执行系统功能是什么

Re【狂喷阿里云之三】阿里的脚本无法识别阿里的机器 功能：自动检测系统并更新源 适用系统版本：兼容线上所有linux版本 执行方法：以root身份执行命令：bash update_source.sh 解决了什么问题：一键式检测系统并更新源 给客户带来了好处：用户只需执行该脚本一次即可自动检测系统并更新源。 备注：由于系统版本都有支持的周期所以部分源可能会出现不可用的情况，包括官方的源，这是正常情况 update_source.tgz

安卓的shell的语法格式用的是sh的 多层调用shell是为了执行特定的脚本 就像你平时用普通用户登录 有的命令需要用root用户才能执行 然后你就su 切换到root用户下来执行这个命令了.因为linux的shell比较多 功能啥的都不一样吧 。。所以用到那个shell就切换到那个shell就好了。shell顾名思义就是外壳，你用来和操作系统打交道的界面都是shell，命令行、图形界面等。windows只有一套shell，linux有很多。最常用的是bash。shell之间可以互相调用，调用前的一方叫做父shell，多层调用没有什么意义，但是可以在某个shell中调用另一个shell，这样可以执行特定的脚本。

微服务是一种架构设计模式。在微服务架构中，业务逻辑被拆分成一系列小而松散耦合的分布式组件，共同构成了较大的应用。每个组件都被称为微服务，而每个微服务都在整体架构中执行着单独的任务，或负责单独的功能。服务导向式架构（SOA）是集成多个较大组件（一般是应用）的一种机制，它们将整体构成一个彼此协作的套件。一般来说，每个组件会从始至终执行一块完整的业务逻辑，通常包括完成整体大action所需的各种具体任务与功能。SOA一般使用某种集中式管理，比如审查委员会、主架构师或架构委员会来严格定义每个系统组件应当做什么，如何执行。微服务是SOA发展出来的产物，它是一种比较现代化的细粒度的SOA实现方式。

首先，你的代码没有问题，肯定是启动了3个线程来执行任务的。其次，分析下直接用main线程顺序执行三个操作，为什么比同时启动三个线程执行速度快呢？我认为这又可能跟操作系统处理IO的方式有关系，多线程并发处理IO时，操作系统底层响应IO的速度会影响线程的操作的。单线程环境下，顺序执行IO，操作系统可能不涉及到对IO请求的调用问题，但是多个线程同时发出IO请求命令时，操作系统底层的调度也有影响。你可以修正下你的测试内容，把Action中的Runnable的任务换成其他长时间计算任务，例如休眠操作，或者大数据计算操作，那么多线程的优势就体现出来了。修正测试内容： public void writeToTxt(String text) { int j=0; for(int i =0;i<1000000;i++){ j=i ; } System.out.println(Thread.currentThread().getName()+j); }最后，多线程提高效率体现在对整个功能完成时间上，是并行，而不会是纠结于单个任务完成过程中的处理时间；从理论上说，一个Runnable中执行完成的时间应该是差不多的，多线程的优势就是N个任务并行时，需要的总时间近似于完成一个任务的时间；而单线程时间则是N倍的单个任务的时间。而且多线程要考虑到线程池创建和调度的时间损耗，还是需要权衡的。像这种类似任务可以用java的线程池，可以免去线程创建和销毁的损耗。

运维编排场景系列——基于镜像的日常发布 运维编排(OOS) 简介 什么是OOS Operation Orchestration Service，简称OOS，是全面、免费的云上自动化运维平台，提供运维任务的管理和执行。典型使用场景包括：事件驱动运维，批量操作运维，定时运维任务，跨地域运维等，OOS为重要运维场景提供审批，通知等功能。OOS帮您实现标准化运维任务，从而实践运维即代码（Operations as Code）的先进理念。关于OOS更详细的介绍请查阅 运维编排服务。 场景介绍 我们在使用ECS的时候要更时常地面临更新软件的问题，如运行的后端服务版本更新，安全打补丁等情况。我们可以使用ECS镜像来维护需要更新的程序版本，更新好镜像后对需要发布的机器更换下系统盘重新启动就能完成对单台机器的程序更新。对于在线上运行的机器我们需要分批的去更换系统盘。 总结下来，我们需要做的操作如下: 更新镜像 启动一台新的机器或者在一台上执行命令后打成一个镜像 用新镜像分批更新系统盘 对于以上操作我们一步一步的操作实在是太繁琐了，这种发布流程是对运维人员的考验，一个不留神可能就出错了，那么我们有没有自动化方案呢？有！使用运维编排 解决方案 机器分组 首先建议对机器进行分组，可以给机器打上相应tag，比如我们可以给我们的ecs按环境来分组env:test和env:product 这样比较方便管理，批量执行时候只需要选好相应的标签即可。 oos 打镜像 然后我们需要解决更新镜像的问题，有了ECS云助手我们有了到机器上执行命令的通道，而OOS可以编排云产品的API，我们可以将一系列命令编排起来执行。更新镜像的话我们可以帮可以按原有镜像启动一台ECS，在ECS上执行命令，执行成功后关闭当前实例并给当前实例打镜像生成镜像然后，然后再释放临时实例。如下图所示 oos 以上步骤可以用OOS模板一步搞定，请到OOS控制台执行更新镜像 oos 并填写相应的参数 oos 执行后，需要运行一段时间，我们可以看到运行的步骤和运行结果 oos 最后生成了一个新的镜像ID。 批量更新系统盘 这个步骤就相当于对每台机器执行，停止机器，等机器变成Stopped，更换系统盘，把机器启动，等机器到Running，循环直到所有机器操作完毕，这个过程如果对于机器少还可以手动完成，机器多的话手动操作那一定疯了。 oos 通过OOS也可以比较简单的解决这个问题，到OOS控制台搜索系统盘，找到批量更换系统盘模板oos 创建执行，选择实例，这里可以手动选择实例也可以按tag来，我之前已经给机器打好了标签env:test这里就用tag来操作，批次控制支持并发执行和分批执行，这两个的区别是并发执行永远保持n个允许中的，而分批执行是执行完第一批再执行第二批，我这里就选并发执行，每次1台。oos 点击执行，我们可以看到已经在运行中了，并且符合预期的在一台一台的执行 oos 等待操作成功，整个分批更换系统盘的操作就完成了。最后看控制台结果符合预期。 总结 我们通过以上步骤实现了一套ECS基于镜像的发布流程。如果我使用了负载均衡 ECS挂载到了SLB上，希望在替换系统盘前先从SLB移除下来 更换好再挂载上去实现无缝升级能做到吗？ 这两个步骤有办法合并成一个模板吗？ 有办法在提交代码后自动触发整个过程吗？ oos 答案当然是肯定的，CI以后调用OOS aliyuncli或者sdk做集成触发模板就可以了，对于全自动整个过程，可以自定义模板来做，我们也整打算把这个功能变成一个公共模板来使用。我们帮助一个客户实现了整个流程大大的提升了客户的运维效率，带来自动化的同时为客户也提供了白屏化的操作工具。将整个发布过程变得顺畅透明安全。

