1.Linux系统都有哪些版本
2.linux内核源码：网络通信简介——网络拥塞控制之BBR算法
3.自托管Unifi网络服务怎么使用无线网络认证
4.linux 5.15 ncsi源码分析
5.精准测试：代码覆盖率测试与需求测试覆盖率！拓扑
Linux系统都有哪些版本
常用的链源Linux版本主要有：1、Redhat 版本5.5和6.0最新；培训、码拓学习、扑链应用、官网知名度最高的拓扑寻迹车源码分析Linux发行版本，对硬件兼容性来说也比较不错，链源版本更新很快，码拓对新硬件和新技术支持较好。扑链
2、官网Debian 版本5.0和6.0最新；社区版的拓扑Linux来说是较好的，文档和资料较多，链源尤其是码拓英文的。但在国内的扑链占有率有一定的局限性。关键是官网上手难，但在所有的Linux发行版本中，这个版本应该说是最自由的。
3、SuSe 版本和.4最新；最华丽的Linux发行版，很多人都这样说，X windows和程序应用方面做的确实不错。尤其与Microsoft的合作关系，应该是在所有的Linux发行版本中最亲密的。
扩展资料
Linux是一套免费使用和自由传播的类Unix操作系统，是mock接口测试源码一个基于POSIX和Unix的多用户、多任务、支持多线程和多CPU的操作系统。它能运行主要的Unix工具软件、应用程序和网络协议。它支持位和位硬件。Linux继承了Unix以网络为核心的设计思想，是一个性能稳定的多用户网络操作系统。
1)Linux由众多微内核组成，其源代码完全开源；
2)Linux继承了Unix的特性，具有非常强大的网络功能，其支持所有的因特网协议，包括TCP/IPv4、 TCP/IPv6和链路层拓扑程序等，且可以利用Unix的网络特性开发出新的协议栈；
3)Linux系统工具链完整，简单操作就可以配置出合适的开发环境，可以简化开发过程，减少开发中仿真工具的障碍，使系统具有较强的移植性；
参考资料：
linux内核源码：网络通信简介——网络拥塞控制之BBR算法
从网络诞生至十年前，TCP拥塞控制采用的经典算法如reno、new-reno、bic、cubic等，在低带宽有线网络中运行了几十年。然而，django 源码 编程技巧随着网络带宽的增加以及无线网络通信的普及，这些传统算法开始难以适应新的环境。
根本原因是，传统拥塞控制算法将丢包/错包等同于网络拥塞。这一认知上的缺陷导致了算法在面对新环境时的不适应性。BBR算法的出现，旨在解决这一问题。BBR通过以下方式控制拥塞：
1. 确保源端发送数据的速率不超过瓶颈链路的带宽，避免长时间排队造成拥塞。
2. 设定BDP（往返延迟带宽积）的上限，即源端发送的待确认在途数据包（inflight）不超过BDP，换句话说，双向链路中数据包总和不超过RTT（往返延迟）与BtlBW（瓶颈带宽）的乘积。
BBR算法需要两个关键变量：RTT（RTprop：往返传播延迟时间）和BtlBW（瓶颈带宽），并需要精确测量这两个变量的值。
1. RTT的定义为源端从发送数据到收到ACK的耗时，即数据包一来一回的时间总和。在应用受限阶段测量是最合适的。
2. BtlBW的测量则在带宽受限阶段进行，通过多次测量交付速率，将近期的最大交付速率作为BtlBW。测量的时间窗口通常在6-个RTT之间，确保测量结果的准确性。
在上述概念基础上，仿小鹿live源码BBR算法实现了从初始启动、排水、探测带宽到探测RTT的四个阶段，以实现更高效、更稳定的网络通信。
通信双方在节点中，通过发送和接收数据进行交互。BBR算法通过接收ACK包时更新RTT、部分包更新BtlBW，以及发送数据包时判断inflight数据量是否超过BDP，通过一系列动作实现数据的有效传输。
在具体的实现上，BBR算法的源码位于net\ipv4\tcp_bbr.c文件中（以Linux 4.9源码为例）。关键函数包括估算带宽的bbr_update_bw、设置pacing_rate来控制发送速度的bbr_set_pacing_rate以及更新最小的RTT的bbr_update_min_rtt等。
总的来说，BBR算法不再依赖丢包判断，也不采用传统的AIMD线性增乘性减策略维护拥塞窗口。而是通过采样估计网络链路拓扑情况，极大带宽和极小延时，以及使用发送窗口来优化数据传输效率。同时，引入Pacing Rate限制数据发送速率，与cwnd配合使用，java编程源码查看有效降低数据冲击。
自托管Unifi网络服务怎么使用无线网络认证
自行架设Unifi网络服务，选用版本8.0.，配合FreeRadius3.0与DaloRadius实现无线网络Radius认证，达到企业级WPA标准。
选用Unifi产品UAP-FlexHD、UAP-nanoHD与Unifi Network，覆盖平方米办公室，支持台终端同时上网，可在Ubiquiti中国官方商城享受两年质保。
在Unifi Network首页，可直观查看接入终端、无线信道与活动观察信息。
通过链路拓扑显示互联网流量，动态链路展示流量大小，体现精细设计。
使用UAP-FlexHD有线接入，UAP-nanoHD无线mesh连接，确保信号-dbm良好，协商速率最高可达Mbps/Mbps。
为实现Radius认证，自行搭建第三方服务器，采用CentOS操作系统，安装FreeRadius3.0与DaloRadius。
