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Sheeps_linux_v5.0 发布，游戏服务器全链路压力测试框架

/example Sheeps是游戏服务器全链路压力测试框架，适用于TCP和UDP通讯的服务，基于应用层数据包的录制和回放，支持分布式部署。

2021-02-03

碾压5G没压力 2030年可能会出现

5G已经开始部署，那么 6G 呢?它是怎样的技术?什么时候到来。不用怀疑，最终6G肯定会取代 5G，6G 不是功能性技术，它现在还处在早期研发阶段。2019年，爱立信 CTO Erik Ekudden 接受采访时曾说：“现在谈 6G 还有点太早。”目前大家关注的重点是 5G。但是 Erik Ekudden 还补充说，对于移动产业而言，无论什么时候研究下一代技术都不会算早。既然大家刚刚才开始研究6G，它什么时候推出呢?Erik Ekudden 解释说，可能还要等大约 10 年 6G 才会到来。2019年9月，华为创始人任正非也曾告诉 CNBC，说现在 6G 还处在早期研发阶段，至少还要等 10 年才会到来。日本 NTTDoCoMo 也是这样认为的。 NTTDoCoMo 在 2020 年1月公布的白皮书中指出，移动连接技术会以相对稳定的速度进化，2000 年代早期出现 3G，2010 年出现 4G，2020 年推广 5G，所以 NTTDoCoMo 认为到了2030 年6G 将会迎来黄金时代。 6G速度有多快抱歉，到现在为止，我们无法确切知道 6G 到底有多快。最终 5G 标准将会由 ITU 来制定，2012 年 ITU 开始为 5G 制定标准，最近才确定下来，也就是 IMT-2020标准。虽然 ITU 还没有为 6G 划定标准，但是专家已经开始猜测 6G 速度有多快。悉尼大学Mahyar Shirvanimoghaddam 博士认为，6G的速度可以达到每秒 1TB。我们用 5G 下载 Netflix 电影时，下一部只有几秒，如果用 6G 下载，一秒可以下载 142 小时的电影。 2019 年 5 月时，ITU 曾经谈论过 IMT-2030 标准，它描述的网络是混合网络，相当于5G 升级版本，并非针对全新的 6G 网络。 6G会带来怎样的变化研究人员和科学家都在说， 6G 将会超越有线网络，设备以分散型网络的形式联结并变成天线，网络不会由单一网络运营中心控制。由于设备超级快，当 6G 到来时，设备与设备瞬间连接变成可能。 5G 时代，有些应用将会慢慢流行，比如无人驾驶汽车、无人机、智能城市，到了 6G时代，这些应用将会变得更强大;与此同时， 6G 还会孕育一些科幻应用，比如将人脑与计算机连接，触摸控制系统也会大大增强。 NTTDoCoMo 畅想 6G 时表示：“我们可以将穿戴设备、微型设备植入人体，让网络实时对接人体，同时还可以为人类思维提供支持，这是完全有可能的。” NTTDoCoMo 还认为，由于 6G 的到来，一些科幻场景将会变成现实，感应接口让感官变得栩栩如生，很难区分真与假。到时，低能耗将会成为重点，网络将会覆盖海洋和太空。最值得期待的应用 2019 年行业曾经公布一份报告，对 6G 技术进行展望，当中提到 6G 时代三大最有前景的应用： ——XR 5G 时代的 XR 技术仍然会有诸多限制，到了 6G 时代它会进一步发展。真正的沉浸XR 体验要求我们拿出一套解决方案，将工程要求(无线、计算、存储)与感知要求(来源人类感知、生理机能)融合。在工程流程(计算、处理)中，我们要将最小和最大感知需求考虑进去。 ——CRAS 所谓 CRAS 就是互联机器人和自主系统，包括无人机配送系统、无人驾驶汽车、无人机机群、汽车车队、自主机器人等。 CRAS 将会成为 6G 时代最重要的应用之一。 ——BCI BCI 就是无线脑机交互技术。在医疗环境中，人类可以通过用脑植入物控制假肢和附近计算设备，这种技术我们已经看到过。到了 6G 时代，无线脑机界面和植入技术将会进一步发展，找到更多应用场景。