当我们执行系统调用的时候，会首先对某些错误情况进行检查，如果失败通常会得到一些 error 信息，通过查看全局变量 errno 可以知道到底是哪一类错误
我猜，你读这篇文章，说明你已经对Linux安全模块（LSM）有所了解。如果你使用过SELinux或AppArmor，其实就已经用过LSM了。甚至，在你使用的Linux发行版本或Android系统之上，也使用了LSM。
本文记录了对某发行版Linux中一个安全模块（LSM）的逆向过程，该LSM对系统中待运行的程序进行安全校验，数据流穿越内核态与用户态，涉及系统内核及系统服务。此LSM对系统安全性的增强效果明显，其设计思路值得防守方研究学习，可于个人终端或服务器安全防护中应用。特此对逆向内容记录，希望能为读者在终端防护方面拓宽思路，同时欢迎感兴趣的师傅们交流学习。
假设你已经了解了LSM内核安全模块，也知道如何使用它们加固系统的安全。但是，你还知道了另一种工具seccomp（Linux安全计算）。你可能非常想知道，LSM和Seccomp有什么区别？为什么不能将Seccomp设计为LSM模块？什么时候使用Seccomp？接下来，且听我娓娓道来。
一、SELinux的历史 SELinux全称是Security Enhanced Linux，由美国国家安全部(National Security Agency)领导开发的GPL项目，它拥有一个灵活而强制性的访问控制结构，旨在提高Linux系统的安全性，提供强健的安全保证，可防御未知攻击，相当于B1级的军事安全性能。比MS NT的C2等高得多。 SELinux起源于自1980开始的微内核和操作系统安全的研究，这两条研究线路最后形成了一个叫做的分布式信任计算机（Distribute Trusted Mach
关于bpflock bpflock是一款基于eBPF驱动的Linux设备安全审计工具，该工具使用了eBPF来帮助广大研究人员增强Linux设备的安全性。通过限制对各种Linux功能的访问，bpflock能够减少攻击面并阻止一些众所周知的攻击技术。 bpflock只允许类似容器管理器、systemd和其他以主机PID或网络命名空间运行的容器/程序访问完整的Linux功能，并限制那些以自己命名空间运行的容器或程序。如果bpflock在受限配置文件下运行，则所有程序/容器（包括特权程序/容器）都将被拒绝访问。
KubeArmor 是一个云原生运行时安全强制系统，它在系统级别限制容器和节点的行为（如进程执行、文件访问和网络操作）。
类型：技术专栏 作者介绍 张凯（Kyle Zhang），SmartX 联合创始人 & CTO。毕业于清华大学计算机系，研究方向为分布式系统和体系结构。2013 年与徐文豪、王弘毅联合创立 SmartX，主导自主研发了 SmartX 分布式文件系统 SmartX ZBS。SmartX 拥有国内最顶尖的分布式存储和超融合架构研发团队，是国内超融合领域的技术领导者。 本文转载自知乎专栏 @SmartX 技术博客，点击底部“阅读原文”进入博客浏览更多文章。 过去半年阅读了 30 多篇论文，坚持每 1~2 周写一篇
LSM-tree 在 NoSQL 系统里非常常见，基本已经成为必选方案了。今天介绍一下 LSM-tree 的主要思想，再举一个 LevelDB 的例子。
2006年，Google 发表了 BigTable 的论文。这篇论文提到 BigTable 单机上所使用的数据结构就是 LSM。
虽然分为上下篇介绍，但两篇文章的内容之间比较独立，完全可以单独阅读。 下篇链接如下： lsm派系(不仅lsm tree)存储模型概述(下篇)
前段时间，我们的项目组在帮客户解决一些操作系统安全领域的问题，涉及到windows，Linux，macOS三大操作系统平台。无论什么操作系统，本质上都是一个软件，任何软件在一开始设计的时候，都不能百分之百的满足人们的需求，所以操作系统也是一样，为了尽可能的满足人们需求，不得不提供一些供人们定制操作系统的机制。当然除了官方提供的一些机制，也有一些黑魔法，这些黑魔法不被推荐使用，但是有时候面对具体的业务场景，可以作为一个参考的思路。
