receiverlinux

Ⅰ linux上模拟AODV路由协议 下面一些信息求各路大神解释！！

我想这应该是AODV建立连接和维护连接的过程。要弄清楚这些语句具体是什么意思，必须要查看实现aodv协议的源文件，找到源文件后，在里面寻找相应的语句比如“RAW send socket buffer size”，这个源文件，应该在你们下载的aodvuu这个package里面。一般来说，既然这些话能打印出来，说明在源文件中必然存在着一些诸如 printf之类的函数，功能就是打印这些话；然后通过上下文，弄清楚整个函数体在实现什么功能。

下面再讲讲我的一些猜测，希望能帮助你更快的找到答案。 真正要搞清这些语句的确切含义，必须查找源文件，在上下文齐全的情况下才有可能。

Aodv_socket_init, 这应该牵扯到socket编程，这里我能得到的信息是，aodv作为网络层协议，上层是不是还有相应的传输层和应用层agent不得而知，他们是否是和aodv的agent嵌在一起的也不得而知，因此，我给你讲讲socket的大概工作原理，你可以沿着这个方向去寻找答案，就像我第一节课给你们讲的，网络是分层的，在实现的时候，application layer和transport layer之间有一个接口，这个接口叫做socket，application layer的应用程序通过控制socket，向transport layer发送数据，因此 RAW send socket buffer size set to 262142 也许是说，发送端的socket buffer size设置成262142个bit或其他什么单位。相应的，在receiver一端，也需要配置好socket的参数，那么第二行可能就是配置receiver端的socket buffer size.

14:13:57.445 main: In wait on reboot for 15000 milliseconds. Disable with "-D". 这个main可能是主线程的意思，这里信息太少，你需要去查ns2的源代码，找到相应的语句，然后判断这是什么意思。

14:13:57.445 hello_start: Starting to send HELLOs! 在aodv里面，每个节点每隔一段时间都会发出hello这个消息，目的是搞清楚自己周围有哪些节点。

14:14:33.610 rt_table_insert: Inserting 10.1.12.2 (bucket 10) next hop 10.1.12.2 这句话应该是说，在routing table里面加了一条记录，指明如果要到达10.1.12.2这个节点，下一跳应怎么走，但这条记录奇怪的地方在于，目的地址和下一条都是一样的，也许说明本节点就是10.1.12.2

hello_process: 10.1.12.2 new NEIGHBOR! 10.1.12.2这个节点找到了新的neighbor.

希望对你有帮助，真正要搞清楚，还要去读代码！

You know who I am, right? 哈哈

Ⅱ linux中快速清空文件内容的几种方法

linux下快速删除大量文件假如你要在linux下删除大量文件，比如100万、1000万，像/var/spool/clientmqueue/的mail邮件，像/usr/local/nginx/proxy_temp的nginx缓存等，那么rm -rf *可能就不好使了。rsync提供了一些跟删除相关的参数 rsync --help grep delete --del an alias for --delete-ring --delete delete files that don't exist on the sending side --delete-before receiver deletes before transfer (default) --delete-ring receiver deletes ring transfer, not before --delete-after receiver deletes after transfer, not before --delete-excluded also delete excluded files on the receiving side --ignore-errors delete even if there are I/O errors --max-delete=NUM don't delete more than NUM files其中--delete-before 接收者在传输之前进行删除操作 可以用来清空目录或文件，如下：1、先建立一个空目录mkdir /data/blank2、用rsync删除目标目录rsync --delete-before -d /data/blank/ /var/spool/clientmqueue/这样目标目录很快就被清空了又假如你有一些特别大的文件要删除，比如nohup.out这样的实时更新的文件，动辄都是几十个G上百G的，也可 以用rsync来清空大文件，而且效率比较高1、创建空文件touch /data/blank.txt2、用rsync清空文件rsync -a --delete-before --progress --stats /root/blank.txt /root/nohup.outbuilding file list ...1 file to considerblank.txt 0 100% 0.00kB/s 0:00:00 (xfer#1, to-check=0/1)Number of files: 1Number of files transferred: 1Total file size: 0 bytesTotal transferred file size: 0 bytesLiteral data: 0 bytesMatched data: 0 bytesFile list size: 27File list generation time: 0.006 secondsFile list transfer time: 0.000 secondsTotal bytes sent: 73Total bytes received: 31 sent 73 bytes received 31 bytes 208.00 bytes/sectotal size is 0 speep is 0.00tips：当SRC和DEST文件性质不一致时将会报错当SRC和DEST性质都为文件【f】时，意思是清空文件内容而不是删除文件当SRC和DEST性质都为目录【d】时，意思是删除该目录下的所有文件，使其变为空目录最重要的是，它的处理速度相当快，处理几个G的文件也就是秒级的事最核心的内容是：rsync实际上用的就是替换原理作者 张慧

