我们经常会使用 top 命令来查看系统的性能情况，在 top 命令的第一行可以看到 load average 这个数据，如下图所示：
前言： procrank是一个统计内存使用的神器，包括VSS，PSS，PSS和USS的详细参数。作为一个内存使用的分析工具，简直厉害的不要不要的。 作者尝试过几个Linux发行版，都没有把procrank作为可以安装的包。这也不奇怪，作者接触这个命令的时候，也是在Android中使用到的。尽管后来不从事嵌入式开发了，每当遇到类似的问题时，都会情不自禁的想到这个神奇的工具。在Iaas平台中，统计KSM也是利器。 源代码： 如上面所说，代码选自Android的源代码。为了使用方便，作者在github上做了一份拷
在Linux系统中作为一个普通线程是非常苦逼的。不仅NMI 、硬中断、软中断可以打断它，甚至其它普通线程也可以来打断干扰到它的运行。
问题导读 1.如何统计网站总的点击量？ 2.如何实现统计不能访问网页的个数? 3.文章中如何定义和使用Scala函数的？ 导入之后，我们创建AccessLogParser实例 [Bash s
R：为什么选择我？而不是其他高级语言，比如Python，Java，C，C++....那么多编程语言？
出于对Linux操作系统的兴趣，以及对底层知识的强烈欲望，因此整理了这篇文章。本文也可以作为检验基础知识的指标，另外文章涵盖了一个系统的方方面面。如果没有完善的计算机系统知识，网络知识和操作系统知识，文档中的工具，是不可能完全掌握的，另外对系统性能分析和优化是一个长期的系列。
已总结Pig系列的学习文档，点击末尾处，阅读原文即可查看所有，希望对大家有用，感谢关注！ 在Hadoop的生态系统中，如果我们要离线的分析海量的数据，大多数人都会选择Apache Hive或Apache Pig，在国内总体来说，Hive使用的人群占比比较高， 而Pig使用的人相对来说，则少的多，这并不是因为Pig不成熟，不稳定，而是因为Hive提供了类数据库SQL的查询语句，使得大多人上手Hive非常容易，相反而Pig则提供了类Linux shell的脚本语法，这使得大多数人不喜欢使用。 如果在编程界
Perf 是一个 Linux 性能分析工具。它可以帮助我们找出程序的性能瓶颈，提高代码运行效率。Perf 的全称是 Performance Counters for Linux (PCL)。它是 Linux 内核中一种用于性能分析的子系统，通过统计硬件和软件事件，帮助我们了解程序的运行情况。
vmstat（VirtualMeomoryStatistics，虚拟内存统计）是 Linux 中监控内存的常用工具,可对操作系统的虚拟内存、进程、CPU 等的整体情况进行监视。
目录 一、概述 二、漏洞详情等信息以及漏洞验证程序(PoC)收录状况 2.1 漏洞验证程序(PoC)数量统计分析 2.2 收录漏洞的危害等级分布统计分析 2.3 收录漏洞的类型分布统计分析 2.4 漏洞组件分布统计分析 三、2016年重大漏洞记录 3.1 struts 2 远程代码执行漏洞(S2-032) 3.2 Dirty COW Linux内核漏洞 3.3 Nginx 权限提升漏洞(CVE-2016-1247) 3.4 Netgear R6400/R7000/R8000 - Command Inj
perf 是Linux的一款性能分析工具，能够进行函数级和指令级的热点查找，可以用来分析程序中热点函数的CPU占用率，从而定位性能瓶颈。
Shell基础入门 linux系统是如何操作计算机硬件CPU,内存,磁盘,显示器等?使用linux的内核操作计算机的硬件Shell介绍... Shell计算命令 Shell计算命令：expr命令
出于对Linux操作系统的兴趣，以及对底层知识的强烈欲望，因此整理了这篇文章。本文也可以作为检验基础知识的指标，另外文章涵盖了一个系统的方方面面。如果没有完善的计算机系统知识，网络知识和操作系统知识，文档中的工具，是不可能完全掌握的，另外对系统性能分析和优化是一个长期的系列。 本文档主要是结合Linux 大牛，搜集Linux系统性能优化相关文章整理后的一篇综合性文章，主要是结合博文对涉及到的原理和性能测试的工具展开说明。 背景知识：具备背景知识是分析性能问题时需要了解的。比如硬件 cache；再比如操作系统
