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BPF性能分析.rar

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简介:
本资源为BPF性能分析,包含基于Linux内核BPF技术进行系统性能监控与调优的相关文档和工具,适用于开发人员深入理解并优化系统瓶颈。 在Linux系统中,BPF(Berkeley Packet Filter)是一种强大的技术,它允许用户空间程序对内核数据结构进行安全的、高效的访问。随着其发展,BPF已经演变为一个通用的虚拟机,支持多种用途,如网络过滤、性能观测和安全审计等。 BPF的核心特性是它的编译时验证机制,确保了提交给内核的安全性。它分为eBPF(Extended BPF)用于更复杂的操作以及cBPF(Classical BPF),保留了早期的网络过滤功能。 1. **BPF程序类型**:支持多种程序类型,包括socket过滤器、XDP(eXpress Data Path)、kprobes和tracepoints等内核事件追踪,以及控制组资源限制。 2. **性能观测**:通过挂载到各种内核事件上收集运行时信息。例如,可以编写BPF程序来统计函数调用次数或耗时、分析内存分配及CPU使用情况。 3. **XDP(eXpress Data Path)**:在数据包到达网络堆栈之前处理它们的机制,实现极低延迟的数据包过滤和转发,对于网络安全和高性能应用尤其有用。 4. **bcc工具**:BPF Compiler Collection是一组用Python编写的工具,结合了BPF与C++开发环境。这些工具使得性能剖析、故障排查等功能更加简单便捷。 5. **cgroup BPF**:通过控制组实现对进程资源使用的精细化管理,如内存和CPU时间的限制,在容器化环境中尤为重要。 6. **安全应用**:可用来实施内核级防火墙、审计以及恶意软件检测,提高整体安全性。 7. **BPF Map**:这是存储和共享数据的关键结构。允许高效的内核与用户空间通信,并提供多种类型的数据结构选择以适应不同场景需求。 理解BPF的生命周期及其编译、加载、验证及执行过程至关重要;掌握如何编写BPF程序,使用bcc工具以及分析BPF Map对于优化Linux系统性能非常有价值。通过研究相关资料可以进一步提高在该领域的应用能力。

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  • BPF.rar
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    本资源为BPF性能分析,包含基于Linux内核BPF技术进行系统性能监控与调优的相关文档和工具,适用于开发人员深入理解并优化系统瓶颈。 在Linux系统中,BPF(Berkeley Packet Filter)是一种强大的技术,它允许用户空间程序对内核数据结构进行安全的、高效的访问。随着其发展,BPF已经演变为一个通用的虚拟机,支持多种用途,如网络过滤、性能观测和安全审计等。 BPF的核心特性是它的编译时验证机制,确保了提交给内核的安全性。它分为eBPF(Extended BPF)用于更复杂的操作以及cBPF(Classical BPF),保留了早期的网络过滤功能。 1. **BPF程序类型**:支持多种程序类型,包括socket过滤器、XDP(eXpress Data Path)、kprobes和tracepoints等内核事件追踪,以及控制组资源限制。 2. **性能观测**:通过挂载到各种内核事件上收集运行时信息。例如,可以编写BPF程序来统计函数调用次数或耗时、分析内存分配及CPU使用情况。 3. **XDP(eXpress Data Path)**:在数据包到达网络堆栈之前处理它们的机制,实现极低延迟的数据包过滤和转发,对于网络安全和高性能应用尤其有用。 4. **bcc工具**:BPF Compiler Collection是一组用Python编写的工具,结合了BPF与C++开发环境。这些工具使得性能剖析、故障排查等功能更加简单便捷。 5. **cgroup BPF**:通过控制组实现对进程资源使用的精细化管理,如内存和CPU时间的限制,在容器化环境中尤为重要。 6. **安全应用**:可用来实施内核级防火墙、审计以及恶意软件检测,提高整体安全性。 7. **BPF Map**:这是存储和共享数据的关键结构。允许高效的内核与用户空间通信,并提供多种类型的数据结构选择以适应不同场景需求。 理解BPF的生命周期及其编译、加载、验证及执行过程至关重要;掌握如何编写BPF程序,使用bcc工具以及分析BPF Map对于优化Linux系统性能非常有价值。通过研究相关资料可以进一步提高在该领域的应用能力。
