很多放牛娃们看到大而全的Linux命令总结相关文章,总是二话不说的就先把它收到自己的收藏夹里,可殊不知即使你收进了你的收藏夹里,当真正需要的时候你也想不到去查阅它。因为你的第一反应就是找度娘,或者找现如今的AI,也或许因为你收藏了太多,压根你就找不到原来收藏的那片文章了,而我这篇文章想告诉你:只要你掌握了下面思维(方法),你不用去收藏任何一篇博文,当然也包括我这篇。
合成测试程序根据统计的真实负载发生规律,如请求的读写比例,大小,频率和分布等信息。建立响应的io存取模型。在测试时产生符合存取模型的io请求序列。发送给存储系统。这类程序包括 IOMeter,IOZone 和 Bonnie++。
写在前面:《一篇文章学会ChIP-seq分析(上)》《一篇文章学会ChIP-seq分析(下)》为生信菜鸟团博客相关文章合集,共九讲内容。带领你从相关文献解读、资料收集和公共数据下载开始,通过软件安装、数据比对、寻找并注释peak、寻找motif等ChIP-seq分析主要步骤入手学习,最后还会介绍相关可视化工具。 第一讲:文献选择与解读 文献;CARM1 Methylates Chromatin Remodeling Factor BAF155 to Enhance Tumor Progression and
strace会追踪程序运行时的整个生命周期, 输出每一个系统调用的名字、参数、返回值和执行所消耗的时间等,是高级运维和开发人员排查问题的杀手铜。https://www.cnblogs.com/fadewalk/p/10847068.html
服务从单体应用升级到微服务的时候,整个请求的链路会变多,当发生异常、或遇到接口性能瓶颈时。很难将具体的异常日志和具体的请求关联起来,也很难直接定位是哪个调用环节存在性能瓶颈。这个时候就需要一个分布式链路追踪系统来串联调用链,快速定位问题。
Puppeteer(中文翻译”木偶”) 是 Google Chrome 团队官方的无界面(Headless)Chrome 工具,它是一个 Node 库,提供了一个高级的 API 来控制 DevTools协议上的无头版 Chrome 。也可以配置为使用完整(非无头)的 Chrome。Chrome 素来在浏览器界稳执牛耳,因此,Chrome Headless 必将成为 web 应用自动化测试的行业标杆。使用 Puppeteer,相当于同时具有 Linux 和 Chrome 双端的操作能力,应用场景可谓非常之多。
你不可能总是在SAS上查看结果,如果结果很多你要一一的讲结果复制到word中去,有ODS就好啦!它可以把SAS的结果直接输出到word、PDF等文件中。 5.1 ODC的概念 5.2 追踪选择过程的输出 5.3 从过程输出中创建SAS数据集 5.4 使用ODS语句创建HTML输出 5.5 使用ODS语句创建RTF输出 5.6 使用ODS语句创建printer输出 5.7 定制标题和注脚 ---- 5.1 ODC(Output Delivery System)的概念 过程步把数据发送给ODC,以决定输出的样式
perfetto是知名的Android系统性能分析平台。我们还可以用它去分析Linux系统和Chrome(需要装扩展)。本文我们只介绍如何安装的验证。
profiling这词比较难翻译,有译成画像,我将其译为资料收集、剖析研究, 用于对程序指标或特征的分析,很多软件中都内置或有第三方的profiling工具,如Linux(比较知名的如Perf),MySQL,JAVA,Go等。
iptables的文章多如牛毛,但是,我读了一些,发现虽然成体系,但是不便理解,今天就结合自己的理解,好好讲解下,另外,我们也会使用iptables来实验一个nat地址转换的demo,nat转换,通俗地讲,一般是为了解决ipv4公网地址不够用的问题,因此在学校、公司等机构的有公网ip的服务器上,部署nat软件进行地址转换,如内网机器访问互联网时,将源地址转换为服务器的公网ip;在收到响应时,此时目的地址是公网ip,此时需要修改为内网机器的地址。
