1.Linux系统都有哪些版本
2.linux内核源码:网络通信简介——网络拥塞控制之BBR算法
3.自托管Unifi网络服务怎么使用无线网络认证
4.linux 5.15 ncsi源码分析
5.精准测试:代码覆盖率测试与需求测试覆盖率!拓扑
Linux系统都有哪些版本
常用的链源Linux版本主要有:1、Redhat 版本5.5和6.0最新;培训、码拓学习、扑链应用、官网知名度最高的拓扑staractivity源码Linux发行版本,对硬件兼容性来说也比较不错,链源版本更新很快,码拓对新硬件和新技术支持较好。扑链
2、官网Debian 版本5.0和6.0最新;社区版的拓扑Linux来说是较好的,文档和资料较多,链源尤其是码拓英文的。但在国内的扑链占有率有一定的局限性。关键是官网上手难,但在所有的Linux发行版本中,这个版本应该说是最自由的。
3、SuSe 版本和.4最新;最华丽的Linux发行版,很多人都这样说,X windows和程序应用方面做的确实不错。尤其与Microsoft的合作关系,应该是在所有的Linux发行版本中最亲密的。
扩展资料
Linux是一套免费使用和自由传播的类Unix操作系统,是unbantu 窗口程序源码一个基于POSIX和Unix的多用户、多任务、支持多线程和多CPU的操作系统。它能运行主要的Unix工具软件、应用程序和网络协议。它支持位和位硬件。Linux继承了Unix以网络为核心的设计思想,是一个性能稳定的多用户网络操作系统。
1)Linux由众多微内核组成,其源代码完全开源;
2)Linux继承了Unix的特性,具有非常强大的网络功能,其支持所有的因特网协议,包括TCP/IPv4、 TCP/IPv6和链路层拓扑程序等,且可以利用Unix的网络特性开发出新的协议栈;
3)Linux系统工具链完整,简单操作就可以配置出合适的开发环境,可以简化开发过程,减少开发中仿真工具的障碍,使系统具有较强的移植性;
参考资料:
linux内核源码:网络通信简介——网络拥塞控制之BBR算法
从网络诞生至十年前,TCP拥塞控制采用的经典算法如reno、new-reno、bic、cubic等,在低带宽有线网络中运行了几十年。然而,最大的源码商城随着网络带宽的增加以及无线网络通信的普及,这些传统算法开始难以适应新的环境。
根本原因是,传统拥塞控制算法将丢包/错包等同于网络拥塞。这一认知上的缺陷导致了算法在面对新环境时的不适应性。BBR算法的出现,旨在解决这一问题。BBR通过以下方式控制拥塞:
1. 确保源端发送数据的速率不超过瓶颈链路的带宽,避免长时间排队造成拥塞。
2. 设定BDP(往返延迟带宽积)的上限,即源端发送的待确认在途数据包(inflight)不超过BDP,换句话说,双向链路中数据包总和不超过RTT(往返延迟)与BtlBW(瓶颈带宽)的乘积。
BBR算法需要两个关键变量:RTT(RTprop:往返传播延迟时间)和BtlBW(瓶颈带宽),并需要精确测量这两个变量的值。
1. RTT的定义为源端从发送数据到收到ACK的耗时,即数据包一来一回的时间总和。在应用受限阶段测量是最合适的。
2. BtlBW的测量则在带宽受限阶段进行,通过多次测量交付速率,将近期的最大交付速率作为BtlBW。测量的时间窗口通常在6-个RTT之间,确保测量结果的准确性。
在上述概念基础上,微营销 系统源码BBR算法实现了从初始启动、排水、探测带宽到探测RTT的四个阶段,以实现更高效、更稳定的网络通信。
通信双方在节点中,通过发送和接收数据进行交互。BBR算法通过接收ACK包时更新RTT、部分包更新BtlBW,以及发送数据包时判断inflight数据量是否超过BDP,通过一系列动作实现数据的有效传输。
在具体的实现上,BBR算法的源码位于net\ipv4\tcp_bbr.c文件中(以Linux 4.9源码为例)。关键函数包括估算带宽的bbr_update_bw、设置pacing_rate来控制发送速度的bbr_set_pacing_rate以及更新最小的RTT的bbr_update_min_rtt等。
总的来说,BBR算法不再依赖丢包判断,也不采用传统的AIMD线性增乘性减策略维护拥塞窗口。而是通过采样估计网络链路拓扑情况,极大带宽和极小延时,以及使用发送窗口来优化数据传输效率。同时,引入Pacing Rate限制数据发送速率,与cwnd配合使用,同花顺短线决策源码有效降低数据冲击。
自托管Unifi网络服务怎么使用无线网络认证
自行架设Unifi网络服务,选用版本8.0.,配合FreeRadius3.0与DaloRadius实现无线网络Radius认证,达到企业级WPA标准。
选用Unifi产品UAP-FlexHD、UAP-nanoHD与Unifi Network,覆盖平方米办公室,支持台终端同时上网,可在Ubiquiti中国官方商城享受两年质保。
在Unifi Network首页,可直观查看接入终端、无线信道与活动观察信息。
通过链路拓扑显示互联网流量,动态链路展示流量大小,体现精细设计。
使用UAP-FlexHD有线接入,UAP-nanoHD无线mesh连接,确保信号-dbm良好,协商速率最高可达Mbps/Mbps。
