eBPF 的发展演进 --- 从石器时代到成为神(一)
1. 前言
2. eBPF概览
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RISC指令集
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Map
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Helper函数
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BPF子程序
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上下文
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CO-RE
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支持特权和非特权级两类运行模式
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保证向后兼容
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稳定的ABI
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总运行时间有界
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指令总数限制
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分支数限制
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BPF调用嵌套层次限制
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Map实例数限制
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验证状态数限制
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最大分支数限制
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堆栈长度限制
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上下文限制
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辅助函数限制
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过滤器
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权限检查
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模糊测试
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调度算法
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用户态交互(替代系统调用,实现更加可变的服务逻辑)
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加载器、模拟器、兼容层
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轻量化内核
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多态内核
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启动方式

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Bytebase 2.11.1 - 数据脱敏支持语义类型和脱敏算法
🚀 新功能 数据脱敏支持自定义脱敏算法和语义类型。 🔔 重大变更 用户页面的 URL 由 /u/{uid} 变更为 /users/{email}。 工作空间的所有者和开发者分别更名为:管理员和成员。 🎄 改进 SQL 编辑器支持显示表的 DDL 语句(MySQL, PostgreSQL 和 TiDB)。 提升了启用数据脱敏时的查询速度。 支持在工单待发布或审批通过的时候发送 webhook 通知。 改进了 Oracle Parser 用以支持存储过程和分区表。 优化了工单过滤功能。 优化了工单指派人功能。 优化了 Schema 编辑器的性能。 📕 安装及升级 参考升级指南。如果从之前版本升级,获取新版本后,重新启动升级即可。 💡 更多资讯,请关注 Bytebase 公号:Bytebase
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构建高效数据流转的 ETL 系统:数据库 + Serverless 函数计算的最佳实践
作者|柳下 概述 随着企业规模和数据量的增长,数据的价值越来越受到重视。数据的变化和更新变得更加频繁和复杂,因此及时捕获和处理这些变化变得至关重要。为了满足这一需求,数据库 CDC(Change Data Capture)技术应运而生。然而,从 ETL 架构的角度来看,CDC 仅满足了数据的提取(Extract)能力。 为了实现完整的 ETL 架构,并完成高效、实时的数据集成、处理和同步,阿里云 Serverless 函数计算(FC)与数据库 CDC 技术深度融合。助力企业构建完整的 ETL 架构,实现数据的提取、转换和加载。通过将 CDC 作为事件驱动的数据源,将数据变化作为事件触发 Serverless 函数的执行,可以实现实时的数据处理和同步,有助于提升业务决策和分析的准确性和效率。 架构介绍 下面将从 ETL 模型入手,逐步讲述 FC + CDC 如何适配符合 ETL 模型的业务。 ETL 模型 在大数据领域,承载数据流转、加工业务的系统架构都可抽象为 ETL 模型,它由三个主要步骤组成:提取(Extract)、转换(Transfomr)和加载(Load)。 提取:从数据源中提...
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