以前一直不太会用这个参数。现在认真研究了一下iostat，因为刚好有台重要的服务器压力高,所以放上来分析一下.下面这台就是IO有压力过大的服务器

$iostat -x 1
Linux 2.6.33-fukai (fukai-laptop)          _i686_    (2 CPU)
avg-cpu:  %user   %nice %system %iowait  %steal   %idle
           5.47    0.50    8.96   48.26    0.00   36.82

Device:         rrqm/s   wrqm/s     r/s     w/s   rsec/s   wsec/s avgrq-sz avgqu-sz   await  svctm  %util
sda               6.00   273.00   99.00    7.00  2240.00  2240.00    42.26     1.12   10.57   7.96  84.40
sdb               0.00     4.00    0.00  350.00     0.00  2068.00     5.91     0.55    1.58   0.54  18.80

rrqm/s: 每秒进行 merge 的读操作数目。即 delta(rmerge)/s wrqm/s: 每秒进行 merge 的写操作数目。即 delta(wmerge)/s

r/s: 每秒完成的读 I/O 设备次数。即 delta(rio)/s w/s: 每秒完成的写 I/O 设备次数。即 delta(wio)/s rsec/s: 每秒读扇区数。即 delta(rsect)/s wsec/s: 每秒写扇区数。即 delta(wsect)/s rkB/s: 每秒读K字节数。是 rsect/s 的一半，因为每扇区大小为512字节。(需要计算) wkB/s: 每秒写K字节数。是 wsect/s 的一半。(需要计算) avgrq-sz: 平均每次设备I/O操作的数据大小 (扇区)。delta(rsect+wsect)/delta(rio+wio) avgqu-sz: 平均I/O队列长度。即 delta(aveq)/s/1000 (因为aveq的单位为毫秒)。 await: 平均每次设备I/O操作的等待时间 (毫秒)。即 delta(ruse+wuse)/delta(rio+wio) svctm: 平均每次设备I/O操作的服务时间 (毫秒)。即 delta(use)/delta(rio+wio) %util: 一秒中有百分之多少的时间用于 I/O 操作，或者说一秒中有多少时间 I/O 队列是非空的。即 delta(use)/s/1000 (因为use的单位为毫秒)

**功能说明：**控制shell程序的资源。

**语　　法：**ulimit [-aHS][-c ][-d <数据节区大小>][-f <文件大小>][-m <内存大小>][-n <文件数目>][-p <缓冲区大小>][-s <堆叠大小>][-t ][-u <程序数目>][-v <虚拟内存大小>]

**补充说明：**ulimit为shell内建指令，可用来控制shell执行程序的资源。

参　　数： -a 　显示目前资源限制的设定。 -c 　设定core文件的最大值，单位为区块。 -d <数据节区大小> 　程序数据节区的最大值，单位为KB。 -f <文件大小> 　shell所能建立的最大文件，单位为区块。 -H 　设定资源的硬性限制，也就是管理员所设下的限制。 -m <内存大小> 　指定可使用内存的上限，单位为KB。 -n <文件数目> 　指定同一时间最多可开启的文件数。 -p <缓冲区大小> 　指定管道缓冲区的大小，单位512字节。 -s <堆叠大小> 　指定堆叠的上限，单位为KB。 -S 　设定资源的弹性限制。 -t 　指定CPU使用时间的上限，单位为秒。 -u <程序数目> 　用户最多可开启的程序数目。 -v <虚拟内存大小> 　指定可使用的虚拟内存上限，单位为KB。

方法： 1、修改/etc/sysctl.conf vi /etc/sysctl.conf # 确认包含下面内容

#------Begin Update for ASPire-----
fs.file-max = 32768
kernel.msgmni = 1024
kernel.sem = 1000 32000 32 512
kernel.shmmax = 2147483648
net.ipv4.tcp_fin_timeout = 10
net.ipv4.tcp_max_syn_backlog = 4096
#------End Update for ASPire-------

让配置立即生效

socket()函数

#include #include int socket(int domain, int type, int protocol); domain应该设置为”AF_INET”,和上面数据结构 struct sockaddr_in 中一样,或者其它的type 告诉内容是SOCK_STREAM还是SOCK_DGRAM 类型,或者其它的. protocol 设置为0.

socket()只是返回以后在系统调用中可能用到的socket描述符,或者错误的时候返回-1.全局变量errno中将存储返回的错误值.

