Dusays | 杜朋修改

2025-07-12 00:00:00

在 Linux 系统，尤其是当我们在管理多个容器时，了解系统和容器的资源使用情况至关重要。今天，就给大家介绍一款强大的监控工具 ctop，本文详细介绍 ctop 的安装、使用、命令选项。

ctop 命令的简介

ctop 是一个类似 top 命令的界面工具，它专注于容器环境，能够实时监控 Docker/Podman 等容器运行时的性能指标，如 CPU、内存、网络、磁盘 I/O 等使用情况。

它以一种直观的方式展示各个容器的详细信息，让管理员可以迅速掌握系统整体健康状况，并且快速定位到可能存在性能瓶颈的容器。

与传统 top 命令相比，ctop 提供更丰富的容器相关数据和更便捷的交互方式。

它不仅能展示容器的基本资源使用率，还能深入到每个容器的进程级别，查看内部运行具体进程，这对于深入分析容器性能表现非常有帮助。

ctop 命令的安装

1. Linux 系统的安装方法「以 Ubuntu 为例」

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sudo wget https://github.com/bcicen/ctop/releases/download/v0.7.7/ctop-0.7.7-linux-amd64 -O /usr/local/bin/ctop
sudo chmod +x /usr/local/bin/ctop

注意：可以直接从 Github 下载最新版本的二进制文件进行安装，以上是具体的步骤「这里以 v0.7.7 版本为例」最后，用命令 ctop -v 验证是否安装成功，若可以正确显示版本号，说明安装成功。

2. 通过 Docker 的方法安装

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docker run --rm -it --name=ctop -v /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock quay.io/vektorlab/ctop:latest

注意：也可以使用 Docker 快速启动 ctop 容器来进行监控。

ctop 命令的使用

1. 基本使用

在终端中输入 ctop 命令后回车，即可启动 ctop 程序进入主界面。在界面中，会显示出所有正在运行的容器及其资源使用情况的概览，包括容器名称、CPU 使用率、内存使用量及限制、网络收发速率、磁盘读写速率、进程数等信息。

可以通过方向键上下移动光标来选择不同容器，然后按下回车键可以查看到所选容器详细信息，如容器的创建时间、各资源的详细使用数据以及内部运行的进程列表等。

2. 命令选项

命令选项列表如下：

交互操作

交互操作列表如下：

2025-07-06 00:00:00

Zstandard 以其卓越的性能和丰富的功能，成为了 Linux 下一款不可或缺的压缩工具。无论是对单个文件还是整个目录的压缩和解压，它都可以轻松应对，且在处理速度和压缩效果上都有着出色的表现。

Zstandard 的简介

Zstandard 是由 Facebook 开发并开源的一种快速无损压缩算法，2015 年首次发布以来，凭借其高压缩比和快速的解压缩速度，逐渐受到了开发者青睐。

它不仅在压缩效率上超越传统的 gzip 等工具，还能在保持高压缩率的同时，实现极快解压速度，特别适合对数据处理效率要求较高的场景，如大数据处理、日志压缩、网络数据传输等等。

Zstandard 的特点

高压缩比：通常情况下 Zstandard 能够获得比 gzip 更好压缩效果，有效减少数据存储空间。

快速解压：其解压缩速度极快，即使是低压缩等级，解压速度也能远超一些 SSD 的读取速度，大大提高了数据的读取效率。

多线程的支持：Zstandard 自带多线程压缩功能，可以充分利用多核 CPU 的性能，大幅提升压缩速度。例如，在处理大量数据时，多线程压缩能够显著的缩短压缩时间，提高工作效率。

丰富压缩级别选择：提供了从 1 到 22 的压缩级别选择，用户可根据实际需求在压缩速度和压缩率之间进行灵活权衡。压缩级别越高，压缩比率越大，但压缩速度会相应减慢；反之，压缩级别越低，压缩速度越快，但压缩比率会有所降低。