自动快照功能细节 用户可以自行设置自动快照策略： 系统盘/数据盘均可创建自动快照每天有24个整点可以作为快照的创建时间点选择，每周7天重复日期可选保存时间用户可以自行指定（1-65536天），或者选择永久保留可查询自动快照策略关联的磁盘数及具体情况。 自动快照的命名：auto2.0_yyyyMMdd_1，比如auto2.0_20140418_1 用户可以自行管理自动快照（删除，创建自定义镜像，创建磁盘等） 用户的快照额度已升级为每块磁盘64个快照，用户原有的快照仍旧保留并占用新快照的额度。 自动快照 FAQ 用户的自定义快照和自动快照有冲突吗？ 使用上没有冲突，与用户快照是同样的，不过当正在对某一块磁盘执行自动快照时，用户需要等待自动快照完成后，才能创建自定义快照。 我能保留其中想要的自动快照而让系统不删除吗？ 可以选择永久保留，但当某块磁盘的快照额度已满（达到64个），系统会自动删除创建时间最早的自动快照。 如果一个自动快照被引用（用户创建自定义镜像或者磁盘），会导致自动快照策略执行失败吗？ 不会。 我如果什么都没有设置，自动快照会启动吗？ 当前快照功能已经升级成2.0版本，提供了更丰富的快照策略选择，用户需要自行设定自动快照策略，并关联相关磁盘，自动快照方可正常执行。 自动快照能够删除吗？ 您可以自行删除自动快照，或者在某块磁盘的快照额度已满（达到64个），系统会自动删除创建时间最早的自动快照。 自动快照具体在什么时间创建能看到吗？ 可以在ECS控制台快照列表界面中能看到每个快照的具体创建时间。 我如何区分哪些快照是自动快照和用户快照？ 通过名字来区分自动快照： auto2.0_yyyyMMdd_1，比如 auto2.0_20140418_1 更换系统盘、服务器到期后或手动释放磁盘时，自动快照会不会释放？ 自动快照释放行为，可以在 ECS控制台>全部磁盘 中找到对应磁盘，选择 修改磁盘属性 进行设置，默认选择 自动快照随磁盘释放，选择后，当磁盘手动释放、磁盘随实例释放或更换系统盘时，该磁盘的自动快照会被自动删除。如果想保留快照，您可以手动去掉该选项。 未随磁盘释放和更换系统盘释放的自动快照会一直保留吗？ 未随磁盘释放和更换系统盘释放的自动快照一样遵循自动快照策略的保存时长，到期会自动释放。 服务器到期后或手动释放磁盘时，手工快照会不会释放？ 不会，手动创建快照如用户不主动删除，会一直被保留。 我能单独制定某几块磁盘执行或取消自动快照吗？ 可以，直接在“全部磁盘”中对单块磁盘进行“设置自动快照策略”。 云服务器有没有自动备份？ ECS 控制台提供了自动快照备份和用户自定义快照备份，方便您进行快照数据备份和回滚操作。

说实话这乱七八糟一堆文字我看了两边,然后发现真救不了你. ######回复 @刘子玄:操作系统不管理寄存器，现在都是抢占式多线程操作系统，都是在线程释放资源的时候切换到其他进程的(你调用某些api的时候会发生等待和切换操作,然后保存线程执行环境数据)看一下操作系统原理的书籍就知道了.直接切换那个只有纯正的分时操作系统才会去做.现在估计只剩下大型UNIX了######==######靠时钟中断，硬件一定会定时发起时钟中断，中断服务一定会执行，这样就可以进行调度或做其他事了，中断机制由硬件保证。找书看吧，这些问题不是几句说得清。######谢了######在中断产生时，寄存器压栈，在中断结束后，堆栈的数据弹回到寄存器。###### 寄存器操作是汇编级别的最小操作单元,即使是操作系统也不能够管理寄存器. 是计算机有一些指令,能够自己把所有寄存器保存到一个地方.######计算机基础如此博大精深，几十年高科技结晶，不是三天三夜就能说清的，更何况几句话###### 简单2个字压栈.OS的原理很简单,你可以找一些嵌入式的OS开源代码进行阅读,相信读完2个系统的代码后,就对OS核心部分很清楚了. 挑你的一个问题进行回答:" 操作系统是如何让一个程序在规定时间内执行再准确的暂停了？这是如何控制的？"      感觉你还不清楚调度算法的实现.简单的说:硬件中断将其打断,如果需要1ms的进程调度精度,那么就设置时钟中断为1ms. 你可以看下中断部分的代码.       CPU的PC指针即使软件不去设置它也不是固定不变只能向下跑的.当中断发生的时候,PC指针会自动修改到相应中断向量的物理地址上,并且中断时的重要寄存器的值被硬件自动保存. 于是我们就设置一个时钟中断向量(将这个地址上写入我们的代码函数的地址),每18msPC指针会被自动改到这个地方,在这个地方我们根据调度算法,看是继续执行被打断的线程还是切换到更合适的线程上.  感性上,线程/cpu的运行实际上是非常的不连贯, 中途不断的被各种中断疯狂的打断.尤其高响应的硬实时OS,打断应该更加频繁. 我们想干任何事情都可以在中断处理中去做.        此外除了硬件中断,因为硬件功能都是api提供,so程序代码实际上经常会很频繁调用一些系统API,既然调用了系统api,os也完全可以在系统api执行软中断,执行调度算法,把pc指针移到别处去,不再正常的函数返回了(保存好数据,下次调度它时,模拟这个函数返回,应用程序完全不知道发生了什么). ######一个嵌入式OS的代码不过几千行而已. 看完几个 你就精通OS的实现了.不过"知识改变命运", 懂得越多混得越惨, 个人建议你干点其他能赚钱的事情.底层实现的东西,除了吹牛,提升点技术素质,对赚钱来说毫无用处,面试时都没用!!(实际上现在面试都是看算法)  小正太, 根据赚钱来指导自己学习/背诵什么东西.(很心痛的经验)######回复 @MinGKai:haha.反正比赚1个亿简单多了.######“精通”OS有那么简单么…………######这个你放心，我只会把编程当成毕生的爱好，而不会用作工作。