===================== bind() 函数 一旦你有一个套接字，你可能要将套接字和机器上的一定的端口关联起来。 ( 如果你想用 listen() 来侦听一定端口的数据，这是必要一步 –MUD 告 诉你说用命令 “telnet x.y.z 6969” 。 ) 如果你只想用 connect() ，那么这个步骤没有必 要 。 但是无论如何，请继续读下去。

这里是系统调用 bind() 的大概：

#include #include int bind(int sockfd, struct sockaddr *my_addr, int addrlen); sockfd 是调用 socket()返回的文件描述符.

my_addr 是指向数据结构struct sockaddr 的指针,它保存你的地址(即端口和IP地址)信息. addrlen 设置为sizeof(struct sockaddr)

bind()在错误的时候返回是-1,并且设置全局变量errno 注意:在调用bind的时候,端口号不要小于1024.可选择1024-65535之间的端口号.

有时候根本不需要调用它,如果使用connect()来和远程机器进行通讯.就不再需要关心本地端口号,只需要简单的调用connect()就可以了. 它会检查套接字是否绑定端口,如果没有,它会自己绑定一个没有使用的本地端口.

========================== connect()程序 现在我们假设你是个 telnet 程序。你的用户命令你得到套接字的文件描述符。你听从命令调用了 socket() 。下一步，你的用户告诉你通过端口 23( 标准 telnet 端口 ) 连接到”132.241.5.10″ 。

struct sockaddr { unsigned short sa_family; // 地址家族,Af_XXX char sa_data[14]; // 14字节协议地址 };

sa_family 能够是各种各样的类型，但是在这篇文章中都是”AF_INET” 。 sa_data 包含套接字中的目标地址和端口信息。 这好像有点不明智。

=====================================

为了处理 struct sockaddr，程序员创造了一个并列的结构： struct sockaddr_in (“in” 代表 “Internet”)

struct sockaddr_in { short int sin_family; //通讯类型(同struct sockadd中的sa_family一样可设置为 AF_INET ) struct in_addr sin_addr; //Internet 地址(结构体见下,网络字节顺序,储存 4 字节的 IP 地址) unsigned short int sin_port; //端口(网络字节顺序) unsigned char sin_zero[8]; //与sockaddr结构的长度相同 };

用这个数据结构可以轻松处理套接字地址的基本元素.注意sin_zero(它被加入到这个结构,并且长度和struct sockaddr一样). 应该使用函数 bzero() 或 memset() 来全部置零。 同时，这一重要的字节，一个指向 sockaddr_in 结构体的指针也可以被指向结构体 sockaddr 并且代替它。这样的话即使socket() 想要的是 struct sockaddr * ，你仍然可以使用 struct sockaddr_in，并且在最后转换。同时，注意 sin_family 和 struct sockaddr 中 的 sa_family 一致并能够设置为 “AF_INET” 。最后， sin_port 和 sin_addr 必须是网络字节顺序 (Network Byte Order)

今天发现电信送的一条固定IP地址出现问题,查确认属于是他们私自更改了我们的IP地址.电话通知电信大客经理…在下午接通知，已经改好！ 我觉得还是自已测试一下，不能太相信别人的话，因此我通知他们稍等下． １、我先PING了一下IP地址，结果发现：

C:\Documents and Settings\xm_dengwh>ping 218.xxx.xxx.xxx (这里是我们的IP地址)

Pinging 218.xx.xx.xx with 32 bytes of data:

Reply from 218.85.151.173: TTL expired in transit. Reply from 218.85.151.173: TTL expired in transit. Reply from 218.85.151.173: TTL expired in transit. Reply from 218.85.151.173: TTL expired in transit.

需要注意的是: 我的IP地址:218.xxx.xxx.xxx和218.85.151.173不同.

不是正常的TTL返回时间，从提示来看应该是TTL耗尽了，为什么ＴＴＬ会耗尽呢？难道是路由器配置错误，形成环路了使数据包不停的在两个路由器之间传送，使ＴＴＬ耗尽？为了证实我的猜想,我觉定使用tracert看一下所经过的路由器情况.