Linux内核分为CPU调度、内存管理、网络和存储四大子系统，针对硬件的驱动成百上千。代码的数量更是大的惊人。
本文由马哥教育面授班23期学员推荐，转载自恒生研究院，作者为董西孝，内容略经小编改编和加工，观点跟作者无关，最后感谢作者的辛苦贡献与付出。 出于对Linux操作系统的兴趣，以及对底层知识的强烈欲望，因此整理了这篇文章。本文也可以作为检验基础知识的指标，另外文章涵盖了一个系统的方方面面。如果没有完善的计算机系统知识，网络知识和操作系统知识，文档中的工具，是不可能完全掌握的，另外对系统性能分析和优化是一个长期的系列。 本文档主要是结合Linux 大牛，Netflix 高级性能架构师 Brendan Greg
来看下 https://en.wikipedia.org/wiki/Copy-on-write的说明
使用方法非常简单， 就是 makeCluster 函数定义好需要并行计算的线程数量，然后之前的apply家族循环就区别在函数名字前面加上par的签字，比如 lapply就替换成为了 parLapply 函数。
触及到知识的盲区了，于是就去搜了一下copy-on-write写时复制这个技术究竟是怎么样的。发现涉及的东西蛮多的，也挺难读懂的。于是就写下这篇笔记来记录一下我学习copy-on-write的过程。
很多时候，我们要监控系统状态，即监控系统cpu负载、进程状态等情况，如果我们在 Linux 应用层，我们有很多方式，命令行中常用 top、ps 命令，代码中，我们可以使用 popen 函数去执行一个 top 命令，获取返回值。或者我们直接读写 /proc下面的文件，都可以达到目的。
Microsoft Excel是微软公司的办公软件Microsoft office的组件之一，是由Microsoft为Windows和Apple Macintosh操作系统的电脑而编写和运行的一款试算表软件。Excel 是微软办公套装软件的一个重要的组成部分，它可以进行各种数据的处理、统计分析和辅助决策操作，广泛地应用于管理、统计财经、金融等众多领域。
从进程的角度出发来剖析 cgroups 相关数据结构之间的关系。在 Linux 中管理进程的数据结构是 task_struct。cgroup表示进程的行为控制，因为子系统必须要知道进程是位于哪一个cgroup，所以在struct task_struct和cgroup中存在一种映射。
恰好被隔壁Y叔看到了，所以立马给出来了解决方案，在听说你用的函数又撞名了？ 可以看到conflicted包超级好用，专门盯着你，让你报错！
内核维护着各种统计信息，被称为Counters，用于对事件进行计数。例如，接收的网络数据包数量，发出的磁盘I/O请求，执行的系统调用次数。常见的这类工具有：
在 Linux 中，你可以使用多种命令来统计文件的行数。以下是其中一些常用的命令：
在深入Linux系统的复杂世界中，性能优化始终是SRE关注的热点。最近在拜读国际著名的 LINUX 性能专家 Brendan Gregg 的个人博客和技术书籍。他的工作不仅涵盖了系统性能的监控和分析，还深入探讨了性能问题的根源及其解决方案。通过他的个人博客和技术书籍，我们可以窥见Linux性能优化的精髓，学习到如何利用各种工具和方法来提升系统效率，确保应用的顺畅运行。将会结合 Brendan Gregg博文与个人理解 出一个拜读系列博文。
Linux内核网络 UDP 协议层通过调用 ip_send_skb 将 skb 交给 IP 协议层，本文通过分析内核 IP 协议层的关键函数来分享内核数据包发送在 IP 协议层的处理，并分享了监控IP层的方法。
