开门见山的说吧，使用系统调用（例如open()、read()、write()等函数）会影响系统的性能。
Python内置的os模块可以调用操作系统提供的接口函数，对文件或目录进行操作（实际上操作系统是不允许应用程序直接访问和操作文件和目录的，读写文件就是请求操作系统打开一个文件对象，通常称为文件描述符。然后，通过操作系统提供的接口从这个文件对象中读取数据，或者把数据写入这个文件对象。）
Source：Linux Zero-Copy Using sendfile(). sendfile() has been gradually becoming… | by CocCoc Techblog | The Startup | Medium
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如果出现了很多的客户端连接，比如1000个，那么应用程序就会启用1000个进程或线程阻塞等待。此时会出现性能问题：
本文介绍了Linux系统中I/O复用技术，包括select、poll、epoll，以及相关的IO状态机、IO模型，并通过实例详细讲解了使用select、poll、epoll等技术实现的高并发高性能的TCP/UDP服务器，最后通过实例讲解了如何使用select、poll、epoll等技术解决实际的线上问题，包括如何利用其解决长连接中的性能问题、大文件上传如何避免阻塞IO、如何利用epoll实现UDP服务器等。
当操作文件、目录时，可在命令行下面输入操作系统提供的各种命令来完成，如dir、cp等 其实操作系统提供的命令只是简单地调用了操作系统提供的接口函数，Python内置的os模块也可以直接调用操作系统提供的接口函数
我要升级一个程序，在程序运行的时候用新的程序文件替换旧的程序文件，然后杀死进程，重新启动程序。在程序运行的时候替换程序文件，会导致进程出现异常吗？
写过 Linux 驱动的小伙伴，一定对 file_operations 结构体不陌生，我们常常实现其中的 open、read、write、poll 等函数，今天为大家讲解其中每个函数的作用。
简单的文件复制代码，当seccomp功能打开的时候，代码执行到25行“open(argv[1], O_RDONLY)”时就会 退出，如图：
想写这个系列很久了，对自己也是个总结与提高。原来在学JAVA时，那些JAVA入门书籍会告诉你一些规律还有法则，但是用的时候我们一般很难想起来，因为我们用的少并且不知道为什么。知其所以然方能印象深刻并学以致用。
简单分析一下，IO分为两种流：字符流和字节流。字符流的父类Reader（读取到内存）和Writer（从内存输出），字节流的父类InputStream（读取到内存）和OutputStream（从内存输出），然后为了方便各种操作，比如为了文件操作，派生了文件流；为了对象操作，派生了对象流；等等。当初我也是傻傻分不清到底是Input还是Output,其实搞懂了谁是主体就容易懂了，以你现在正在写的程序为主体，Input就是流入你的程序，Output就是从你的程序流出去。
在笔者上一篇博客，详解了NIO，并总结NIO相比BIO的效率要高的三个原因，点击查看。
这种技术是出现在 IO 操作上的， IO 操作会大量消耗 CPU 的性能，为什么说 IO 操作很容易成为性能瓶颈呢，每一个的 IO 操作都会涉及到操作系统的内核空间和用户空间的转换，真正执行的 IO 操作实际上是在操作系统的内核空间进行。无论是 文件IO ，还是 网络IO ，最后都可以统一为用户空间和内核空间数据的交换。计算机中内存和 CPU 都是非常稀有的资源，应该尽可能提高这些资源的使用效率。 IO 操作经常需要与磁盘就行交互，所以 IO 操作相比于 CPU 的速度要慢好几个数量级。利用这两者之间的速度差异，就可以实现不同种类的 IO 方式，也就是俗称的 IO模型。
Linux kernel 2.2之前，（如图）读写数据基本都是使用read系统调用和write系调用，以nginx来说如果一个请求建立，从磁盘的文件到网络连接之间会通过硬件（DMA）---内核层---用户层多次读写系统来完成文件数据的复制传输：从内核层用read系统调用读到用户层，再从用户层用write系统调用写到内核层，每一次用户层到内核层的进行一次上下文转换，这种代价是非常昂贵的。甚至在没有数据变化时这种复制尤其显得多余。如果nginx接受大量并发请求，这种系统调用就会非常频繁，服务器的性能就会下降。
命名空间是全局资源的一种抽象，将资源放到不同的命名空间中，各个命名空间中的资源是相互隔离的。