C:\Documents and Settings\xm_dengwh>tracert 218.85.xx.xx

Tracing route to mx2.bestcheer.com [218.85.xxx.xxx] over a maximum of 30 hops:

1 10 ms 1 ms 1 ms 59.xx.xx.xx 2 1 ms 2 ms 1 ms 61.154.238.102 3 * * * Request timed out. 4 1 ms 3 ms 1 ms 218.85.151.173 5 * * * Request timed out. 6 2 ms 2 ms 1 ms 218.85.151.173 7 * * * Request timed out. 8 2 ms 2 ms 2 ms 218.85.151.173 9 * * * Request timed out. 10 * 2 ms 2 ms 218.85.151.173 11 * * * Request timed out. 12 3 ms 3 ms 3 ms 218.85.151.173

服务器端主要是安装memcache服务器端，目前的最新版本是 memcached-1.3.0 。 下载：http://www.danga.com/memcached/dist/memcached-1.2.2.tar.gz 另外，Memcache用到了libevent这个库用于Socket的处理，所以还需要安装libevent，libevent的最新版本是libevent-1.3。（如果你的系统已经安装了libevent，可以不用安装） 官网： http://www.monkey.org/~provos/libevent/ 下载： http://www.monkey.org/~provos/libevent-1.3.tar.gz

用wget指令直接下载这两个东西.下载回源文件后。 1.先安装libevent。这个东西在配置时需要指定一个安装路径，即./configure –prefix=/usr；然后make；然后make install；

2.再安装memcached，只是需要在配置时需要指定libevent的安装路径即./configure –with-libevent=/usr；然后make；然后make install；

这样就完成了Linux下Memcache服务器端的安装。

详细的方法如下：

1.分别把memcached和libevent下载回来，放到 /tmp 目录下： # cd /tmp # wget http://www.danga.com/memcached/dist/memcached-1.2.0.tar.gz # wget http://www.monkey.org/~provos/libevent-1.2.tar.gz

2.先安装libevent： # tar zxvf libevent-1.2.tar.gz # cd libevent-1.2 # ./configure –prefix=/usr # make # make install

3.测试libevent是否安装成功： # ls -al /usr/lib | grep libevent lrwxrwxrwx 1 root root 21 11?? 12 17:38 libevent-1.2.so.1 -> libevent-1.2.so.1.0.3 -rwxr-xr-x 1 root root 263546 11?? 12 17:38 libevent-1.2.so.1.0.3 -rw-r–r– 1 root root 454156 11?? 12 17:38 libevent.a -rwxr-xr-x 1 root root 811 11?? 12 17:38 libevent.la lrwxrwxrwx 1 root root 21 11?? 12 17:38 libevent.so -> libevent-1.2.so.1.0.3 还不错，都安装上了。

为了方便查阅资料，特将网上搜索到的Redis相关安装配置进行归档整理：

window平台Redis安装

下载地址: http://code.google.com/p/servicestack/wiki/RedisWindowsDownload

Redis文件夹有以下几个文件

redis-server.exe：服务程序

redis-check-dump.exe：本地数据库检查

redis-check-aof.exe：更新日志检查

redis-benchmark.exe：性能测试，用以模拟同时由N个客户端发送M个 SETs/GETs 查询 (类似于 Apache 的ab 工具).

指定redis的配置文件，如没有指定，则使用默认设置

解压目录:

d:>redis-server.exe

redis-cli.exe：命令行客户端，测试用.windows下没有redis.conf配置文件.

解压目录:

d:>redis-cli.exe -h 127.0.0.1 -p 6379

使用方法有两种:一种是直接使用redis-cli.exe 后面加操作,另一种是直接输入redis-cli.exe进入管理界面,然后直接在redis提示符下输入命令即可.

