1.MCU的主要区别
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3.深刻了解Linux内核RAID基础知识（图例解析）

MCU的主要区别

       åœ¨ä¸–纪最值得人们称道的成就中，就有集成电路和电子计算机的发展。世纪年代出现的微型计算机，在科学技术界引起了影响深远的变革。在年代中期，微型计算机家族中又分裂出一个小小的派系--单片机。随着4位单片机出现之后，又推出了8位的单片机。MCS系列，特别是MCS系列单片机的出现，确立了单片机作为微控制器（MCU）的地位，引起了微型计算机领域新的变革。在当今世界上，微处理器（MPU）和微控制器（MCU）形成了各具特色的两个分支。它们互相区别，但又互相融合、互相促进。与微处理器（MPU）以运算性能和速度为特征的飞速发展不同，微控制器（MCU）则是以其控制功能的不断完善为发展标志的。

       CPU（Central Processing Unit，中央处理器）发展出来三个分枝，一个是DSP（Digital Signal Processing/Processor，数字信号处理），另外两个是MCU（Micro Control Unit，微控制器单元）和MPU（Micro Processor Unit，微处理器单元）。

       MCU集成了片上外围器件；MPU不带外围器件（例如存储器阵列），是高度集成的通用结构的处理器，是去除了集成外设的MCU；DSP运算能力强，擅长很多的重复数据运算，而MCU则适合不同信息源的多种数据的处理诊断和运算，侧重于控制，速度并不如DSP。MCU区别于DSP的最大特点在于它的通用性，反应在指令集和寻址模式中。DSP与MCU的结合是DSC，它终将取代这两种芯片。

       1.对密集的乘法运算的支持

       GPP不是设计来做密集乘法任务的，即使是一些现代的GPP，也要求多个指令周期来做一次乘法。而DSP处理器使用专门的硬件来实现单周期乘 法。DSP处理器还增加了累加器寄存器来处理多个乘积的和。累加器寄存器通常比其他寄存器宽，增加称为结果bits的额外bits来避免溢出。同时，为了 充分体现专门的乘法-累加硬件的好处，几乎所有的DSP的指令集都包含有显式的MAC指令。

       2. 存储器结构

       ä¼ ç»Ÿä¸Šï¼ŒGPP使用冯.诺依曼存储器结构。这种结构中，只有一个存储器空间通过一组总线（一个地址总线和一个数据总线）连接到处理器核。通常，做一次乘法会发生4次存储器访问，用掉至少四个指令周期。

       å¤§å¤šæ•°DSP采用了哈佛结构，将存储器空间划分成两个，分别存储程序和数据。它们有两组总线连接到处理器核，允许同时对它们进行访问。这种安排将处理器存储器的带宽加倍，更重要的是同时为处理器核提供数据与指令。在这种布局下，DSP得以实现单周期的MAC指令。

       å…¸åž‹çš„高性能GPP实际上已包含两个片内高速缓存，一个是数据，一个是指令，它们直接连接到处理器核，以加快运行时的访问速度。从物理上说，这种片内的双存储器和总线的结构几乎与哈佛结构的一样了。然而从逻辑上说，两者还是有重要的区别。

       GPP使用控制逻辑来决定哪些数据和指令字存储在片内的高速缓存里，其程序员并不加以指定（也可能根本不知道）。与此相反，DSP使用多个片内 存储器和多组总线来保证每个指令周期内存储器的多次访问。在使用DSP时，程序员要明确地控制哪些数据和指令要存储在片内存储器中。程序员在写程序时，必 须保证处理器能够有效地使用其双总线。

       æ­¤å¤–，DSP处理器几乎都不具备数据高速缓存。这是因为DSP的典型数据是数据流。也就是说，DSP处理器对每个数据样本做计算后，就丢弃了，几乎不再重复使用。

       3.零开销循环

       å¦‚果了解到DSP算法的一个共同的特点，即大多数的处理时间是花在执行较小的循环上，也就容易理解，为什么大多数的DSP都有专门的硬件，用于 零开销循环。所谓零开销循环是指处理器在执行循环时，不用花时间去检查循环计数器的值、条件转移到循环的顶部、将循环计数器减1。

