51、UNIX 自动挂载与远程命令详解

UNIX 自动挂载与远程命令详解

1 自动挂载守护进程

在 UNIX 系统中,自动挂载守护进程(automountd)是一个重要的组件。通过以下命令可以查看该守护进程:

ps -ef | grep auto | grep -v grep

输出示例如下:

root 890   1   0  May 09 ?    1312:29  /usr/lib/autofs/automountd

从输出可以看出,该守护进程通常比较繁忙,在这个例子中,它已经消耗了大量的 CPU 时间。

当引用相应的目录或文件时,守护进程会挂载与引用点关联的适当远程文件系统。成功挂载所需的所有相关数据必须在直接或间接自动挂载映射中定义,并且相应的远程文件系统必须在 NFS 服务器上为该特定客户端导出。也就是说,导出的 NFS 文件系统不是永久挂载的,而是仅在使用时才挂载。

自动挂载程序与内核的交互方式如下:
1. 使用自动挂载映射来定位适当的 NFS 服务器、导出的文件系统和挂载数据。
2. 将文件系统挂载到临时位置,并将关联的引用挂载点(目录条目)替换为指向临时位置的符号链接。
3. 如果在适当的时间间隔(默认 5 分钟)内未访问文件系统,则卸载文件系统并删除符号链接。
4. 如果引用的挂载点(指定目录)不存在,自动挂载程序会创建它,并在退出时删除它。

2 自动挂载映射

自动挂载映射包含成功进行自动挂载操作所需的所有必要数据,它们可以指定为本地

根据原作 https://pan.quark.cn/s/459657bcfd45 的源码改编 Classic-ML-Methods-Algo 引言 建立这个项目,是为了梳理和总结传统机器学习(Machine Learning)方法(methods)或者算法(algo),和各位同仁相互学习交流. 现在的深度学习本质上来自于传统的神经网络模型,很大程度上是传统机器学习的延续,同时也在不少时候需要结合传统方法来实现. 任何机器学习方法基本的流程结构都是通用的;使用的评价方法也基本通用;使用的一些数学知识也是通用的. 本文在梳理传统机器学习方法算法的同时也会顺便补充这些流程,数学上的知识以供参考. 机器学习 机器学习是人工智能(Artificial Intelligence)的一个分支,也是实现人工智能最重要的手段.区别于传统的基于规则(rule-based)的算法,机器学习可以从数据中获取知识,从而实现规定的任务[Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville的Deep Learning].这些知识可以分为四种: 总结(summarization) 预测(prediction) 估计(estimation) 假想验证(hypothesis testing) 机器学习主要关心的是预测[Varian在Big Data : New Tricks for Econometrics],预测的可以是连续性的输出变量,分类,聚类或者物品之间的有趣关联. 机器学习分类 根据数据配置(setting,是否有标签,可以是连续的也可以是离散的)和任务目标,我们可以将机器学习方法分为四种: 无监督(unsupervised) 训练数据没有给定...
本系统采用微信小程序作为前端交互界面,结合Spring BootVue.js框架实现后端服务及管理后台的构建,形成一套完整的电子商务解决方案。该系统架构支持单一商户独立运营,亦兼容多商户入驻的平台模式,具备高度的灵活性扩展性。 在技术实现上,后端以Java语言为核心,依托Spring Boot框架提供稳定的业务逻辑处理数据接口服务;管理后台采用Vue.js进行开发,实现了直观高效的操作界面;前端微信小程序则为用户提供了便捷的移动端购物体验。整套系统各模块间紧密协作,功能链路完整闭环,已通过严格测试优化,符合商业应用的标准要求。 系统设计注重业务场景的全面覆盖,不仅包含商品展示、交易流程、订单处理等核心电商功能,还集成了会员管理、营销工具、数据统计等辅助模块,能够满足不同规模商户的日常运营需求。其多店铺支持机制允许平台方对入驻商户进行统一管理,同时保障各店铺在品牌展示、商品销售及客户服务方面的独立运作空间。 该解决方案强调代码结构的规范性可维护性,遵循企业级开发标准,确保了系统的长期稳定运行后续功能迭代的可行性。整体而言,这是一套技术选型成熟、架构清晰、功能完备且可直接投入商用的电商平台系统。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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