设置一个Key并获取返回的值:

$ ./redis-cli set mykey somevalue

OK

$ ./redis-cli get mykey

Somevalue

如何添加值到list:

$ ./redis-cli lpush mylist firstvalue

OK

$ ./redis-cli lpush mylist secondvalue

OK

$ ./redis-cli lpush mylist thirdvalue

OK

$ ./redis-cli lrange mylist 0 -1

1. thirdvalue

Google开源了一个kv存储的库leveldb，从提交的代码和contributor名单来看，毫无疑问，就是bigtable论文描述的tablet的实现。也就是我们常说的LSMTree的一个实现。 http://code.google.com/p/leveldb/

那LSMTree是什么呢?

http://www.douban.com/group/topic/19607128/

The Log-Structured Merge-Tree (LSM-Tree)

http://citeseerx.ist.psu.edu/viewdoc/download?doi=10.1.1.44.2782&;rep=rep1&type=pdf

这篇文章读起来感觉有难度，细节太多。它介绍了 LSM-Tree 这种算法思想。这种算法思想主要用于解决日志记录索引的问题。这种应用的特点是数据量大、写速率高(2000条/s)，又要建立有效的索引来查找日志中的特定条目。 采用 B+ 树索引，因为数据量大，每次又是随机的写到一个 page 中，导致无法进行有效的 page 缓存，每次写基本上对应两次 I/O，因此不可行。

解决思路就是把写操作延迟和批处理化。具体的做法就是写一个条目的时候先写到内存中的数据结构中，然后批量的 merge 到磁盘中的数据结构中。但是内存中的数据结构和磁盘中的数据结构具体是怎么样的，论文中只做了简要的描述。

Cassandra 中采用类似的思想，只是采用的数据结构是 SSTable，和论文中说的不一样。 http://my.donews.com/eraera/2006/09/26/swogzstwtqdnwlfrzgsljctkjsbrtuiumxzj/ 翻译:Google大表(BigTable)

大表(Bigtable):结构化数据的分布存储系统

http://labs.google.com/papers/bigtable-osdi06.pdf ｛中是译者评论,程序除外｝

{本文的翻译可能有不准确的地方,详细资料请参考原文.} 摘要 bigtable是设计来分布存储大规模结构化数据的，从设计上它可以扩展到上２^50字节，分布存储在几千个普通服务器上．Ｇoogle的很多项目使用ＢＴ来存储数据，包括网页查询，google earth和google金融．这些应用程序对ＢＴ的要求各不相同：数据大小（从URL到网页到卫星图象）不同，反应速度不同（从后端的大批处理到实时数据服务）．对于不同的要求，ＢＴ都成功的提供了灵活高效的服务．在本文中，我们将描述ＢＴ的数据模型．这个数据模型让用户动态的控制数据的分布和结构．我们还将描述ＢＴ的设计和实现．

１．介绍

在过去两年半里，我们设计，实现并部署了ＢＴ．ＢＴ是用来分布存储和管理结构化数据的．ＢＴ的设计使它能够管理2^50 bytes(petabytes)数据，并可以部署到上千台机器上．ＢＴ完成了以下目标：应用广泛，可扩展，高性能和高可用性（high availability）. 包括google analytics, google finance, orkut, personalized search, writely和google earth在内的60多个项目都使用BT.这些应用对ＢＴ的要求各不相同，有的需要高吞吐量的批处理，有的需要快速反应给用户数据．它们使用的ＢＴ集群也各不相同，有的只有几台机器，有的有上千台，能够存储2^40字节(terabytes)数据．

ＢＴ在很多地方和数据库很类似：它使用了很多数据库的实现策略．并行数据库〔１４〕和内存数据库〔１３〕有可扩展性和高性能，但是ＢＴ的界面不同．ＢＴ不支持完全的关系数据模型；而是为客户提供了简单的数据模型，让客户来动态控制数据的分布和格式{就是只存储字串，格式由客户来解释}，并允许客户推断底层存储数据的局部性｛以提高访问速度｝．数据下标是行和列的名字，数据本身可以是任何字串．ＢＴ的数据是字串，没有解释｛类型等｝．客户会在把各种结构或者半结构化的数据串行化｛比如说日期串｝到数据中．通过仔细选择数据表示，客户可以控制数据的局部化．最后，可以使用ＢＴ模式来控制数据是放在内存里还是在硬盘上．｛就是说用模式，你可以把数据放在离应用最近的地方．毕竟程序在一个时间只用到一块数据．在体系结构里，就是：locality, locality, locality｝

