最全的Linux教程，Linux从入门到精通
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- linux从入门到精通(第2版)
- Linux系统移植
- Linux驱动开发入门与实战
- LINUX 系统移植 第2版
- Linux开源网络全栈详解 从DPDK到OpenFlow
第一份《Linux从入门到精通》466页
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内容简介
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本书是得到了许多读者好评的Linux经典脱销书**《Linux从入门到精通》的第2版**。本书第1版出版后曾经多次印刷，并被51CTO读书频道评为“最受读者喜爱的原创IT技术图书奖”。本书第﹖版以最新的Ubuntu 12.04为版本，循序渐进地向读者先容了Linux 的基础应用、系统管理、网络应用、娱乐和办公、程序开发、服务器配置、系统安全等。本书附带1张光盘，内容为本书配套多媒体讲授视频。别的,本书还为读者提供了大量的Linux学习资料和Ubuntu安装镜像文件，供读者免费下载。
本书恰当广大Linux初中级用户、开源软件爱好者和大专院校的学生阅读，同时也非常恰当预备从事Linux平台开发的各类职员。
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前言
在数据库诞生之前，数据的存储和管理主要是依赖表格、卡片等方式进行，服从非常低，耗费时间也很容易堕落。随着计算机相关技术的发展，数据管理技术也敏捷发展。传统的文件系统难以应对数据增长的挑战，也无法满意多用户共享数据和快速检索数据的需求。在如许的发展背景下，数据库应运而生。数据库技术产生于20世纪60年代末，它的诞生和发展给计算机信息管理带来了一场巨大的革命，在不到半个世纪的时间里，形成了坚实的理论基础、成熟的贸易产物和广泛的应用范畴。
数据库技术是信息系统的核心和基础，是计算机科学的重要分支。它的出现极大地促进了计算机应用向各行各业的渗出。因此，数据库是作为一名程序员必须把握的一门技术。我在学习的过程中不停使用的是亚马逊云数据库，亚马逊云科技提供了100余种产物免费套餐。此中，计算资源Amazon EC2首年12个月免费，750小时/月；存储资源 Amazon S3 首年12个月免费，5GB标准存储容量；数据库资源 Amazon RDS 首年12个月免费，750小时；Amazon Dynamo DB 25GB存储容量 永久免费。
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传统数据库的不足
数据库管理系统的主要目标就是提供一种可以方便、高效地存取数据库信息的途径。设计数据库系统的目标是为了管理大量信息。对数据的管理既涉及信息存储结构的界说，又涉及信息操纵机制的提供。通俗的讲数据库是按照某种数据模型组织起来并存放二级存储器中的数据集合。传统数据库具有非常完备的关系理论基础，高效地查询优化机制。 此外数据库系统还必须提供所存储信息的安全性包管，即使在系统瓦解或有人企图越权访问时也应保障信息的安全性。如果数据将被多用户共享，那么系统还必须设法克制可能产生的异常结果。但是传统数据库在这些方面具有一定的缺点，无法满意高并发的需求，无法满意高扩展性和高可用性的需求。
传统数据库固然具有许多优势，但也有许多不足的地方，好比在高并发和安全等方面就存在不足。恰好云原生数据库解决了这些题目，弥补了传统数据库的不足，接下来就让我们学习一下云原生数据库。
云原生数据库的优点
云数据库是恰当云计算情况应用要求的、弹性的多用户分布式数据库平台。它是一个面向云计算的数据库资源管理平台，旨在通过云计算的方式整合现有的大量位于互联网背景的数据库资源，为云计算应用的基础结构级别的数据库资源访问、发现、整合等多方面题目提供通用的解决方案。
传统的关系型数据库管理系统在锁机制、日记机制、缓冲区管理等方面一定程序上制约了系统性能。云数据库具有很大的优势，云数据库实现了可扩展性、高性能，并具备传统的数据库优良的特点。
其主要特性表现在以下方面：
1.动态可扩展性
理论上，数据库云平台具有无限可扩展性，可以满意不断增加的数据存储需求。在面临不断变化的条件时，数据库云平台可以表现出很好的弹性。
2.高可用性
数据库云平台不存在单点失效题目，如果一个结点失效了，剩余的结点就会接受未完成的事务。而且在数据库云平台中，数据通常是复制的，在地理上也是分布的，诸如Amazon大型云计算供应商具有分布活着界范围内的数据中心，通过在不同地理区间内进行数据复制可以提供高水平的容错本领。比方，Amazon SimpleDB会在不同的区间内进行数据复制，因此，即使整个区域内的云设施发生失效，也不影响数据的继续使用。
