Linux 内核中，conntrack 的是网络栈的核心功能之一。它使得内核能够跟踪所有逻辑网络连接或者流量，因此能够鉴别构成流量的数据包，从而对每个数据流进行一致的处理。
dnf（Dandified Yum）是一个RPM包管理器，用于管理Linux系统上的软件包。它对云服务器的配置要求取决于您的具体需求，至少需要1核CPU、1GB内存和足够的磁盘空间。
由于市面上大多数嵌入式设备的分散、数量庞大、部署地点情况复杂，因此对于这些设备进行个体、本地升级的实施非常费时费力。针对这种现状，本文提供一种对基于 Linux 系统的嵌入式设备进行在线、远程、批量升级的策略，通过 web 页面对设备状态、升级过程可视化展示，大大提供升级效率。 嵌入式 Linux 系统在线升级策略 对于运行 Linux 系统的嵌入式产品，很多时候我们发现了当前版本内核、驱动、或者应用程序的 bug 并对之修复之后，或者研发出了功能更丰富、性能更突出的应用软件时，想要对当前运行的设备进行相应
内存量，缓存大小，读取和写入磁盘的速度以及处理能力的速度和可用性都是影响基础架构性能的关键因素。在本教程中，我们将重点介绍CPU监控概念以及警报策略。我们将介绍如何使用两个常见的Linux实用程序，uptime命令和top命令了解CPU负载和利用率，以及如何设置腾讯云警报策略以通知您有关CVM CPU的高负载情况。
Cloudreve 可快速构建出兼备自用或公用的网盘服务，通过多种存储策略的支持、虚拟文件系统等特性实现灵活的文件管理体验。
缓存预热是一个比较常见的概念，相信很多小伙伴都有所了解。对于 JuiceFS 来说，缓存预热就是将需要操作的数据预先从对象存储拉取到本地，从而获得与使用本地存储类似的性能表现。
1.1 Label-based scheduling介绍 故名思议，Label based scheduling是一种调度策略，就像priority-based scheduling一样，是调度器调度众多调度策略中的一种，可以跟其他调度策略混合使用，实际上，hadoop也是这样做的。但是，相比于其他调度策略，基于标签的调度策略则复杂的多，这个feature的代码量非常大，基本上需要修改YARN的各个模块，包括API， ResourceManager，Scheduler等。该策略的基本思想是：用户可以为每个n
相比机械磁盘固态磁盘有更好的随机读写性能，相比机械磁盘固态磁盘有更好的并发支持，相比机械磁盘固态磁盘更容易损坏
1、一切皆文件； 2、单一目的的小程序； 3、组合小程序完成复杂任务； 4、文本文件保存配置信息； 5、尽量避免捕获用户接口； 6、提供机制，而非策略。 自从Linux一诞生就注定了其成为经典的命运。 在 这个日异强调知识产权的年代，源代码仅仅只掌握在很少一部分人，只有他们参与其研发过程，这对于商 品化一种软件产品无疑是一件好事情。但是它却限制了大 多数想一探源码究竟的爱好者求索的步伐。开放源代码 给众多爱好者带来了福音，它让我们看到了一个全球协作的力量。不论你身在何处，只要你的PC可以连接上 Intern
AWS Spot实例，即竞价实例，是AWS把用户未购买的空闲计算资源以低于按需价格的方式出售给用户，以期带来收益。通常，AWS Spot实例的价格是按需实例价格的30%，对于AWS使用者来说，如果合理使用，可以大大节省云上费用的支出，是节省成本的一大利器。
在Linux系统中，日志的使用非常频繁，那么对日志就需要一定策略的管理，包括存放目录的设计，log文件命名规则，历史log文件的存放，log目录的容量限制，另外还有日志轮循。
本文以属于Linux系统基本概念，如果以查找教程教程，解决问题为主，只需要查看本文后半部分。如需要系统性学习请查看本文前半部分。
本文最初发表于 Elastisys 的技术博客，经原作者 Lars Larsson 授权由 InfoQ 中文站翻译分享，未经许可禁止转载。
设计可扩展的云原生应用程序需要深思熟虑，即便拥有大量云来部署我们的应用程序，仍然有许多挑战需要克服。以复杂而臭名昭著的分布式计算仍然是真实的。另外网络会导致速度变慢和意外错误。因为云原生应用程序通常是微服务，所以必须专门设计和部署以克服这些挑战。