第二节描述数据模型细节．第三节关于客户ＡＰＩ概述．第四节简介ＢＴ依赖的google框架．第五节描述ＢＴ的实现关键部分．第6节叙述提高ＢＴ性能的一些调整．第7节提供ＢＴ性能的数据．在第8节，我们提供ＢＴ的几个使用例子，第9节是经验教训．在第10节，我们列出相关研究．最后是我们的结论．

２．数据模型 ＢＴ是一个稀疏的，长期存储的｛存在硬盘上｝，多维度的，排序的映射表．这张表的索引是行关键字，列关键字和时间戳．每个值是一个不解释的字符数组．｛数据都是字符串，没类型，客户要解释就自力更生吧｝．

(row:string, column:string,time:int64)->string {能编程序的都能读懂，不翻译了}

//彼岸翻译的第二节

我们仔细查看过好些类似bigtable的系统之后定下了这个数据模型。举一个具体例子（它促使我们做出某些设计决定）， 比如我们想要存储大量网页及相关信息，以用于很多不同的项目；我们姑且叫它Webtable。在Webtable里，我们将用URL作为行关键字，用网页的某些属性作为列名，把网页内容存在contents:列中并用获取该网页的时间戳作为标识，如图一所示。

Photobucket – Video and Image Hosting

图一：一个存储Web网页的范例列表片断。行名是一个反向URL｛即com.cnn.www｝。contents列族｛原文用 family，译为族，详见列族｝存放网页内容，anchor列族存放引用该网页的锚链接文本。CNN的主页被Sports Illustrater｛即所谓SI，CNN的王牌体育节目｝和MY-look的主页引用，因此该行包含了名叫“anchor:cnnsi.com”和 “anchhor:my.look.ca”的列。每个锚链接只有一个版本｛由时间戳标识，如t9，t8｝；而contents列则有三个版本，分别由时间 戳t3，t5，和t6标识。

网上的免费网络测试工具很多，在这里，我将向大家介绍两款优秀的网络测试工具，可以帮助大家便捷的进行网络性能测试。这两款工具即 NTttcp 和 NetCPS。 ——————————————————————————————–

在上次专题文章中，我向大家介绍了优秀的开源软件 iperf，以及如何用它来快速进行网络性能测试。之后我收到了很多TechRepublic读者的反馈，向我推荐或询问同类的优秀软件，因此在本期文章中，我再向各位推荐两款类似的工具软件，即微软的Network Performance Tool (NTttcp)以及 NetChain的 NetCPS.

Microsoft的 NTttcp 测试工具可以说是iperf的强化版本，并且针对Windows环境进行了优化。 NTttcp的优势在于它可以根据网络任务调整CPU使用率，并且支持多核CPU。另外，NTttcp针对不同系统平台拥有不同的版本，如32-bit (x86)版本， 64-bit (x64)版本，以及IA-64版本。使用Windows XP, Windows Server 2003, Windows Vista, 以及 Windows Server 2008 系统的用户都可以免费下载NTttcp 。在安装好NTttcp后首先要做的就是将一些文件重命名。

根据 NTttcp安装包中附带的白皮书，用户在安装好NTttcp后，需要将NTttcp_x86.exe ( 32-bit系统)重命名为NTttcps.exe用来执行发送数据的任务，而将其改名为NTttcpr.exe则是用来接收数据的程序。从这点来看，作为一款工具软件，NTttcp显得还有些不够完善。而iperf这样的工具只需要附加简单的参数即可实现发送或者接收数据的功能。巧合的是，iperf和 NTttcp都是采用5001端口作为测试数据收发端口。

图A显示了 NTttcp作为接收端时的运行界面。

图 A

另一个和iperf一样简便快捷的工具是 NetCPS。NetCPS和iperf的功能基本一致，只是没有Jperf这样的基于Java的GUI界面。虽然 NetCPS 已经有超过10年的历史了，但是我仍然觉得它是Windows环境下一款很不错的命令行形式的网络性能测试工具，而且不需要进行安装即可使用。NetCPS 同样也是通过参数实现客户端和服务器端功能的。

图B显示了在一个快速网络中的两台电脑上运行NetCPS的界面。

图 B

与iperf 和 NTttcp相比，NetCPS的性能和便利度介于两者之间，完全可以应对大部分网络性能测试的需求。

1. 显示环境变量HOME

$ echo $HOME

/home/redbooks

2. 设置一个新的环境变量hello

$ export HELLO=”Hello!”