为实现Radius认证,自行搭建第三方服务器,采用CentOS操作系统,安装FreeRadius3.0与DaloRadius。
通过VM虚拟机安装CentOS,配置8核处理器,4+GB存储,网络采用桥接模式,导入CentOS镜像。
完成安装配置MariaDB数据库,部署FreeRadius与DaloRadius。
步骤包括安装FreeRadius、配置连接数据库、修改配置文件、导入DaloRadius源代码,导入数据库,并设置连接信息。
登录DaloRadius管理平台,创建用户信息,启用用户,设置SSID、安全协议与RADIUS配置文件。
在Unifi控制台,添加Radius设置信息,创建测试SSID,输入用户名与密码,连接测试完成。
linux 5. ncsi源码分析
深入剖析Linux 5. NCSI源码:构建笔记本与BMC通信桥梁 NCSI(Network Configuration and Status Interface),在5.版本的Linux内核中,为笔记本与BMC(Baseboard Management Controller)以及服务器操作系统之间的同网段通信提供了强大支持。让我们一起探索关键的NCSI网口初始化流程,以及其中的关键结构体和函数。1. NCSI网口初始化:驱动注册
驱动程序初始化始于ftgmac_probe,这是关键步骤,它会加载并初始化struct ncsi_dev_priv,包含了驱动的核心信息,如NCSI_DEV_PROBED表示最终的拓扑结构,NCSI_DEV_HWA则启用硬件仲裁机制。关键结构体剖析
struct ncsi_dev_priv包含如下重要字段:
request表,记录NCSI命令的执行状态;
active_package,存储活跃的package信息;
NCSI_DEV_PROBED,表示连接状态的最终拓扑;
NCSI_DEV_HWA,启用硬件资源的仲裁功能。
命令与响应的承载者
struct ncsi_request是NCSI命令和结果的核心容器,包含请求ID、待处理请求数、channel队列以及package白名单等。每个请求都包含一个唯一的ID,用于跟踪和管理。数据包管理与通道控制
从struct ncsi_package到struct ncsi_channel,每个通道都有其特定状态和过滤器设置。multi_channel标志允许多通道通信,channel_num则记录总通道数量。例如,struct ncsi_channel_mode用于设置通道的工作模式,如NCSI_MODE_LINK表示连接状态。发送与接收操作
struct ncsi_cmd_arg是发送NCSI命令的关键结构,包括驱动私有信息、命令类型、ID等。在ncsi_request中,每个请求记录了请求ID、使用状态、标志,以及与网络链接相关的详细信息。ncsi_dev_work函数:工作队列注册与状态处理
在行的ncsi_register_dev函数中,初始化ncsi工作队列,根据网卡状态执行通道初始化、暂停或配置。ncsi_rcv_rsp处理NCSI报文,包括网线事件和命令响应,确保通信的稳定和高效。扩展阅读与资源
深入理解NCSI功能和驱动probe过程,可以参考以下文章和资源:Linux内核ncsi驱动源码分析(一)
Linux内核ncsi驱动源码分析(二)
华为Linux下NCSI功能切换指南
NCSI概述与性能笔记
浅谈NCSI在Linux的实现和应用
驱动probe执行过程详解
更多技术讨论:OpenBMC邮件列表和CSDN博客
通过以上分析,NCSI源码揭示了如何构建笔记本与BMC的高效通信网络,为开发者提供了深入理解Linux内核NCSI模块的关键信息。继续探索这些资源,你将能更好地运用NCSI技术来优化你的系统架构。
精准测试:代码覆盖率测试与需求测试覆盖率!
在软件工程的测试过程中,代码覆盖率测试与需求测试覆盖率是两个关键概念,它们各自有着独特的含义和应用。
代码覆盖率测试是一种衡量软件源代码被执行程度的技术,它关注的是测试用例执行过程中覆盖到的代码行或分支数,提供关于哪些部分被测试以及未被覆盖的详细信息。它主要关注代码层面的执行情况,有助于改进代码质量和可读性。
相比之下,测试覆盖率测试则侧重于软件功能需求的覆盖,是测试用例对规格文档(如功能需求、软件需求和用户需求)执行程度的比例。质量保证团队会通过它评估测试是否全面,确保软件的多方面规格得到覆盖。
代码覆盖率和测试覆盖率之间的差异体现在覆盖策略上,前者是测试策略的具体体现,而后者是测试质量的度量。例如,单元测试对应代码覆盖率,而集成测试可能涉及灰盒或黑盒测试,更侧重于功能需求的覆盖。
在应用中,代码覆盖率测试有助于发现代码问题并优化代码结构,但需要注意避免视角局限和时间成本。而测试覆盖率测试则关注需求和功能的测试完整性,但可能需要面对无止境的回归测试挑战。
以查询功能为例,即使功能测试看似全面,但如果没有深入到代码层面,可能遗漏对判断逻辑的覆盖。通过可视化工具,如业务系统与代码的拓扑图,可以更全面地展示测试覆盖,包括代码、架构乃至分布式调用链的视角。
随着技术发展,数据驱动的可视化和虚拟现实的应用将改变测试方式,AI在代码覆盖率和测试覆盖率测试中的作用日益显著,如自动生成测试用例和优化测试策略,加速软件开发周期,减少实际世界的试错成本。