局限性还表现在下述两个方面： (1) 时间局限性： 如果程序中的某条指令一旦执行， 则不久以后该指令可能再次执行；如果某数据被访问过， 则不久以后该数据可能再次被访问。产生时间局限性的典型原因，是由于在程序中存在着大量的循环操作。 (2) 空间局限性： 一旦程序访问了某个存储单元，在不久之后，其附近的存储单元也将被访问，即程序在一段时间内所访问的地址，可能集中在一定的范围之内，其典型情况便是程序的顺序执行。 基于局部性原理，应用程序在运行之前，没有必要全部装入内存，仅须将那些当前要运行的少数页面或段先装入内存便可运行，其余部分暂留在盘上。程序在运行时，如果它所要访问的页已调入内存，便可继续执行下去；但如果程序所要访问的页尚未调入内存(称为缺页)，此时程序应利用操作系统所提供的请求调页功能，将它们调入内存，以使进程能继续执行下去。如果此时内存已满，无法再装入新的页，则还须再利用页的置换功能，将内存中暂时不用的页调至盘上，腾出足够的内存空间后，再将要访问的页调入内存，使程序继续执行下去。
[hadoop3.x系列]HDFS REST HTTP API的使用(一)WebHDFS
1、备份前因考虑的因素 ● 可移植性(即在Red Hat Linux系统下执行的备份在另外一个系统上恢复的能力)。 ● 是否自动备份。 ● 执行备份的周期。 ● 需要把归档的备份保存多长时间。 ● 用户界面的友好性(决定是否需要选择基于GUI界面的工具还是基于文本的)。 ● 是否需要使用压缩技术、直接复制或者加密技术。 ● 备份介质(需要从价格、性能、存储能力上考虑)。 ● 是否远程备份或网络备份。 ● 是保存一个文件、一个子目录还是整个系统。
我犹豫了一段时间，主要是没想到私有存储和阿里云盘的区别，感觉阿里云盘够用了。后来突然想到之前家人分享照片，直接发微信群里，无法持久化。另外发朋友圈也不利于家庭内部集中分享的目的。私有存储能解决这些问题，可以分配多个用户，且提供公共空间。
为了避免每月云计算支出超出组织的预期，组织可以使用容器，容量预购和更多的云成本管理策略来控制失控的云支出。 在云中运营组织的业务与在本地部署数据中心运行相比是根本不同的。当运营不同时，其成本的策略也不同。 从财务角度来说，数据中心需要大量的建筑资本支出，服务器和软件许可证的额外资本支出，以及为服务器和冷却系统供电以及维护和管理的虽然较小但重要的运营支出。 在云计算中没有资本支出。相反，却有显著的运营支出，用于服务器虚拟机实例，存储，网络流量，软件许可证和其他细节。 从成本管理的角度来看，将计算负载转移到云
早期电脑中软驱占用了A、B两个盘符，所以硬盘的盘符就从C开始。C盘、D盘这些都是DOS和Windows延续下来的概念，是为了方便文件的管理，在Linux系统中并没有“盘符”这种东西。
贪心算法（Greedy Algorithm）的基本思想是，在每一步中都选择局部最优的解，最终得到全局最优解。也就是说，贪心算法是在一定的约束条件下，逐步地构建问题的解，通过每一步选择局部最优的策略来达到全局最优的解。贪心算法的求解过程非常高效，但有时可能会得到次优解或者无解。因此，在应用贪心算法时，需要注意问题的约束条件和性质，以及选取合适的贪心策略。
文末尾有思维导图，文字就是思维导图的内容，如果不想看着，可以直接拉到末尾，查看思维导图！
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Yarn是一个资源调度平台，负责为运算程序提供服务器运算资源，相当于一个分布式的操作系统平台，而MapReduce等运算程序则相当于运行于操作系统之上的应用程序。
Scale-Out 的分布式系统为何离不开 SSD / 全闪存？如果没有闪存，Scale-Out 为什么就让人感觉火候不太够？而 Scale-Out 的出现，除了得益于闪存助力，还有什么其他因素么？本文冬瓜哥就来分析分析。