如今几乎每个人都听说过Linux中所谓的”零拷贝”特性，然而我经常碰到没有充分理解这个问题的人们。因此，我决定写一些文章略微深入的讲述这个问题，希望能将这个有用的特性解释清楚。在本文中，将从用户空间应用程序的角度来阐述这个问题，因此有意忽略了复杂的内核实现。 什么是”零拷贝” 为了更好的理解问题的解决法，我们首先需要理解问题本身。首先我们以一个网络服务守护进程为例，考虑它在将存储在文件中的信息通过网络传送给客户这样的简单过程中，所涉及的操作。下面是其中的部分简单代阿： read(file, tmp_buf, len); write(socket, tmp_buf, len); 看起来不能更简单了。你也许认为执行这两个系统调用并未产生多少开销。实际上，这简直错的一塌糊涂。在执行这两个系统调用的过程中，目标数据至少被复制了4次，同时发生了同样多次数的用户/内核空间的切换(实际上该过程远比此处描述的要复杂，但是我希望以简单的方式描述之，以更好的理解本文的主题)。 为了更好的理解这两句代码所涉及的操作，请看图1。图的上半部展示了上下文切换，而下半部展示了复制操作。
零拷贝（Zero-Copy）是一个大家耳熟能详的概念，那么，具体有哪些框架会使用到零拷贝呢？在思考这个问题之前，让我们先一起探寻一下零拷贝机制的底层原理。
作为 Java 的从业者，在找工作的时候，一定会被问及关于Linux 相关的知识。Linux知识的掌握程度，在很多面试官眼里是候选人技术深度的一个重要评判标准。在这里我们将详细的整理常见的Linux面试题目， 提供给大家学习参考。
一、系统调用概述 系统调用是受控的内核入口，借助于这一机制，进程可以请求内核以自己的名义去执行某些动作。Linux 内核以 C 语言语法 API 接口形式(头文件），提供有一系列服务供程序访问。可以通过 man 2 syscall 查看系统调用信息。 关于系统调用，需要注意以下几点： 1、系统调用将处理器从用户态切换到核心态，以便 CPU 访问受到保护的内核内存； 2、系统调用的组成是固定的，每个系统调用都由一个唯一的数字来标识； 3、每个系统调用可辅之以一套参数，对用户控件（进程虚拟地址控件）与内核空间之
群里有大佬说想让我写一篇NIO，一直也没写，但是和同事聊天也说对Java的IO不是很清晰，因此今天就写下Java的IO，先打个基础，下次写NIO，我们开始吧
从基础讲起，IO的原理和模型是隐藏在编程知识底下的，是开发人员必须掌握的基础原理，是基础的基础，更是通关大厂面试的必备知识。
在上一篇文章中(使用 cmake 来搭建跨平台的应用程序框架：C语言版本)，我们以源代码的形式，演示了利用利用 cmake 这个构建工具，来编译跨平台的动态库、静态库和应用程序。
系统调用 跟用户自定义函数一样也是一个函数，不同的是 系统调用 运行在内核态，而用户自定义函数运行在用户态。由于某些指令（如设置时钟、关闭/打开中断和I/O操作等）只能运行在内核态，所以操作系统必须提供一种能够进入内核态的方式，系统调用 就是这样的一种机制。
很多的小伙伴，被java IO 模型，搞得有点儿晕，一会儿是4种模型，一会儿又变成了5种模型。
英文：Julia Evans，编译：Linux中国 / jessie-pang linux.cn/article-9256-1.html 本文是关于 fork 和 exec 是如何在 Unix 上工作的。你或许已经知道，也有人还不知道。几年前当我了解到这些时，我惊叹不已。 我们要做的是启动一个进程。我们已经在博客上讨论了很多关于系统调用的问题，每当你启动一个进程或者打开一个文件，这都是一个系统调用。所以你可能会认为有这样的系统调用： start_process(["ls","-l","my_cool_dir
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大白话解释，零拷贝就是没有把数据从一个存储区域拷贝到另一个存储区域。但是没有数据的复制，怎么可能实现数据的传输呢？其实我们在java NIO、netty、kafka遇到的零拷贝，并不是不复制数据，而是减少不必要的数据拷贝次数，从而提升代码性能
在前一章节中，我们了解了DMA技术在文件传输中的重要性，并简要介绍了零拷贝技术。为了提高文件传输的性能，我们需要减少用户态与内核态之间的上下文切换次数以及内存拷贝次数。本章将深入探讨零拷贝技术的优化方法，让我们一起走进零拷贝的优化之路！
我们以用户通过网络读取一个本地磁盘上文件为例，在说零拷贝之前，我们先要说说一个普通的IO操作是怎样做的
躲避execve，是在原来的文章的基础上补充一个小思路，分析/proc/目录 是为了下一篇讲解内存中修改函数做准备，要让大家提前知道这回事。
服务器端编程，经常需要构造高性能的网络应用，需要选用高性能的IO模型，这也是通关大公司面试必备的知识。
在Linux kernel2.2 版本之后出现了一种叫做 "零拷贝(zero-copy)" 系统调用机制，目前很多应用服务器如 apache、nginx都支持，此机制很好的提高了服务器的性能 "零拷贝"是由 sendfile 系统调用实现的 "零拷贝"出现之前，读写数据基本都是使用 read系统调用 和 write系调用 以web服务来说，一个请求建立，从磁盘文件到网络连接之间，会通过 硬件 -> 内核层 -> 用户层 多次读写系统来完成文件数据的复制传输 从内核层用 read系统调用 读到用户层，再从用户