到时，我们将会通过分散设备与环境及其它人交流，有些设备戴在身上，有些植入体内，还有一些融入周边环境。上面的三大应用实现任何一个都将会给人类带来新一轮革命。都有谁在开发6G 就像 5G 一样，所有大企业和政府机构都在研究 6G，有些已经开始讨论计划。例如，日本最近制定了 6G 项目， 2020 年 1 月时还曾开会宣布说要协助制定 6G 标准，为研究工作贡献力量。 2019 年 11 月，中国成立一个 6G 研究团队。芬兰也设立了 6G Flagship 项目，它得到了诺基亚、奥卢大学及其它组织的支持。2019 年芬兰曾举行 6G Summit 会议，2020年3月准备再次召开，会上将会讨论标准及其它 6G 问题。在韩国，三星和 LG 都建立了 6G 研发中心，SK 电信、诺基亚、爱立信围绕 6G 展开合作。华为在加拿大建有研发中心，它已经在那里开始研究 6G 技术，任正非证实，华为的 5G 与 6G 研究是同时进行的，很久之前华为就在研究 6G 了。 2019 年2 月，美国总统特朗普曾表示，在 5G 和 6G 方面，美国要加快行动，越快越好。挑战最终，6G 数据可能会在很高的频段上传输，不过频段越高传输的距离越短，只是数据带宽更高。换言之，无线频率越高，传输的信息越多，但传输时没有低频率那么可靠，信号容易被阻挡。对于 6G 通信概念架构师来说这是一大挑战，大家也已经提出一些解决方案。6G Flagship研究人员 Matti Latva-aho 说：“如果想让速度达到 1Tbps，收发器必须引入全新架构，计算也要引入全新架构。当 THz 应用到来时，不论是半导体、光学还是材料方面，都会有很多的机会出现。技术越来越复杂，我们需要开源平台，用它培育下一代硬件和软件解决方案。” 从本质上讲， 6G 需要我们用全新的眼光审视技术。到时，网络将会跳出传统基础传输架构的范畴，部署更多低能耗天线，它们离用户更近。此时，每一台联网设备既是设备本身，又是天线。 EIT Digital 专家 Roberto Saracco 解释说：“网络的概念就是一堆线缆互联，到时这种概念将会消退，数据与语义连接将会霸占舞台。在成群的设备中，网络智能将会冒出头来。”他认为 6G 将会在真正的设备网络上运行，传统基站无法满足需求。到了6G时代，给网络带来变革的不是网络运营商，而是企业。不只如此，一些核心技术将会飞速扩散，比如反向散射技术，也就是让低能耗设备通过RF信号连接起来。 Keysight Technologies 通信战略集团总裁 Satish Dhanasekaran 认为：“进入 6G 时代，即时通信、 AR 体验将与今天完全不同，它们将会消除远程沟通障碍。”在有些应用中人不是端点，比如工业自动化、自主系统、大型传感器网络，一旦 6G 到来，精准定时将会成为关键特点。ITU管这种技术叫“ Time Engineered Communications ”，5G的目标是将延迟时间尽可能缩短，而 6G 时代的“ Time Engineered Communications ”不太一样，它关注的是事件(比如数据传输)的精准时间。 Roberto Saracco 预测， 6G 会是一个由服务、服务交互组成的平台，它由平行网络和分散控制提供支持;所谓的 6G 网络可能只是一个概念，一个虚拟概念，不是一个可以设置边界的真正网络。正因为会有这样的变化，到时基础设施所有者、物联网设备提供商、手机制造商都必须适应新趋势，改变自身。从技术角度看， 6G 会给通信工程师带来很大挑战，许多技术都要革新，比如材料科学、设备科学、低能耗电路、数据简化技术、网络技术、生物技术、通信协议。这些还不是最大的挑战，最大的挑战是如何管理开发工作，只有这样，最终的网络才会具有弹性，拥有很强的适应能力，可以为各种应用开发提供支持，最终让异构网络无缝共存。除此之外，还有一个挑战也不容忽视：要让大型 6G 网络保持稳定，持续以低延迟方式高速传输数据。所以说 6G 的发展需要我们在基础科学领域寻找突破，用新的解决方案搭建大型超稳定低能耗通信网络。

