在编译程序时,借助参数传递的方法,使用与系统CPU相匹配的gcc参数,编译出的程序就是为系统CPU而进行特定优化过的,因而执行速度和效率都会是最好。
stream是数据集合,与数组、字符串差不多。但stream不一次性访问全部数据,而是一部分一部分发送/接收(chunk式的),所以不必占用那么大块内存,尤其适用于处理大量(外部)数据的场景
作者:ghost461@知道创宇404实验室 时间:2022年3月11日 简介 2022年2月23日, Linux内核发布漏洞补丁, 修复了内核5.8及之后版本存在的任意文件覆盖的漏洞(CVE-2022-0847), 该漏洞可导致普通用户本地提权至root特权, 因为与之前出现的DirtyCow(CVE-2016-5195)漏洞原理类似, 该漏洞被命名为DirtyPipe。 在3月7日, 漏洞发现者Max Kellermann详细披露了该漏洞细节以及完整POC。Paper中不光解释了该漏洞的触发原因, 还说
如何利用多核CPU来加速你的Linux命令 — awk, sed, bzip2, grep, wc等 你是否曾经有过要计算一个非常大的数据(几百GB)的需求?或在里面搜索,或其它操作——一些无法并行的
我们在Linux信号基础中已经说明,信号可以看作一种粗糙的进程间通信(IPC, interprocess communication)的方式,用以向进程封闭的内存空间传递信息。为了让进程间传递更多的信息量,我们需要其他的进程间通信方式。这些进程间通信方式可以分为两种: 管道(PIPE)机制。在Linux文本流中,我们提到可以使用管道将一个进程的输出和另一个进程的输入连接起来,从而利用文件操作API来管理进程间通信。在shell中,我们经常利用管道将多个进程连接在一起,从而让各个进程协作,实现复杂的功能。 传
全世界几十亿台电脑,连接在一起,两两通信。上海的某一块网卡送出信号,洛杉矶的另一块网卡居然就收到了,两者实际上根本不知道对方的物理位置,你不觉得这是很神奇的事情吗?
大家先看一下上面二个命令,假如huge_dump.sql文件很大,然后猜测一下哪种导入方式效率会更高一些?
UnixBench是一个类unix系(Unix,BSD,Linux)统下的性能测试工具,一个开源工具,被广泛用与测试linux系统主机的性能。Unixbench的主要测试项目有:系统调用、读写、进程、图形化测试、2D、3D、管道、运算、C库等系统基准性能提供测试数据。
最近腾讯云推出了成都节点,听说性能很好(当然国内云都是套路),博主已经入了两年的成都一区服务器,所以出个测评。
最近在用 吃灰树莓派 + 外接硬盘盒 搭建 NAS ,由于硬盘默认的文件系统是 NTFS ,出于种种原因(参考这里),Linux 下的写入速度特别慢(我这里的酷鱼1T写入只有33MB/s)。于是我打算把硬盘格式化成 ext4 。
之前分享的文章:常见的嵌入式web服务器有哪些?中分享了几种可以在嵌入式中使用的web服务器。
进程能够单独运行并且完成一些任务,但是也经常免不了和其他进程传输数据或互相通知消息,即需要进行通信,本文将简单介绍一些进程之间相互通信的技术–进程间通信(InterProcess Communication,IPC)。由于篇幅有限,本文不会对每一种进行详细介绍。
Gentoo一个最大的好处就在于其文档相当的全面,今天在maillist上看到有人提到这篇Compilation Optimization Guide,读过之后对gentoo系统的认识又深入了一点,记几点心得。
Stream 在 Node.js 中是一个被广泛应用的模块,流的两端可读流、可写流之间通过管道链接,通常写入磁盘速度是低于读取磁盘速度的,这样管道的两端就会产生压力差,就需要一种平衡的机制,使得平滑顺畅的从一个端流向另一个端。
有一个需求需要将前端传过来的10张照片,然后进行进行处理以后压缩成一个压缩包通过网络流传输出去。之前没有接触过用Java压缩文件的,所以就直接上网找了一个例子改了一下用了,改完以后也能使用,但是连续前端所传图片的大小越来越大的时候,耗费的时间同时急剧增加,最后测了一下压缩20M的文件竟然需要30秒的时间。压缩文件的代码如下。
