10、接收方收到一个12位的海明码，其16进制值为0xE4F。试问该码的原始值是多少？假设至多发生了一位错误。
系统自适应目的在于在保证系统稳定的同时尽可能提高吞吐量，是一种从整体维度综合考虑的一种限流方法。包括：系统Load、CPU使用率、整体入口QPS、总的并发线程数、平均RT。
摘 要: 伴随着物联网的迅猛发展，以及 5G 时代的到来，边缘计算越来越得到广泛的重视与应用。本文从边缘计算的基本概念、边缘计算———物联网深度发展的解决方案、边缘计算——物联网深度发展的解决方案、边缘计算的广泛应用、边缘计算面临的挑战等多方面，论述了边缘计算在缩短数据的传输距离，消除带宽延迟问题，提升应用和性能的可靠性，降低运行成本的作用。
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我的图解网站上线也有 1 个月了，好在大家比较友善，没有被攻击过（也可能是因为不出名，大家看不上哈哈）。
今年的双11格外疯狂，各大商家也纷纷开启了直播带货。为让广大消费者有更好的视听购物体验，腾讯视频云的小伙伴一刻也不敢放松，在做好全线护航的同时，还要保证低延迟高清流畅。随着用户对体验要求越来越高，直播进入了低延迟高码率的时代，直播传输技术也面临着越来越高的要求和挑战。 腾讯视频云为此在全链路上针对流媒体传输不断深入优化，使得在各大重要赛事上具备了高可靠、低延迟、高画质和音质的需求。下面就重点介绍其中应用的两个传输技术SRT和WebRTC。 传统TCP传输流媒体存在以下几个问题： (1) 在带宽受限
网上关于sysctl.conf的优化方案有各种版本，大多都是抄来抄去的，让新人看了很迷茫。为解决此问题，经过两天的整理，查了N多资料，将大家常用的总结如下，很多默认的不需要修改的暂未涉及，今后将逐步把所有的项目都有个翻译、讲解、修改建议，如有修改，将以此文为准，其他地方的内容，本人不负责更新。因此转载请注明链接地址：http://www.bsdlover.cn/security/2007/1216/article_8.html如果您有补充或修订意见，请于本文后评论或邮件联系cujxtm@gmail.com，万分感谢！ ################### 所有rfc相关的选项都是默认启用的，因此网上的那些还自己写rfc支持的都可以扔掉了:) ############################### net.inet.ip.sourceroute=0 net.inet.ip.accept_sourceroute=0 ############################# 通过源路由，攻击者可以尝试到达内部IP地址 --包括RFC1918中的地址，所以 不接受源路由信息包可以防止你的内部网络被探测。 ################################# net.inet.tcp.drop_synfin=1 ################################### 安全参数，编译内核的时候加了options TCP_DROP_SYNFIN才可以用，可以阻止某些OS探测。 ################################## kern.maxvnodes=8446 #################http://www.bsdlover.cn######### vnode 是对文件或目录的一种内部表达。 因此， 增加可以被操作系统利用的 vnode 数量将降低磁盘的 I/O。 一般而言， 这是由操作系统自行完成的，也不需要加以修改。但在某些时候磁盘 I/O 会成为瓶颈， 而系统的 vnode 不足， 则这一配置应被增加。此时需要考虑是非活跃和空闲内存的数量。 要查看当前在用的 vnode 数量： # sysctl vfs.numvnodes vfs.numvnodes: 91349 要查看最大可用的 vnode 数量： # sysctl kern.maxvnodes kern.maxvnodes: 100000 如果当前的 vnode 用量接近最大值，则将 kern.maxvnodes 值增大 1,000 可能是个好主意。 您应继续查看 vfs.numvnodes 的数值， 如果它再次攀升到接近最大值的程度， 仍需继续提高 kern.maxvnodes。 在 top(1) 中显示的内存用量应有显著变化， 更多内存会处于活跃 (active) 状态。 #################################### kern.maxproc: 964 #################http://www.bsdlover.cn######### Maximum number of processes #################################### kern.maxprocperuid: 867 #################http://www.bsdlover.cn######### Maximum processes allowed per userid #################################### 因为我的maxusers设置的是256，20+16*maxusers＝4116。 