Ⅲ 怎么在linux上安装receiver

首先来在CentOS5.5上安装最新版Citrix Receiver 11.100。
1、安装ICAClient（可以看到，缺少部分依赖包，主要用于GUI显示接口），可以使用yum install libXaw.so.7来安装依赖包，其他类似
2、安装完成以后，可以在Application->Internet->Citrix Receiver打开
3、配置Citrix Receiver连接服务器
4、添加XenApp或者XenDesktop服务器，并配置地址
5、配置地址完成后，选择View->Citrix XenApp View可以查看该服务器的应用程序
6、点击应用程序以后，会提示输入账号密码，当然也支持Pass-Through方式。具体的配置请大家自行查看。

Ⅳ linux 删除多个文件

只需在命令行输入：“rm文件1名称文件2名称文件n名称”即可在linux中同时删除多个文件。具体操作步骤如下：

1、首先打开linux操作系统进入到桌面。

Ⅳ linux中的rsync命令

rsync和ssh是两个单独命令。

rsync语法 : rsync [OPTION]... SRC [SRC]... DEST
or rsync [OPTION]... SRC [SRC]... [USER@]HOST:DEST
or rsync [OPTION]... SRC [SRC]... [USER@]HOST::DEST
or rsync [OPTION]... SRC [SRC]... rsync://[USER@]HOST[:PORT]/DEST
or rsync [OPTION]... [USER@]HOST:SRC [DEST]
or rsync [OPTION]... [USER@]HOST::SRC [DEST]
or rsync [OPTION]... rsync://[USER@]HOST[:PORT]/SRC [DEST]

〔options〕我只给你列出－e的参数。
-e,
--rsh=COMMAND specify the remote shell to use
--rsync-path=PROGRAM specify the rsync to run on the remote machine
--existing skip creating new files on receiver
--ignore-existing skip updating files that already exist on receiver
--remove-source-files sender removes synchronized files (non-dirs)
--del an alias for --delete-ring
--delete delete extraneous files from destination dirs
--delete-before receiver deletes before transfer, not ring
--delete-ring receiver deletes ring transfer (default)
--delete-delay find deletions ring, delete after
--delete-after receiver deletes after transfer, not ring
--delete-excluded also delete excluded files from destination dirs
--ignore-errors delete even if there are I/O errors
--force force deletion of directories even if not empty
--max-delete=NUM don't delete more than NUM files
--max-size=SIZE don't transfer any file larger than SIZE
--min-size=SIZE don't transfer any file smaller than SIZE
--partial keep partially transferred files
--partial-dir=DIR put a partially transferred file into DIR
--delay-updates put all updated files into place at transfer's end

ssh语法: ssh [-1246AaCfgKkMNnqsTtVvXxY] [-b bind_address] [-c cipher_spec]
[-D [bind_address:]port] [-e escape_char] [-F configfile]
[-i identity_file] [-L [bind_address:]port:host:hostport]
[-l login_name] [-m mac_spec] [-O ctl_cmd] [-o option] [-p port]
[-R [bind_address:]port:host:hostport] [-S ctl_path]
[-w local_tun[:remote_tun]] [user@]hostname [command]

Ⅵ 运用rsync进行linux数据同步

password file must not be other-accessible

也就是说rsyncd.scrt文件的权限设置不对, 不能应该能让其他用户来访问. 你可以 chmod 600 rsyncd.scrt试一下。

很忌讳的就是你这种新手，什么不知道就抄别人的程序来用。 我觉得， 你应该至少了解rsync的用法，linux的基本原理，才能作这样的工作。

Ⅶ 在Linux 上，编写一个每秒接收 100万UDP数据包的程序究竟有多难

首先，我们假设：
测量每秒的数据包(pps)比测量每秒字节数(Bps)更有意思。您可以通过更好的管道输送以及发送更长数据包来获取更高的Bps。而相比之下，提高pps要困难得多。
因为我们对pps感兴趣，我们的实验将使用较短的 UDP 消息。准确来说是 32 字节的 UDP 负载，这相当于以太网层的 74 字节。
在实验中，我们将使用两个物理服务器：“接收器”和“发送器”。
它们都有两个六核2 GHz的 Xeon处理器。每个服务器都启用了 24 个处理器的超线程(HT)，有 Solarflare 的 10G 多队列网卡，有 11 个接收队列配置。稍后将详细介绍。
测试程序的源代码分别是：udpsender、udpreceiver。
预备知识
我们使用4321作为UDP数据包的端口，在开始之前，我们必须确保传输不会被iptables干扰：