说实话这乱七八糟一堆文字我看了两边,然后发现真救不了你. ######回复 @刘子玄 : 操作系统不管理寄存器，现在都是抢占式多线程操作系统，都是在线程释放资源的时候切换到其他进程的(你调用某些api的时候会发生等待和切换操作,然后保存线程执行环境数据)看一下操作系统原理的书籍就知道了.直接切换那个只有纯正的分时操作系统才会去做.现在估计只剩下大型UNIX了######= =######靠时钟中断，硬件一定会定时发起时钟中断，中断服务一定会执行，这样就可以进行调度或做其他事了，中断机制由硬件保证。找书看吧，这些问题不是几句说得清。######谢了######在中断产生时，寄存器压栈，在中断结束后，堆栈的数据弹回到寄存器。###### 寄存器操作是汇编级别的最小操作单元,即使是操作系统也不能够管理寄存器. 是计算机有一些指令,能够自己把所有寄存器保存到一个地方. ######计算机基础如此博大精深，几十年高科技结晶，不是三天三夜就能说清的，更何况几句话###### 简单2个字 压栈. OS的原理很简单, 你可以找一些嵌入式的OS开源代码进行阅读, 相信读完2个系统的代码后, 就对OS核心部分很清楚了. 挑你的一个问题进行回答: "操作系统是如何让一个程序在规定时间内执行再准确的暂停了？这是如何控制的？"       感觉你还不清楚调度算法的实现.简单的说: 硬件中断将其打断,如果需要1ms的进程调度精度,那么就设置时钟中断为1ms.  你可以看下中断部分的代码.        CPU的PC指针即使软件不去设置它也不是固定不变只能向下跑的. 当中断发生的时候,PC指针会自动修改到相应中断向量的物理地址上,并且中断时的重要寄存器的值被硬件自动保存.  于是我们就设置一个时钟中断向量(将这个地址上写入我们的代码函数的地址), 每18ms PC指针会被自动改到这个地方,在这个地方 我们根据调度算法, 看是继续执行被打断的线程 还是切换到更合适的线程上.   感性上, 线程/cpu 的运行 实际上是非常的不连贯,  中途不断的被各种中断疯狂的打断. 尤其高响应的硬实时OS,打断应该更加频繁.  我们想干任何事情都可以在中断处理中去做.         此外除了硬件中断, 因为硬件功能都是api提供,so程序代码实际上经常会很频繁调用一些系统API, 既然调用了系统api, os也完全可以在系统api执行软中断, 执行调度算法, 把pc指针移到别处去, 不再正常的函数返回了(保存好数据, 下次调度它时,模拟这个函数返回, 应用程序完全不知道发生了什么). ######一个嵌入式OS的代码不过几千行而已.  看完几个  你就精通OS的实现了. 不过"知识改变命运",  懂得越多混得越惨,  个人建议你干点其他能赚钱的事情. 底层实现的东西, 除了吹牛, 提升点技术素质, 对赚钱来说毫无用处, 面试时都没用!! (实际上现在面试都是看算法)   小正太,  根据赚钱来指导自己学习/背诵 什么东西. (很心痛的经验)######回复 @MinGKai : haha. 反正比赚1个亿简单多了.######“精通”OS有那么简单么…………######这个你放心，我只会把编程当成毕生的爱好，而不会用作工作。

