贺哥笔记

在 Linux 系统运维和性能调优的过程中，实时监控系统资源使用情况是保障稳定运行的关键。 sysstat   是一款功能强大的性能监控工具包，集成了多个命令行工具，能够全面收集和分析 CPU、内存、磁盘、网络等资源的使用情况。本文将详细介绍   sysstat   的功能组成、安装方法以及常见使用技巧，帮助你高效掌握系统性能监控。 🧰 什么是   sysstat ？ sysstat   是一个开源的系统性能监控工具集，包含多个实用命令，如   iostat 、 mpstat 、 pidstat 、 sar   等。它可以实时收集系统运行数据，也能将历史数据保存到日志文件中，便于后期分析。 核心组件包括： iostat ：监控 CPU 使用率和磁盘 I/O 性能 mpstat ：显示每个 CPU 核心的使用情况 pidstat ：显示进程级别的资源使用情况 sar ：收集并报告系统活动信息 sadc / sa1 / sa2 ：后台数据收集与汇总工具 sadf ：格式化输出   sar   收集的数据 🛠️ 安装方法 Ubuntu / Debian 系统 sudo apt update sudo apt install sysstat CentOS / RHEL 系统 sudo yum install sysstat 安装完成后，启用数据收集服务： sudo systemctl enable sysstat sudo systemctl start sysstat 📌 常用命令与使用方法 1. 查看 CPU 使用情况 sar -u 1 5 每秒采样一次，共采集 5 次，显示 CPU 使用率（用户态、系统态、空闲、等待 I/O 等）。 2. 查看内存使用情况 sar -r 1 5 显示物理内存和交换空间的使用情况。 3. 查看磁盘 I/O 性能 iostat -x 1 5 显示每个磁盘设备的读写速率、I/O 等待时间、利用率等详细信息。 4. 查看网络流量 sar -n DEV 1 5 显示每个网络接口的接收/发送包数和字节数。 5. 查看进程资源占用 pidstat -u -p ALL 1 5 显示所有进程的 CPU 使用情况。 6. 查看历史数据 sar -f /var/l...

在日常的系统运维与性能调优工作中，评估系统在高负载下的稳定性和响应能力至关重要。Linux 提供了多种工具来进行压力测试，其中最轻量、最易用的之一就是   stress 。本文将全面介绍   stress   的功能、安装方式以及常见使用方法，帮助你快速上手并应用于实际场景。 🧰 什么是   stress ？ stress   是一个命令行压力测试工具，用于模拟系统在高负载下的运行状态。它可以对 CPU 、内存、磁盘 I/O 等资源施加压力，从而帮助开发者和运维人员发现系统瓶颈、验证性能优化效果或测试容错能力。 特点包括： 支持多种资源类型的压力测试 命令行操作简单直观 可灵活组合参数进行混合负载测试 适用于性能调优、容灾演练、系统稳定性验证等场景 🛠️ 安装方法 Ubuntu / Debian 系统 sudo apt update sudo apt install stress CentOS / RHEL 系统 sudo yum install epel-release sudo yum install stress Docker 环境 docker run --rm -it jess/stress 📌 基本语法 stress [options] 常见参数说明： 参数 功能 -c N 启动 N 个 CPU 计算线程 -m N 启动 N 个内存分配线程 --vm-bytes B 每个内存线程分配 B 字节内存 --vm-keep 保持内存分配，不释放 -i N 启动 N 个 I/O 写入线程 --timeout T 设置测试持续时间 T 秒 🔧 使用示例 1. CPU 压力测试 stress -c 4 启动 4 个线程进行计算密集型任务，模拟多核 CPU 高负载。 2. 内存压力测试 stress --vm 2 --vm-bytes 300M --vm-keep 启动 2 个线程，每个分配 300MB 内存并保持占用状态。 3. 磁盘 I/O 压力测试 stress -i 2 启动 2 个线程执行   sync()   操作，模拟磁盘写入负载。 4. 混合资源压力测试 stress --cpu 2 --vm 2 --vm-bytes 200M --io 2 --timeout 60 ...