本文介绍了如何编写一个简单的驱动程序，该驱动程序可以控制硬件设备。首先介绍了驱动程序的基本结构和组成，包括驱动程序、设备、设备文件、操作系统和硬件之间的交互。然后详细讲解了驱动程序的开发过程，包括设备树、设备驱动、设备驱动的加载和运行，以及如何使用驱动程序开发工具编写驱动程序。最后，介绍了驱动程序在实际开发中的应用，包括驱动程序开发中的常见问题和解决方法，以及如何在生产环境中部署驱动程序。通过本文的学习，可以加深对驱动程序的理解，掌握驱动程序开发的基本技能，为后续的驱动程序开发工作打下坚实的基础。"，"summary_detail":[{"title":"本文介绍了如何编写一个简单的驱动程序，该驱动程序可以控制硬件设备。","summary":"本文介绍了如何编写一个简单的驱动程序，该驱动程序可以控制硬件设备。首先介绍了驱动程序的基本结构和组成，包括驱动程序、设备、设备文件、操作系统和硬件之间的交互。然后详细讲解了驱动程序的开发过程，包括设备树、设备驱动、设备驱动的加载和运行，以及如何使用驱动程序开发工具编写驱动程序。最后，介绍了驱动程序在实际开发中的应用，包括驱动程序开发中的常见问题和解决方法，以及如何在生产环境中部署驱动程序。通过本文的学习，可以加深对驱动程序的理解，掌握驱动程序开发的基本技能，为后续的驱动程序开发工作打下坚实的基础。
作者：厉辉，腾讯 CSIG 后台开发工程师 本文主要分享火焰图使用技巧，介绍 systemtap 的原理机制，如何使用火焰图快速定位性能问题原因，同时加深对 systemtap 的理解。 让我们回想一下，曾经作为编程新手的我们是如何调优程序的？通常是在没有数据的情况下依靠主观臆断来瞎蒙，稍微有些经验的同学则会对差异代码进行二分或者逐段调试。这种定位问题的方式不仅耗时耗力，而且还不具有通用性，当遇到其他类似的性能问题时，需要重复踩坑、填坑，那么如何避免这种情况呢？ 俗语有曰：兵欲善其事必先利其器，个人认
R是统计领域广泛使用的诞生于1980年左右的S语言的一个分支。可以认为R是S语言的一种实现。而S语言是由AT&T贝尔实验室开发的一种用来进行数据探索、统计分析和作图的解释型语言。最初S语言的实现版本主要是S-PLUS。S-PLUS是一个商业软件，它基于S语言，并由MathSoft公司的统计科学部进一步完善。后来新西兰奥克兰大学的Robert Gentleman和Ross Ihaka及其他志愿人员开发了一个R系统。由“R开发核心团队”负责开发。R可以看作贝尔实验室（AT&T BellLaboratories）的RickBecker，JohnChambers和AllanWilks开发的S语言的一种实现。当然,S语言也是S-Plus的基础。所以,两者在程序语法上可以说是几乎一样的,可能只是在函数方面有细微差别,程序十分容易地就能移植到一程序中,而很多一的程序只要稍加修改也能运用于R。
有时候会遇到一些疑难杂症，并且监控插件并不能一眼立马发现问题的根源。这时候就需要登录服务器进一步深入分析问题的根源。那么分析问题需要有一定的技术经验积累，并且有些问题涉及到的领域非常广，才能定位到问题。所以，分析问题和踩坑是非常锻炼一个人的成长和提升自我能力。如果我们有一套好的分析工具，那将是事半功倍，能够帮助大家快速定位问题，节省大家很多时间做更深入的事情。
上一篇文章中《图解Linux网络包接收过程》，我们梳理了在Linux系统下一个数据包被接收的整个过程。Linux内核对网络包的接收过程大致可以分为接收到RingBuffer、硬中断处理、ksoftirqd软中断处理几个过程。其中在ksoftirqd软中断处理中，把数据包从RingBuffer中摘下来，送到协议栈的处理，再之后送到用户进程socket的接收队列中。
因为现阶段传统bulk转录组测序项目成为了标准品，无论大家在哪个公司测序都是几百块钱一个样品，简单的3分组的6个样品，就包括了定量和普通差异分析服务，因为都是流程化的。但是有一些情况下是大家并不想自己重新收集样品或者联系公司做转录组测序服务，而是希望可以直接分析已经发表的文献里面的数据，找到一些感兴趣的基因和通路。我们也提供了大量的教学视频和代码，见：
发现AUCell包使用了 GSE60361 数据集的单细胞转录组表达矩阵，是直接读取文本文件文件，代码具有学习价值，值得反复分享，如下：
“ 反馈驱动：通过监控样本触发的代码覆盖率，进而改进输入样本以提高代码覆盖率，增加发现漏洞的概率。”
用于统计程序执行时间，这些事件包含程序从被调用到终止的时间，用户CPU时间，系统CPU时间。