       ä¸Žæ­¤ç›¸åï¼ŒGPP的循环使用软件来实现。某些高性能的GPP使用转移预报硬件，几乎达到与硬件支持的零开销循环同样的效果。

       4.定点计算

       å¤§å¤šæ•°DSP使用定点计算，而不是使用浮点。虽然DSP的应用必须十分注意数字的精确，用浮点来做应该容易的多，但是对DSP来说，廉价也是非 常重要的。定点机器比起相应的浮点机器来要便宜（而且更快）。为了不使用浮点机器而又保证数字的准确，DSP处理器在指令集和硬件方面都支持饱和计算、舍 入和移位。

       5.专门的寻址方式

       DSP处理器往往都支持专门的寻址模式，它们对通常的信号处理操作和算法是很有用的。例如，模块（循环）寻址（对实现数字滤波器延时线很有用）、位倒序寻址（对FFT很有用）。这些非常专门的寻址模式在GPP中是不常使用的，只有用软件来实现。

       6.执行时间的预测

       å¤§å¤šæ•°çš„DSP应用（如蜂窝电话和调制解调器）都是严格的实时应用，所有的处理必须在指定的时间内完成。这就要求程序员准确地确定每个样本需要多少处理时间，或者，至少要知道，在最坏的情况下，需要多少时间。如果打算用低成本的GPP去完成实时信号处理的任务，执行时间的预测大概不会成为什么问题，应为低成本GPP具有相对直接的结构，比较容易预测执行时间。然而，大多数实时DSP应用所要求的处理能力是低成本GPP所不能提供的。 这时候，DSP对高性能GPP的优势在于，即便是使用了高速缓存的DSP，哪些指令会放进去也是由程序员（而不是处理器）来决定的，因此很容易判断指令是从高速缓存还是从存储器中读取。DSP一般不使用动态特性，如转移预测和推理执行等。因此，由一段给定的代码来预测所要求的执行时间是完全直截了当的。从而使程序员得以确定芯片的性能限制。

       7.定点DSP指令集

       å®šç‚¹DSP指令集是按两个目标来设计的：使处理器能够在每个指令周期内完成多个操作，从而提高每个指令周期的计算效率。将存贮DSP程序的存储器空间减到最小（由于存储器对整个系统的成本影响甚大，该问题在对成本敏感的DSP应用中尤为重要）。为了实现这些目标，DSP处理器的指令集通常都允许程序员在一个指令内说明若干个并行的操作。例如，在一条指令包含了MAC操作，即同时的一个或两个数据移动。在典型的例子里，一条指令就包含了计算FIR滤波器的一节所需要的所有操作。这种高效率付出的代价是，其指令集既不直观，也不容易使用（与GPP的指令集相比）。 GPP的程序通常并不在意处理器的指令集是否容易使用，因为他们一般使用象C或C++等高级语言。而对于DSP的程序员来说，不幸的是主要的DSP应用程序都是用汇编语言写的（至少部分是汇编语言优化的）。这里有两个理由：首先，大多数广泛使用的高级语言，例如C，并不适合于描述典型的DSP算法。其次， DSP结构的复杂性，如多存储器空间、多总线、不规则的指令集、高度专门化的硬件等，使得难于为其编写高效率的编译器。 即便用编译器将C源代码编译成为DSP的汇编代码，优化的任务仍然很重。典型的DSP应用都具有大量计算的要求，并有严格的开销限制，使得程序的优化必不可少（至少是对程序的最关键部分）。因此，考虑选用DSP的一个关键因素是，是否存在足够的能够较好地适应DSP处理器指令集的程序员。

