• Linux内存dd,rpm,yum,软件安装


    作业一:

    1) 开启Linux系统前添加一块大小为15G的SCSI硬盘


    2) 开启系统,右击桌面,打开终端


    3) 为新加的硬盘分区,一个主分区大小为5G,剩余空间给扩展分区,在扩展分区上划分1个逻辑分区,大小为5G

     

    4) 格式化主分区为ext3系统

     

    5) 将逻辑分区设置为交换分区

    6) 启用上一步的交换分区

    7) 查看交换分区的状态

     

    作业二:free命令查看内存

    整理buffer与cache的作用

    buffer 缓冲区是尚未被“写入”到磁盘的东西。

    cache 高速缓存是从磁盘中“读取”后存储的东西

     

    Cache:高速缓存,是位于CPU与主内存间的一种容量较小但速度很高的存储器。 由于CPU的速度远高于主内存,CPU直接从内存中存取数据要等待一定时间周期,Cache中保存着CPU刚用过或循环使用的一部分数据,当CPU再次使用该部分数据时可从Cache中直接调用,这样就减少了CPU的等待时间,提高了系统的效率。 Cache又分为一级Cache(L1 Cache)和二级Cache(L2 Cache),L1 Cache集成在CPU内部,L2 Cache早期一般是焊在主板上,现在也都集成在CPU内部,常见的容量有256KB或512KB L2 Cache。

    Buffer:缓冲区,一个用于存储速度不同步的设备或优先级不同的设备之间传输数据的区域。通过缓冲区,可以使进程之间的相互等待变少,从而使从速度慢的设备读入数据时,速度快的设备的操作进程不发生间断。 在Free命令中显示的buffer和cache,它们都是占用内存: buffer : 作为buffer cache的内存,是块设备的读写缓冲区,更靠近存储设备,或者直接就是disk的缓冲区。 cache: 作为page cache的内存, 文件系统的cache,是memory的缓冲区 如果cache 的值很大,说明cache住的文件数很多。如果频繁访问到的文件都能被cache住,那么磁盘的读IO 必会非常小

    简单说,Buffer的核心作用是用来缓冲,缓和冲击。比如你每秒要写100次硬盘,对系统冲击很大,浪费了大量时间在忙着处理开始写和结束写这两件事嘛。用个buffer暂存起来,变成每10秒写一次硬盘,对系统的冲击就很小,写入效率高了,日子过得爽了。极大缓和了冲击。
      
    Cache的核心作用是加快取用的速度。比如你一个很复杂的计算做完了,下次还要用结果,就把结果放手边一个好拿的地方存着,下次不用再算了。加快了数据取用的速度。

    计算真实的内存使用率
    (used/total)*100% = (829/1837)*100% =44%

    作业三:dd命令测试硬盘速度

     

    作业四:查找一个名为init的进程,并且将其强制杀死

     

    作业五:rpm命令

    1) 挂载光盘文件到/media目录

     

    2) 进去/media目录下的Packages目录

    3) 查看系统已安装的所有rpm包

     

    4) 查看系统是否安装dhcp软件包

     

    5) 安装dhcp软件包

     

    6) 查看dhcp软件包的信息

     

    7) 查看dhcp软件包中所包含的所有文件

     

    8) 查看/bin/ls文件是由哪个软件包产生

     

    9) 卸载dhcp软件包

     

    作业六:yum命令

    1) 自定义yum仓库:createrepo

     

    2) 自定义repo文件

     

    3) 使用yum命令安装httpd软件包

     

    4) 卸载httpd软件包:yum –y remove 软件名

     

    5) 使用yum安装组件'KDE 桌面':yum –y groupinstall 组件名

     

    6) 掌握使用yum删除组件‘KDE 桌面’:yum –y groupremove 组件名

     

    7) 掌握清除yum缓存:yum clean all

     

    8) 使用yum查找软件包:yum search 软件包名


    作业七:源码安装python

     (安装太快忘了截图只能用history调用使用过的命令来交作业)

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/lixiaomingpython/p/6577381.html
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