2020-02-11

阿里员工吐槽：工作压力真的大，年假都没心情用，后悔来阿里

最近就有一位阿里员工因为压力太大发文吐槽了，他表示：在阿里干不下去了，每天咬着牙数日子，工作压力真的大，活多，还担风险，晚上加班到凌晨，周末加班，年假都没心情用，后悔来阿里，想哭。

2018-11-20

释放存储与计算压力，MySQL用户升级到EB级数据仓库MaxCompute攻略

在过去三年里产生的数据量比以往四万年的数据量还要大。大数据可以来自方方面面，从日常生活购物到社交网络，从地理位置定位到在线视频都会有大量的数据。云计算的蓬勃发展，进一步催生了大数据的价值。廉价的存储和计算，高效的海量数据处理，我们已经进入了“大数据时代”。今天，移动、交易、广告、社会化游戏、在线传感器以及工业传感器数量在迅猛增长，数据规模给传统技术带来了很大的挑战。随着规模的不断增长传统软件无法解决EB级大数据处理带来的性能和成本方面的挑战。当企业MySQL/RDS业务数据规模增长到一定阶段，比如单表数据量达到上亿，就会出现计算性能和存储成本问题。水平拆表？垂直拆表？一般业务型的研发团队，很难有额外的精力投入到数据库方面，也没有专业的DBA来不断调优数据库配置、优化数据库服务器性能。所以，采用新的技术方案是最有效的方法。

2018-03-11

新款 iPad Pro 使用了 12GB 内存颗粒，但却声称是 8GB 内存

知名拆解网站iFixit 已经拆解了 2024 款 13 英寸苹果 iPad Pro 256GB 版，该版本搭载 9 核版 M4 芯片与 8GB 内存。

2024-05-21

GPU深度学习性能的三驾马车：Tensor Core、内存带宽与内存层次结构

同时，作者还分析了内存带宽对性能的制约作用，比较了不同 GPU 架构在内存层次结构方面的差异。

2023-12-04

API 账单压力大？OmniRoute 支持 Token 压缩、自动容灾，解锁 90 余个免费模型

现在使用AI工具的人或多或少都会感到痛苦——Claude可以写文章但是价格昂贵，GPT便宜但是啰嗦，Gemini有上下文但是会突然出现一些奇怪的情况，国内的DeepSeek、Kimi、GLM也都各自有着自己的优势。为了解决这个问题，你需要创建很多个账户，并且管理好各种密钥和API格式。

2026-09-15

# 绝压感知与动力之心：MEMS 进气歧管压力（MAP）传感器的工程解剖

在电控燃油喷射系统中，ECU 需要知道“每一循环吸进了多少空气”，才能精确喷油。主流方案有两条：

2026-08-25

由于应用商店面临的压力越来越大谷歌云平台下调抽成比例

据外媒报道，由于应用商店面临的压力越来越大，谷歌正在减少客户在其云市场上从其他供应商购买软件时所保留的收入，因为顶级科技公司面临着越来越大的压力，谷歌收取的分成费将会降低。