字典压缩模式：Zstandard 为小数据提供一种特殊的字典压缩模式。用户可通过提供一些样本数据来训练生成字典，然后在压缩和解压时加载该字典，从而在小数据上实现更高压缩率，这对于处理大量小文件场景非常有用。

使用模式：Zstandard 提供了多种命令模式，包括压缩、解压、查看压缩信息、测试压缩文件等等。

Zstandard 的安装

Debian/Ubuntu 系统的安装命令如下：

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sudo apt install zstd

Fedora/Red Hat/CentOS/AlmaLinux 系统的安装命令如下：

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sudo dnf install zstd

Arch Linux/Manjaro 系统的安装命令如下：

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sudo pacman -S zstd

也可以从源码编译安装「这里以 1.5.7 版本为例」命令如下：

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wget https://github.com/facebook/zstd/releases/download/v1.5.7/zstd-1.5.7.tar.gz
tar -zxvf zstd-1.5.7.tar.gz
cd zstd-1.5.7/
make
sudo make install

Zstandard 的使用

1. 压缩文件

基础压缩：使用命令 zstd file_name 即可对文件进行压缩，压缩后会生成一个扩展名为.zst 的文件，如 zstd doc.txt，会生成 doc.txt.zst 文件。

指定压缩级别：可通过选项来指定压缩级别，例如 zstd -3 file_name 表示使用压缩级别-3 进行压缩。

2. 解压文件

基础解压：使用 zstd -d archive_name.zst 即可对文件进行解压，解压后的文件会自动去除.zst 后缀。

指定解压后文件名：同样可使用-o 选项来指定解压后的文件名，如 zstd -d archive_name.zst -o new_file_name。

3. 压缩目录

压缩整个目录：可以使用 zstd -rz directory_name 来压缩整个目录，其中-r 表示递归压缩目录中所有文件和子目录，-z 表示压缩的操作。

解压目录：对于压缩后的目录文件，使用 zstd -dr archive_name.zst 进行解压缩，-d 表示解压缩操作，-r 表示递归解压缩。

4. 查看压缩文件内容

使用 zstd -l archive_name.zst 可以查看压缩文件的相关信息，如压缩比、压缩级别、文件大小等等。

而 zstd -t archive_name.zst 则可用于测试压缩文件的完整性，确保文件在压缩和传输过程中未损坏。

2025-06-30 00:00:00

有小伙伴反馈说侧边栏随机图出现了重复，有些审美疲劳，要求杜老师再更新一些图片，正好聊天广场有小伙伴分享了一个美图的网址。本文分享如何使用 Python 脚本下载指定网页的图片文件，需要的小伙伴可以参考文中代码。

代码需求

使用 Python 的语言编写一个脚本，下载指定网址中包含的多种格式图片文件，如 JPG 和 PNG 格式图片。

将图片保存至指定的目录中，可以指定绝对路径，或者相对路径。

并用随机数重命名，防止同名图片触发覆盖事件。

尽可能使用 Python 的标准库，尽量避免使用第三方库。

变更解释

1. 导入必要的库：包括 os/requests/re 以及 random；

2. 定义函数：download_images 函数可用于下载图片；

3. 获取图片链接：使用正则表达式从网页内容中提取图片 URL；

4. 下载保存图片：使用 requests 库下载图片，并且使用 random 库生成随机数作为文件名；

5. 指定目录：确保保存目录存在，如果不存在则创建；

6. 获取内容：使用 requests 库获取网页内容。

功能代码

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import os
import requests
import re
import random

def download_images(url, save_folder):
    # 确保保存目录存在
    if not os.path.exists(save_folder):
        os.makedirs(save_folder)

    # 发送HTTP请求获取网页内容
    response = requests.get(url)
    if response.status_code != 200:
        print(f"Failed to retrieve the webpage. Status code: {response.status_code}")
        return

    # 使用正则表达式查找所有的图片URL
    image_urls = re.findall(r'<img[^>]+src=["\'](.*?)["\']', response.text)

    for img_url in image_urls:
        # 处理相对路径的URL
        if not img_url.startswith(('http://', 'https://')):
            img_url = os.path.join(url, img_url)