unixbench是一套unix系统基准测试套件。unixbench的设计目标是为类unix系统提供一套基本的指标,所以有许多项目测试系统各方面的性能。各项的测试有得分,然后有一个综合的得分,这样可以很方便的通过分数去比较。 unixbench也包含一些非常简单的2D和3D图形测试。 unixbench也支持多CPU系统的测试,默认的行为是测试两次,第一次是一个进程的测试,第二次是N份测试,N等于CPU个数。这样的设计是为了以下目标: 测试系统的单任务性能 测试系统的多任务性能 测试系统并行处理的能力 unixbench一个基于系统的基准测试工具,不单纯是CPU 内存 或者磁盘测试工具。测试结果不仅仅取决于硬件,也取决于系统、开发库、甚至是编译器。 测试项目 Dhrystone测试 测试聚焦在字符串处理,没有浮点运算操作。这个测试用于测试链接器编译、代码优化、内存缓存、等待状态、整数数据类型等,硬件和软件设计都会非常大的影响测试结果。 Whetstone 测试 这项测试项目用于测试浮点运算效率和速度。这项测试项目包含若干个科学计算的典型性能模块,包含大量的C语言函数,sin cos sqrt exp和日志以及使用整数和浮点的数学操作。包含数组访问、条件分支和过程调用。 Execl Throughput(execl 吞吐,这里的execl是类unix系统非常重要的函数,非办公软件的execl)测试 这项测试测试每秒execl函数调用次数。execl是 exec函数家族的一部分,使用新的图形处理代替当前的图形处理。有许多命令和前端的execve()函数命令非常相似。 File Copy测试 这项测试衡量文件数据从一个文件被传输到另外一个,使用大量的缓存。包括文件的读、写、复制测试,测试指标是一定时间内(默认是10秒)被重写、读、复制的字符数量。 Pipe Throughput(管道吞吐)测试 pipe是简单的进程之间的通讯。管道吞吐测试是测试在一秒钟一个进程写512比特到一个管道中并且读回来的次 数。管道吞吐测试和实际编程有差距。 Pipe-based Context Switching (基于管道的上下文交互)测试 这项测试衡量两个进程通过管道交换和整数倍的增加吞吐的次数。基于管道的上下文切换和真实程序很类似。测试程序产生一个双向管道通讯的子线程。 Process Creation(进程创建)测试 这项测试衡量一个进程能产生子线程并且立即退出的次数。新进程真的创建进程阻塞和内存占用,所以测试程序直接使用内存带宽。这项测试用于典型的比较大量的操作系统进程创建操作。 Shell Scripts测试 shell脚本测试用于衡量在一分钟内,一个进程可以启动并停止shell脚本的次数,通常会测试1,2, 3, 4, 8 个shell脚本的共同拷贝,shell脚本是一套转化数据文件的脚本。 System Call Overhead (系统调用消耗)测试 这项测试衡量进入和离开系统内核的消耗,例如,系统调用的消耗。程序简单重复的执行getpid调用(返回调用的进程id)。消耗的指标是调用进入和离开内核的执行时间。 Graphical Tests(图形)测试 由"ubgears"程序组成,测试非常粗的2D和3D图形性能,尤其是3D测试非常有限。测试结果和硬件,系统合适的驱动关系很大。 unixbench安装
vscode是一个编辑器 winodows +linux 联合开发 ,用vscode取代vim 将本地将vscode打造开发环境 -- vscode的本地环境搭建
疫情期间,宅家两月,对xmake内部做了不少的重构来改进,并且新增了不少实用的新特性,欢迎来体验。
本文介绍了管道(pipe)在Linux系统中的实现方式,从三个方面进行了详细阐述:管道的原理,命名管道,以及通过匿名管道进行的进程间通信。同时,文章还探讨了管道在Linux系统中的实际应用,包括shell脚本、cron任务以及Linux中的各种守护进程等。
CVE-2022-0847 是存在于 Linux内核 5.8 及之后版本中的本地提权漏洞。攻击者通过利用此漏洞,可覆盖重写任意可读文件中的数据,从而可将普通权限的用户提升到特权 root。
该文总结了如何通过修改配置文件实现一个自定义的HTTPS后端服务器,包括配置HTTPS证书、指定监听端口、指定代理路径和实现基于HTTP的负载均衡。