$ echo $HELLO

Hello!

3. 使用env命令显示所有的环境变量

$ env

HOSTNAME=redbooks.safe.org

PVM_RSH=/usr/bin/rsh

Shell=/bin/bash

TERM=xterm

HISTSIZE=1000

…

4. 使用set命令显示所有本地定义的Shell变量

$ set

BASH=/bin/bash

BASH_VERSINFO=([0]=”2″[1]=”05b”[2]=”0″[3]=”1″[4]=”release”[5]=”i386-redhat-linux-gnu”)

BASH_VERSION=’2.05b.0(1)-release’

COLORS=/etc/DIR_COLORS.xterm

COLUMNS=80

DIRSTACK=()

DISPLAY=:0.0

…

5. 使用unset命令来清除环境变量

set可以设置某个环境变量的值。清除环境变量的值用unset命令。如果未指定值，则该变量值将被设为NULL。示例如下：

$ export TEST=”Test…” #增加一个环境变量TEST

$ env|grep TEST #此命令有输入，证明环境变量TEST已经存在了

TEST=Test…

$ unset $TEST #删除环境变量TEST

$ env|grep TEST #此命令没有输出，证明环境变量TEST已经存在了

6. 使用readonly命令设置只读变量

如果使用了readonly命令的话，变量就不可以被修改或清除了。示例如下：

$ export TEST=”Test…” #增加一个环境变量TEST

$ readonly TEST #将环境变量TEST设为只读

$ unset TEST #会发现此变量不能被删除

下面的教程我个人安装的时候,总是失败,在/usr/local/bin目录里没有iptraf这个文件,没有办法直接用

yum -y install iptraf

命令安装成功了.

Iptraf是一款Linux环境下，监控网络流量的一款绝佳的免费小软件，特别是安装到防火墙上，与Iptables一起工作，监控流经防火墙的网络异常，效果非常好。

我的安装配置环境是redhat 9.0

一、软件下载

Iptraf的最新版本是2.7.0，可以从下面的地址下载

二、安装环境需要

— gcc 2.7.2.3 or later

— GNU C (glibc) development library 2.1 or later

— ncurses development libraries 4.2 or later

可以在Linux下执行：

# rpm -qa | grep gcc

# rpm -qa | grep glibc

# rpm -qa | grep ncurses

如果没有，则请安装。

三、安装

从网站下载软件包,将下载得到的Iptraf-2.7.0.tar.gz上传到你所要安装的机器上，我的是防火墙的 /home/yang/ 目录：

# cd /home/yang

# tar zxf Iptraf-2.7.0.tar.gz

# cd Iptraf-2.7.0

# ./Setup

一.安装Nginx

http://blog.haohtml.com/archives/6051

二．安装jdk

http://blog.haohtml.com/archives/9765

三、安装apache tomcat 1、下载apache tomcat并安装tomcat

wget http://labs.renren.com/apache-mirror/tomcat/tomcat-7/v7.0.14/bin/apache-tomcat-7.0.14.tar.gz tar zxvf apache-tomcat-7.0.14.tar.gz mv apache-tomcat-7.0.14 /usr/local/tomcat cp -rf /usr/local/tomcat/webapps/* /www/

2、配置tomcat的server.xml文件，并启动或停止tomcat

#vim /usr/local/tomcat/conf/server.xml

查找appBase=”webapps”,修改为appBase=”/www”,其中/www 即为网页的根目录。 安装完成后，启动tomcat，默认监听端口为8080

#/usr/local/tomcat/bin/startup.sh

Using CATALINA_BASE:   /usr/local/tomcat Using CATALINA_HOME:   /usr/local/tomcat Using CATALINA_TMPDIR: /usr/local/tomcat/temp Using JRE_HOME:        /usr/java/jdk1.6.0_26/ Using CLASSPATH:       /usr/local/tomcat/bin/bootstrap.jar:/usr/local/tomcat/bin/tomcat-juli.jar