通过VM虚拟机安装CentOS，配置8核处理器，4+GB存储，网络采用桥接模式，导入CentOS镜像。
完成安装配置MariaDB数据库，部署FreeRadius与DaloRadius。
步骤包括安装FreeRadius、配置连接数据库、修改配置文件、导入DaloRadius源代码，导入数据库，并设置连接信息。
登录DaloRadius管理平台，创建用户信息，启用用户，设置SSID、安全协议与RADIUS配置文件。
在Unifi控制台，添加Radius设置信息，创建测试SSID，输入用户名与密码，连接测试完成。
linux 5. ncsi源码分析
深入剖析Linux 5. NCSI源码：构建笔记本与BMC通信桥梁 NCSI（Network Configuration and Status Interface），在5.版本的Linux内核中，为笔记本与BMC（Baseboard Management Controller）以及服务器操作系统之间的同网段通信提供了强大支持。让我们一起探索关键的NCSI网口初始化流程，以及其中的关键结构体和函数。1. NCSI网口初始化：驱动注册
驱动程序初始化始于ftgmac_probe，这是关键步骤，它会加载并初始化struct ncsi_dev_priv，包含了驱动的核心信息，如NCSI_DEV_PROBED表示最终的拓扑结构，NCSI_DEV_HWA则启用硬件仲裁机制。关键结构体剖析
struct ncsi_dev_priv包含如下重要字段：
request表，记录NCSI命令的执行状态；
active_package，存储活跃的package信息；
NCSI_DEV_PROBED，表示连接状态的最终拓扑；
NCSI_DEV_HWA，启用硬件资源的仲裁功能。
命令与响应的承载者
struct ncsi_request是NCSI命令和结果的核心容器，包含请求ID、待处理请求数、channel队列以及package白名单等。每个请求都包含一个唯一的ID，用于跟踪和管理。数据包管理与通道控制
从struct ncsi_package到struct ncsi_channel，每个通道都有其特定状态和过滤器设置。multi_channel标志允许多通道通信，channel_num则记录总通道数量。例如，struct ncsi_channel_mode用于设置通道的工作模式，如NCSI_MODE_LINK表示连接状态。发送与接收操作
struct ncsi_cmd_arg是发送NCSI命令的关键结构，包括驱动私有信息、命令类型、ID等。在ncsi_request中，每个请求记录了请求ID、使用状态、标志，以及与网络链接相关的详细信息。ncsi_dev_work函数：工作队列注册与状态处理
在行的ncsi_register_dev函数中，初始化ncsi工作队列，根据网卡状态执行通道初始化、暂停或配置。ncsi_rcv_rsp处理NCSI报文，包括网线事件和命令响应，确保通信的稳定和高效。扩展阅读与资源
深入理解NCSI功能和驱动probe过程，可以参考以下文章和资源：Linux内核ncsi驱动源码分析（一）
Linux内核ncsi驱动源码分析（二）
华为Linux下NCSI功能切换指南
NCSI概述与性能笔记
浅谈NCSI在Linux的实现和应用
驱动probe执行过程详解
更多技术讨论：OpenBMC邮件列表和CSDN博客
通过以上分析，NCSI源码揭示了如何构建笔记本与BMC的高效通信网络，为开发者提供了深入理解Linux内核NCSI模块的关键信息。继续探索这些资源，你将能更好地运用NCSI技术来优化你的系统架构。
精准测试：代码覆盖率测试与需求测试覆盖率！
在软件工程的测试过程中，代码覆盖率测试与需求测试覆盖率是两个关键概念，它们各自有着独特的含义和应用。
代码覆盖率测试是一种衡量软件源代码被执行程度的技术，它关注的是测试用例执行过程中覆盖到的代码行或分支数，提供关于哪些部分被测试以及未被覆盖的详细信息。它主要关注代码层面的执行情况，有助于改进代码质量和可读性。
相比之下，测试覆盖率测试则侧重于软件功能需求的覆盖，是测试用例对规格文档（如功能需求、软件需求和用户需求）执行程度的比例。质量保证团队会通过它评估测试是否全面，确保软件的多方面规格得到覆盖。
代码覆盖率和测试覆盖率之间的差异体现在覆盖策略上，前者是测试策略的具体体现，而后者是测试质量的度量。例如，单元测试对应代码覆盖率，而集成测试可能涉及灰盒或黑盒测试，更侧重于功能需求的覆盖。
在应用中，代码覆盖率测试有助于发现代码问题并优化代码结构，但需要注意避免视角局限和时间成本。而测试覆盖率测试则关注需求和功能的测试完整性，但可能需要面对无止境的回归测试挑战。
以查询功能为例，即使功能测试看似全面，但如果没有深入到代码层面，可能遗漏对判断逻辑的覆盖。通过可视化工具，如业务系统与代码的拓扑图，可以更全面地展示测试覆盖，包括代码、架构乃至分布式调用链的视角。
随着技术发展，数据驱动的可视化和虚拟现实的应用将改变测试方式，AI在代码覆盖率和测试覆盖率测试中的作用日益显著，如自动生成测试用例和优化测试策略，加速软件开发周期，减少实际世界的试错成本。
