FUSE支持在Ubuntu 18.04和Python 2.7.15环境下工作。...install git 接下来,将该项目源码克隆至本地: $ git clone https://github.com/WSP-LAB/FUSE 并切换至项目目录下配置好依赖环境: $ cd FUSE...工具使用 FUSE配置 FUSE使用了用户提供的配置文件来为目标PHP应用程序指定参数。在测试目标Web应用程序之前,必须将相关参数提供给脚本执行。...FUSE执行 FUSE: $ python framework.py [Path of configuration file] 文件监控器: $ python filemonitor.py 扫描结果:

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Linux Linux内核参数调优

关于调优的建议: 1、出错时,可以查看操作系统日志,可能会找到一些有用的信息 2、尽量不要“批量”修改内核参数,笔者就曾这么干过,结果“调优”后,性能反而下降,事务出错数反而增加,所以,调优的时候可以考虑逐个参数进行调优...说明:我也不是很懂,参考自网络整理了下可能需要调整的一些参数 net.core.wmem_max=124928 发送套接字缓冲区大小的最大值(以字节为单位),参考值873200 net.core.rmem_max...通过配置TCP_TW_REUSE参数,来释放TIME_WAIT状态的端口号给新连接使用 net.ipv4.tcp_tw_recycle=1 表示开启TCP连接中TIME-WAIT sockets的快速回收...net.ipv4.tcp_fin_timeout=30 默认值60,这个参数决定了它保持在FIN-WAIT-2状态的时间,参考值 30(一般来说FIN-WAIT-2的连接也极少) net.ipv4....当出现SYN等待队列溢出时,启用cookies来处理,可防范少量SYN攻击,默认为0,表示关闭; 以下几个参数文件需要打开防火墙才会存在 net.netfilter.nf_conntrack_max=

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FUSE(FileSystem in User Space) 对算法的价值

如果能通过FUSE将分布式存储挂在到本地磁盘,那就意味着,每个算法节点天然就可以看到所有数据,然后他可以处理所有数据,或者选择一部分数据(是否是分布式算法)。而算法实现着看起来就像在操作本地磁盘一样。...而且,通过FUSE,我们可以实现非常高效的数据缓存策略(local磁盘或者内存)。...【再看非分布式算法】 假设一个非分布式算法,我们探索他的3个组合的参数,其中,1,2在A节点,3在B节点,那么1,2可以共享数据缓存(都是全量数据)。...【元数据缓存】 我们知道,很多情况下,我们使用分布式存储,光罗列一个文件列表就挺慢的,通过FUSE可以透明在本地缓存分布式存储元数据。 所以FUSE可以实现开发的高效,以及性能上的高效。...而通过FUSE可以透明的做掉很多东西。 Others 对于前面提到的第三点,Spark通过引入Barrier API 来解决,第四点也有非常好的框架来比如apache Arrow来缓解对应的问题。

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