如果你对 Linux 流控感兴趣，如果你需要搭建高性能的 Linux 网关 , 本文将会使你受益颇多。
本篇主要讲述了利用tc工具对 Linux 进行高级流量控制.TC流量控制工具 , 从 Linux2.2 版开始已并入内核而且功能非常强大。如果你需要搭建高性能的 Linux 网关 , 本文将会使你受益颇多。
tc qdisc add dev eth0 root tbf rate 51200kbit latency 50ms minburst 200k burst 200k
1 限制流出速度 限制流出速度，主要通过tc这个工具，常用的有三个队列： tbf队列，令牌桶队列，适用于流量×××； cbq队列，分类的队列，用于实现精细的qos控制，配置复杂； htb队列，分层的令牌桶队列，用于实现精细的qos控制，配置比cbq简单些； 通过tbf限制流程速度的例子： tc qdisc add dev eth0 root tbf rate 51200kbit latency 50ms minburst 200k burst 200k 限制网卡eth0流出速度为51200kbit，正确的设置方法，和minburst这个参数有很大的关系，不同的硬件环境和系统需要具体调试。 通过htb实现不同目标地址的限速 删除 tc qdisc del dev eth0 root tbf 修改 tc qdisc change dev eth0 root tbf rate 2200kbit latency 5000ms burst 1540 查看当前队列 tc -s -d qdisc ls
netem 与 tc: netem 是 Linux 2.6 及以上内核版本提供的一个网络模拟功能模块。该功能模块可以用来在性能良好的局域网中,模拟出复杂的互联网传输性能,诸如低带宽、传输延迟、丢包等等情况。使用 Linux 2.6 (或以上) 版本内核的很多发行版 Linux 都开启了该内核功能,比如 Fedora、Ubuntu、Redhat、OpenSuse、CentOS、Debian 等等。 tc 是Linux 系统中的一个工具,全名为 traffic control(流量控制)。tc 可以用来控制 netem 的工作模式,也就是说,如果想使用 netem ,需要至少两个条件,一个是内核中的 netem 功能被包含,另一个是要有 tc 。
前面介绍了BCC可观测性和BCC网络，但对底层使用的eBPF的介绍相对较少，且官方欠缺对网络方面的介绍。下面对eBPF进行全面介绍。
Linux操作系统中的流量控制器TC（Traffic Control）用于Linux内核的流量控制，主要是通过在输出端口处建立一个队列来实现流量控制。 接收包从输入接口进来后，经过流量限制丢弃不符合规定的数据包，由输入多路分配器进行判断选择：
作者 | 许庆伟 策划 | 凌敏 随着 eBPF 技术在各种行业领域上的使用和普及，人们在享受着技术变革红利的同时，也遭受着无孔不入的恶意攻击。就像任何事物都有两面性一样，没有任何一项技术只有高高在上的优势，而没有弊端。只有更加清晰地剖析清楚 eBPF 的内核，才能推动它不断地进步，趋利避害，尽可能发挥正向的作用。 1 eBPF 的安全能力是检验其可持续发展的重要指标 日益严峻的 Linux 安全形势 根据安全分析机构 ESG 云原生安全研究，88% 的网络安全专业人士表示，在过去 12 个
Linux内核在2022年主要发布了5.16-5.19以及6.0和6.1这几个版本，每个版本都为eBPF引入了大量的新特性。本文将对这些新特性进行一点简要的介绍，更详细的资料请参考对应的链接信息。总体而言，eBPF在内核中依然是最活跃的模块之一，它的功能特性也还在高速发展中。某种意义上说，eBPF正朝着一个完备的内核态可编程接口快速进化。
BCC（BPF编译器集合 ）是用于创建足智多谋内核跟踪和操作程序一套功能强大的适当的工具和示例文件。 它采用扩展BPF（ Berkeley包过滤器 ），最初被称为eBPF这是在Linux的3.15的新功能之一。
译自：http://docs.cilium.io/en/stable/architecture/
今天，我们来了解下 Linux 系统的革命性通用执行引擎-eBPF，之所以聊着玩意，因为它确实牛逼，作为一项底层技术，在现在的云原生生态领域中起着举足轻重的作用。截至目前，业界使用范围最广的 K8S CNI 网络方案 Calico 已宣布支持 eBPF，而作为第一个实现了Kube-Proxy 所有功能的 K8S 网络方案——Cilium 也是基于 eBPF 技术。因此，只有了解其底层机制，才能有助于更好、更易地融入容器生态中。
许多发行版都为内核提供了模块化或整体式的流量控制(QOS)。自定义的内核可能不会支持这些特性。
笔者有一个需要搭建弱网环境来复现某个网络问题的需求，因此开始在网络中寻找能够快速搭建弱网环境的方式。