什么是OOS Operation Orchestration Service，简称OOS，是全面、免费的云上自动化运维平台，提供运维任务的管理和执行。典型使用场景包括：事件驱动运维，批量操作运维，定时运维任务，跨地域运维等，OOS为重要运维场景提供审批，通知等功能。OOS帮您实现标准化运维任务，从而实践运维即代码（Operations as Code）的先进理念。关于OOS更详细的介绍请查阅 运维编排服务。 场景简介 如果您的服务产品在每天都有特定的流量高峰期时间段，在此时间段内需要大量的实例维护服务。当过了每日的流量高峰期时间段后，此时保留大量的多余ECS实例，会提高成本费用。所以需要有一种方法，来实现既能保留ECS实例内的服务功能，又可以大量的减少因多余实例而产生的成本费用。 ECS实例服务有一项按量付费实例停机不收费功能，此功能在保留ECS云服务器的前提下达到降低整体费用的功能。当需要再次应用这部分停机的实例时可以直接使用，不需要对其进行功能初始化操作，便可以达到和日常的实例一样的功能。但是此时也产生了一个问题，那就是需要有人来定时处理机器的开关机问题。 此问题不复杂但是需要运维人员来维护大量的实例，若通过人工操作所有实例，可能会浪费大量的时间和人力，而且容易出现问题。所以需要一个自动化的系统，来处理定时开关机的问题。目前OOS运维编排服务已经为您提供了一个此需求下的定时开关机功能。 前提条件 必须将需要操作的实例设置成停机不收费模式（请参考开启默认按量付费实例停机不收费，来设置ECS实例的按量付费实例停机不收费）；请留意停机不收费影响。 解决方案 机器分组 首先建议对机器进行分组，给每日进行需要开关机的机器设置上相应的标签，例如按照每日是否需要进行开关机来将本的机器进行分组machine:Stop，machine:Daily， 这样比较方便管理，批量执行时候只需要选择相应的标签便可以对标签下的实例进行操作。 设置实例的定时开关机 在ECS实例已经设置为停机不收费的模式后，此时便可以使用OOS运维编排的定时开关机功能，将特定标签下的实例来做定时管理。流程如下图所示。 操作步骤 首先登录到运维编排控制台 。 单击常见运维任务，单击定时开关机 单机新建任务 在选择操作任务栏中，设置任务名称、时区，定时开机时间、定时关机时间，以及选择一周内定时开关机任务的执行的频率。 在选择实例任务栏内，选择指定实例标签后，单机选择标签。在选择地域后，分别在标签键和标签值下输入需要操作的实例标签后，单机添加按钮。 单击高级选项，选择并发控制，并设置并发速率，以及最大错误数。或者使用默认值。 单机确认风险并执行，就可以完全自动化的管理实例的定时开关机功能了。 在选择对应执行的详情后，单机定时执行类列表，在未来执行列表下可以看见下批次任务执行的时间，在历史执行列表下可以看见已经执行开关机的执行详情。 根据标签选择实例后，我们可以发现第一轮的任务执行完成之后，实例已经进入了停止状态，直至到达下一个任务时间点，实例才会自动执行开机动作。然后根据您设置的定时时间来往复循环开关机操作。 总结 在设置ECS实例为停机不收费后，我们可以发现，仅仅通过在OOS的控制台上，输入实例的标签，便可以完全自动化的控制大量的ECS实例的去做定时开关机。使用此功能可以大量节省时间，并做到了降本的预期。

哪里有过大？cached 和 buffers 占据 available 部分中的绝大部分是正常的。你说你的内存，free 着就是什么用处都没有，但你以为那些部分就不需要通电、刷新吗？cached 通常属于 available 部分（该数据 3.14 内核之后提供，procps-ng 较新版本也显示），也就是可用内存。什么时候程序需要了，什么时候拿去用。暂时不需要？那我从磁盘那个慢到死的家伙里好不容易读出来的数据先留着，指不定用户还要用到呢。有兴趣可以 echo 3 到那什么文件/proc/sys/vm/drop_caches清空一下这些部分，然后 ls /usr/lib 试试。然后立即再执行一次，是不是有缓存之后就快多了？至于 sync 命令。它和 cached 有关，但是不是你所想的那个功能。它的功能是，把脏页写回磁盘，也就是把修改过的数据还没写到磁盘的数据写到磁盘上。因为内核会延迟提交，每次提交多积累一些数据，以提高效率、降低延迟。没有使用的必要，只会让系统卡一下而已。**加粗文字加粗文字

哪里有过大？cached 和 buffers 占据 available 部分中的绝大部分是正常的。你说你的内存，free 着就是什么用处都没有，但你以为那些部分就不需要通电、刷新吗？cached 通常属于 available 部分（该数据 3.14 内核之后提供，procps-ng 较新版本也显示），也就是可用内存。什么时候程序需要了，什么时候拿去用。暂时不需要？那我从磁盘那个慢到死的家伙里好不容易读出来的数据先留着，指不定用户还要用到呢。有兴趣可以 echo 3 到那什么文件/proc/sys/vm/drop_caches清空一下这些部分，然后 ls /usr/lib 试试。然后立即再执行一次，是不是有缓存之后就快多了？至于 sync 命令。它和 cached 有关，但是不是你所想的那个功能。它的功能是，把脏页写回磁盘，也就是把修改过的数据还没写到磁盘的数据写到磁盘上。因为内核会延迟提交，每次提交多积累一些数据，以提高效率、降低延迟。没有使用的必要，只会让系统卡一下而已。**加粗文字加粗文字

楼主您好， 请问，您现在使用的是什么Linux发行版呢？ 一般来说，RedHat或CentOS有/etc/sysconfig这个配置目录，但如Debian是没有这个目录的喔。 请参考： https://access.redhat.com/documentation/en-US/Red_Hat_Enterprise_Linux/3/html/Reference_Guide/ch-sysconfig.html ------------------------- 回 3楼(hdpaly) 的帖子 您好， 在CentOS 7系统里，iptables不是默认的防火墙服务了。 您可以通过以下命令来关闭CentOS 7系统默认的防火墙： systemctl stop firewalldsystemctl disable firewalld ------------------------- 回 6楼(hdpaly) 的帖子 您好， 如果您是使用CentOS 7 系统，默认是没有iptables这个防火墙组件的。 如果您想关闭CentOS 7的防火墙功能，请执行4楼所提到的两个命令。 如果执行上边两个命令后，您还不能远程管理您的mysql，那可能是因为您的mysql服务端默认不允许远程连接哩。