Shell

receiver$ iptables -I INPUT 1 -p udp --dport 4321 -j ACCEPT

receiver$ iptables -t raw -I PREROUTING 1 -p udp --dport 4321 -j NOTRACK

为了后面测试方便，我们显式地定义IP地址：

Shell

receiver$ for i in `seq 1 20`; do

ip addr add 192.168.254.$i/24 dev eth2;

done

sender$ ip addr add 192.168.254.30/24 dev eth3

1. 简单的方法
开始我们做一些最简单的试验。通过简单地发送和接收，有多少包将会被传送？
模拟发送者的伪代码：

Python

fd = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_DGRAM)

fd.bind(("0.0.0.0", 65400)) # select source port to rece nondeterminism

fd.connect(("192.168.254.1", 4321))

while True:

fd.sendmmsg(["x00" * 32] * 1024)

因为我们使用了常见的系统调用的send，所以效率不会很高。上下文切换到内核代价很高所以最好避免它。幸运地是，最近Linux加入了一个方便的系统调用叫sendmmsg。它允许我们在一次调用时，发送很多的数据包。那我们就一次发1024个数据包。
模拟接受者的伪代码：

Python

fd = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_DGRAM)
fd.bind(("0.0.0.0", 4321))
while True:
packets = [None] * 1024
fd.recvmmsg(packets, MSG_WAITFORONE)

同样地，recvmmsg 也是相对于常见的 recv 更有效的一版系统调用。
让我们试试吧：

Shell

sender$ ./udpsender 192.168.254.1:4321
receiver$ ./udpreceiver1 0.0.0.0:4321
0.352M pps 10.730MiB / 90.010Mb
0.284M pps 8.655MiB / 72.603Mb
0.262M pps 7.991MiB / 67.033Mb
0.199M pps 6.081MiB / 51.013Mb
0.195M pps 5.956MiB / 49.966Mb
0.199M pps 6.060MiB / 50.836Mb
0.200M pps 6.097MiB / 51.147Mb
0.197M pps 6.021MiB / 50.509Mb

测试发现，运用最简单的方式可以实现 197k – 350k pps。看起来还不错嘛，但不幸的是，很不稳定啊，这是因为内核在核之间交换我们的程序，那我们把进程附在 CPU 上将会有所帮助

Shell

sender$ taskset -c 1 ./udpsender 192.168.254.1:4321
receiver$ taskset -c 1 ./udpreceiver1 0.0.0.0:4321
0.362M pps 11.058MiB / 92.760Mb
0.374M pps 11.411MiB / 95.723Mb
0.369M pps 11.252MiB / 94.389Mb
0.370M pps 11.289MiB / 94.696Mb
0.365M pps 11.152MiB / 93.552Mb
0.360M pps 10.971MiB / 92.033Mb

现在内核调度器将进程运行在特定的CPU上，这提高了处理器缓存，使数据更加一致，这就是我们想要的啊！
2. 发送更多的数据包
虽然 370k pps 对于简单的程序来说已经很不错了，但是离我们 1Mpps 的目标还有些距离。为了接收更多，首先我们必须发送更多的包。那我们用独立的两个线程发送，如何呢：

Shell

sender$ taskset -c 1,2 ./udpsender
192.168.254.1:4321 192.168.254.1:4321
receiver$ taskset -c 1 ./udpreceiver1 0.0.0.0:4321
0.349M pps 10.651MiB / 89.343Mb
0.354M pps 10.815MiB / 90.724Mb
0.354M pps 10.806MiB / 90.646Mb
0.354M pps 10.811MiB / 90.690Mb

接收一端的数据没有增加，ethtool –S 命令将显示数据包实际上都去哪儿了：

Shell

receiver$ watch 'sudo ethtool -S eth2 |grep rx'
rx_nodesc_drop_cnt: 451.3k/s
rx-0.rx_packets: 8.0/s
rx-1.rx_packets: 0.0/s
rx-2.rx_packets: 0.0/s
rx-3.rx_packets: 0.5/s
rx-4.rx_packets: 355.2k/s
rx-5.rx_packets: 0.0/s
rx-6.rx_packets: 0.0/s
rx-7.rx_packets: 0.5/s
rx-8.rx_packets: 0.0/s
rx-9.rx_packets: 0.0/s
rx-10.rx_packets: 0.0/s