eBPF（extended Berkeley Packet Filter）是一种高性能的内核虚拟机，可以运行在内核空间中，用来收集系统和网络信息。随着计算机技术的不断发展，eBPF 的功能日益强大，进而被用来构建各种效率高效的在线诊断和跟踪系统，以及安全的网络和服务网格。
ROP的全称为Return-oriented programming（返回导向编程），这是一种高级的内存攻击技术可以用来绕过现代操作系统的各种通用防御（比如内存不可执行和代码签名等）。通过上一篇文章栈溢出漏洞原理详解与利用，我们可以发现栈溢出的控制点是ret处，那么ROP的核心思想就是利用以ret结尾的指令序列把栈中的应该返回EIP的地址更改成我们需要的值，从而控制程序的执行流程。
上一期介绍了一下tinkerboard2 Android11下面适配DSI屏幕的方式(https://blog.csdn.net/chenchen00000000/article/details/124721846)，这一期来介绍一下如何支持触摸与屏幕自动旋转。触摸与屏幕自动旋转是Android设备上面的标配功能。
LSM-tree是由两个或两个以上存储数据的结构组成的。最简单的LSM-tree有两个部分，如下图所示。常驻内存部分，称为C_0树（或C_0），其可以设计为任何方便键值查找的数据结构，常驻硬盘部分，称为C_1树（或C_1）。C1进一步可延申为C_2，C_3等等。
现在假设有 1000 个节点的key。对于磁盘，一定是将这1000个节点依次写入磁盘的速度最快。但是这样读很糟糕，因为key在磁盘中完全乱了，每次读都得扫描。
之前零零散散写过几篇和 LSM-Tree、LevelDB 有关的文章。之后也看了一些代码和论文，笔记也做了一些，但大都比较零乱、随意，没花功夫整理。
十多年前，谷歌发布了大名鼎鼎的"三驾马车"的论文，分别是GFS(2003年)，MapReduce（2004年），BigTable（2006年），为开源界在大数据领域带来了无数的灵感，其中在 “BigTable” 的论文中很多很酷的方面之一就是它所使用的文件组织方式，这个方法更一般的名字叫 Log Structured-Merge Tree。在面对亿级别之上的海量数据的存储和检索的场景下，我们选择的数据库通常都是各种强力的NoSQL，比如Hbase，Cassandra，Leveldb，RocksDB等等，这其中前两者是Apache下面的顶级开源项目数据库，后两者分别是Google和Facebook开源的数据库存储引擎。而这些强大的NoSQL数据库都有一个共性，就是其底层使用的数据结构，都是仿照“BigTable”中的文件组织方式来实现的，也就是我们今天要介绍的LSM-Tree。
Michael Crosby是如今最有影响力的Docker容器开发人员之一，他帮助领导containerd的开发以及担任Open Container Initiative（OCI）技术监督主席。近日，他在DockerCon 19上，Crosby在演讲中概述了Docker的过去，现在以及未来。Docker的早期历史与Linux密切相关，事实证明，Docker的未来也是如此。
5.14-rc6了，看起来5.14也快发布了。而我5.13的总结还没有写出，我早觉得有写一点东西的必要了，这虽然于搬砖的码农毫不相干，但在追求上进的工程师那里，却大抵只能如此而已。为了不忘却的纪念，我们列出5.13内核的10个激动人心的新特性。上集先谈4个：
安全提供商正在利用 eBPF 的可观测性来预防攻击，检测和修复高优先级漏洞(并区分严重和不那么严重的漏洞)，检测可疑活动等。
选自BAIR 作者：Abhishek Kar 机器之心编译 参与：李泽南、蒋思源 想象一下图片中的椅子。人类具有无与伦比的推理能力，可以在看到单张图片的情况下想象出整个椅子的 3D 形状——即使你从未