最近写代码的感觉，越来越像在跟一个聪明的朋友聊天了。你不再需要死记硬背语法，也不用从零开始搭框架。你只要说：“我想做个登录页面，带验证码”，AI就能立刻甩给你一段代码，甚至还贴心地加上注释。 这不是幻想，而是“对话式开发”正在悄悄改变我们写代码的方式。 今天我们就来聊聊这个新趋势：什么是对话式开发？它和传统编程有什么不同？为什么越来越多的程序员开始“说代码”而不是“写代码”？这背后到底是进化，还是泡沫？ 🧠 编程语言正在变成“人类语言” 过去我们学编程，得先掌握一门语言——C、Java、Python、JavaScript……每种语言都有自己的语法、规则、坑点。你得花时间去理解它的思维方式，才能写出像样的程序。 而现在，AI编程工具（比如 GitHub Copilot、Cursor、ChatGPT、通义灵码）让我们可以直接用自然语言描述需求。你说：“我想要一个能上传图片的网页”，它就能理解你的意图，生成 HTML、CSS 和 JavaScript。 这意味着： 自然语言正在成为新的编程接口。 根据 GitHub 的官方报告，Copilot 已经能生成开发者约 40% 的新代码。而且开发者编码速度平均提升了 55%。这不是简单的“自动补全”，而是“语义驱动开发”。 💬 从“写代码”到“说代码”：范式真的变了 我们以前写代码，是一种“命令式”的过程。你告诉计算机该做什么，它就照着执行。现在，AI让我们进入了“协作式”的阶段。 你不再是单方面发号施令，而是在和AI“对话”： 你说：“我想做一个天气查询页面。” AI回答：“你是想用OpenWeather API吗？要不要加个城市选择器？” 你说：“加上吧，再加个背景图。” AI：“好的，这是更新后的HTML和CSS。” 这就是“对话式开发”的核心： 人机协作、语义驱动、快速迭代。 知乎的一篇技术专栏指出：“AI正在模糊编程与沟通的边界，程序员的角色正在从‘执行者’变成‘设计者’。” 🧩 程序员的角色正在发生变化 以前我们是“码农”，负责把需求翻译成代码。现在我们更像是“意图设计师”，负责描述目标，让AI去实现。 这也意味着，程序员的核心能力正在转移： 从“会写代码”变成“会表达需求” 从“懂语法”变成“懂业务” 从“执行者”变成“协调者” 这不是贬低技术能力，而是强调： 未来的程序员，必须懂得如何与AI协作。 微软CE...