maxprocperuid至少要比maxproc少1，因为init(8) 这个系统程序绝对要保持在运作状态。 我给它设置的2068。 kern.maxfiles: 1928 #################http://www.bsdlover.cn######### 系统中支持最多同时开启的文件数量，如果你在运行数据库或大的很吃描述符的进程，那么应该设置在20000以上， 比如kde这样的桌面环境，它同时要用的文件非常多。 一般推荐设置为32768或者65536。 #################################### kern.argmax: 262144 #################http://www.bsdlover.cn######### maximum number of bytes (or characters) in an argument list. 命令行下最多支持的参数，比如你在用find命令来批量删除一些文件的时候 fi
弱网测试主要就是对带宽、丢包、延时等进行模拟弱网环境，属于健壮性测试的内容。
载均衡设备厂商在国内外有很多，国际上评价较高的有F5和Radware2大厂商，在国内做的比较好的有深信服（在性能上可以做到和F5媲美），华三也做但市场占有率略低于深信服。
大家好，我是网易云信音视频工程师肖磊，目前致力于实时音视频领域的QoS研究，通过优化拥塞控制算法，为用户提供高带宽利用率，低延时，抗抖动能力强的实时音视频服务。
最初 Kafka 是在 Apache 许可下进行开发的，但后来 Confluent 对其进行了分支改造并提供了一个更为强大的版本。实际上，Confluent 使用自身的平台提供了最为完整体系的 Kafka 发行版。同时，为了获得更为广阔的市场份额， Confluent 平台基于额外的社区组织和商业功能不断优化改进 Kafka，这些功能旨在大规模增强运营商和开发人员在生产中的流媒体体验。
随着互联网, 人工智能等兴起, 跨机通信对带宽和时延都提出了更高的要求, RDMA技术也不断迭代演进, 如: RoCE(RDMA融合以太网)协议, 从RoCEv1 -> RoCEv2, 以及IB协议, Mellanox的RDMA网卡cx4, cx5, cx6/cx6DX, cx7等, 本文主要基于CX5和CX6DX对RoCE技术进行简介, 一文入门RDMA和RoCE有损及无损关键技术
Paxos这个算法要很好地表达写出来并不容易，所以到现在还没有完成，于是就有了这篇组装的带有丝丝标题党感觉的干货文章，全小区最强TCP/IP总结...逃...
作者简介：任语铮，北京邮电大学网络与交换技术国家重点实验室在读博士研究生，研究方向为工业互联网、标识解析、网络人工智能等，邮箱地址：ryz_95@163.com SIGCOMM全称Special Interest Group on Data Communication，即美国计算机协会（Association for Computing Machinery，ACM）数据通信专业组，是ACM组织的通信网络领域的旗舰型会议，也是目前国际通信网络领域的顶尖会议。其中，ACM 有下属37个专业组织 (Special
周末去网易参加了一个小型的音视频活动，活动上来自Bilibili、网易云信、微帧科技的大佬分别就视频质量主观评价、5G低延时通信、AV1等话题进行了分享。本篇文章记录下我的收获和一些关键点，做个搬运匠，放一些当时的PPT和我的一些理解，希望对你有所帮助。
Apache Kafka是一款流行的分布式数据流平台，它已经广泛地被诸如New Relic(数据智能平台)、Uber、Square(移动支付公司)等大型公司用来构建可扩展的、高吞吐量的、且高可靠的实时数据流系统。例如，在New Relic的生产环境中，Kafka群集每秒能够处理超过1500万条消息，而且其数据聚合率接近1 Tbps。
这是TCP/IP协议栈系列的第三篇文章，之前的一篇面试热点|理解TCP/IP传输层拥塞控制算法讲述了传统的拥塞控制算法基本原理，今天一起来学习下最新Linux内核中增加的拥塞控制算法：TCP BBR算法。
数据中心工作负载正在向高度并行、轻量级的应用程序发展，当网络可以提供低尾延迟和高带宽时，这些应用程序将表现良好。因此，应用程序的服务级别目标 (SLO) 变得更加严格，对网络性能的责任也越来越大。为了支持这一趋势，业界倾向于提高线路费率。Gbps 链路已经很丰富，200Gbps 正在得到采用，400Gbps 以太网的行业标准化正在进行中。