解决系统性能问题的一般思路 下面从影响操作系统性能的因素、性能优化工具、系统性能评价标准三个方面介绍优化Linux的一般思路和方法。 影响Linux性能的因素 1．CPU CPU是操作系统稳定运行的根本，CPU的速度与性能很大一部分决定了系统整体的性能，因此，cpu数量越多、主频越高，服务器性能也就相对越好。但事实也并非完全如此。 目前大部分CPU在同一时间内只能运行一个线程，超线程的处理器可以在同一时间运行多个线程，因而，可以利用处理器的超线程特性提高系统性能，在linux系统下，只有运行SMP内核
当第一次听到这个说法的时候确实有点惊讶。一直记得map容器底层红黑树会自动析构节点，并释放内存。在同事进行了代码验证，并百度了答案后，我也变得不确定起来了。
在当前的IT市场中，组织正将其旧的基础设施迁移到云上，其基础设施的每个部分都在向云化的方向发展。因此，我们有必要来看一下为云级网络（cloud-grade network）而生的SDN控制器，其中一个就是Tungsten Fabric（TF）。
http://www.searchdoc.cn/rdbms/mysql/dev.mysql.com/doc/refman/5.7/en/index.com.coder114.cn.html
安装ansible批量管理系统。（没有的话，ssh远程命令循环也可以） 在常用的数据库里面新建一张表，用你要收集的信息作为列名，提供可以用shell插入. 批量安装所需工具包，smartmontoo
何为热点？热点即经常访问的数据。很多时候我们希望统计某个热点数据中访问频次最高的 Top K 数据，并对其访问进行限制。比如： ♞ 商品 ID 为参数，统计一段时间内最常购买的商品 ID 并进行限制 ♞ 用户 ID 为参数，针对一段时间内频繁访问的用户 ID 进行限制 热点参数限流会统计传入参数中的热点参数，并根据配置的限流阈值与模式，对包含热点参数的资源调用进行限流。热点参数限流可以看做是一种特殊的流量控制，仅对包含热点参数的资源调用生效。Sentinel 利用 LRU 策略统计最近最常访问的热点参数，结合令牌桶算法来进行参数级别的流控。热点参数限流支持集群模式。
摘要：本文主要讲述了在Rackspace上利用不到45分钟的时间在一个由30个4GB内存的云服务器组成的集群上部署10,000个Nginx 容器。具体步骤：在Nginx 集群构建应用程序模板；在Rackspace云上部署基础设施等等。 虽然应用程序的可移植性（即能够在任何一个主机上运行相同的应用程序）仍是采用Linux容器的主要动力，但优化服务器的利用率这另一个关键的优势能够使得你仅占用计算机的很少部分的计算。当然，对于像PROD这种生产环境（正式环境），你可能还是倾向于分配足够的CPU和内存来满足工作所需
Scale-Out的分布式系统为何离不开SSD/全闪存？如果没有闪存，Scale-Out为什么就让人感觉火候不太够？而Scale-Out的出现，除了得益于闪存助力，还有什么其他因素么？本文冬瓜哥就来分析分析。
团队简介： 腾讯SNG社交平台业务运维团队，负责Qzone、微云、QQ相册、天天P图、优图等产品的技术运营工作。致力于服务质量优化、服务保障、自动化运维体系建设等工作。经历过农牧场、红包、"军装"P图等多次活动保障。 前言 壹 近几天人民日报+腾讯云联合运营“军装照”活动，想必已经刷爆了各位的朋友圈。在这场营销盛宴的背后，伴随了又一次海量运维能力的showtime：4000台设备，峰值24G带宽，5次运维自动扩容。 这类利用社交关系引爆的运营事件对腾讯SNG的运维团队早已不是什么新鲜事，从
Bcache是Linux内核块设备层cache，支持多块HDD使用同一块SSD作为缓存盘。它让SSD作为HDD的缓存成为了可能。由于SSD价格昂贵，存储空间小，而HDD价格低廉，存储空间大，因此采用SSD作为缓存，HDD作为数据存储盘，既解决了SSD容量太小，又解决了HDD运行速度太慢的问题。
本文为霍格沃兹测试学院优秀学员课程学习系列笔记，想一起系统进阶的同学文末加群交流。
Cache（发音为“cash”）是一种高速数据存储层，存在于计算机的存储器层次结构中，它的作用是暂时存储近期被访问的数据和指令，以便于快速访问。由于Cache的访问速度远高于主存储器（如RAM）和辅助存储设备（如硬盘或SSD），利用Cache可以显著减少数据访问的平均时间，从而提高计算机系统的整体性能。