        # 下载图片
        img_response = requests.get(img_url)
        if img_response.status_code == 200:
            # 生成随机文件名
            random_filename = f"{random.randint(10000, 99999)}.jpg"
            save_path = os.path.join(save_folder, random_filename)

            # 保存图片
            with open(save_path, 'wb') as f:
                f.write(img_response.content)
            print(f"Downloaded and saved {img_url} as {save_path}")
        else:
            print(f"Failed to download {img_url}. Status code: {img_response.status_code}")

# 读取网址列表文件
def read_urls_from_file(file_path):
    with open(file_path, 'r') as file:
        urls = file.readlines()
    return [url.strip() for url in urls]

# 示例调用
if __name__ == "__main__":
    urls_file = 'f:\\代码\\urls.txt'  # 包含网址的文件路径
    save_folder = 'f:\\代码\\images'  # 保存图片的目录路径

    urls = read_urls_from_file(urls_file)
    for url in urls:
        download_images(url, save_folder)

注意：本示例代码仅适用于 Python 3.x 版本，运行于 Windows 系统。如使用 Linux 系统，可能需要进行相应修改。

使用说明

将上述的代码保存为 download_images.py 文件。

在运行脚本时，传入目标网页的 URL 和保存图片的目录路径。

脚本会自动下载网页中所有图片，并且以随机数命名保存到指定目录中。

打开的网址保存在一个文件，每行一个网址。

2025-06-24 00:00:00

X Window 与 Wayland 不仅代表了图形界面技术不同发展阶段，更体现了设计理念、架构模式及应用场景的显著差异。本文将从历史背景、技术特点、应用场景及未来展望等多个维度，对 X Window 和 Wayland 进行深入剖析。

历史背景演变

X11 诞生于 1984 年，由麻省理工学院 MIT 开发，旨在满足分布式计算环境下图形界面需求。其设计哲学强调网络透明性，允许用户在远程服务器运行应用程序，并在本地终端显示结果，极大地拓展 GUI 的可用性和灵活性。随着时间推移，X11 凭借其广泛的硬件和软件支持，逐渐成为 Linux 桌面环境的标准图形界面后端。

随着计算需求增长，X11 的一些设计局限逐渐显现，例如架构复杂、性能瓶颈和安全性问题。2008 年，Kristian 提出 Wayland 项目，旨在创建一个更加现代、高效窗口系统。Wayland 的设计重点在于简化架构、提高性能和增强安全性，采用客户端 Compositor 通信模型，减少了中间层，提升了效率和响应速度。

技术特点比较

X11 采用 C/S 模型，客户端通过 X 协议与服务器通信，而 X 服务器负责处理所有图形和输入事件。相比之下，Wayland 采用了客户端 Compositor 模型，客户端可直接与 Compositor 通信，Compositor 负责了窗口管理、合成、输出。Wayland 的架构更加贴合现代图形硬件特性，可以更高效地利用 GPU 和现代显示技术。

X11 在安全性方面存在了固有弱点，其复杂协议和广泛权限易被恶意利用。Wayland 通过限制客户端权限以及简化通信模型，显著提高了安全性。例如，Wayland 禁止了应用程序直接访问底层硬件，只允许了它们与 Compositor 通信，从而增强系统的安全性。

Wayland 的协议设计更加高效，减少了延迟和带宽消耗。在移动设备和资源受限的环境中，Wayland 的优势尤为明显。此外，Wayland 避免了不必要的复杂性和额外处理，使得其在性能上优于 X11。尤其是在窗口大小调整以及拖动等操作中，Wayland 显得更加的平滑流畅。

X11 拥有庞大的生态系统，支持大量的应用程序和工具，几乎所有 Linux 发行版默认都使用 X11。然而，Wayland 的生态系统正在快速发展，主要桌面环境如 GNOME 和 KDE 已全面支持 Wayland。尽管如此，一些特定应用程序和工具可能仍需要额外的兼容层或补丁才能在 Wayland 下运行。