2021-09-27

换个角度谈边缘计算：电力供给压力与计算能力占比率不高，它是过度炒作吗？

边缘计算近年来日趋火热，互联网公司、电信运营商、设备商等众多领域都在讨论边缘计算。那么，边缘计算的“火爆”现象是市场炒作还是真实需求？国外“Disruptive Analysis”的创始人兼董事Dean Bubley对此发表了看法，以下是他的观点。边缘计算是一个微型数据中心的网状网络，可以在本地处理或存储关键数据，并将所有接收的数据推送到中央数据中心或云存储库。它通常在物联网用例中被提及，其中边缘设备收集数据，并全部发送到数据中心或云进行处理。边缘计算在本地对数据进行分类，由于其中一些数据在本地处理，从而减少了到中央存储库的回程流量。通常，这是通过IoT设备将数据传输到本地设备来完成的，本地设备包括小尺寸的计算、存储和网络连接。数据在边缘处理，它们全部或部分被发送到公司的数据中心、协同定位设施或IaaS云中的中央处理或存储库。边缘计算很重要，但它的功能也被夸大了。网络边缘计算只是整个云计算领域的一小部分。由于它很小，它可能只是网络规模云平台的补充（并与之集成）。我们不太可能看到主流的提供商推出“下一代Amazon AWS，仅分发”这样的名号。从功耗看边缘计算为什么网络边缘计算的领域很小？下面从不同的角度来观察：功率。边缘计算是计算行业顶端和底端人员使用的指标，但很少被中间的人使用，例如网络所有者。这意味着它们忽略了几个数量级。数据中心的大功率负载云计算涉及大量数据，比如服务器、处理器、标准尺寸设备机架、占地空间之类的数量指标。但数据中心用户使用最多的数字可能是以瓦特为单位的功耗，或者更常见的是kW、MW和GW。功率不仅包括计算CPU和GPU的需求，还包括数据中心的存储和网络元素。粗略地说，全球大数据中心的总功耗约为100GW，典型的数据中心可能有30MW的容量，但是世界上最大的数据中心单独使用的容量已经超过100MW，甚至有计划扩展到600MW甚至1GW。但它们并非全部都在全力运转，任何计算平台都是如此。这种功耗增长一部分是由于所需服务器和设备机架数量的增加（这也导致了占地面积增加），另一方面也与单个服务器的功耗有关，因为芯片变得更强大。大多数设备机架使用3-5kW的功率，如果可以提供电源和冷却，有些可以高达20kW。因此，为“云”提供动力需要100GW，并且这个数字正在持续快速增长。我们也看到二线和三线城市的小型区域数据中心有所增长，公司和政府通常也拥有私人数据中心，这些不同区域所需的功率相差很大，通常1-5MW的基准是比较合理的。 “边缘设备”的功耗除了数据中心，设备本身及其内部的组件也将消耗功率。特别是对于需要电池供电的设备，将功率控制在瓦特或毫瓦是至关重要的。比如：传感器在空闲时的使用可能不到10mW，在主动处理数据时可能使用100mWRaspberry Pi可能会使用0.5W智能手机处理器可能使用1-3W物联网网关（控制各种本地设备）可能是5-10W一台笔记本电脑可能需要50W一个不错的加密设备可能会使用1kW创新正在改变功耗阈值。一些研究人员正在研究亚毫瓦视觉处理器，比如ARM的设计能够在功耗极低的设备上运行机器学习算法。但也许最有趣的“边缘设备”是未来的高端Nvidia Pegasus主板，针对自动驾驶汽车。它是一台500W的超级计算机。这可能听起来很大，但实际上还不到大多数汽车发动机功率的1％。高端的特斯拉P100D以“ludicrous mode”为车轮提供超过500kW的功率，或1000x。汽车空调可能会使用2kW。当然，边缘设备计算平台有很多。当我们拥有数十亿的手机、数以亿计的车辆以及个人电脑时，潜在的，我们也将会有数十亿的传感器，但大多数并不协调。网络中间层的功耗在分布式计算中，接近网络边缘的一端是毫瓦，而在另一端，从设备到云有千兆瓦。那么网络的中间呢？很多公司都在谈论MEC（多接入边缘计算）和雾计算产品，服务器设计在蜂窝基站、网络聚合点、固定网络节点和其他地方运行。