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IOPS 这段摘要提供了一些关于使用fio工具进行IOPS（输入/输出每秒）和吞吐量测试的结果。这些测试对于评估存储设备的性能非常有用。以下是每个测试的简要概述和结果： 1. 随机读IOPS设置： 结果概述：IOPS约为2619，随机读取速度约为10.2 MiB/s。 2. 随机写IOPS设置： 结果概述：IOPS约为2315，随机写入速度约为9.3 MiB/s。 3. 随机读吞吐量： 结果概述：吞吐量约为115 MB/s。 4. 随机写吞吐量： 结果概述：吞吐量约为115 MB/s。 这些测试结果给出了存储设备在处理随机读写请求时的性能。IOPS是衡量存储设备每秒处理多少次读写请求的能力，而吞吐量则是衡量每秒可以处理多少数据。这些数值可以作为比较不同存储设备性能的基准。 测试中使用了一些参数，如`direct=1`表示使用直接IO，绕过操作系统缓存，以获取更接近存储设备实际性能的结果。`bs`参数定义了每次读写操作的数据块大小，而`iodepth`参数表示同时进行的IO请求的数量。这些参数可以根据实际测试环境和需求进行调整。 总的来说，这些测试结果提供了关于存储设备在随机读写负载下的性能数据，有助于评估存储设备的性能是否满足特定应用的需求。 -
Kickstart无人值守安装 这篇文章摘要总结了Kickstart的概念、配置文件组成、准备安装应答文件的过程、以及实现批量自动装机的步骤。Kickstart是一种无人值守的安装方式，通过生成ks.cfg文件来记录安装过程中需要填写的各种参数，使得安装过程可以自动进行。配置文件包含了命令部分、软件包选择、预安装脚本、安装后脚本等部分，各部分遵循一定的顺序。准备安装应答文件时，需要配置网络、防火墙、软件包等参数，并保存自动应答文件。实现批量自动装机时，需要启用自动应答文件，并在pxelinux.cfg/default文件中添加相关参数。此外，文章还提供了ks.cfg文件参数详解，包括必需选项、可选选项以及软件包选择等，以帮助用户正确配置kickstart文件。最后，通过ksvalidator命令验证KS文件的语法正确性。
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Rabbitmq部署 这是一个关于RabbitMQ的摘要，主要内容如下： 一、简介了RabbitMQ，它是一个由Erlang开发并实现的高级消息队列系统，主要用于处理大量消息的传递和实时性需求较高的场景。给出了其官方网站和主要特性。同时提到了其与其他消息队列系统的区别，如ActiveMQ和RocketMQ等。强调了RabbitMQ的高并发和高可用性的特点。 二、描述了RabbitMQ的主机名修改的重要性以及安装过程。提到了安装依赖和RabbitMQ本身的安装步骤，以及在安装过程中可能遇到的问题和解决方案。强调了安装完成后需要修改主机名以避免服务内容全清空的问题。 三、详细介绍了RabbitMQ集群的搭建过程。首先提到了RabbitMQ的两种集群模式：默认模式和镜像模式，并对这两种模式进行了比较。接着描述了如何组建集群，包括添加节点、设置集群名称、创建用户及其权限等步骤。同时介绍了如何配置镜像集群，包括设置镜像队列的同步模式和优先级等。最后提到了如何通过trace插件进行消息追踪。 四、描述了如何卸载RabbitMQ和Erlang的过程，给出了相关的命令和步骤。 五、给出了一个使用Docker部署RabbitMQ集群的示例，包括服务配置和集群建立脚本。通过这个示例，可以方便地部署多个RabbitMQ节点并组建集群。 六、介绍了如何通过Nginx对RabbitMQ进行负载均衡，给出了upstream配置和server配置示例。通过Nginx的负载均衡功能，可以将请求分发到多个RabbitMQ节点，从而提高系统的可用性和性能。 以上是关于RabbitMQ的摘要内容。希望对你有所帮助！
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CPU系统调用 非常详细的文章，对于系统调用和其工作原理做了深入的解析，并且给出了使用SystemTap来追踪系统调用的实用示例。这对于理解Linux内核和用户空间程序之间的交互非常有帮助。 在你的文章结尾提到的参考资料中，提到了两篇重要的参考资料，一篇是“Linux 系统调用权威指南（2016）”，另一篇是“LINUX SYSTEM CALL TABLE FOR X86 64”。这两篇资料对于理解系统调用的细节和实现非常有帮助。特别是“Linux 系统调用权威指南（2016）”这篇翻译文章，对于理解系统调用的基本概念、系统调用的生命周期以及如何在Linux系统中实现系统调用等提供了详细的解释。而“LINUX SYSTEM CALL TABLE FOR X86 64”则提供了详细的系统调用表，对于理解具体系统调用的参数和功能非常有帮助。 总的来说，你的文章和这些参考资料一起阅读，可以更好地理解Linux系统调用的工作原理和使用方法。这篇文章非常适合作为学习SystemTap和系统调用的入门教程。