《操作系统》课程设计报告课程设计题目：操作系统课程设计 设计时间：2016/1/10一、 课程设计目的与要求需要完成的内容：（1） 安装虚拟机：Vmware、Vmware palyer (free)（推荐）、Virtualbox（推荐）、VMLite、Xen、Virtuozzo、KVM（2） 安装和使用Linux（推荐SUSE）（注意包含内核源码和内核开发工具等）（3） Linux内核源代码配置和重编（4） 找到VFS和一个具体文件系统的源代码（ext3或ext4）（5） 读懂VFS和具体文件系统如何关联（如何体现virtual file switch）（6） 找到具体文件系统的read或write函数，使用printk（使用方法和printf一样）向后台打印文件读写信息。（read或write函数选一个即可）（7） 使用dmesg –c查看后台的输出。可以附加的功能（8） 复制ext3或ext4的源代码（注意与当前使用的文件系统有区别），修改Makefile文件，使用模块编译方式（9） 修改ext3或ext4的源代码，实现新的文件系统。（至少需要修改文件系统的名称，最好能对文件写操作向系统后台打印出信息。）（10） 动态加载和卸载新的文件系统。二、 课程设计内容（1） 安装虚拟机（2） 安装和使用Linux（3） Linux内核源代码配置和重编（4） 提取并动态加载和卸载新的文件系统三、 课程设计设备与环境设备信息：PC 虚拟机：VM11 四、 设计正文（包括分析与设计思路、各模块流程图、带注释的主要算法源码、内核编译过程以及动态模块加载过程等，如有改进或者拓展，请重点用一小节进行说明）（1） 安装虚拟机（2） 安装和使用Linux（推荐SUSE）（注意包含内核源码和内核开发工具等）安装OpenSUSE，并下载相近版本的内核源码 初始内核版本 下载的源代码包 （3） Linux内核源代码配置和重编利用vmtools（虚拟机提供的可以在宿主机和虚拟机之间自由复制文件的工具）将内核源码包复制进虚拟机，解压到/home/a123/linux-3.12.51 *因为分配的磁盘空间比较小，所以没有按照惯例把内核源码放在/usr/src目录下（如果放在这里，会出现空间不足的情况）附：磁盘分配情况/swap（交换分区） 2.4G/（根目录） 11G/home（用户目录） 13G 解压好的内核源码文件在编译前需要稍作修改（6），并且缺乏一个config文件告诉编译器编译哪些功能。Config文件可以用make menuconfig命令生成，但是需要自己选择相应的功能，太过复杂，这里有一个简便的方法因为下载的内核源码是相近的版本，所以可以使用现有版本的config文件，该文件在/boot目录下使用cp /boot/config-3.11.6-4-desktop .config命令将此文件复制过来 注意：应当在内核所在的文件目录下使用此命令复制成功 执行 make menuconfig命令，进入选择界面，直接保存退出即可虽然新版本的Linux可以直接执行make一步完成所有的编译工作，但此次课程设计仍然采用以前的编译的方式 执行 make bzImage命令——编译压缩的内核编译完成 执行 make modules命令——编译模块 执行 make modules_install命令——安装模块 注： 在make menuconfig时我在General setup中把版本号改过 执行 make install命令——安装新内核 Reboot重启 说明内核修改安装完毕，成功（4） 找到VFS和一个具体文件系统的源代码（ext3或ext4）VFS：虚拟文件系统，顾名思义。它为应用程序员提供一层抽象，屏蔽底层各种文件系统的差异。Linux的文件系统采用面向对象的方式设计，这使得Linux的文件系统非常容易扩展，我们可以非常容易将一个新的文件系统添加到Linux中。在此主要对象之一super_block位于中 代码量巨大，此为部分代码Ext4在fs文件夹下的ext4文件夹内 此处打开file.c用vim打开file.c部分代码如下 （5） 读懂VFS和具体文件系统如何关联（如何体现virtual file switch）在（4）中已经提到，VFS是C语言写的一个面向对象的设计，比如我们要调用alloc_inode方法：sb->s_op->alloc_inode(sb)。这里与面向对象语言的差别是，面向对象语言里实例方法可以访问到this，这样就可以访问到自身的所有成员，但是在C里却做不到，所以需要将自身作为参数传入到函数中、图一表示了对文件写操作的调用过程 （6） 找到具体文件系统的read或write函数，使用printk（使用方法和printf一样）向后台打印文件读写信息。（read或write函数选一个即可）因为Linux系统对文件的操作是通过函数调用来实现的，所以在此我修改的是vfs这一层，找到fs，目录下的read_write.c并打开找到do_sync_read函数，在其返回前加入printk语句 （7） 使用dmesg –c查看后台的输出。 （8） 复制ext3或ext4的源代码（注意与当前使用的文件系统有区别），修改Makefile文件，使用模块编译方式 （9） 修改ext3或ext4的源代码，实现新的文件系统。（至少需要修改文件系统的名称，最好能对文件写操作向系统后台打印出信息。） 使其在加载和卸载的时候能够printk到buffer缓冲中（10） 动态加载和卸载新的文件系统。使用insmod语句加载使用lsmod语句加载 加载成功接下来使用dmesg 查看缓冲区内容 成功接下来使用rmmod语句卸载模块 成功五、 课程设计结果及分析课程设计结果：成功分析：Linux文件系统使用了面向对象的设计方法，保证了其对用户的透明，VFS层实现了系统与文件系统的无关性，增加了系统对不同文件系统的兼容性。六、 总结与进一步改进设想总结：1.编译内核的时候，可以使用make XXX –j8这样可以开启多线程编译（我的虚拟机分配的是8核心），加快编译速度2.printk语句我写的是printk（”””DoingRead”）;本意是利用printk的优先级，将其输出到用户态的控制台，结果语法错误，并没有输出到控制台改进设想：修改的文件前加上语句，实现对控制台的输出 define KERN_EMERG 0（因为缺少这个宏，导致系统并没有理解我的0是什么意思） 七、 答辩（或汇报）记录（包括问题和答案，每个人不少于3个） 显示内核版本 使用dmesg –c命令 加载新模块 八、 参考文献 鸟哥的Linux私房菜 百度百科：printk概述http://baike.baidu.com/link?url=Kv5e2xb9thGENkIvSQmjpkYb8kbKoNvEhmt2oICTmDAn0wj2YADVf8dsrzBtz2fRt0uwa_3joQ-o40wKwwL68a Linux虚拟文件系统(VFS)http://www.cnblogs.com/yuyijq/archive/2013/02/24/2923855.html LinuxEXT4文件系统分析http://wenku.baidu.com/link?url=Wi-vyrROUIJqRk4eSsuwOwRe0Sf-ydXamWNR0H2HCrN9CPHJg80lXpu0Gi_ZGT-X5yKnknl86ooHdckHhJxybmyBR2szWsPDOV0IPJ6fJXO