我叫陈新宇，在格灵深瞳负责数据流的研发，首先特别感谢如今老师，他们把Kafka一个优秀的消息中间件写出来，也感谢腾讯云做了调优工作，现在就该到我们这些做应用的人用它的时候了，我会从我们应用的层面讲一下它在我们PAAS平台中的应用，讲应用可能很难脱离业务，所以我可能会先给大家解释一下业务，这个业务中的应用，我觉得如何写卡，不卡如何设消费的骨肉普觉得这些东西大家可以自己看看文档，我就不给大家详细的描述了。
在目前的视频流媒体的研究中，因果查询通常用来研究不同因素之间的因果关系，这种分析可以帮助视频流媒体服务提供商了解特定因素如何影响用户体验，从而优化服务。但在实际场景中，很难进行完全随机的实验来确定不同因素之间的因果关系，特别是当涉及到网络性能、用户行为和视频质量等复杂因素时。本文提出了 Veritas 框架，该框架利用现有的记录数据，因果推理和反事实查询，来推断不同设计选择（不同的 ABR 算法、ABR 算法中新的视频质量选项等）对视频流媒体性能的影响，因此，Veritas 框架能通过不同的设计来推断对视频流媒体性能的影响，有助于改善视频流媒体服务的高效性和稳定性。
本文整理于网络翻译，英文原文：https://blog.newrelic.com/engineering/kafka-best-practices/
Apache Kafka 是一款流行的分布式数据流平台，它已经广泛地被诸如 New Relic（数据智能平台）、Uber、Square（移动支付公司）等大型公司用来构建可扩展的、高吞吐量的、且高可靠的实时数据流系统。
TCP连接上的吞吐量可以通过发送和接收应用程序、TCP的发送和接收实现以及TCP对等体之间的传输路径来限制。在本文我将介绍TCP接收窗口及其对TCP吞吐量的影响、TCP窗口扩展的使用以及Windows Vista和Windows Server 2008中新的接收窗口自动调整功能，这些功能可优化接收数据的TCP吞吐量。
导语: 腾讯云即时通信IM实现了一种网络自适应的X路QUIC传输加速技术AXP-QUIC（Adaptive X-PATH QUIC），已应用于IM SDK客户端到服务端的数据传输。该技术建立了一套客户端弱网自评估模型，根据网络链路的RTT，丢包率，吞吐量，并结合主动探测，判断终端当前是否处于弱网络环境。同时将QUIC协议和多通道传输技术相结合，根据终端所处的网络环境，实时自动决定切换网络链路或使用多链路进行传输。通过AXP-QUIC技术，即时通信IM能够在70%丢包的弱网络环境下，保证消息100%可靠传输
本期分享一个比较常见的⽹络问题--丢包。例如我们去ping⼀个⽹站，如果能ping通，且⽹站返回信息全⾯，则说明与⽹站服务器的通信是畅通的，如果ping不通，或者⽹站返回的信息不全等，则很可能是数据被丢包了，类似情况想必⼤家都不陌⽣。针对⽹络丢包，本⽂提供⼀些常见的丢包故障定位⽅法，希望能够帮助⼤家对⽹络丢包有更多的认识，遇到丢包莫要慌，且跟着⼀起来涨姿(知)势(识)···
作为安全技术人员来说，用ipad远程控制MacBook Pro，在我看来是一件很酷的事情！：）
本篇文章的作者为龙姐姐说的都队的李晨曦，他们团队在本次 Hackathon 比赛中构建了一个基于 TiKV 的分布式 POSIX 文件系统 TiFS，继承了 TiKV 强大的分区容错和严格一致性特性，为 TiKV 生态开辟了一个新的领域。
今年的NSDI2022会议上，谷歌发布了其实验性的数据中心网络架构--Aquila，该架构支持谷歌提出的1RMA协议（SIGCOMM'20，解决RDMA用于多租户场景存在的隔离和安全问题），并在网络架构和芯片设计方面有诸多可学习之处，在此将文章翻译为中文，以飨读者。
DevOps的出现有其必然性。在软件开发生命周期中，遇到了两次瓶颈。第一次瓶颈是在需求阶段和开发阶段之间，针对不断变化的需求，对软件开发者提出了高要求，后来出现了敏捷方法论，强调适应需求、快速迭代、持续交付。第二个瓶颈是在开发阶段和构建部署阶段之间，大量完成的开发任务可能阻塞在部署阶段，影响交付，于是有了DevOps。 DevOps的三大原则： 1、基础设施即代码（Infrastructure as Code） DeveOps的基础是将重复的事情使用自动化脚本或软件来实现，例如Docker（容器化）、Jenkins（持续集成）、Puppet（基础架构构建）、Vagrant（虚拟化平台）等 2、持续交付（Continuous Delivery） 持续交付是在生产环境发布可靠的软件并交付给用户使用。而持续部署则不一定交付给用户使用。涉及到2个时间，TTR（Time to Repair）修复时间，TTM（Time To Marketing）产品上线时间。要做到高效交付可靠的软件，需要尽可能的减少这2个时间。部署可以有多种方式，比如蓝绿部署、金丝雀部署等。 3、协同工作（Culture of Collaboration） 开发者和运维人员必须定期进行密切的合作。开发应该把运维角色理解成软件的另一个用户群体。协作有几个的建议：1、自动化（减少不必要的协作）；2、小范围（每次修改的内容不宜过多，减少发布的风险）；3、统一信息集散地（如wiki，让双方能够共享信息）；4、标准化协作工具（比如jenkins） 附上DevOps的定义： DevOps（Development和Operations的组合词）是一种重视“软件开发人员（Dev）”和“IT运维技术人员（Ops）”之间沟通合作的文化、运动或惯例。透过自动化“软件交付”和“架构变更”的流程，来使得构建、测试、发布软件能够更加地快捷、频繁和可靠。