 vibe coding应该是2025年最火热的话题了。以前我们得一行一行敲，现在只要在编辑器里打几个关键词，AI就能帮你补全函数、生成测试，甚至写出整个模块。这就是所谓的“AI辅助编程”。 说白了，就是让人工智能来当你的编程搭档。它不抢你饭碗，但能让你干活更快、更顺。今天我们就聊聊这个话题：AI辅助编程到底是什么？它怎么悄悄地改变了程序员的工作方式？ 🧠 AI辅助编程到底是啥？ AI辅助编程，顾名思义，就是用人工智能来辅助你写代码。最火的工具比如 GitHub Copilot、ChatGPT、Cursor、通义灵码、CodeWhisperer 等，它们背后都是大语言模型（LLM），训练于海量开源代码库。 你只要告诉它你想干嘛，比如“写一个能判断闰年的函数”，它就能立刻给你一段代码，还附带注释。有时候你甚至不需要写代码，只要用自然语言描述需求，它就能帮你生成初版代码。 🚀 它到底改变了什么？ 说实话，变化挺大的。我们来看看几个方面： 1. 编程效率飙升 根据 GitHub 的官方研究，使用 Copilot 的开发者编码速度平均提升了 55%。蚂蚁集团对 1219 名程序员的研究也发现，效率提升不仅仅是因为自动生成代码，更是因为 AI 激发了程序员的创造力。 举个例子：以前你要搭一个项目骨架，得花半天时间写配置、建目录、写样板代码。现在你只要告诉 AI：“我想做一个 Flask 的 REST API，带用户认证”，它就能帮你搭好初版，你只需要微调。 2. 项目启动更快 AI可以根据项目描述生成初始代码结构和关键模块的样板。这就像是你刚开工，AI已经帮你把地基打好了。CSDN 的一篇分析指出，这种“开箱即用”的脚手架方式，大大缩短了项目启动时间。 3. 学习成本降低 对于新手来说，AI就像一个随叫随到的导师。你不懂某个 API？问它就行。你不确定某段代码的逻辑？让它解释给你听。知乎的一篇文章提到，AI工具正在重构程序员的知识体系，初学者可以通过自然语言描述业务逻辑，AI就能生成可运行的代码框架。 ⚠️ 但也不是万能的 当然啦，AI不是神仙，它也有短板。 1. 代码质量参差不齐 虽然AI能写代码，但它不一定懂你的业务逻辑。InfoQ的一篇文章指出，AI在生成代码块方面表现不错，但它并不能真正理解整个项目的意图。你让它写一个电商平台，它可能能写出购物车模块，但不...

在AI技术席卷编程领域的今天，GitHub Copilot、Cursor、ChatGPT等工具正以前所未有的速度改变着开发者的工作方式。作为一名软件工程师，我深刻感受到这些工具对资深开发者的巨大助力。然而，我也观察到一个事实：AI辅助编程虽然降低了入门门槛，却并不能让“零经验者”轻松构建出真正可用于生产的软件系统。 一、定义：什么是AI辅助编程？ AI辅助编程是指利用人工智能工具（如GitHub Copilot、Cursor、CodeWhisperer等）来自动生成、补全、优化或解释代码。这些工具通常基于大语言模型（LLM），训练于海量开源代码库，能够根据自然语言提示生成相应的代码片段。 它的核心优势在于： 自动补全与代码生成 错误检测与修复建议 文档与测试自动生成 跨语言转换与API调用建议 二、原理：AI如何“理解”代码？ AI编程助手并不真正“理解”代码逻辑，它依赖于统计模式匹配和上下文预测。以GitHub Copilot为例，它使用OpenAI Codex模型，基于数十亿行开源代码训练而成。它通过分析当前代码上下文，预测最可能的下一行代码。 这意味着： 它擅长处理 常见模式 ，但对 复杂业务逻辑 或 架构设计 理解有限。 它可以生成“看起来合理”的代码，但不一定能满足 性能、安全性或可维护性 的要求。 三、举例：经验与无经验者的差异化影响 ✅ 有经验开发者的优势 据GitHub官方研究，使用Copilot的开发者编码速度可提升最多55%。但更关键的是， 效率提升的核心并非代码生成本身，而是激发了开发者的创造力 。蚂蚁集团对1219名程序员的研究也发现，AI的价值在于“辅助思考”，而非“替代思考”。 例如： 资深开发者可以快速验证架构思路、生成测试用例、优化性能瓶颈。 AI成为“对话式助手”，帮助他们更快实现复杂系统的原型。 ❌ 零经验者的局限 虽然AI工具降低了入门门槛，但也带来了以下问题： 基础知识缺失 ：掘金社区指出，初学者过度依赖AI生成代码，往往对背后的原理缺乏理解，导致在遇到边界情况或复杂问题时束手无策。 无法构建生产级系统 ：知乎文章指出，AI可以帮助生成简单的Web页面，但在涉及权限管理、数据一致性、系统安全等方面，仍需开发者具备系统设计能力。 创新能力受限 ：AI生成的代码基于已有模式，初学者容易陷入“复制粘贴”的惯性，缺乏对问题的深入思考。...