3.较低的建设成本
数据库云平台通常接纳多租户的形式，其共享资源的形式对于用户而言可以有用节流开销;可以接纳按需付费的方式，使用云计算情况中的各种软、硬件资源有用克制资源浪费。同时可以为企业提供相对经济的应用软件服务。云数据库的资费远远比自建数据库所需的成本要低许多，企业可按照自己的需求选择不同套餐，一般情况下只需要很低的价格即可得到一套专业的数据库支持服务，性价比超高。
4.轻松部署
企业可以在云数据库控制台轻松的完成数据库申请和创建，几分钟内即可预备停当且投入使用。企业通过云数据库提供的功能美满的控制台，对所有实例进行同一管理，部署简单使用非常方便。
5.高可靠性
云数据库拥有美满的数据主动备份机制，高可靠性让您可以放心将数据放在云端，无需担心数据丢失。云数据库可以或许实现云端完全托管各类管理任务，好比硬件扩容、补丁升级、备份恢复等等。同样的，像亚马逊云科技可以或许快速帮助客户在数据安全上做大幅的提拔，在高扩张性和效能提拔的同时，也可以满意监控、合规的要求。以Amazon Aurora的服务为例，亚马逊可以针对静态的档案、传输中的档案、集群的副本、快照、备份进行加密，也可以在网络层的安全性上，进行VPC网络层级的隔离。
云原生数据库容器化
“你不是不够好，你只是过时了”，这句话用在互联网行业特别符合，每隔一段时间就会有新的技术出现，技术发展非常敏捷。随着时代的发展，传统的数据库不再满意人们的需求，所以应运而生产生了云数据库。云数据库也不是一上来就是完美的，它也在不断地发展不断地美满，越来越成熟的技术会慢慢出现。容器化就是云计算在发展的过程中出现的一门新技术，也是云数据库发展中的技术热点。
什么是容器化？
容器就是一个软件包，这个软件包提供应用程序的完备的运行情况，包括应用程序的代码、相关配置文件以及运行应用程序所需的依赖项等。容器化是指将软件代码和所需的所有组件打包在一起，让它们隔离在自己的“容器”中。如许，容器内的软件或应用就可以在任何情况和任何基础架构上一致地移动和运行，不受该情况或基础架构的操纵系统影响。容器就像是一个气泡，把应用和周围情况隔离开。也相当于是一个功能全面、便于移植的计算情况。
为什么需要使用容器？
容器有着一个非常重要的作用就是包管代码运行情况的一致性。容器通过为应用程序打包和部署提供轻量级、不可变的基础结构来解决应用程序移动到其他情况就无法正常运行的题目，将应用程序或服务、其依赖项及其配置打包为容器映像。容器技术为开发职员和 IT 专业职员只需做出少量修改，甚至不需要进行任何修改，即可跨情况部署应用程序，使用非常方便。
数据库恰当容器化吗？
固然容器化的优点是非常突出的，许多开发者也体验到了。但是现在为止，将数据库容器化并不是很合理。主要原因为以下几点：
1.数据安全性
不要将数据存储在容器中，很重要的一点就是安全性题目。容器随时会停止、或者删除，当容器被删掉的时候容器里数据也就随之丢失。
2.性能题目
MySQL 属于关系型数据库，对IO要求较高。当一台物理机跑多个时，IO就会累加，导致IO瓶颈，大大低落 MySQL 的读写性能。数据库的性能瓶颈一般出现在IO上面，如果按 Docker 的思绪，那么多个docker最终IO哀求又会出现在存储上面。现在互联网的数据库多是share nothing的架构，可能这也是不思量迁徙到 Docker 的一个因素吧。
3.资源隔离
资源隔离方面，Docker 确实不如假造机KVM，Docker是使用Cgroup实现资源限制的，只能限制资源斲丧的最大值，而不能隔绝其他程序占用自己的资源。如果其他应用过渡占用物理机资源，将会影响容器里 MySQL 的读写服从。需要的隔离级别越多，得到的资源开销就越多。相比专用情况而言，容易水平伸缩是Docker的一大优势。然而在 Docker 中水平伸缩只能用于无状态计算服务，数据库并不适用。我们没有看到任何针对数据库的隔离功能，那为什么我们应该把它放在容器中呢？
先容了这么多云原生数据库的好处，也叙述了一些云原生相关的先辈技术，光有理论知识是完全不够的，我们也需要付出实践。云原生数据库的选择，我的建议是原则亚马逊云原生数据库，亚马逊作为领先企业，在云方面具有很大的优势，接下来就让我们具体的相识和学习一下。
亚马逊云原生数据库
数据库服务
亚马逊提供齐全的专用数据库，数据库范例丰富。如下图我们看到的一共包括了八种：这些数据库服务都可以免费试用而且有具体的使用教程：具体的使用教程
Relational
