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随着系统的升级，无用内核也慢慢累积得越来越多，所以要定时清理，下面是清理的过程。
sendmail是一个漏洞奇多、配置超级麻烦的东西，所以很多系统管理员都把它禁用了。但是如此一来，如果crontab脚本执行出错，就只有天知地知了。 sendmail有很多轻量级的替代，我之前一直在用ssmtp，但是这东西已经停止维护了，我在google 搜它的源代码都搜不到。于是我就只好找其它的替代，于是就找到了msmtp。
前几天微博上有同学问我磁盘util达到了100%时程序性能下降的问题，由于信息实在有限，我也没有办法帮太大的忙，这篇blog只是想给他列一下在磁盘util很高的时候如何通过blktrace+debugfs找到发生IO的文件，然后再结合自己的应用程序，分析出这些IO到底是谁产生的，最终目的当然是尽量减少不必要的IO干扰，提高程序的性能。 blktrace是Jens Axobe写的一个跟踪IO请求的工具，Linux系统发起的IO请求都可以通过blktrace捕获并分析。
一般我们可以通过工具vmstat, dstat, pidstat来观察CS的切换情况。vmstat, dstat只能观察整个系统的切换情况，而pidstat可以更精确地观察某个进程的上下文切换情况。这里我用了chaos库中task_service的一个测试用例来说明情况(chaos库是我写得一个高性能并发网络库，而task_service是一个提供了多线程通信的异步消息队列)。
对于做运维的同学来说，给两台UNIX/Linux机器建立ssh信任关系是再经常不过的事情了。 不知道大家之前建立信任关系是采用什么方法，反正我是纯手工创建。 如果需要“machineA机器的nameA账号”建立到“machineB机器的nameB账号”的ssh信任关系，达到无需输密码即可登陆的目的。
前几天看到一篇博客，提到php所在服务器在大并发情况下，频繁创建TCP短连接，而其所在服务器的2MSL时间过长，导致没有端口可用，系统无法创建TCP socket，而大量报错。博主在后面给的解决方案是减少2MSL的时间，尽快清除TIME_WAIT状态的TCP连接，回收端口。同时，文章结尾写了不用长连接的理由，但这真的是最好的解决办法吗？有其他办法可以更好的做法吗？
1，以官方文档为准，一切跟着官方文档来，不轻易采信网络上网友提供的编译参数，包括这边博文。不论对方是老手、大牛，还是其他什么什么有威望的人。他们提供的方法或许跟你当前的环境不一致，时间也相差很大，或许相隔好几年了；2，确认得到的结果是准确的，怎么说呢，文中的例子中php-i的路径不是我们新编译的，而是之前编译，或者yum安装的，一定要到自己编译的程序目录下，用自己新编译的脚本去执行测试，获得测试结果，下结论，不为了偷懒，不敲路径，直接写程序名进行测试；
本篇博文只会讲解gitolite的基础内容，主要包括了gitolite的安装方法、权限设置方法和基本的使用方法。 如果你希望学习到完整的教程，可以移步这里。 先说说我们大概会讲到哪些内容，以及讲解顺序： 01 - 安装和设置 02 - 增加用户和代码仓库 03 - 为你的用户提供支持 04 - 配置文件基本语法 05 - 访问规则 06 - 组概念 07 - 命令介绍 08 - rc文件介绍 09 - GIT-CONFIG 10 - GIT-DAEMON 11 - GITWEB
数据无价，及时备份刚才有个玩家在站上玩游戏，提醒了我要及时备份数据啊，万一哪天服务器挂了把他们的数据丢了，我可就是罪人了！一直打算放个自动备份的shell，都没有放。正好现在不忙，随手加了进去。
昨天我们发现每日构建的服务器突然在一个晚上内存暴增了 8 G ，显然是发生了内存泄露。之前，我们在 skynet 里留下了许多调试协议，使我们很快的确定了发生泄露的服务：在一张地图的 lua State 中。可以确定是地图的 lua 实现中，有些 lua 对象在不断的生成。生成速度不快，但确实没有人解开引用，导致内存持续增长。
• 关于两种限流模式
流量预警和限流方案中，比较常用的有两种。第一种滑窗模式，通过统计多个单元时间的访问次数来进行控制，当单位时间的访问次数达到的某个峰值时进行限流。第二种为响应模式，通过控制当前活跃请求数，来进行流量控制。下面来简单分析下两种的优缺点。
网站核心页面前后端代码平滑发布的问题是日常开发中的常见问题，本文结合阿里巴巴中文站的实践，给出了一套自动化的解决方案，希望能给大家提供思路上的借鉴，同时欢迎探讨。
监控文件系统的变化，不是一个常见的需求，但是随着对PHP使用的深入，不可避免的会碰到这类问题。我所在的公司，在服务器端，使用PHP进程常驻内存，来完成一些任务，甚至伺服服务。我们知道，PHP作为服务器动态语言，是不需要编译的，但是代码的生命周期是仅限于一次请求的，一次请求结束，下次请求，就会重新加载代码，除非安装了Opcode Cache，但是如果PHP常驻进程，这种自动加载更新代码的能力就失去了。这时候，我们有一种弥补方案，就是使用inotify。
在上家公司曾写过这样一个服务，用户通过我的应用（以下简称fri_svr）索取自己的好友信息，而fri_svr需要向第三方平台（如：人人，Facebook）通过http协议批量请求用户数据，由于用户数据可能很大（几k几十k的级别），所以整个req/rep的过程通常会很慢，平均大概会在 1s - 10s 之间，这样当瞬时请求量到一定级别后，就会造成fri_svr的内存暴涨且响应不了前端的请求，原因在于fri_svr会对前端的每个请求hash到（根据user_id）专门用于http请求的线程队列中（也即是one thread per queue模型），当前端向fri_svr的请求速率大于平台响应fri_svr的，那么就会造成fri_svr中队列的积攒，内存的暴涨，且无法在超时时间内响应前端请求。
制程这玩意有一个物理天花板，提升越来越难，有报道指出，现阶段普遍应用的硅晶体管在尺寸上有一个10nm的物理极限。为了提升性能cpu走上了多核的道路，即在一个封装（socket或者processor）里放多个core。这还不够，又发明了超线程技术Hyper-threading
pig是个啥东东？简单的说，就是支持并行的gzip。pig默认用当前逻辑cpu个数来并发压缩，无法检测个数的话，则并发8个线程。
背景： 我现在在一个网站工作，每天都有很多网络爬虫和恶意攻击。我想根据http访问日志统计一下每个IP每天的访问次数，然后大于1万的都认为是机器人。现在寻求一个高效且实时的算法解决这个问题。 最简单的做法，就是用一个map来记录所有IP的访问次数。那么这可能会需要几百兆的内存。有一个更好的办法，可以在O(1)的空间复杂度中解决这个问题。
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