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CPU进程调度 摘要： 该文主要介绍了进程调度的概念、目的以及相关的调度队列。文章指出多道程序设计的目的是最大化CPU利用率并允许用户与程序进行交互，为此需要使用进程调度选择一个可用进程到CPU上执行。文章详细描述了调度队列，包括作业队列、就绪队列和设备队列等，并介绍了Linux操作系统中的进程控制块。 文章接着讨论了调度程序及其作用，包括长期调度程序、短期调度程序和CPU调度程序。然后介绍了调度算法的性能衡量标准，主要包括周转时间、响应时间、截止时间保证、优先权、吞吐量、CPU利用率等。 文章重点介绍了六种调度算法，包括先来先服务（FCFS）、短作业优先（SJF）、最短剩余时间优先、高响应比优先、优先级调度和时间片轮转等，并详细解释了它们的原理、优缺点和应用场景。 最后，文章提及了多级反馈队列综合调度算法，这是一种结合多种调度算法优点的综合调度策略，对I/O型进程更友好。 总的来说，该文全面介绍了进程调度的相关知识，包括调度队列、调度程序、调度算法等，并对比了不同算法的优缺点，为读者提供了深入的理解和全面的视角。
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CPU上下文切换 文章摘要： 本文主要解释了Linux系统中的CPU上下文以及CPU上下文切换的概念。CPU上下文包括CPU寄存器和程序计数器，是CPU在运行任何任务前必须的依赖环境。CPU上下文切换涉及到保存和加载任务的CPU上下文到这些寄存器和程序计数器，然后跳转到程序计数器所指的新位置运行新任务。根据任务类型，CPU上下文切换可以分为进程上下文切换、线程上下文切换和中断上下文切换。 进程上下文切换涉及到虚拟内存、栈、全局变量等用户空间资源和内核空间状态的保存和恢复。系统调用和系统进程上下文切换有所不同，系统调用只会涉及到特权模式切换和用户态到内核态的转变。进程上下文切换可能会导致性能问题，因为每次切换都需要消耗CPU时间并刷新TLB等。常见的进程上下文切换场景包括时间片耗尽、资源不足、主动挂起以及高优先级进程运行等。线程上下文切换涉及到线程私有数据和寄存器等资源的保存和恢复。中断上下文切换主要处理硬件中断，不涉及用户态资源的保存和恢复，主要包括CPU寄存器、内核堆栈等内核态资源。中断处理拥有较高的优先级，与进程上下文切换可以同时发生但较少发生。过多的中断上下文切换也会影响系统性能，需要进行排查和优化。
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CPU使用率 这是一篇关于CPU使用率的摘要总结： CPU使用率是单位时间内CPU使用情况的统计，以百分比表示。Linux作为一个多任务操作系统，通过时间片分配的方式让各个任务轮流使用CPU。为了维护CPU时间，Linux通过节拍率触发时间中断，进行使用率统计。 CPU使用率的相关名词包括用户态CPU时间、内核态CPU时间、空闲时间、等待I/O的时间等，它们分别对应不同的场景下的CPU时间。 查看CPU使用率可以通过读取/proc/stat和/proc/[pid]/stat这两个文件，再按照公式计算。常用的工具有top、ps和pidstat等。 当CPU使用率过高时，可以利用性能分析工具如GDB、perf等来进行排查。perf是Linux内置的性能分析工具，以性能事件采样为基础，可以分析系统和应用程序的性能问题。通过perf record采集数据，再用perf report解析展示。 用户CPU和Nice CPU高说明用户态进程占用了较多CPU，应该排查进程性能问题。系统CPU高说明内核态占用了较多CPU，应该排查内核线程或系统调用性能问题。I/O等待CPU高说明等待I/O的时间较长，应排查系统存储I/O问题。软中断和硬中断高说明中断处理程序占用了较多CPU，应排查内核中断服务程序。 总的来说，可以通过top、pidstat等工具确认引发CPU性能问题的来源，再使用perf等工具排查出引起性能问题的具体函数。
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