通过这些统计，NIC 显示 4 号 RX 队列已经成功地传输大约 350Kpps。rx_nodesc_drop_cnt 是 Solarflare 特有的计数器，表明NIC发送到内核未能实现发送 450kpps。
有时候，这些数据包没有被发送的原因不是很清晰，然而在我们这种情境下却很清楚：4号RX队列发送数据包到4号CPU，然而4号CPU已经忙不过来了，因为它最忙也只能读350kpps。在htop中显示为：

多队列 NIC 速成课程
从历史上看，网卡拥有单个RX队列，用于硬件和内核之间传递数据包。这样的设计有一个明显的限制，就是不可能比单个CPU处理更多的数据包。
为了利用多核系统，NIC开始支持多个RX队列。这种设计很简单：每个RX队列被附到分开的CPU上，因此，把包送到所有的RX队列网卡可以利用所有的CPU。但是又产生了另一个问题：对于一个数据包，NIC怎么决定把它发送到哪一个RX队列？

用 Round-robin 的方式来平衡是不能接受的，因为这有可能导致单个连接中数据包的重排序。另一种方法是使用数据包的hash值来决定RX号码。Hash值通常由一个元组（源IP，目标IP，源port，目标port）计算而来。这确保了从一个流产生的包将最终在完全相同的RX队列，并且不可能在一个流中重排包。
在我们的例子中，hash值可能是这样的：

Shell

1

RX_queue_number = hash('192.168.254.30', '192.168.254.1', 65400, 4321) % number_of_queues

多队列 hash 算法
Hash算法通过ethtool配置，设置如下：

Shell

receiver$ ethtool -n eth2 rx-flow-hash udp4
UDP over IPV4 flows use these fields for computing Hash flow key:
IP SA
IP DA

对于IPv4 UDP数据包，NIC将hash(源 IP,目标 IP)地址。即

Shell

1

RX_queue_number = hash('192.168.254.30', '192.168.254.1') % number_of_queues

这是相当有限的，因为它忽略了端口号。很多NIC允许自定义hash。再一次，使用ethtool我们可以选择元组(源 IP、目标 IP、源port、目标port)生成hash值。

Shell

receiver$ ethtool -N eth2 rx-flow-hash udp4 sdfn
Cannot change RX network flow hashing options: Operation not supported

不幸地是，我们的NIC不支持自定义，我们只能选用(源 IP、目的 IP) 生成hash。
NUMA性能报告
到目前为止，我们所有的数据包都流向一个RX队列，并且一个CPU。我们可以借这个机会为基准来衡量不同CPU的性能。在我们设置为接收方的主机上有两个单独的处理器，每一个都是一个不同的NUMA节点。
在我们设置中，可以将单线程接收者依附到四个CPU中的一个，四个选项如下：
另一个CPU上运行接收器，但将相同的NUMA节点作为RX队列。性能如上面我们看到的，大约是360 kpps。
将运行接收器的同一 CPU 作为RX队列，我们可以得到大约430 kpps。但这样也会有很高的不稳定性，如果NIC被数据包所淹没，性能将下降到零。
当接收器运行在HT对应的处理RX队列的CPU之上，性能是通常的一半，大约在200kpps左右。
接收器在一个不同的NUMA节点而不是RX队列的CPU上，性能大约是330 kpps。但是数字会不太一致。
虽然运行在一个不同的NUMA节点上有10%的代价，听起来可能不算太坏，但随着规模的变大，问题只会变得更糟。在一些测试中，每个核只能发出250 kpps，在所有跨NUMA测试中，这种不稳定是很糟糕。跨NUMA节点的性能损失，在更高的吞吐量上更明显。在一次测试时，发现在一个坏掉的NUMA节点上运行接收器，性能下降有4倍。
3.多接收IP
因为我们NIC上hash算法的限制，通过RX队列分配数据包的唯一方法是利用多个IP地址。下面是如何将数据包发到不同的目的IP：