本文内容来自 Linux Advanced Routing & Traffic Control HOWTO[1] (2012) ， 这是一份在线文档（小书），直译为《Linux 高级路由与流量控制手册》。本文翻译第九章 Chapter 9. Queueing Disciplines for Bandwidth Management[2]。
本文翻译自 2020 年 Quentin Monnet 的一篇英文博客：Understanding tc “direct action” mode for BPF[1]。
WebjxCom 友情提示： 公司一台服务器，网络环境太高，那台服务器和源服务器连接下载，就跑到 400M-500M，为了控制一下，所以研究了一下 TC. 来做流量控制。给他控制到小点，不要让这一台占了所有的网络。TC 很是强大啊，很多所谓的硬件路由器，都是基于这个做的。
在介绍tc qdisc之前，先解释下tc是什么, tc（traffic control）是Linux内核中的一个网络流量控制工具，它可以用来控制网络流量的带宽、延迟、丢包等参数，从而实现网络流量的优化和管理。详细介绍可以参考Linux TC工具的官方文档和man手册。而qdisc (queueing disciplines), 是tc工具中的一部分，叫做队列规则，是一种可以定义Linux网络流量队列规则的一种机制，可以进行流量排队、调度以及限速等操作，达到对网络流量的精细控制和管理。如下是几个qdisc的例子：
ACL，是Access Control List的简称，中文名称叫“访问控制列表”。
近日的工作多多少少和Linux的流控有点关系。自打几年前知道有TC这么一个玩意儿而且多多少少理解了它的原理之后，我就没有再动过它，由于我不喜欢TC命令行，实在是太繁琐了。iptables命令行也比較繁琐，可是比TC命令行直观，而TC命令行则太过于技术化。
关键词：QOS 限速 惩罚机制 断流 腾讯云 轻量 Youtube卡顿 tc 流量控制 技术 随笔
TC（traffic control)是Linux中的流量控制工具。它是通过控制netem来实现的网络场景模拟。该工具是直接对物理网卡生效的，如果是逻辑网卡，则该控制无效。如果是用的虚拟机，可视虚拟网卡为物理网卡。
tc 是linux 内置的命令；使用man pages 查看 我们看到，其功能为 show / manipulate traffic control settings，可对操作系统进行流量控制；
https://github.com/nevermosby/linux-bpf-learning
本文翻译自 2016 年 Daniel Borkman 在 NetdevConf 大会上的一篇文章：On getting tc classifier fully programmable with cls_bpf[1]。
如图一所示，某公司通过Switch实现各部门之间的互连。为方便管理网络，管理员为公司的研发部和市场部规划了两个网段的IP地址。同时为了隔离广播域，又将两个部门划分在不同VLAN之中。现要求Switch能够限制两个网段之间互访，防止公司机密泄露。
访问控制列表ACL（Access Control List）是由一条或多条规则组成的集合。所谓规则，是指描述报文匹配条件的判断语句，这些条件可以是报文的源地址、目的地址、端口号等。
这篇是Network Policy最后一篇，主题是关于eBPF。前面两篇，我们聊完了Network Policy的意义和iptables实现，今天我们聊聊如何借助eBPF来摆脱对iptables的依赖，并实现Network Policy。
“eBPF 是我见过的 Linux 中最神奇的技术，没有之一，已成为 Linux 内核中顶级子模块，从 tcpdump 中用作网络包过滤的经典 cbpf，到成为通用 Linux 内核技术的 eBPF，已经完成华丽蜕变，为应用与神奇的内核打造了一座桥梁，在系统跟踪、观测、性能调优、安全和网络等领域发挥重要的角色。为 Service Mesh 打造了具备 API 感知和安全高效的容器网络方案 Cilium，其底层正是基于 eBPF 技术”
问题导读 1.网络作为Yarn的资源，有什么好处？ 2.Yarn是否只支持调度和强制执行“传出流量”？ 3.Yarn是否支持入口流量？ 4.DistributedShell是否可以让用户指定网络带宽
最近很多小伙伴都反映腾讯云轻量服务器测速满满的，即使是晚高峰也能在Speedtest跑到多少多少balabala......但是加载Youtube视频却是一卡一卡的断流严重，为什么呢？
运维过程中，最复杂的问题，莫过于网络的问题，而网络问题最烦的就是无法复现，这篇介绍一个强大的网络模拟工具Netem