In this work we aim to solve a large collection of tasks using a single reinforcement learning agent with a single set of parameters. A key challenge is to handle the increased amount of data and extended training time. We have developed a new distributed agent IMPALA (Importance Weighted Actor-Learner Architecture) that not only uses resources more efficiently in single-machine training but also scales to thousands of machines without sacrificing data efficiency or resource utilisation. We achieve stable learning at high throughput by combining decoupled acting and learning with a novel off-policy correction
当中断被关闭(俗称关中断)了,CPU就不能响应其他的事件,如果这时有一个鼠标中断,要在下一次开中断时才能响应这个鼠标中断,这段延迟称为中断延迟。向current_tracer 文件写入 irqsoff字符串即可打开irqsoff来跟踪中断延迟。
BPF通过一种软件定义的方式,将内核的行为和数据暴露给用户空间,开发者可以通过在用户空间编写BPF程序,加载到内核空间执行,进而实现对内核行为的灵活管理和控制
参考:【RV1126】移植kaldi实时语音识别 https://blog.csdn.net/qq_28877125/article/details/130376397
本文主要用于演示基于 ebpf 技术来实现对于系统调用跟踪和特定条件过滤,实现基于 BCC[1] 的 Python 前端绑定,过程中对于代码的实现进行了详细的解释,可以作为学习 ebpf 技术解决实际问题的参考样例。
在上一篇文章《eBPF动手实践系列二:构建基于纯C语言的eBPF项目》中,我们初步实现了脱离内核源码进行纯C语言eBPF项目的构建。libbpf库在早期和内核源码结合的比较紧密,如今的libbpf库更加成熟,已经完全脱离内核源码独立发展。
Profiling # Sample on-CPU functions for the specified command, at 99 Hertz: perf record -F 99 command # Sample on-CPU functions for the specified PID, at 99 Hertz, until Ctrl-C: perf record -F 99 -p PID # Sample on-CPU functions for the specified PID, at
熟悉高通平台的童鞋可能会比较熟悉,高通有ramdump功能,当系统crash后通过warm reset重启来抓取ram中的数据,然后利用Trace32进行故障现场的查看来排查问题。这实际上用到的就是trace32的simulator功能,也就是仿真器功能,我们只需要获取到设备的内存快照来进行指令集的仿真,以此查看故障现场,而不用真实的连接目标板来实时调试。
Linux 存在众多 tracing tools,比如 ftrace、perf,他们可用于内核的调试、提高内核的可观测性。众多的工具也意味着繁杂的概念,诸如 tracepoint、trace events、kprobe、eBPF 等,甚至让人搞不清楚他们到底是干什么的。本文尝试理清这些概念。
p[:[GRP/]EVENT] PATH:OFFSET [FETCHARGS] : Set a uprobe r[:[GRP/]EVENT] PATH:OFFSET [FETCHARGS] : Set a return uprobe (uretprobe)
你不可能总是在SAS上查看结果,如果结果很多你要一一的讲结果复制到word中去,有ODS就好啦!它可以把SAS的结果直接输出到word、PDF等文件中。 并且,你还要在这些文件中定制字体、背景、颜色... 4.1 ODC的概念 4.2 追踪选择过程的输出 4.3 从过程输出中创建SAS数据集 4.4 使用ODS语句创建HTML输出 4.5 使用ODS语句创建RTF输出 4.6 使用ODS语句创建printer输出 4.7 定制标题和注脚 4.8 用style=option定制proc print输出 4.