在Linux上做网络应用的性能优化时，一般都会对TCP相关的内核参数进行调节，特别是和缓冲、队列有关的参数。网上搜到的文章会告诉你需要修改哪些参数，但我们经常是知其然而不知其所以然，每次照抄过来后，可能很快就忘记或混淆了它们的含义。本文尝试总结TCP队列缓冲相关的内核参数，从协议栈的角度梳理它们，希望可以更容易的理解和记忆。注意，本文内容均来源于参考文档，没有去读相关的内核源码做验证，不能保证内容严谨正确。作为Java程序员没读过内核源码是硬伤。
在当今数字化的世界中，网络性能是网络工程师日常工作中的重要关注点。无论是为企业构建强大的数据中心架构、维护云服务的高可用性，还是确保用户在浏览网页或使用应用程序时获得卓越的体验，理解和管理网络性能是至关重要的。在这个过程中，我们经常涉及到一系列关键概念，包括延迟、带宽、吞吐量和响应时间。
过去，浏览器使用多个 TCP 连接来发出并行请求。但是，这是有局限性的。如果使用的连接过多，则将适得其反(TCP 拥塞控制将被无效化，导致的用塞事件将会损害性能和网络)，并且从根本上讲是不公平的(因为浏览器会占用许多本不该属于它的资源)。同时，大量请求意味着“在线”上有大量重复数据。
有一点需要特别注意：由于NVIDIA驱动会自动管理GPU参数，因此在空闲状态下，你看到的GPU对应的PCIe带宽是4GB/s。但实际上，当你在跑代码时候，驱动会自动把带宽拉上来，比如我下面这个图中，带宽就拉到了最高16GB/s。所以不要被迷惑了：
在消费互联网取得巨大成功的基础上，我们开辟了行业互联网这个新蓝海，并据此提出了数字经济和数字化转型战略。
在高清监控摄像头数量与AI渗透率不断递增的情况下，由摄像头采集的图像、视频流数据，需要更强大的计算引擎对其进行传输、存储、训练和分析。
3. 在两台 DTLE 服务器上添加网络带宽限制以及增加延迟（经测试网络延迟配置只对发送有效，故需要在源端和目标端同时添加 TC 规则，每端延迟配置为预期延迟的一半）。
「网页性能优化」，其实是一个捉摸不定的话题。在平时工作中，尤其现在框架盛行的今天，大家常常在写组件的时候就已经将性能优化考虑进去了。
周末，我正在准备年度述职的PPT，女朋友在一旁打王者荣耀，突然她好像是越塔送了个人头，很不高兴的问我。
最近逛论坛和水群，发现很多人真是被 5G 营销给误导了，以为云游戏的前景全看 5G 的普及，但是这种认识其实非常局限。
本文整理自Mile High Video 2019上Ali.C.Begen的演讲。Ali目前是Ozyegin大学的计算机科学教授，也是Comcast视频架构，战略和技术小组的技术顾问。此前，他是思科的研发工程师。Ali于2006年获得佐治亚理工学院电气和计算机工程博士学位。迄今为止，他获得了多项学术和行业奖项，并获得了30多项美国专利。
网络延迟指的是网络等待时间，是指一个数据包从用户的计算机发送到网站服务器，然后再立即从网站服务器返回用户计算机的来回时间。网络延迟是影响网络速度的因素之一。那么，网络延迟跟交换机有什么关系？又是什么原因造成的网络延迟呢？如何测量以太网交换机网络延迟？海翎光电的小编将一一解答，并探讨如何解决因以太网交换机引起的网络延迟。
这是最常见的一个性能指标 “带宽” (bandwidth)原本指信号具有的频带宽度，即最高频率与最低频率之差，单位是赫兹（Hz） 网络的“带宽”通常是数字信道所能传送的“最高数据率”，单位： b/s (bps) 常用的带宽单位:
物理模拟的问题 物理模拟需要是确定性的吗? 应该是发送物理对象的状态还是碰撞事件或者受力? 使用UCP还是TCP发送数据? 使用C/S还是P2P? 需要一个DS吗? 怎么隐藏玩家行为的延迟? 怎么防止
之前只理解zk可以做命名，配置服务，现在学习下他怎么用作选举和锁，进一步还可构建master－slave模式的分布式系统。 为什么叫Zoo？“因为要协调的分布式系统是一个动物园”。 ZooKeeper是一个中性化的Service，用于管理配置信息、命名、提供分布式同步，还能组合Service。所有这些种类的Service都会在分布式应用程序中使用到。每次编写这些Service都会涉及大量的修bug和竞争情况。正因为这种编写这些Service有一定难度，所以通常都会忽视它们，这就使得在应用程序有变化时变得难以
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