Linux中，%iowait 过高可能是个问题，严重的时候，它能使服务停止， 但问题是，多高才算高？ 什么时候应该担心呢？ 本文将讨论 iowait 的含义、相关的统计数据、原理以及 iowait的瓶颈问题 什么是 iowait Linux 中的解释 Show the percentage of t
虽然说Linux在安全方面确实相当于windows要更加可靠一些，但一般使用其作为服务器的我们，也不能大意，也是需要严格限制网络传输过程中的出入规则。上篇文章我们有聊到统计网络的信息，这篇文章来学习一下比较著名的防火墙iptables,它已经有十几年的历史了，算是不折不扣的Linux系统的功臣。 一
# ARM下KVM虚拟化的损耗验证 ## 摘要 ``` 看Windows 上面的 Workstation的虚拟机的 网络层的延迟特别高. 突然想之前统计都是直接在本地验证的, 只考虑了虚拟化CPU的性能损耗 没有考虑虚拟化层网络层的损耗. 所以想验证完了 Windows 和 intel平台 再抓紧验
https://www.cnblogs.com/skandbug/p/16264609.html Strace简介 strace命令是一个集诊断、调试、统计于一体的工具,常用来跟踪进程执行时的系统调用和所接收的信号，我们可以用它来监控用户空间进程和内核的交互。如对应用程序的系统调用、信号传递与进程状
https://zhuanlan.zhihu.com/p/603709081 先看下GPT的发展时间线 InstructGPT（2022 年 1 月）是一系列 GPT-3 模型（包括 text-davinci-001、text-davinci-002 和 text-davinci-003）统称，于G
1 基本知识 jcmd 是在 JDK1.7 以后，新增了一个命令行工具。 jcmd 是一个多功能的工具，相比 jstat 功能更为全面的工具，可用于获取目标 Java 进程的性能统计、JFR、内存使用、垃圾收集、线程堆栈、JVM 运行时间，也可以手动执行 GC、导出(TODO 能导出线程信息？)线程
目录 一：sar命令概述 1.1sar概述 1.2sar常用选项 1.3常用参数 二：CPU资源监控 2.1整体CPU使用统计（-u） 2.2各个CPU使用统计（-P） 2.3将CPU使用情况保存到文件中 三：内存监控 3.1内存和交换空间监控 3.2内存分页监控 3.3系统交换活动信息监控 四：I
88. sys_kwr ¶ 88.1. 插件sys_kwr简介 ¶ 插件sys_kwr是KingbaseES 的一个扩展插件。主要功能是通过周期性自动记录性能统计相关的快照，分析出KingbaseES的操作系统运行环境、数据库时间组成、等待事件和TOP SQL等性能指标，为数据库性能调优提供指导。
https://tidb.net/book/book-rush/best-practice/other-practice/tidb61-on-openEular2003 背景 最近对国产操作系统很感兴趣，也有一些场景需要验证落地，官方支持银河麒麟 V10（X86，ARM），统信 UOS 等国产操作
https://www.cnblogs.com/augus007/articles/9273236.html 一、游标 我们要先说一下游标这个概念。 从 Oracle 数据库管理员的角度上说，游标是对存储在库缓存中的可执行对象的统称。SQL 语句是存储在库缓存中的，它是游标。除了它之外，还有 Ora
GO 语言的 math 库是一个内置的标准库，其中包含了许多数学函数和常量，用于计算各种数学运算和统计学计算，今天来梳理下备查。
👉️URL: https://grafana.com/docs/grafana/latest/explore/query-management/ 📝Description: Explore 中的查询管理 为了帮助调试查询，Explore 允许你调查查询请求和响应，以及查询统计数据，... Exp
前言 最近在设计一个对某个中间件的测试方案，这个测试方案需要包含不同的测试逻辑，但相同的是需要对各个环节进行记录；比如统计耗时、调用通知 API 等相同的逻辑。 如果每个测试都单独写这些逻辑那无疑是做了许多重复工作了。 基于以上的特征很容易能想到模板方法这个设计模式。 这是一种有上层定义框架，下层提
GitHub Universe 2022于上周举办。在此次大会上，Github 公布了开源软件状态的最新报告，报告中的统计数据显示，90% 的公司都在使用开源，现在 GitHub 上有9400万用户，2022 年有高达4.13亿次开源贡献。 如今世界正运行在开源之上，软件供应链已然成为当今最大的攻击
学习&转载文章：多方安全计算(6)：MPC中场梳理 前言 诚为读者所知，数据出域的限制约束与数据流通的普遍需求共同催生了数据安全计算的需求，近一两年业界又统将能够做到多方数据可用不可见的技术归入隐私计算范畴。粗略来说，隐私计算可分为以联邦学习为代表的机器学习类升级方案、以可信硬件为基础的可信执行环境
蒙哥马利模乘运算（Montgomery Modular Multiplication）[1]与蒙哥马利幂模运算（Montgomery power module）和蒙哥马利约减运算（Montgomery model reduction）统称蒙哥马利算法（Montgomery Algorithm）。 蒙
随着移动智能终端的普及，未成年人首次触网的年龄不断降低。根据中国互联网络信息中心第48次《中国互联网络发展状况统计报告》显示，截至2021年6月，中国网民规模为10.11亿人，6—19岁网民占15.7%，共1.58亿人。同时根据第十次中国未成年人互联网运用调查显示,中国未成年人互联网普及率为99.2
账号对于用户来说并不陌生，在购买新设备或者使用新应用的时候，用户常常会被引导注册或者登录账号，账号就是用户在这些设备或应用内的通行证。根据华为上半年的一项统计，整体上中国网民人均下载App量在68个，华为的全场景设备中，同时有3个及以上设备的用户有8000多万，随着账号数、设备数的增加，用户如何更好
在笔者上一篇文章中简单的介绍了如何运用汇编语言编写一段弹窗代码，虽然简易`ShellCode`可以被正常执行，但却存在很多问题，由于采用了硬编址的方式来调用相应API函数的，那么就会存在一个很大的缺陷，如果操作系统的版本不统或系统重启过，那么基址将会发生变化，此时如果再次调用基址参数则会调用失败，本章将解决这个棘手的问题，通过`ShellCode`动态定位的方式解决这个缺陷，并以此设计出真正符合规