有些是“微型数据中心”，能够在最大的蜂窝塔附近容纳数个服务器机架。最大的可能是50kW的容器大小的单元，但这些是非常罕见的，并且需要专用的电源。值得注意的是，典型的宏蜂窝塔可能具有1-2kW的功率。因此，如果我们考虑也许其中10％可以用于计算平台而不是无线（一个慷慨的假设），理论上我们可以得到100-200W。或者换句话说，一个蜂窝塔边缘节点的功率还不到单个车载计算机的一半。其他是较小的服务器单元，旨在连接到小型蜂窝、家庭网关、电缆街道侧机柜或企业“白盒”，对于这些来说，10-30W更合理。想象一下2023年想象一下未来5年，届时，可能会有150GW的大型数据中心，加上相当数量的中型区域数据中心，以及私营企业设施。我们可能拥有100亿部手机、个人电脑、平板电脑和其他小型终端，为分布式边缘做出贡献，但显然它们会在闲置模式下浪费大量时间。我们也可能拥有1000万辆近乎自动驾驶的车辆，这需要很大的计算量，即使不是完全自动驾驶。现在，假设我们有1000万“深度”网络计算节点，在大大小小的蜂窝站点上，内置到WiFi AP或控制器中，或者在电缆/固定的街边柜机中。它们的额定功率可能在10W到300W之间，尽管很少有能够达到300w的。大多数都选择100W，以便进行更简单的计算。（坦白地说，这是一个慷慨的预测，但让我们先看一下。）我们添加20000个容器大小的50kW单元，或者重新设置中央办公室作为数据中心。换句话说，我们最终可能会有： 150GW大型数据中心50GW区域和企业数据中心20000 x 50kW = 1GW大/聚合点“网络边缘”迷你DC10m x 100W = 1GW“深度”网络边缘节点1bn x 50W = 50GW的PC100亿x 1W = 10GW“小”设备边缘计算节点10m x 500W = 5GW的车载计算节点100亿x 100mW = 1GW的传感器和低端设备这是一个非常粗略的分析。许多设备大部分时间都处于空闲状态，可能需要卸载功能以节省电池电量。笔记本电脑通常完全关闭。但同样，网络边缘计算机也不会以100％，24x7运行。边缘计算1％的计算能力因此，在粗略的、数量级的水平上，乐观地讲，总体实际“网络边缘”占总的计算能力还不到1％。而悲观的假设，它可能只有0.1％。除非对网络基础设施的电力供应进行大规模升级，同时安装5G的回程升级或部署FTTH，否则再也无法供电了。基于区块链的边缘“雾”也不可能真正解决这个问题，即使它们也使用分散的、基于区块链的供电和管理。这0.1%-1％的计算工作量将具有如此重要的作用，它们需要把所有的东西带入其轨道和间接控制。 “边缘”真的可以成为新的前沿吗？答案是并不能，实际上，情况恰恰相反的可能性更大。基于设备的应用程序会选择性地把某些工作负载卸载到网络，或者webscale云将分发某些功能。其中网络边缘是某些垂直或应用程序的控制点。有些安全功能是有意义的，例如，如今CDN的演变。但IoT管理或AI会集中在这些边缘节点上吗？这似乎不太可能。结论未来，网络边缘计算架构（如MEC）将变得更加重要。但尽管如此，他们的功能并不像炒作的那样强大。几乎没有应用程序是仅在网络边缘运行的，它将用于特定工作负载或微服务，作为更广泛的多层应用程序的子集，主要的计算还是在设备上或云上完成。因此，边缘计算提供商和行业/网络规模云之间的协作是必要的，因为网络边缘只是更大解决方案中的组件，并且很少是最重要的组件。有一件事是肯定的：移动运营商不会成为分布式“准亚马逊”，它们通过5G连接所有附近汽车或其网络中的工业4.0机器人进行图像处理。 MEC节点可以批量托管Amazon Greengrass或其他功能，但很少有开发人员希望在独立的基础上直接编写电信公司的分布式云API，无论是否有网络切片或5G QoS机制。原文发布时间为：2018-07-06本文作者：Dean Bubley本文来自云栖社区合作伙伴“ SDNLAB”，了解相关信息可以关注“ SDNLAB”