1

sender$ taskset -c 1,2 ./udpsender 192.168.254.1:4321 192.168.254.2:4321

ethtool 证实了数据包流向了不同的 RX 队列：

Shell

receiver$ watch 'sudo ethtool -S eth2 |grep rx'
rx-0.rx_packets: 8.0/s
rx-1.rx_packets: 0.0/s
rx-2.rx_packets: 0.0/s
rx-3.rx_packets: 355.2k/s
rx-4.rx_packets: 0.5/s
rx-5.rx_packets: 297.0k/s
rx-6.rx_packets: 0.0/s
rx-7.rx_packets: 0.5/s
rx-8.rx_packets: 0.0/s
rx-9.rx_packets: 0.0/s
rx-10.rx_packets: 0.0/s

接收部分：

Shell

receiver$ taskset -c 1 ./udpreceiver1 0.0.0.0:4321
0.609M pps 18.599MiB / 156.019Mb
0.657M pps 20.039MiB / 168.102Mb
0.649M pps 19.803MiB / 166.120Mb

万岁！有两个核忙于处理RX队列，第三运行应用程序时，可以达到大约650 kpps !
我们可以通过发送数据到三或四个RX队列来增加这个数值，但是很快这个应用就会有另一个瓶颈。这一次rx_nodesc_drop_cnt没有增加，但是netstat接收到了如下错误：

Shell

receiver$ watch 'netstat -s --udp'
Udp:
437.0k/s packets received
0.0/s packets to unknown port received.
386.9k/s packet receive errors
0.0/s packets sent
RcvbufErrors: 123.8k/s
SndbufErrors: 0
InCsumErrors: 0

这意味着虽然NIC能够将数据包发送到内核，但是内核不能将数据包发给应用程序。在我们的case中，只能提供440 kpps，其余的390 kpps + 123 kpps的下降是由于应用程序接收它们不够快。
4.多线程接收
我们需要扩展接收者应用程序。最简单的方式是利用多线程接收，但是不管用：

Shell

sender$ taskset -c 1,2 ./udpsender 192.168.254.1:4321 192.168.254.2:4321
receiver$ taskset -c 1,2 ./udpreceiver1 0.0.0.0:4321 2
0.495M pps 15.108MiB / 126.733Mb
0.480M pps 14.636MiB / 122.775Mb
0.461M pps 14.071MiB / 118.038Mb
0.486M pps 14.820MiB / 124.322Mb

接收性能较于单个线程下降了，这是由UDP接收缓冲区那边的锁竞争导致的。由于两个线程使用相同的套接字描述符，它们花费过多的时间在UDP接收缓冲区的锁竞争。这篇论文详细描述了这一问题。
看来使用多线程从一个描述符接收，并不是最优方案。
5. SO_REUSEPORT
幸运地是，最近有一个解决方案添加到 Linux 了 —— SO_REUSEPORT 标志位（flag）。当这个标志位设置在一个套接字描述符上时，Linux将允许许多进程绑定到相同的端口，事实上，任何数量的进程将允许绑定上去，负载也会均衡分布。
有了SO_REUSEPORT，每一个进程都有一个独立的socket描述符。因此每一个都会拥有一个专用的UDP接收缓冲区。这样就避免了以前遇到的竞争问题：

Shell

1
2
3
4

receiver$ taskset -c 1,2,3,4 ./udpreceiver1 0.0.0.0:4321 4 1
1.114M pps 34.007MiB / 285.271Mb
1.147M pps 34.990MiB / 293.518Mb
1.126M pps 34.374MiB / 288.354Mb

现在更加喜欢了，吞吐量很不错嘛！
更多的调查显示还有进一步改进的空间。即使我们开始4个接收线程，负载也会不均匀地分布：

两个进程接收了所有的工作，而另外两个根本没有数据包。这是因为hash冲突，但是这次是在SO_REUSEPORT层。
结束语
我做了一些进一步的测试，完全一致的RX队列，接收线程在单个NUMA节点可以达到1.4Mpps。在不同的NUMA节点上运行接收者会导致这个数字做多下降到1Mpps。
总之，如果你想要一个完美的性能，你需要做下面这些：
确保流量均匀分布在许多RX队列和SO_REUSEPORT进程上。在实践中，只要有大量的连接(或流动)，负载通常是分布式的。
需要有足够的CPU容量去从内核上获取数据包。
To make the things harder, both RX queues and receiver processes should be on a single NUMA node.
为了使事情更加稳定，RX队列和接收进程都应该在单个NUMA节点上。
虽然我们已经表明，在一台Linux机器上接收1Mpps在技术上是可行的，但是应用程序将不会对收到的数据包做任何实际处理——甚至连看都不看内容的流量。别太指望这样的性能，因为对于任何实际应用并没有太大用处。