应用场景

在桌面环境中，X11 凭借其广泛的兼容性和成熟度，仍然是许多用户的首选。但随着硬件技术的进步和用户对高性能图形渲染的需求增加，Wayland 正在逐渐成为主流的选择。

越来越多的 Linux 发行版开始默认支持 Wayland，例如 Fedora 和 Ubuntu 等。

在移动设备和嵌入式系统中，资源受限是一个普遍的问题。Wayland 的低功耗以及高性能特性使其成为这些场景下的理想选择。

例如，Android 系统中的 SurfaceFlinger 就是基于 Wayland 的原理设计，用于图形显示以及窗口管理。

在虚拟化和云计算的环境中，图形性能以及网络传输效率至关重要。

虽然 X11 的网络透明性在某些场景下仍有些优势，但 Wayland 通过优化的协议和架构，正在成为虚拟桌面基础设施 VDI 和云桌面解决方案的首选，特别在需要高性能图形渲染的场景中。

未来展望

随着 GPU 技术的成熟以及高性能计算需求的增长，图形界面的渲染以及交互将变得更加复杂和多样化。

X11 和 Wayland 都在积极的探索与 Direct Rendering Manager、Mesa 等图形驱动框架的更紧密集成，以实现更高效的图形渲染和硬件加速。

此外，Wayland 还在研究如何更好地支持多显示器配置、高分辨率显示、触控输入，以满足未来计算环境多样化需求。

最后说两句题外话，近一个月杜老师因为工作的原因，拖更了很多篇文章，感谢小伙伴们的关注和催更，近期会大批量发表一些技术文章，欢迎大家关注。

2025-06-18 00:00:00

1Panel 的用户越来越多，内置 Web 服务 OpenResty 使用占比也在增加，但网上对其优化的教程很少。应关关童靴的需求，更新一篇有关 OpenResty 的一些优化建议。可优化设置项较少，需要的小伙伴可以根据实际需求变更配置。

server_names_hash_bucket_size 参数项

含义：该参数用于设置服务器名字 hash 表大小，若名字过长或服务较多，保持默认值可能使 hash 表空间不足，引发错误。

优化建议：一般为 server_names_hash_max_size 的 1/2-1/3 左右，如服务器配置较高，可直接设置 256。

gzip 参数项

gzip_min_length 参数项：对小文件压缩可能得不偿失，一般设置为 1k 或 10k 左右，小于该值的文件不压缩。

gzip_comp_level 参数项：压缩级别，1 为最小最快，9 为最大最慢，通常建议设置为 4-6，以平衡压缩效果和 CPU 使用率。

client_header_buffer_size 参数项

含义：用于设置读取客户端请求头的缓冲区大小，若请求头过大，可能超出默认值导致客户端报错。

优化建议：根据实际业务需求调整，如业务请求头通常较大，可设为 32k 左右，确保可以完整读取大部分请求头。

client_max_body_size 参数项

含义：限制客户端请求主体的最大允许大小，超出该值请求将被拒绝。

优化建议：根据业务场景和服务器承受能力设置，如普通表单提交可设置为 10m-20m 左右，对于文件上传等大请求可以适当增大。

keepalive_timeout 参数项

含义：设置长连接的超时时间，即客户端与服务器间连接保持空闲的最大时间。

优化建议：一般设为 60-90 秒左右，时间过短会频繁断开连接且增加开销，过长则可能占用过多的资源。

优化后的配置示例

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http {
    # gzip相关配置
    gzip on;
    gzip_min_length 1k;
    gzip_comp_level 6;
    gzip_buffers 4 16k;
    gzip_http_version 1.1;
    gzip_types text/plain application/javascript application/x-javascript text/css application/xml text/javascript application/x-httpd-php application/json;
    gzip_vary on;
    gzip_proxied any;
    gzip_disable "msie6";