2018-07-08

推算LLM训练的GPU内存需求

本文将分析大语言模型训练的GPU内存需求，主要包括三个方面：训练数十亿参数基于Transformer的LLM时，每个GPU设备需要多少GPU内存；估算内存需求的公式是什么；如果模型无法匹配内存，在实践中应采取哪些措施来减少内存需求

2024-11-08

glibc 内存分配与释放机制详解

一、引言内存对象的分配与释放一直是后端开发人员代码设计中需要考虑的问题，考虑不周极易造成内存泄漏、内存访问越界等问题。

2024-11-06

Google Chrome Blink 内存越界访问漏洞

在受影响的版本中，Blink引擎的Web Neural Network API（WebNN）在使用XNNPACK（一种针对浮点和量化神经网络推理的库）时存在内存越界读取漏洞。

2024-02-22

如何避免JavaScript中的内存泄漏？

前言过去，我们浏览静态网站时无须过多关注内存管理，因为加载新页面时，之前的页面信息会从内存中删除。

2023-10-24

慧销平台ThreadPoolExecutor内存泄漏分析

最近根据告警发现内存持续升高，每隔2-3天会收到内存超过阈值告警，猜测可能存在内存泄漏的情况，然后进行排查。

2023-02-28

HarfBuzz 7.0 发布，大幅降低内存使用

这将作为一个单独的 harfbuzz-cairo 库提供支持 CFF2 表的实例化支持字体加粗实验性地支持 glyf 表中的立方曲线各种子集的改进各种文档的改进大大减少了塑形过程中的内存使用

2023-02-13

Sudo 存在内存越界读取漏洞

Sudo 在1.8.0 到 1.9.12版本中由于 plugins/sudoers/auth/passwd.c 中存在数组越界错误从而存在内存越界读取漏洞，具有执行 Sudo 命令权限的本地用户可通过输入七个或更少字符的密码来触发此漏洞

2022-11-05

内存悲观锁原理浅析与实践

内存悲观锁针对 lock 信息 raft 写入多副本，做了更进一步优化，总结如下： lock 信息只保存在内存中，不用写入磁盘 lock 信息不用通过 raft 写入多个副本，只要存在于 region

2022-05-11

Linux 5.14 将创建秘密内存区域

继 Linux 5.13 后，Linux 5.14 也将支持创建秘密内存区域。该功能通过memfd_secret() 实现。

2021-07-11

ios 内存管理的理解（一）简述

内存管理的范围所有的OC对象(继承自NSObject类) 本质原因：是因为对象和其他数据类型在系统中的存储空间不一样，其他局部变量主要存放于栈中，而对象存储于堆中。

2021-06-01

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更多资源

Nacos

Nacos /nɑ:kəʊs/ 是 Dynamic Naming and Configuration Service 的首字母简称，一个易于构建 AI Agent 应用的动态服务发现、配置管理和AI智能体管理平台。Nacos 致力于帮助您发现、配置和管理微服务及AI智能体应用。Nacos 提供了一组简单易用的特性集，帮助您快速实现动态服务发现、服务配置、服务元数据、流量管理。Nacos 帮助您更敏捷和容易地构建、交付和管理微服务平台。

Rocky Linux

Rocky Linux（中文名：洛基）是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版，作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL（Red Hat Enterprise Linux）完全兼容的开源替代方案，由社区拥有并管理，支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性，采用模块化包装和SELinux安全架构，默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统，支持十年生命周期更新。

Sublime Text

Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能，例如代码缩略图，Python的插件，代码段等。还可自定义键绑定，菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括：拼写检查，书签，完整的 Python API ， Goto 功能，即时项目切换，多选择，多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器，同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。

WebStorm

WebStorm 是jetbrains公司旗下一款JavaScript 开发工具。目前已经被广大中国JS开发者誉为“Web前端开发神器”、“最强大的HTML5编辑器”、“最智能的JavaScript IDE”等。与IntelliJ IDEA同源，继承了IntelliJ IDEA强大的JS部分的功能。