什么是Kubernetes? Kubernetes是一种轻便的可伸展的开源平台，用来管理容器化的工作或者服务，拥有声明化配置和自动化等优点。它现在拥有一个快速扩大与成长的生态系统，其服务，工具和技术支持可被广泛用于各个方面。 为什么我需要Kubernetes，它用来做些什么？ Kubernetes拥有大量的特性，比如： 容器平台 微服务平台 轻量化云服务平台 等等 Kubernetes提供了一个以容器为中心的管理环境，它根据用户的工作负载来协调计算，网络和储存基础架构。它既有PaaS的简化性，又具有IaaS的灵活性，并支持跨基础架构的可移植性 为什么Kubernetes是一个平台? 尽管Kubernetes提供了大量的功能性，总会有新的场景需要新的功能。一些特性的应用程序工作流程可以被简化来加快开发速度。最初的部署通常需要大规模的应用自动化。这就是为什么Kubernetes被设计成一个平台服务，用来创建一个包含工具和其他组成部分的系统环境，来使部署，测量和管理应用更加容易。 Label可以授权用户按照他们的想法来组织他们的资源。Annotation允许用户布置含有自定义信息的资源，来使工作流更加顺畅，并为管理工具提供到checkpoint状态的一种更简单的方式。 此外，Kubernetes控制平面基于开发人员和用户可用的相同API构建。用户可以编写他们自己的 controller，比如schedulers，这些API可以通过通用命令行工具进行定位。 这种设计使得许多其他系统能够在Kubernetes上面构建 Kubernetes不是什么 Kubernetes不是一个传统的，包罗万象的PaaS（平台即服务）系统。由于Kubernetes在容器级而不是在硬件级运行，因此它能提供一些PaaS产品常用的通用功能，比如部署，扩展，负载均衡，日志记录和监控。但是，Kubernetes并不是一个整体，这些默认解决方案都是可选和可插拔的。Kubernetes提供了构建人员平台的构建模块，但是在一些重要的地方保留了用户选择和灵活性。 Kubernetes： 不限制支持的应用程序类型。Kubernetes旨在支持各种各样的工作负载，包括无状态，有状态和数据处理工作负载。 如果一个应用程序可以在一个容器中运行，它应该在Kubernetes上运行得很好。 不部署源代码并且不构建您的应用程序。持续集成，交付和部署（CI / CD）工作流程由组织和偏好以及技术要求决定。 不提供应用程序级服务，例如中间件（例如，消息总线），数据处理框架（例如，Spark），数据库（例如，mysql），高速缓存，也不提供集群存储系统（例如，Ceph）。 在服务中。 这些组件可以在Kubernetes上运行，和/或可以通过便携式机制（例如Open Service Broker）在Kubernetes上运行的应用程序访问。 不指示日志，监视或警报解决方案。 它提供了一些集成作为概念证明，以及收集和导出指标的机制。 不提供或授权配置语言/系统（例如，jsonnet）。 它提供了一个声明性API，可以通过任意形式的声明性规范来实现。 不提供或采用任何全面的机器配置，维护，管理或自我修复系统。 此外，Kubernetes不仅仅是一个编排系统。 实际上，它消除了编排的需要。 业务流程的技术定义是执行定义的工作流程：首先执行A，然后运行B，然后运行C.相反，Kubernetes由一组独立的，可组合的控制流程组成，这些流程将当前状态持续推向所提供的所需状态。 如何从A到C无关紧要。也不需要集中控制。 这使得系统更易于使用且功能更强大，更具弹性且可扩展 为什么使用容器 过去部署应用的方式，是将应用安装在一个使用操作系统软件包管理器的主机上。这样做的缺点是应用程序的可执行文件、配置、库和生命周期互相影响，也会和操作系统纠缠不清。你也可以构建一个不可被修改的虚拟机镜像来实现可预测的部署和回滚，但是这样显然不够轻量化而且不可被移植 新的方式是在虚拟化的操作系统层来部署容器，而不是在虚拟化的硬件层。这些容器之间彼此独立，相对主机也保持独立。它们有自己单独的文件系统，也不能看到其他容器的进程，而且它们对于计算资源的使用量可以被限制。它们比虚拟机更容易被构建，因为它们从底层基础架构和主机文件系统中解耦出来，也可以跨单机与云之间移植。 因为容器小巧且轻快，一个应用程序可以被打包放到每个容器镜像中。这种一对一的应用对镜像的关系可以使容器发挥出最大功效。有了容器，不可变的容器镜像可以在构建时被创建，而不是在部署时，因为每个应用都不需要依赖于程序的其它应用部分，也不依赖于基础生产环境。同样，容器比VM更加透明，这有利于监控和管理。当容器的生命周期由基础架构管理而不是隐藏在流程管理器之后时，尤其如此。最后，当一个应用被部署在每个容器时，管理容器就变得和管理程序部署一样了。 阿里云导入自建K8S集群 更多阿里云帮助文档 https://help.aliyun.com 希望对您有帮助！