在存储设备中，使用分层技术，将冷热数据自动分层存放在具有不用读写性能的存储介质上，已经是很普遍的做法，比如 IBM 的 DS8K 中使用的 Easy Tier。这些功能都需要存储设备固件的支持，如何在 Linux 主机上，使用 Linux 现有的机制，实现数据的分层存储？本文主要介绍了 Linux 平台上两种不同的实现分层存储的方案。 背景介绍 随着固态存储技术 (SSD)，SAS 技术的不断进步和普及，存储介质的种类更加多样，采用不同存储介质和接口的存储设备的性能出现了很大差异。SSD 相较于传统的机械硬
STL为英文Standard Template Library的缩写，译为标准模板库。是C++标准库的重要组成部分。
作者 ｜ Yelp 工程团队 译者 ｜ 王强 策划 ｜ Tina 讲述 Yelp 工程师如何协调其流量故障转移流程，并在可靠性、性能和成本效率之间实现微妙平衡的故事。 表面上看，这是很简单明了的流程：Yelp 的站点可靠性工程师有时会转移流量，以防止出现面向用户的错误。但是在幕后，这一流程涉及生产系统、基础架构团队以及成百上千开发人员和他们负责服务之间的复杂编排。这篇文章讲述的就是 Yelp 的生产工程和计算基础架构团队如何实现故障转移策略，在可靠性、性能和成本效率之间找到平衡的故事。 什么是流量故障转移？
一，简介 FastDFS是一个开源的轻量级 分布式文件系统，它对文件进行管理，功能包括：文件存储、文件同步、文件访问（文件上传、文件下载）等，解决了大容量存储和负载均衡的问题。特别适合以中小文件（建议范围：4KB < file_size <500MB）为载体的在线服务，如相册网站、视频网站等等。使用纯C语言实现，支持Linux、FreeBSD、AIX等UNIX系统。同时FastDFS提供了Java，C和PHP等语言的客户端API，我们可以在应用服务端通过API操作文件系统。 二，原理分析 F
本文从OSI每一层缓存介绍、常见开源中间件缓存举例、TCP/IP协议栈中的缓存机制、操作系统中的缓存、访问缓存数据的时间范围统计等方面对计算机中的缓存进行详细介绍。希望对您有所帮助！
作者徐蓓，腾讯云专家工程师，长期从事云计算 IaaS、PaaS 架构和研发工作，现负责腾讯云 TKE 资源调度、离在线混部、大数据云原生化等领域。
来源：https://www.jianshu.com/p/bda760565a2a https://blog.csdn.net/qq_18671415/article/details/104540628
Cloudreve是一款开源的网盘软件，支持服务器本机、腾讯云COS等多种存储方式，提供离线下载、拖拽上传、在线预览等功能，可以帮助用户快速搭建个人或多人使用的网盘系统。Lighthouse Cloudreve应用镜像集合了Cloudreve、Nginx、MariaDB、宝塔Linux面板和Aria2。省去了安装Docker和Cloudreve的步骤，鼠标点一点，五分钟将您的Lighthouse变身云盘！
在Linux操作系统中，通常采用8个不同的指标来研究Unix / Linux操作系统中的CPU消耗：用户CPU时间（us）、系统CPU时间（sy）、良好的CPU时间（ni）、空闲CPU时间（id）、等待CPU时间（wa）、硬件中断CPU时间（hi），软件中断CPU时间（si），被盗CPU时间（st）。在本文中，我们主要对“用户CPU时间”进行解析。
轻量应用服务器（TencentCloud Lighthouse）是新一代开箱即用、面向轻量应用场景的云服务器产品，助力中小企业和开发者便捷高效的在云端构建网站、小程序/小游戏、电商、云盘/图床以及各类开发测试和学习环境。
家住北京西二旗的小张是一家互联网金融公司的运维工程师，金融行业的数据可是很值钱的，任何的损坏和丢失都不能容忍。
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