这时可以用netstat -an | grep 8080查看8080端口是否已经监听．

停止tomcat可以使用以下命令：

#/usr/local/tomcat/bin/shutdown.sh

四、nginx与tomcat整合

Nginx与tomcat的整合其实就是只要配置好nginx.conf文件就可以了。 #vim /etc/nginx/nginx.conf  //配置好的nginx.conf文件如下（注意红色部分)

user              nginx; worker_processes  1; error_log  /var/log/nginx/error.log; pid        /var/run/nginx.pid; events { use epoll; worker_connections  65535; } http { include       /etc/nginx/mime.types; default_type  application/octet-stream; log_format  main  ‘$remote_addr – $remote_user [$time_local] “$request” ‘ ‘$status $body_bytes_sent “$http_referer” ‘ ‘”$http_user_agent” “$http_x_forwarded_for”‘; access_log  /var/log/nginx/access.log  main; server_names_hash_bucket_size  128; client_header_buffer_size  32k; large_client_header_buffers  4  32K; client_max_body_size 8m; sendfile        on; tcp_nopush     on; keepalive_timeout  65; #tomcat add start« tcp_nodelay on; client_body_buffer_size 512k; proxy_connect_timeout 5; proxy_read_timeout 60; proxy_send_timeout 5; proxy_buffer_size 16k; proxy_buffers 4 64k; proxy_busy_buffers_size 128k; proxy_temp_file_write_size 128k; #tomcat add end» gzip  on; gzip_min_length 1k; gzip_buffers 4  16k; gzip_http_version 1.1; gzip_comp_level 2; gzip_types text/plain application/x-javascript text/css application/xml; gzip_vary  on; #tomcat add start« upstream tomcat_server { server 127.0.0.1:8080; } #tomcat add end» server { listen       80; server_name  _; #charset koi8-r; #access_log  logs/host.access.log  main; location / { root   /www; index  index.html index.htm index.jsp default.jsp index.do default.do; } #tomcat add start« if (-d $request_filename) { rewrite ^/(.*)([^/])$http://$host/$1$2/ permanent; } location ~ .(jsp|jspx|do)?$ { proxy_set_header Host $host; proxy_set_header X-Forwarded-For $remote_addr; proxy_passhttp://tomcat_server; } #tomcat add end» error_page  404              /404.html; location = /404.html { root   /www; } # redirect server error pages to the static page /50x.html

**第一步：**查看Linux自带的JDK是否已安装 （卸载centOS已安装的1.4）

<1># rpm -qa|grep jdk                ← 查看jdk的信息或直接执行 或 # rpm -q jdk

或 # java -version # rpm -qa | grep gcj                ← 确认gcj的版本号 # yum -y remove java-1.4.2-gcj-compat        ← 卸载gcj

第二步：安装JDK <1>从SUN下载jdk-1_5_0_14-linux-i586-rpm.bin或jdk-1_5_0_14-linux-i586.bin

jdk1.6的下载地址: 在/usr下新建java文件夹，将安装包放在/usr/java目录下

# mkdir /usr/java

<2>安装JDK # cd /usr/java

①jdk-1_5_0_14-linux-i586-rpm.bin文件安装 # chmod 777 jdk-1_5_0_14-linux-i586-rpm.bin    ← 修改为可执行 # ./jdk-1_5_0_14-linux-i586-rpm.bin        ← 选择yes同意上面的协议 # rpm -ivh jdk-1_5_0_14-linux-i586.rpm        ← 选择yes直到安装完毕

②jdk-1_5_0_14-linux-i586.bin文件安装 # chmod a+x jdk-1_5_0_14-linux-i586.bin         ← 使当前用户拥有执行权限 # ./jdk-1_5_0_14-linux-i586.bin            ← 选择yes直到安装完毕

大的数据中心有成千上万台服务器，服务器之间大都用TCP来协作并传输数据，最终为用户提供服务。那数据中心的TCP工作得如何呢？ 斯坦福大学和微软的两人对Bing服务的6000多台服务器集群在TCP方面的数据进行研究，用的数据是一个月的日志，包括应用、套接字级别和包级别的日志，压缩完后大概是150T的数据。老外真是牛！