在工程实践上，为了保障系统的可用性，互联网系统大多将强一致性需求转换成最终一致性的需求，并通过系统执行幂等性的保证，保证数据的最终一致性。但在电商等场景中，对于数据一致性的解决方法和常见的互联网系统（如 MySQL 主从同步）又有一定区别，分成以下 6 种解决方案。（一）规避分布式事务——业务整合业务整合方案主要采用将接口整合到本地执行的方法。拿问题场景来说，则可以将服务 A、B、C 整合为一个服务 D 给业务，这个服务 D 再通过转换为本地事务的方式，比如服务 D 包含本地服务和服务 E，而服务 E 是本地服务 A ~ C 的整合。优点：解决（规避）了分布式事务。缺点：显而易见，把本来规划拆分好的业务，又耦合到了一起，业务职责不清晰，不利于维护。由于这个方法存在明显缺点，通常不建议使用。（二）经典方案 - eBay 模式此方案的核心是将需要分布式处理的任务通过消息日志的方式来异步执行。消息日志可以存储到本地文本、数据库或消息队列，再通过业务规则自动或人工发起重试。人工重试更多的是应用于支付场景，通过对账系统对事后问题的处理。消息日志方案的核心是保证服务接口的幂等性。考虑到网络通讯失败、数据丢包等原因，如果接口不能保证幂等性，数据的唯一性将很难保证。eBay 方式的主要思路如下。Base：一种 Acid 的替代方案此方案是 eBay 的架构师 Dan Pritchett 在 2008 年发表给 ACM 的文章，是一篇解释 BASE 原则，或者说最终一致性的经典文章。文中讨论了 BASE 与 ACID 原则在保证数据一致性的基本差异。如果 ACID 为分区的数据库提供一致性的选择，那么如何实现可用性呢？答案是BASE (basically available, soft state, eventually consistent)BASE 的可用性是通过支持局部故障而不是系统全局故障来实现的。下面是一个简单的例子：如果将用户分区在 5 个数据库服务器上，BASE 设计鼓励类似的处理方式，一个用户数据库的故障只影响这台特定主机那 20% 的用户。这里不涉及任何魔法，不过它确实可以带来更高的可感知的系统可用性。文章中描述了一个最常见的场景，如果产生了一笔交易，需要在交易表增加记录，同时还要修改用户表的金额。这两个表属于不同的远程服务，所以就涉及到分布式事务一致性的问题。文中提出了一个经典的解决方法，将主要修改操作以及更新用户表的消息放在一个本地事务来完成。同时为了避免重复消费用户表消息带来的问题，达到多次重试的幂等性，增加一个更新记录表 updates_applied 来记录已经处理过的消息。基于以上方法，在第一阶段，通过本地的数据库的事务保障，增加了 transaction 表及消息队列 。在第二阶段，分别读出消息队列（但不删除），通过判断更新记录表 updates_applied 来检测相关记录是否被执行，未被执行的记录会修改 user 表，然后增加一条操作记录到 updates_applied，事务执行成功之后再删除队列。通过以上方法，达到了分布式系统的最终一致性。进一步了解 eBay 的方案可以参考文末链接。（三）去哪儿网分布式事务方案随着业务规模不断地扩大，电商网站一般都要面临拆分之路。就是将原来一个单体应用拆分成多个不同职责的子系统。比如以前可能将面向用户、客户和运营的功能都放在一个系统里，现在拆分为订单中心、代理商管理、运营系统、报价中心、库存管理等多个子系统。拆分首先要面临的是什么呢？最开始的单体应用所有功能都在一起，存储也在一起。比如运营要取消某个订单，那直接去更新订单表状态，然后更新库存表就 ok 了。因为是单体应用，库在一起，这些都可以在一个事务里，由关系数据库来保证一致性。但拆分之后就不同了，不同的子系统都有自己的存储。比如订单中心就只管理自己的订单库，而库存管理也有自己的库。那么运营系统取消订单的时候就是通过接口调用等方式来调用订单中心和库存管理的服务了，而不是直接去操作库。这就涉及一个『分布式事务』的问题。分布式事务有两种解决方式优先使用异步消息。上文已经说过，使用异步消息 Consumer 端需要实现幂等。幂等有两种方式，一种方式是业务逻辑保证幂等。比如接到支付成功的消息订单状态变成支付完成，如果当前状态是支付完成，则再收到一个支付成功的消息则说明消息重复了，直接作为消息成功处理。另外一种方式如果业务逻辑无法保证幂等，则要增加一个去重表或者类似的实现。对于 producer 端在业务数据库的同实例上放一个消息库，发消息和业务操作在同一个本地事务里。发消息的时候消息并不立即发出，而是向消息库插入一条消息记录，然后在事务提交的时候再异步将消息发出，发送消息如果成功则将消息库里的消息删除，如果遇到消息队列服务异常或网络问题，消息没有成功发出那么消息就留在这里了，会有另外一个服务不断地将这些消息扫出重新发送。有的业务不适合异步消息的方式，事务的各个参与方都需要同步的得到结果。这种情况的实现方式其实和上面类似，每个参与方的本地业务库的同实例上面放一个事务记录库。比如 A 同步调用 B，C。A 本地事务成功的时候更新本地事务记录状态，B 和 C 同样。如果有一次 A 调用 B 失败了，这个失败可能是 B 真的失败了，也可能是调用超时，实际 B 成功。则由一个中心服务对比三方的事务记录表，做一个最终决定。假设现在三方的事务记录是 A 成功，B 失败，C 成功。那么最终决定有两种方式，根据具体场景：重试 B，直到 B 成功，事务记录表里记录了各项调用参数等信息；执行 A 和 B 的补偿操作(一种可行的补偿方式是回滚)。对 b 场景做一个特殊说明：比如 B 是扣库存服务，在第一次调用的时候因为某种原因失败了，但是重试的时候库存已经变为 0，无法重试成功，这个时候只有回滚 A 和 C 了。那么可能有人觉得在业务库的同实例里放消息库或事务记录库，会对业务侵入，业务还要关心这个库，是否一个合理的设计？实际上可以依靠运维的手段来简化开发的侵入，我们的方法是让 DBA 在公司所有 MySQL 实例上预初始化这个库，通过框架层（消息的客户端或事务 RPC 框架）透明的在背后操作这个库，业务开发人员只需要关心自己的业务逻辑，不需要直接访问这个库。总结起来，其实两种方式的根本原理是类似的，也就是将分布式事务转换为多个本地事务，然后依靠重试等方式达到最终一致性。