今天客户说他的wordpress网站无法上传pdf文档,18MB左右,提示从服务器收到预料之外的响应。此文件可能已被成功上传。请检查媒体库或刷新本页。但是几百kb的文档又可以上传成功,这是什么问题呢?随ytkah一起来看看
谢欢,大家可以叫我Jeff, 我目前就职于某国际知名linux发行版开源公司, 热衷于linux内核。我平时把linux内核源码当小说一样阅读学习,也一直把能给linux社区贡献更多有质量的代码而努力。
在Linux中,主要是通过fork的方式产生新的进程,我们都知道每个进程都在 内核对应一个PCB块,内核通过对PCB块的操作做到对进程的管理。在Linux内核中,PCB对应着的结构体就是task_struct,也就是所谓的进程描述符(process descriptor)。该数据结构中包含了程相关的所有信息,比如包含众多描述进程属性的字段,以及指向其他与进程相关的结构体的指针。因此,进程描述符内部是比较复杂的。这个结构体的声明位于include/linux/sched.h中。
所有控制平面组件(Grafana 除外) 都使用 Go 的 pprof 包 通过路径 /debug/pprof 暴露运行时分析信息。
不必太纠结于当下,也不必太忧虑未来,当你经历过一些事情的时候,眼前的风景已经和从前不一样了。——村上春树
Datadog (https://www.datadoghq.com/) 是一款监控和统计分析工具主要应用在IT公司和DevOps团队,为这些企业或用户提供完整的SaaS监控服务(软件即服务,全称Software-as-a-Service),包括查看到整个服务的性能、基础设施状态、指标和事件告警等。 Datadog支持多种操作系统环境包括Windows、Linux\UNIX和Mac等,也支持常见的云服务提供商这些服务商包括AWS、微软、Red Hat OpenShift和谷歌云等,另外,按网络环境划分公有云、私有云和混合云,目前Datadog都能支持与管理。
通过GDB等调试器,可以检查一个软件线程当前的函数调用关系(backtrace),也就是a调用b,b调用c,c调用d之类的。 当出现异常时,Linux kerenl会自动打印当前的函数调用关系(backtrace),为定位问题提供了不少信息。 在Linux应用程序中,也可以打印当前的函数调用关系(backtrace),GNU为此提供了backtrace ( )和backtrace_symbols( )。以前曾经测试过,发现没有生效,backtrace ( )返回0。 最近测试,发现backtrace ( )能返回大于0的数,说明工作正常。 另外,在编译器增加选项“-fno-omit-frame-pointer”,在连接器增加选项“-rdynamic”,可以打印出更多信息。
Linux中ldd命令主要用于查看程式运行所需的共享库,那么ldd命令具体要如何使用呢?下面小编就给大家介绍下Linux下ldd命令的使用方法,感兴趣的朋友一起来学习下吧。
这次我想整理一下如何快速搭建Playwright的执行环境,其中有一些坑,我也会记录,以后重新搭环境的时候照着操作就可以了。
strace是Linux环境下的一款程序调试工具,用来监察一个应用程序所使用的系统调用及它所接收的系统信息
Linux perf(性能剖析器)是一个功能强大的性能分析工具,用于帮助开发人员诊断、调优和监控 Linux 系统及应用程序的性能问题。它实现了基于硬件性能计数器(hardware performance counters),追踪点和软件测量等多种数据收集手段,以便分析系统中各种现象。perf 工具集成在 Linux 内核中,主要通过 perf_event 子系统实现。
现在有很多项目都是使用的swagger,将API直接写在swagger文档中,使用起来非常方便,并且支持在线调试。但是它不方便对外提供,这里我们找到了一种方法,可以方便的将swagger API导出为HTML或者PDF。
如何做系统性能优化 性能优化的目标是什么?不外乎两个: 时间性能:减小系统执行的时间 空间性能:减小系统占用的空间 一、代码优化 做代码优化前,先了解下硬件Cache: (1)Cache Level:通常来说L1、L2的Cache集成在CPU里,L3的Cache放在CPU外; (2)Cache Size:它决定你能把多少东西放到Cache里,有Size就有竞争,就有替换,才有所谓优化的空间; (3)Cache Type:I-Cache(指令),D-Cache(数据),TLB(MMU的Cache); 代码层次
性能优化的目标是什么?不外乎两个: 时间性能:减小系统执行的时间 空间性能:减小系统占用的空间 一、代码优化 做代码优化前,先了解下硬件Cache: (1)Cache Level:通常来说L1、L2的Cache集成在CPU里,L3的Cache放在CPU外; (2)Cache Size:它决定你能把多少东西放到Cache里,有Size就有竞争,就有替换,才有所谓优化的空间; (3)Cache Type:I-Cache(指令),D-Cache(数据),TLB(MMU的Cache); 代码层次的优化主要从以下两
计算机系统自下而上可分为:硬件、操作系统和应用程序,其中操作系统管理着各种计算机硬件,并控制和协调应用程序对硬件的分配与使用。
Perfetto是用于性能检测和跟踪分析的生产级开源堆栈。它提供用于记录系统级和应用程序级跟踪的服务和库,本机Java堆分析,使用SQL分析跟踪的库以及基于Web的UI以可视化的系统性能分析。在Android上,Perfetto是下一代系统性能的分析工具,它取代了systrace。 仍完全支持SYSTRACE.
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