这个文件定义了一些常用的指标采样值范围(Quantile buckets),如:0.001,0.01,0.05,0.5,0.9,0.95,0.99,0.999等。这些buckets常用于计算指标的分位数线。
Linux内核对网络包的接收过程大致可以分为接收到RingBuffer、硬中断处理、ksoftirqd软中断处理几个过程。其中在ksoftirqd软中断处理中，把数据包从RingBuffer中摘下来，送到协议栈的处理，再之后送到用户进程socket的接收队列中。
bpftrace 是 Linux 高级追踪工具和语言。该工具基于 eBPF 和 BBC 实现了通过探针机制采集内核和程序运行的信息，然后用图表等方式将信息展示出来，帮助开发者找到隐藏较深的 Bug、安全问题和性能瓶颈。github主页介绍如下：
开销：Matlab是商业软件，需要付费购买许可证。对于个人用户或者预算有限的项目来说，这可能增加了不必要的成本负担。而开源科学计算软件是免费提供的，可以节省开支。
FPS（帧率）是图像领域中的定义，是指画面每秒渲染帧数，FPS 一般在 0-60 之间，低于 30 时人眼能明显感觉到卡顿。页面交互过程中页面展示是否流畅，页面中的动画是否存在卡顿等，都需要通过 FPS 的统计指标作为页面性能的参考依据。
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
看了 《Android 的离奇陷阱 — 设置线程优先级导致的微信卡顿惨案》这篇文章，有没有觉得原来大家再熟悉不过的线程，也还有鲜为人知的坑？除此之外，微信与线程之间还有很多不得不说的故事，下面跟大家分享一下线程还会导致什么样的内存问题。 [anon:thread stack guard page] 在分析虚拟内存空间耗尽导致的 crash 问题时，我们在 /proc/[pid]/maps 中发现了新增了不少跟以往不一样 case，内存中充满了大量这样的块： 从 map entry 的名字与内存大小和权
看到我们生信技能树的教学群有学员提问这样的图如何绘制： 其实我们讲解过，绘图代码本身搜索即可拿到，关键词 ggpubr paired boxplot ，输入到 https://cn.bing.com
eBPF是extended BPF的缩写，而BPF是Berkeley Packet Filter的缩写。对linux网络比较熟悉的伙伴对BPF应该比较了解，它通过特定的语法规则使用基于寄存器的虚拟机来描述包过滤的行为。比较常用的功能是通过过滤来统计流量，tcpdump工具就是基于BPF实现的。而eBPF对它进行了扩展来实现更多的功能。
BPF (Berkeley Packet Filter) 最早是用在 tcpdump 里面的，比如 tcpdump tcp and dst port 80 这样的过滤规则会单独复制 tcp 协议并且目的端口是 80 的包到用户态。整个实现是基于内核中的一个虚拟机来实现的，通过翻译 BPF 规则到字节码运行到内核中的虚拟机当中。最早的论文是这篇，这篇论文我大概翻了一下，主要讲的是原本的基于栈的过滤太重了，而 BPF 是一套能充分利用 CPU 寄存器，动态注册 filter 的虚拟机实现，相对于基于内存的实现更高效，不过那个时候的内存比较小才几十兆。bpf 会从链路层复制 pakcet 并根据 filter 的规则选择抛弃或者复制，字节码是这样的，具体语法就不介绍了，一般也不会去直接写这些字节码，然后通过内核中实现的一个虚拟机翻译这些字节码，注册过滤规则，这样不修改内核的虚拟机也能实现很多功能。
如今，越来越多的业务场景要求 OLTP 系统能及时得到业务数据计算、分析后的结果，这就需要实时的流式计算如Flink等来保障。例如，在 TB 级别数据量的数据库中，通过 SQL 语句或相关 API直接对原始数据进行大规模关联、聚合操作，是无法做到在极短的时间内通过接口反馈到前端进行展示的。若想实现大规模数据的“即席查询”，就须用实时计算框架构建实时数仓来实现。
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