（四）蘑菇街交易创建过程中的分布式一致性方案交易创建的一般性流程我们把交易创建流程抽象出一系列可扩展的功能点，每个功能点都可以有多个实现（具体的实现之间有组合/互斥关系）。把各个功能点按照一定流程串起来，就完成了交易创建的过程。面临的问题每个功能点的实现都可能会依赖外部服务。那么如何保证各个服务之间的数据是一致的呢？比如锁定优惠券服务调用超时了，不能确定到底有没有锁券成功，该如何处理？再比如锁券成功了，但是扣减库存失败了，该如何处理？方案选型服务依赖过多，会带来管理复杂性增加和稳定性风险增大的问题。试想如果我们强依赖 10 个服务，9 个都执行成功了，最后一个执行失败了，那么是不是前面 9 个都要回滚掉？这个成本还是非常高的。所以在拆分大的流程为多个小的本地事务的前提下，对于非实时、非强一致性的关联业务写入，在本地事务执行成功后，我们选择发消息通知、关联事务异步化执行的方案。消息通知往往不能保证 100% 成功；且消息通知后，接收方业务是否能执行成功还是未知数。前者问题可以通过重试解决；后者可以选用事务消息来保证。但是事务消息框架本身会给业务代码带来侵入性和复杂性，所以我们选择基于 DB 事件变化通知到 MQ 的方式做系统间解耦，通过订阅方消费 MQ 消息时的 ACK 机制，保证消息一定消费成功，达到最终一致性。由于消息可能会被重发，消息订阅方业务逻辑处理要做好幂等保证。所以目前只剩下需要实时同步做、有强一致性要求的业务场景了。在交易创建过程中，锁券和扣减库存是这样的两个典型场景。要保证多个系统间数据一致，乍一看，必须要引入分布式事务框架才能解决。但引入非常重的类似二阶段提交分布式事务框架会带来复杂性的急剧上升；在电商领域，绝对的强一致是过于理想化的，我们可以选择准实时的最终一致性。我们在交易创建流程中，首先创建一个不可见订单，然后在同步调用锁券和扣减库存时，针对调用异常（失败或者超时），发出废单消息到MQ。如果消息发送失败，本地会做时间阶梯式的异步重试；优惠券系统和库存系统收到消息后，会进行判断是否需要做业务回滚，这样就准实时地保证了多个本地事务的最终一致性。（五）支付宝及蚂蚁金融云的分布式服务 DTS 方案业界常用的还有支付宝的一种 xts 方案，由支付宝在 2PC 的基础上改进而来。主要思路如下，大部分信息引用自官方网站。分布式事务服务简介分布式事务服务 (Distributed Transaction Service, DTS) 是一个分布式事务框架，用来保障在大规模分布式环境下事务的最终一致性。DTS 从架构上分为 xts-client 和 xts-server 两部分，前者是一个嵌入客户端应用的 JAR 包，主要负责事务数据的写入和处理；后者是一个独立的系统，主要负责异常事务的恢复。核心特性传统关系型数据库的事务模型必须遵守 ACID 原则。在单数据库模式下，ACID 模型能有效保障数据的完整性，但是在大规模分布式环境下，一个业务往往会跨越多个数据库，如何保证这多个数据库之间的数据一致性，需要其他行之有效的策略。在 JavaEE 规范中使用 2PC (2 Phase Commit, 两阶段提交) 来处理跨 DB 环境下的事务问题，但是 2PC 是反可伸缩模式，也就是说，在事务处理过程中，参与者需要一直持有资源直到整个分布式事务结束。这样，当业务规模达到千万级以上时，2PC 的局限性就越来越明显，系统可伸缩性会变得很差。基于此，我们采用 BASE 的思想实现了一套类似 2PC 的分布式事务方案，这就是 DTS。DTS在充分保障分布式环境下高可用性、高可靠性的同时兼顾数据一致性的要求，其最大的特点是保证数据最终一致 (Eventually consistent)。简单的说，DTS 框架有如下特性：最终一致：事务处理过程中，会有短暂不一致的情况，但通过恢复系统，可以让事务的数据达到最终一致的目标。协议简单：DTS 定义了类似 2PC 的标准两阶段接口，业务系统只需要实现对应的接口就可以使用 DTS 的事务功能。与 RPC 服务协议无关：在 SOA 架构下，一个或多个 DB 操作往往被包装成一个一个的 Service，Service 与 Service 之间通过 RPC 协议通信。DTS 框架构建在 SOA 架构上，与底层协议无关。与底层事务实现无关： DTS 是一个抽象的基于 Service 层的概念，与底层事务实现无关，也就是说在 DTS 的范围内，无论是关系型数据库 MySQL，Oracle，还是 KV 存储 MemCache，或者列存数据库 HBase，只要将对其的操作包装成 DTS 的参与者，就可以接入到 DTS 事务范围内。一个完整的业务活动由一个主业务服务与若干从业务服务组成。主业务服务负责发起并完成整个业务活动。从业务服务提供 TCC 型业务操作。业务活动管理器控制业务活动的一致性，它登记业务活动中的操作，并在活动提交时确认所有的两阶段事务的 confirm 操作，在业务活动取消时调用所有两阶段事务的 cancel 操作。”与 2PC 协议比较，没有单独的 Prepare 阶段，降低协议成本。系统故障容忍度高，恢复简单（六）农信网数据一致性方案电商业务公司的支付部门，通过接入其它第三方支付系统来提供支付服务给业务部门，支付服务是一个基于 Dubbo 的 RPC 服务。对于业务部门来说，电商部门的订单支付，需要调用支付平台的支付接口来处理订单；同时需要调用积分中心的接口，按照业务规则，给用户增加积分。从业务规则上需要同时保证业务数据的实时性和一致性，也就是支付成功必须加积分。我们采用的方式是同步调用，首先处理本地事务业务。考虑到积分业务比较单一且业务影响低于支付，由积分平台提供增加与回撤接口。具体的流程是先调用积分平台增加用户积分，再调用支付平台进行支付处理，如果处理失败，catch 方法调用积分平台的回撤方法，将本次处理的积分订单回撤。用户信息变更公司的用户信息，统一由用户中心维护，而用户信息的变更需要同步给各业务子系统，业务子系统再根据变更内容，处理各自业务。用户中心作为 MQ 的 producer，添加通知给 MQ。APP Server 订阅该消息，同步本地数据信息，再处理相关业务比如 APP 退出下线等。我们采用异步消息通知机制，目前主要使用 ActiveMQ，基于 Virtual Topic 的订阅方式，保证单个业务集群订阅的单次消费。总结分布式服务对衍生的配套系统要求比较多，特别是我们基于消息、日志的最终一致性方案，需要考虑消息的积压、消费情况、监控、报警等。