传统的 Linux 操作系统的标准 I/O 接口是基于数据拷贝操作的，即 I/O 操作会导致数据在操作系统内核地址空间的缓冲区和应用程序地址空间定义的缓冲区之间进行传输。这样做最大的好处是可以减少磁盘 I/O 的操作，因为如果所请求的数据已经存放在操作系统的高速缓冲存储器中，那么就不需要再进行实际的物理磁盘 I/O 操作。但是数据传输过程中的数据拷贝操作却导致了极大的 CPU 开销，限制了操作系统有效进行数据传输操作的能力。
文件分类应该是大家每天都在做的事情。假设现在有一大批文件（这一大批文件类型不定，也就是说有些是文本文件有些是二进制文件）都被放在了一个文件夹中，需要对它们进行一个分类，该如何迅速地完成？手工操作文件数量少还可以接受，文件数量一旦多了起来就显得力不从心~！因此，编写一个程序来处理这个问题是很有必要的。下面我用最简单的例子为大家讲解如何快速完成文件分类的操作。
一、linux网络IO模型：linux将所有外部设备都当作文件处理，对一个文件的读写操作通过调用内核命令执行，返回一个file descriptor（fd 文件描述符），而对于一个socket也有对应的socketFD，描述符是一个数字，指向内核中的一个结构体（文件路径，数据区属性等）。
零拷贝技术 是编写高性能服务器的一个关键技术，在介绍 零拷贝技术 前先说明一下 用户空间 与 内核空间。
此篇文章主要会带你介绍 Linux 操作系统，包括 Linux 本身、Linux 如何使用、以及系统调用和 Linux 是如何工作的。
Linux系统是虚拟内存系统，虚拟内存并不是真正的物理内存，而是虚拟的连续内存地址空间。虚拟内存又分为内核空间和用户空间，内核空间是内核程序运行的地方，用户空间是用户进程代码运行的地方，只有内核才能直接访问物理内存并为用户空间映射物理内存(MMU)。内核会为每个进程分配独立的连续的虚拟内存空间，并且在需要的时候映射物理内存，为了完成内存映射，内核为每个进程都维护了一张页表，记录虚拟地址与物理地址的映射关系，这个页表就是存在于MMU中；用户进程访问内存的时候，通过页表把虚拟内存地址转换为物理内存地址进而访问数据；其实对于用户进程而言，虚拟内存就是内存一般的存在(当作内存看待就好)。这样的设计可以把用户程序和系统程序分开，互不影响；内核可以对所有的用户程序进行管理，比如限制内存滥用等
Linux 的内核将所有外部设备都看做一个文件来操作（一切皆文件），对一个文件的读写操作会调用内核提供的系统命令，返回一个file descriptor（fd，文件描述符）。而对一个socket的读写也会有响应的描述符，称为socket fd（socket文件描述符），描述符就是一个数字，指向内核中的一个结构体（文件路径，数据区等一些属性）。
Vmware + ubuntu10.10 （32位）+ linux-2.6.32.71.tar.xz
上一次我们说到了文件的常规操作，打开，读，写，关闭这些，重点在于打开是以什么样的方式来打开，包括文件的权限，内容是否清空，打开不存在的文件等等情形。今天继续说一下文件IO操作。
Linux环境编程对于初学者来说，必须深刻理解重点概念才能更好地编写代码，实现业务功能，下面就几个重要的及常用的知识点进行说明。搞懂这几个概念后以免在将来的编码出现混淆。 系统调用 ❝所有的操作系统在其内核里都有一些内建的函数，这些函数可以用来完成一些系统级别的功能。在Linux系统使用的这样的函数叫做“系统调用”，英文是systemcall。这些函数代表了从用户空间到内核空间的一种转换。 ❞ 系统调用是Linux操作系统提供的服务，是编写应用程序与内核之间通信的接口，也就是我们所说的函数。相对于普通的函数
Linux内核将所有的外部设备当做一个文件来操作，对文件的读写操作会调用内核的系统命令，返回一个文件描述符（file descriptor，fd）。而对socket的读写也有相应的描述符，称为socketfd。描述符就是一个数字，指向内存中的一个结构体（文件路径或者数据区等）
假设B复制了A，当修改A时，看B是否会发生变化。如果B也跟着变了，说明这是浅拷贝；如果B没变，那就是深拷贝。
本文探讨Linux中 主要的几种零拷贝技术 以及零拷贝技术 适用的场景 。为了迅速建立起零拷贝的概念，我们拿一个常用的场景进行引入：
零拷贝是一种计算机操作，其中计算机的操作系统减少了在从一个应用程序到另一个或从应用程序到操作系统的数据传输过程中所需的数据复制次数。这种技术尤其在处理大量数据时非常有用，因为它可以显著减少CPU的使用率，减少上下文切换，以及减少数据在系统中的传输时间。
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