    # 服务器名字hash表大小
    server_names_hash_bucket_size 128;

    # 客户端请求头缓冲区大小
    client_header_buffer_size 32k;
    large_client_header_buffers 4 32k;

    # 客户端请求主体最大允许大小
    client_max_body_size 32m;

    # 长连接超时时间
    keepalive_timeout 60;

    # 其他配置...
}

注意：以上配置仅供参考，具体优化需根据实际业务场景和硬件配置进行调优。

2025-06-12 00:00:00

Nginx 是一个高性能的 HTTP 服务器和反向代理服务器，广泛应用于处理高并发请求。然而，默认配置并不一定适合所有场景，尤其是在高流量或复杂业务逻辑的情况下。本文将介绍一些 Nginx 的基础配置优化和缓存的使用方法以提升 Nginx 的性能。

基础配置优化

1. 调整 worker_processes 以及 worker_connections

Nginx 使用多进程模型处理请求。worker_processes 定义 Nginx 使用的工作进程数，而 worker_connections 定义每个工作进程可以处理的最大连接数：

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worker_processes auto;
events {
    worker_connections 1024;
}

参数作用如下：

2. 启用 keepalive 长连接

HTTP 协议中的 keepalive 机制允许客户端和服务器在同一个连接上发送多个请求，减少了 TCP 连接的建立和关闭开销：

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http {
    keepalive_timeout 65;
    keepalive_requests 100;
}

参数作用如下：

3. 调整 buffer 的大小

Nginx 使用缓冲区来存储请求和响应数据。如缓冲区设置过小，Nginx 可能会频繁地进行磁盘 I/O 操作，影响性能：

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http {
    client_body_buffer_size 10K;
    client_header_buffer_size 1k;
    large_client_header_buffers 48k;
}

参数作用如下：

缓存提升性能

1. 启动静态资源缓存

对于静态资源，启用缓存可以显著减少服务器的负载：

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location ~* \.(jpg|jpeg|png|gif|ico|css|js)$ {
    expires 30d;
    add_header Cache-Control "public, no-transform";
}

参数作用如下：

2. 使用代理缓存

如使用 Nginx 作为反向代理，可启用代理缓存来缓存后端服务器的响应：

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proxy_cache_path /var/cache/nginx levels=1:2 keys_zone=my_cache:10m max_size=1g inactive=60m use_temp_path=off;

server {
    location / {
        proxy_cache my_cache;
        proxy_pass http://backend;
        proxy_cache_valid 200 302 10m;
        proxy_cache_valid 404 1m;
    }
}

参数作用如下：

3. 使用 gzip 压缩减少网络传输量

gzip 压缩可以显著减少传输数据量，从而加快页面加载速度：

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http {
    gzip on;
    gzip_types text/plain text/css application/json application/javascript text/xml application/xml application/xml+rss text/javascript;
    gzip_comp_level 6;
    gzip_min_length 256;
    gzip_proxied any;
    gzip_vary on;
}

参数作用如下：

HTTP/2 与速率限制

1. 使用 HTTP/2 版协议

HTTP/2 提供了多路复用、头部压缩特性，可以显著提升性能：

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server {
    listen 443 ssl http2;
    ssl_certificate /path/to/cert.pem;
    ssl_certificate_key /path/to/key.pem;
}

参数作用如下：

2. 限制请求速率

为了防止恶意请求或突发流量导致服务器过载，可使用 limit_req 模块限制请求速率：

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http {
    limit_req_zone $binary_remote_addr zone=one:10m rate=1r/s;

    server {
        location / {
            limit_req zone=one burst=5;
        }
    }
}

参数作用如下：

LB 和日志优化

1. 负载均衡

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upstream backend {
    server 192.168.1.1:8080;
    server 192.168.1.2:8080;
}

server {
    location / {
        proxy_pass http://backend;
    }
}

注意：通过 upstream 模块可以将请求分发到多个后端服务器，提高并发处理能力。

2. 日志优化

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access_log /var/log/nginx/access.log main buffer=16k;
error_log /var/log/nginx/error.log warn;

注意：调整日志级别可减少日志输出量，提升性能。这表示将访问日志的缓冲区大小设置为 16KB，并将错误日志级别设置为 warn。