本文的目的在于使用npm进行js类库依赖管理,同时精简html中繁杂的<script>导入。
在这篇文章中和 Carla Schroder 一起探索 Linux 中的一些鲜为人知的强大工具。 本文是一篇关于一些有趣但鲜为人知的工具 termsaver、pv 和 calendar 的文章。 termsaver 是一个终端 ASCII 屏保,pv能够测量数据吞吐量并模拟输入。Debian 的 calendar 拥有许多不同的日历,并且你还可以制定你自己的日历。 工具1:终端屏保 难道只有图形桌面能够拥有有趣的屏保吗? 现在,你可以通过安装 termsaver 来享受 ASCII 屏保,比如 matr
由于Android系统是基于Linux系统的,所以有必要简单的介绍下Linux的跨进程通信,对大家后续了解Android的跨进程通信是有帮助的,本篇的主要内容如下:
管道是Linux中很重要的一种通信方式,是把一个程序的输出直接连接到另一个程序的输入,常说的管道多是指无名管道,无名管道只能用于具有亲缘关系的进程之间,这是它与有名管道的最大区别。有名管道叫named pipe或者FIFO(先进先出),可以用函数mkfifo()创建。
点击蓝字,关注我们 导言 splice pipe pool for splice pipe pool in HAProxy pipe pool in Go 小结 参考&延伸 导言 相信那些曾经使用 Go 写过 proxy server 的同学应该对 io.Copy()/io.CopyN()/io.CopyBuffer()/io.ReaderFrom 等接口和方法不陌生,它们是使用 Go 操作各类 I/O 进行数据传输经常需要使用到的 API,其中基于 TCP 协议的 socket 在使用上述接口和
有名管道叫named pipe或者FIFO(先进先出),可以用函数mkfifo()创建。
"USB 接口"是逻辑上的 USB 设备,编写的 usb_driver 驱动程序,支持的是"USB 接口":
本文介绍Python的os包中有查询和修改进程信息的函数,Python的这些工具符合Linux系统的相关概念,所以可以帮助理解Linux体系。
这个系列的进度有些跳跃性,我尽量直白点解释,但是我不是官方文档,直入主题!!!!
Node.js的stream模块是有名的应用困难,更别说理解了。那现在可以告诉你,这些都不是问题了。
Python 自带的多进程库 multiprocessing 可实现多进程。我想用这些短例子示范如何优雅地用多线程。中文网络上,有些人只是翻译了旧版的 Python 官网的多进程文档。而我这篇文章会额外讲一讲下方加粗部分的内容。
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一直学习一样东西,学久了就可以尝试归纳总结,整理成笔记或者写成教程,这是一种很好的学习策略。(当然更好的方法是从学的时候就开始整理)
这里的内容以Linux进程基础和Linux文本流为基础。subprocess包主要功能是执行外部的命令和程序。比如说,我需要使用wget下载文件。我在Python中调用wget程序。从这个意义上来说,subprocess的功能与shell类似。 subprocess以及常用的封装函数 当我们运行python的时候,我们都是在创建并运行一个进程。正如我们在Linux进程基础中介绍的那样,一个进程可以fork一个子进程,并让这个子进程exec另外一个程序。在Python中,我们通过标准库中的subprocess
匿名管道,也称管道,是Linux下最常见的进程间通信方式之一。匿名管道在系统中没有实名,它只是进程的一种资源,会随着进程的结束而被系统清除。
进程间通信简称为 IPC(Interprocess communication),是两个不同进程间进行任务协同的必要基础。进行通信时,首先需要确保不同进程之间构建联系,其次再根据不同的使用场景选择不同的通信解决方案,本文主要介绍的通信解决方案为 匿名管道