第一种就是关系数据库，关系数据库应该是我们现在使用最为广泛的的数据库了，我们平时经常使用的mysql、SqlServer、oracle都是关系型数据库，关系型数据库应用广泛。主要应用范畴主要是在传统应用、企业资源规划、客户关系、电子商务等等。
亚马逊产物主要有三种：
Key-value
第二种就是键值数据库，键值数据库是一种非关系数据库,它使用简单的键值方法来存储数据。键值数据库将数据存储为键值对集合,此中键作为唯一标识符。键和值都可以是从简单对象到复杂复合对象的任何内容。应用范畴主要是高流量 Web 应用程序、电子商务系统、游戏应用程序，亚马逊的产物是 Amazon DynamoDB。
In-memory
第三种是内存数据库，内存数据库，顾名思义就是将数据放在内存中直接操纵的数据库。相对于磁盘，内存的数据读写速率要高出几个数量级，将数据生存在内存中相比从磁盘上访问可以或许极大地提高应用的性能。使用案例包括缓存、会话管理、游戏排行榜、地理空间应用程序。
亚马逊产物主要有两种：
Document
第四种是文档数据库，文档数据库用于将半结构化数据存储为文档，而不是像关系数据库那样在多个表之间对数据进行规范化，每个表都有唯一的固定结构。存储在文档数据库中的文档使用嵌套键值对来提供文档的结构或架构。不过，不同范例的文档可以存储在同一文档数据库中，从而满意了处理不同格式的类似数据的要求。比方，由于每个文档都是自描述的，主题文档数据库中的示例文档中所述的在线存储的 JSON 编码文档可以存储在同一个文档数据库中。亚马逊产物是Amazon DocumentDB。
Wide column
第五种是宽列存储数据库，也称作可扩展记录存储 是一种兼具了广泛的可使用性、可拓展性、高性能和高可用性的分布式 NoSQL 数据库。主要使用案例是用于设备维护、队列管理和路线优化的大规模工业应用程序。
Graph
第六种是图数据库，图数据库是以点、边为基础存储单元，以高效存储、查询图数据为设计原理的数据管理系统。图数据库属于非关系型数据库。图数据库对数据的存储、查询以及数据结构都和关系型数据库有很大的不同。图数据结构直接存储了节点之间的依赖关系，而关系型数据库和其他范例的非关系型数据库则以非直接的方式来表现数据之间的关系。图数据库把数据间的关联作为数据的一部门进行存储，关联上可添加标签、方向以及属性，而其他数据库针对关系的查询必须在运行时进行具体化操纵，这也是图数据库在关系查询上相比其他范例数据库有巨大性能优势的原因。
Time series
第七种是时间序列数据库，时间序列数据库主要用于指处理带时间标签（按照时间的顺序变化，即时间序列化）的数据，带时间标签的数据也称为时间序列数据，是新型的非关系型数据库。应用范畴包括物联网 (IoT) 应用程序、开发运维、工业遥测。
亚马逊的产物是Amazon Timestream
为了做好运维口试路上的助攻手，特整理了上百道 【运维技术栈口试题集锦】 ，让你口试不慌心不跳，高薪offer怀里抱！
这次整理的口试题，小到shell、MySQL，大到K8s等云原生技术栈，不但恰当运维新人入行口试需要，还适用于想提拔进阶跳槽加薪的运维朋友。
本份口试集锦涵盖了
- 174 道运维工程师口试题
- 128道k8s口试题
- 108道shell脚本口试题
- 200道Linux口试题
- 51道docker口试题
- 35道Jenkis口试题
- 78道MongoDB口试题
- 17道ansible口试题
- 60道dubbo口试题
- 53道kafka口试
- 18道mysql口试题
- 40道nginx口试题
- 77道redis口试题
- 28道zookeeper
总计 1000+ 道口试题， 内容 又全含金量又高
1、什么是运维?
2、在工作中，运维职员经常需要跟运营职员打交道，请问运营职员是做什么工作的?
3、现在给你三百台服务器，你怎么对他们进行管理?
4、简述raid0 raid1raid5二种工作模式的工作原理及特点
5、LVS、Nginx、HAproxy有什么区别?工作中你怎么选择?
6、Squid、Varinsh和Nginx有什么区别，工作中你怎么选择?
7、Tomcat和Resin有什么区别，工作中你怎么选择?
8、什么是中心件?什么是jdk?
9、讲述一下Tomcat8005、8009、8080三个端口的寄义？
10、什么叫CDN?
11、什么叫网站灰度发布?
12、简述DNS进行域名解析的过程?
13、RabbitMQ是什么东西?
14、讲一下Keepalived的工作原理?
15、讲述一下LVS三种模式的工作过程?
16、mysql的innodb如何定位锁题目，mysql如何镌汰主从复制延迟?
17、如何重置mysql root暗码?
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