本文为《数据密集型应用系统设计》的读书笔记第一部分第三章的笔记整理，也是个人认为的这本书第一部分最重要的内容。本文将会针对目前数据库系统两个主要阵营进行展开，分别是采用日志型存储结构高速读写的LSM-Tree和面向OLTP的事务数据库BTree两种数据结构对比。
不同的数据库存储系统都会设计不同的索引结构来优化查询/写入效率， 在讨论这些结构之前， 我们先从头回顾一下计算机存储的一些设计
作为目前数据库引擎的两种主要数据结构，LSM-tree和B+-tree在业界已经有非常广泛的研究。相比B+-tree，LSM-tree牺牲一定的读性能以换取更小的写放大以及更低的存储成本，但这必须建立在已有的HDD和SSD的基础上。 探索前沿研究，聚焦技术创新，本期DB·洞见由腾讯云数据库高级工程师王宏博进行分享，主要介绍一篇2022年FAST的论文，主题为“基于硬件透明压缩的B+树优化”。本次分享的论文针对可计算存储SSD（支持硬件透明压缩）提出了三种有趣的设计方法，从而极大地减少了B+-tree的写放大
【Flink】第十二篇：记kudu-connector写CDC数据的-D数据时，报主键不存在的异常
LSM Tree（Log-structured merge-tree）广泛应用在HBase，TiDB等诸多数据库和存储引擎上，我们先来看一下它的一些应用：
LSM tree (log-structured merge-tree) 是一种对频繁写操作非常友好的数据结构，同时兼顾了查询效率。LSM tree 是许多 key-value 型或日志型数据库所依赖的核心数据结构，例如 BigTable、HBase、Cassandra、LevelDB、SQLite、Scylla、RocksDB 等。
高性能事务系统应用程序通常在提供活动跟踪的历史记录表；同时，事务系统生成$日志记录，用于系统恢复。这两种生成的信息都可以受益于有效的索引。众所周知的设置中的一个例子是TPC-a基准应用程序，该应用程序经过修改以支持对特定账户的账户活动历史记录的有效查询。这需要在快速增长的历史记录表上按帐户id进行索引。不幸的是，基于磁盘的标准索引结构（如B树）将有效地使事务的输入/输出成本翻倍，以实时维护此类索引，从而使系统总成本增加50%。显然，需要一种以低成本维护实时索引的方法。日志结构合并树（LSM树）是一种基于磁盘的数据结构，旨在为长时间内经历高记录插入（和删除）率的文件提供低成本索引。LSM树使用一种延迟和批量索引更改的算法，以一种类似于合并排序的有效方式将基于内存的组件的更改级联到一个或多个磁盘组件。在此过程中，所有索引值都可以通过内存组件或其中一个磁盘组件连续进行检索（除了非常短的锁定期）。与传统访问方法（如B-树）相比，该算法大大减少了磁盘臂的移动，并将在使用传统访问方法进行插入的磁盘臂成本超过存储介质成本的领域提高成本性能。LSM树方法还推广到插入和删除以外的操作。然而，在某些情况下，需要立即响应的索引查找将失去输入/输出效率，因此LSM树在索引插入比检索条目的查找更常见的应用程序中最有用。例如，这似乎是历史表和日志文件的常见属性。第6节的结论将LSM树访问方法中内存和磁盘组件的混合使用与混合方法在内存中缓冲磁盘页面的常见优势进行了比较。
玩过安卓的朋友应该都对 root 这个名词不陌生，曾几何时，一台 root 过的手机是发烧友标配；对于开发者来说，root 后的手机是黑灰产外挂的温床，是想要极力避免和打击的目标；而对于安全研究人员来说，root 则意味着更多 —— Towelroot、PingPongRoot、DirtyC0w、ReVent，那些有趣的漏洞和精妙的利用，承载了不少的汗水和回忆。
其实本部分的标题也可以换成批处理+预排序。clickhouse通过block的设计来实现批处理，通过lsm算法来实现预排序。我们分别来分析一下，这个组合对查询速度的影响。
2.hregionserver将数据写到hlog（write ahead log）。为了数据的持久化和恢复。