简单讲，一个qidsc就是一个调度器。每个出接口都需要某种类型的调度器，默认的调度器为FIFO。Linux下的其他qdisc会根据调度器的规则来重新安排进入调度器队列的报文。
本文涉及的队列规则(Qdisc)都可以作为接口上的主qdisc，或作为一个classful qdiscs的叶子类。这些是Linux下使用的基本调度器。默认的调度器为pfifo_fast。
可以使用classful qdisc的代理来解锁Linux流量控制的灵活性和控制力。classful qdisc可以附加过滤器，允许将报文重定向到特定的类和子队列。
选自pytorch 作者：Priya Goyal等 机器之心编译 参与：乾树、黄小天 Tensor Comprehensions 是一个降低高性能代码编写门槛的工具，可以将高级语言代码直接生成 GPU
本文关键字：chrome as desktop shell,uniform web os for admin and user
Docker目前已经在安全方面做了一定的工作，包括Docker daemon在以TCP形式提供服务的同时使用传输层安全协议;在构建和使用镜像时会验证镜像的签名证书;通过cgroups及namespaces来对容器进行资源限制和隔离;提供自定义容器能力(capability)的接口;通过定义seccomp profile限制容器内进程系统调用的范围等。如果合理地实现上述安全方案，可以在很大程度上提高Docker容器的安全性。
在做MHA测试的时候，有一个重要的环节就是测试MHA Manager节点和Master节点的网络情况，如果产生了抖动，那么MHA本身提供了一个参数secondary_check来保证，但是如果你的部署环境中是一主一从的话，这个参数就不会起作用了，因为latest slave和oldest slave是同一个库，简单来说，连不上就是连不上了，至于切还是不切，这个还不好说。我们测试的场景下，有时候切，有时候不切。所以我们原本测试的MHA0.57版本就降级为了0.56，仔细测试发现，其实也存在这样的问题，综合再三
在前面的几篇文章中，我们解决了pod连接主机、pod连接外网、pod与相同节点或不同节点的pod连接、用clusterIP和nodeport的方式访问pod等几个问题，可以说，对于组织pod的网络的每一环都已经完成了。
本质上布隆过滤器是一种数据结构，比较巧妙的概率型数据结构（probabilistic data structure），特点是高效地插入和查询，可以用来告诉你 「“某样东西一定不存在或者可能存在”」。
在分享这篇文章之前，先简单和大家说下背景。在之前的文章中作者分享了一些关于Service Mesh微服务架构的文章，在Service Mesh架构中需要通过SideCar代理的方式对应用容器流量进行劫持，并以此实现微服务治理相关的各种能力。但这种SideCar方式在微服务数量过多时会造成系统性能的降低，因为SideCar本质上来说，也是通过用户代码实现的网络代理来进行流量管控的。而eBPF则是一种替代SideCar的新式解决方案，它存在于操作系统的内核层级，在性能上表现更优。 因此目前关于Service Mesh微服务架构的技术方案开始逐步趋向于使用eBPF来替代原先的像Envoy这样的SideCar代理。本文的内容将详细介绍eBPF的前世今生，具体如下：
tc(Traffic Control) 是linux系统中常用的来控制传输速率、模拟网络延时丢包等场景的工具，tc命令有三个主要的概念，是qdisc、class和filter，qdisc又分为classless qdisc和classful qdisc，在控制传输速度的方面大致有两种用法
来源：C语言网 很多初学C语言的同学可能遇到的首要问题，就是选择编译器，用什么编程软件？ 然而通过了解之后发现有那么多编程软件，什么VC6.0，Dev ，CodeBlocks，Cfree，gcc啥的，看的都让人麻烦，并且呢通过询问其他人发现答案很多，各有有各自的好，这下初学者就迷茫了，众说纷纭，不知道选择哪个！ 那么对于这个问题，笔者今天就给大家做一个较全面的解释，让初学者有个了解，不至于选择困难。 首先，选择编译器，一定要看自己的系统环境， 是Windows还是Linux，如果是Linux环境，那么基本毫
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。
安全边界日益模糊，为应对高级持续性威胁，提升各类终端系统的“透明度”尤为关键——通过高效的数据采集与分析技术，以识别、溯源、预测内外部攻击者的细粒度系统级行为及关联其上下文。然而当我们尝试用放大镜观测细粒度的系统行为时，数据质量、分析技术、性能开销、验证理论等多层次的问题接踵而至。
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