一、发现的问题 1、突发的丢包现象 2、部分包传输时延大，90%的传输RTT值小于1毫秒，10%的RTT值在1到15毫秒之间

二、可能的原因 交换机是是先存储后转发数据包的，在一个端口上缓冲的数据包太多时，会有两种结果，一是交换机会丢掉新过来的包，二是已经缓冲的包的转发时延变大。这就是造成上面问题的原因。

下面是两种场景，第一种是如下图： 多台工作机器把数据发给一台负责聚合的机器，这个有时会造成聚合机器所连接的交换机端口上缓冲太多的数据包，因缓冲区不多了而丢弃新收到的包。这些有些工作机器会出现超时重发。

另一种场景如下图：

两种机器同时给另一台机器发数据，其中一台发送的数据量很大，这样使得接收者上连的交换机端口缓冲区缓冲了大量数据包，使得另一个发送者发送的少量数据包产生比较大延迟。

三、数据中心内部传输的需求

. 要能适应高突发性流量，上面第一种场景中负责聚合机器上连端口流量经常会出现突增 . 低时延传输，象查询和任务转发必须很快传到各台机器上，不然多台机器协作完成的任务整体时间就无法满足用户的需求了 . 高吞吐量传输，需要满足大文件传输，持续数据更新等吞吐量要求

这些需求需要同时满足，但是它们之间存在冲突：

表面上看，要实现高吞吐量传输和允许端口流量突增，需要加大缓冲区大小，这样就会增大传输时延；相反，要实现低时延传输，要求缓冲空间小。

所以，目标是很少占用缓冲区的情况下实现高吞吐量传输。怎么样才能作到呢？

解决方法是采用数据中心TCP算法。

四、数据中心TCP算法介绍

交换机上的改动： 当一个端口缓冲的数据包超过某个设定的个数时，将给后续进来的包加上ECN(显式地拥塞通知)。数据包接受者会在回包给发送者时附上这些信息，这部分在现有的TCP/IP中代码中已经实现

发送者： 发送者根椐收到ACK包中带ECN标志的比例，来确定发送窗口的减少程度。比例越高，窗口减少越多。而不是传统的出现拥塞就减半的策略。这样就能保证吞吐量的需求。具本算法见后面的参考链接部分。

通过这些调整，将使得发送者适应缓冲区的占用情况，动态调整自己的发送速度，而不是等到数据包丢弃时才有所动作。

五、效果

该图中，用的是Broadcom千兆交换机，从两个不同的千兆端口，往另一个端口发送数据，这两个数据流持续时间长。对DCTCP(数据中心TCP)，在交换机设置加ECN标志的阀值是20个包(30KB)。对于TCP和DCTCP在实验中都吞吐量都能用满千兆。

从图中明显看出，传统的TCP传输时交换机缓冲区占用比DCTCP大，且波动量很大。这也意味着时延要高一些。

短数据流时时延很低

保证了大数据流的高吞吐量

适应查询时的端口流量突增的情况

六、参考链接

Analysis of DCTCP: Stability, Convergence, and Fairness Data Center TCP (DCTCP) Data Center TCP (DCTCP) In Defense of TCP

针对linux最新内核的patch: dctcp-2.6.38.3-rev1_0_0.tar.gz

摘自:

1 在地址栏中输入下面内容:

smb://Windows IP/Share folder name

smb为Server Message Block协议的简称，是一种IBM协议，运行在TCP/IP协议之上。

从Windows 95开始，Microsoft Windows都提供了Server和Client的SMB协议支持，Microsoft为Internet提供了SMB开源版本，及CIFS(Common Internet File System)，通用文件系统。

2 将Windows的共享文件夹挂载到本地

在终端中输入命令：

mount -t cifs -o username=”Admin”,password=”” //192.168.1.1/ShareFolder /mnt/MyShare

注意命令行中的空格和逗号，空密码也可以。

此命令就是将192.168.1.1上的共享文件夹ShareFolder 挂载到本地的/mnt/MyShare文件夹，执行完，就可在MyShare里看到ShareFolder里的内容。

删除挂载用命令：umount /mnt/MyShare

摘自：