图数据库的性能和 schema 的设计息息相关，但是 NebulaGraph 官方本身对图 schema 的设计其实没有一个定论，唯一的共识就是是面向性能去做 schema 设计。
一、前言 Unix和类Unix操作系统提供的ptrace系统调用支持一个进程控制另一个进程，常被用于程序调试、分析和监测工具，例如gdb、strace等。通过ptrace可以查看和修改被控制进程的内部状态，因此渗透攻击在注入shellcode时也会使用ptrace。本文介绍一种Linux下使用ptrace隐藏注入shellcode的技术和防御方法。 二、背景 不同版本操作系统有各自实现ptrace系统调用的方式，本文只关注Linux环境，因此先简单说明Linux下ptrace系统调用的用法。首先定义控
技术雷达是什么 技术雷达是由 ThoughtWorks 技术战略委员会（TAB）经由多番正式讨论给出的最新技术趋势报告，它以独特的雷达形式对各类最新技术的成熟度进行评估并给出建议，为从程序员到CIO/
写这篇文章的目的，是为了帮助更多的人理解 rosedb，我会从零开始实现一个简单的包含 PUT、GET、DELETE 操作的 k-v 存储引擎。
Leveldb是一个google实现的非常高效的kv数据库，目前的版本1.2能够支持billion级别的数据量了。 在这个数量级别下还有着非常高的性能，主要归功于它的良好的设计。特别是LSM算法。
LSM 树广泛用于数据存储，例如 RocksDB、Apache AsterixDB、Bigtable、HBase、LevelDB、Apache Accumulo、SQLite4、Tarantool、WiredTiger、Apache Cassandra、InfluxDB和ScyllaDB等。
我们熟知常用数据库MySQL MongoDB HBase等底层存储都用了各种树结构，如B树LSM树，不过为什么要用这些结构呢？
KubeArmor是一个支持容器的运行时安全实施系统，它可以从系统级别限制容器的行为（如进程执行、文件访问、网络操作和资源利用率）。
ST官方参考代码： https://github.com/STMicroelectronics/STMems_Standard_C_drivers/tree/master/lsm6dso_STdC，ST的传感器，基本都在这里能找到。 其他参考代码： https://github.com/arduino-libraries/Arduino_LSM6DSOX https://github.com/micropython-Chinese-Community/mpy-lib/tree/master/sensor/LSM6DSO。
第二章讲了上层抽象：数据模型和查询语言。本章下沉一些，聚焦数据库底层如何处理查询和存储。这其中，有个逻辑链条：
在当今信息时代，数据的存储和管理变得越来越重要。无论是云存储、数据库还是分布式文件系统，都需要高效的数据存储和检索方法。其中，LSM树（Log-Structured Merge Tree）是一种高性能的数据结构，广泛应用于各种分布式存储系统和数据库引擎中。本文将介绍LSM树的原理，并探讨其在不同使用场景中的应用。
随着数据量的增大，传统关系型数据库越来越不能满足对于海量数据存储的需求。对于分布式关系型数据库，我们了解其底层存储结构是非常重要的。本文将介绍下分布式关系型数据库 TiDB 所采用的底层存储结构 LSM 树的原理。
以 Mysql、postgresql 为代表的传统 RDBMS 都是基于 b-tree 的 page-orented 存储引擎。现代计算机的最大处理瓶颈在磁盘的读写上，数据存储无法绕开磁盘的读写，纯内存型数据库除外，但由于内存存储的不稳定性，我们一般只将内存型的存储作为缓存系统。
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