现在大部分人都喜欢使用Popen。Popen方法不会打印出cmd在linux上执行的信息。的确,Popen非常强大,支持多种参数和模式。使用前需要from subprocess import Popen, PIPE。但是Popen函数有一个缺陷,就是它是一个阻塞的方法。如果运行cmd时产生的内容非常多,函数非常容易阻塞住。解决办法是不使用wait()方法,但是也不能获得执行的返回值了。
使用subprocess 使设备具有部分Linux命令 python脚本:下载busybox,并且放在与脚本相同的目录下
CoreWCF 项目在2021.2.19 正式发布了0.1.0 GA版本:https://github.com/CoreWCF/CoreWCF/releases/tag/v0.1.0 ,这个版本号虽然是0.1,但是它是可以投入生产的版本,而且是跨平台的,支持LInux部署WCF,当前仅支持http 和 net.tcp:
.NET 团队有一篇博客 改进多平台容器支持, 详细介绍了.NET 7 以上的平台可以轻松的使用Docker buildx 工具构建多平台的镜像。 buildx 是 Docker 官方提供的一个构建工具,它可以帮助用户快速、高效地构建 Docker 镜像,并支持多种平台的构建。使用 buildx,用户可以在单个命令中构建多种架构的镜像,例如 x86 和 ARM 架构,而无需手动操作多个构建命令。此外,buildx 还支持 Dockerfile 的多阶段构建和缓存,这可以大大提高镜像构建的效率和速度。
pipe , 中文翻译为管道,是 Unix/Linux 系统中一种比较常用的 IPC(Inter Process Communication) 。下面这组 shell 命令,估计大部分人都用过或者见过。
玩过Flappy bird的同学都知道,这个游戏随机生成长短不一的上下管道,上下管道之间存在着一定间距,并且每隔一定距离就会有新的管道生成。管道素材的长度当然是固定的,所以我们随机生成管道的坐标y来实现随机生成一定长度的管道。下面我们来算一算如何计算两个管道之间的距离。
res =subprocess.Popen(['uname','-sv'],stdout=subprocess.PIPE)
对于新采购的服务器,需要进行有必要的性能测试。这里选择UnixBench工具进行性能测试。记录如下: 1)安装使用 下面的脚本使用了最新版UnixBench5.1.3来测试,注释了关于graphic的测试项(大多数VPS都是没有显卡或者是集显,所以图像性能无需测试),运行10-30分钟后(根据CPU内核数量,运算时间不等)得出分数,越高越好。(提前将UnixBench5.1.3.tgz下载到了服务器的/root目录下了) [root@test-vm001 ~]# cat bench.sh #! /bin/b
这种方式调试内核需要两台机器,一台用来运行Linux内核,另一台对内核进行调试。一般有以下三种常用的方案,可以根据电脑的性能或资金状况来选择。可以开两个Linux系统的虚拟机;也可以在物理机系统是linux上面装虚拟机,然后虚拟机运行一个linux;再就是买开发板来调试内核。以下是在windows上开两个虚拟机的流程描述。
本文摘录于https://google.github.io/security-research/pocs/linux/cve-2021-22555/writeup.html
从 0.7 升级到 0.8:https://bevyengine.org/learn/book/migration-guides/0.7-0.8/
前面文章说了一下 Linux 命名管道的实现,今天看看 Windows 上我们怎么实现。 在 Windows 上的命名管道主要是通过调用 win32 api 的以下方法来实现的: win32pipe.CreateNamedPipe() win32pipe.ConnectNamedPipe() win32file.ReadFile() win32file.WriteFile() 下面看一个例子,比较简单,只是需要注意一下命名管道的命名规则。 server.py import win32file import
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