  • BPF工具
    优质
    BPF性能工具是一套基于内核空间与用户空间高效交互技术的强大诊断和监控解决方案,广泛应用于系统调优、安全审计及网络分析等领域。 第1章 引言 1.1 BPF 和 eBPF 是什么 1.2 跟踪、嗅探、采样、剖析和可观测性分别是什么 1.3 BCC、bpftrace 和 IO Visor 1.4 初识 BCC:快速上手 1.5 BPF 跟踪的能见度 1.6 动态插桩:kprobes 和 uprobes 1.7 静态插桩:tracepoint 和 USDT 1.8 初识 bpftrace:跟踪 open() 1.9 再回到 BCC:跟踪 open() 1.10 小结 第2章 技术背景 2.1 图释 BPF 2.2 BPF 2.3 扩展版 BPF 2.4 调用栈回溯 2.5 火焰图 2.6 事件源 2.7 kprobes 2.8 uprobes 2.9 跟踪点 2.10 USDT 2.11 动态 USDT 2.12 性能监控计数器 2.13 perf_events 2.14 小结 第3章 性能分析 3.1 概览 3.2 性能分析方法论
  • BPF工具-Brendan Gregg.pdf
    优质
    本书由著名性能分析专家Brendan Gregg编写,专注于介绍BPF(Berkeley Packet Filter)技术及其在现代Linux系统中进行高效性能监控和调试的应用。书中深入浅出地讲解了如何使用BPF开发定制的内核追踪工具,适合对Linux性能调优感兴趣的开发者和技术人员阅读。 BPF Performance Tools: Linux and Application Observability的源代码可以在GitHub上找到,地址是https://github.com/brendangregg/bpf-perf-tools-book。去掉链接后的描述为:BPF Performance Tools: Linux 和应用观测工具的源代码可在 GitHub 上获取。
  • 数据万(多元线回归).rar
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    本资料介绍了多元线性回归分析方法及其应用,通过实例解析如何利用该技术进行数据分析和预测。适合需要掌握高级统计技能的数据分析师使用。 该工具专门用于处理数据分析,包括多元分析、线性回归分析等,并且操作简单方便。推荐下载使用,它能帮助你轻松地处理各种数据问题。
  • C8051F340 ADC
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    本文对C8051F340芯片的ADC(模数转换器)性能进行了深入分析,包括精度、速度及稳定性等方面的测试和评估。 使用C8051F340内部集成的AD转换器来采集外部的模拟信号。
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    本资料深入探讨了GPS-RTK(实时动态)技术中的差分定位方法,并详细分析了影响其精度、可靠性和效率的关键性能指标。通过研究不同环境条件下的测试数据,为优化系统设计和提高定位准确性提供了有价值的见解。 本段落对GPS-RTK差分定位关键技术指标进行了分析,并基于五篇相关论文及一份DOC简介文档进行整理。DOC简介文档主要用于参考编制文件,包括原理公式与简单应用环境的介绍。具体细节可参阅文中引用的相关文献。
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    本文档探讨了缓存系统在提高数据访问速度和减少延迟方面的关键作用,并深入分析了各种缓存策略对性能的影响。 课程计算机体系结构的实践报告聚焦于Cache性能分析。通过调整不同的变量设置,观察这些变化对Cache命中率的影响。该报告内容详实丰富,并获得了高分评价。
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    本文详细解析了Systrace工具在Android系统中的使用方法和技巧,深入探讨了如何通过Systrace进行性能优化与问题排查,帮助开发者更好地理解应用运行时的表现瓶颈。 本段落详细介绍了如何使用Systrace,并通过实例对CPU分片、SurfaceFlinger、应用层、同步机制(Sync)、Binder通信以及动画效果进行了深入的讲解。
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