       8.开发工具的要求

       å› ä¸ºDSP应用要求高度优化的代码，大多数DSP厂商都提供一些开发工具，以帮助程序员完成其优化工作。例如，大多数厂商都提供处理器的仿真工具，以准确地仿真每个指令周期内处理器的活动。无论对于确保实时操作还是代码的优化，这些都是很有用的工具。 GPP厂商通常并不提供这样的工具，主要是因为GPP程序员通常并不需要详细到这一层的信息。GPP缺乏精确到指令周期的仿真工具，是DSP应用开发者所面临的的大问题：由于几乎不可能预测高性能GPP对于给定任务所需要的周期数，从而无法说明如何去改善代码的性能。

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       å¯èƒ½æ˜¯ç±»ä¼¼äºŽmd5的加密算法

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       md5的全称是message-digest algorithm 5（信息-摘要算法），在年代初由mit laboratory for computer science和rsa data security inc的ronald l. rivest开发出来，经md2、md3和md4发展而来。它的作用是让大容量信息在用数字签名软件签署私人密匙前被"压缩"成一种保密的格式（就是把一个任意长度的字节串变换成一定长的大整数）。不管是md2、md4还是md5，它们都需要获得一个随机长度的信息并产生一个位的信息摘要。虽然这些算法的结构或多或少有些相似，但md2的设计与md4和md5完全不同，那是因为md2是为8位机器做过设计优化的，而md4和md5却是面向位的电脑。这三个算法的描述和c语言源代码在internet rfcs 中有详细的描述（h++p://www.ietf.org/rfc/rfc.txt），这是一份最权威的文档，由ronald l. rivest在年8月向ieft提交。

       rivest在年开发出md2算法。在这个算法中，首先对信息进行数据补位，使信息的字节长度是的倍数。然后，以一个位的检验和追加到信息末尾。并且根据这个新产生的信息计算出散列值。后来，rogier和chauvaud发现如果忽略了检验和将产生md2冲突。md2算法的加密后结果是唯一的--既没有重复。

       ä¸ºäº†åŠ å¼ºç®—法的安全性，rivest在年又开发出md4算法。md4算法同样需要填补信息以确保信息的字节长度加上后能被整除（信息字节长度mod = ）。然后，一个以位二进制表示的信息的最初长度被添加进来。信息被处理成位damg?源码阵列rd/merkle迭代结构的区块，而且每个区块要通过三个不同步骤的处理。den boer和bosselaers以及其他人很快的发现了攻击md4版本中第一步和第三步的漏洞。dobbertin向大家演示了如何利用一部普通的个人电脑在几分钟内找到md4完整版本中的冲突（这个冲突实际上是一种漏洞，它将导致对不同的内容进行加密却可能得到相同的加密后结果）。毫无疑问，md4就此被淘汰掉了。

       å°½ç®¡md4算法在安全上有个这么大的漏洞，但它对在其后才被开发出来的好几种信息安全加密算法的出现却有着不可忽视的引导作用。除了md5以外，其中比较有名的还有sha-1、ripe-md以及haval等。

       ä¸€å¹´ä»¥åŽï¼Œå³å¹´ï¼Œrivest开发出技术上更为趋近成熟的md5算法。它在md4的基础上增加了"安全-带子"（safety-belts）的概念。虽然md5比md4稍微慢一些，但却更为安全。这个算法很明显的由四个和md4设计有少许不同的步骤组成。在md5算法中，信息-摘要的大小和填充的必要条件与md4完全相同。den boer和bosselaers曾发现md5算法中的假冲突（pseudo-collisions），但除此之外就没有其他被发现的加密后结果了。

       van oorschot和wiener曾经考虑过一个在散列中暴力搜寻冲突的函数（brute-force hash function），而且他们猜测一个被设计专门用来搜索md5冲突的机器（这台机器在年的制造成本大约是一百万美元）可以平均每天就找到一个冲突。但单从年到年这年间，竟没有出现替代md5算法的md6或被叫做其他什么名字的新算法这一点，我们就可以看出这个瑕疵并没有太多的影响md5的安全性。上面所有这些都不足以成为md5的在实际应用中的问题。并且，由于md5算法的使用不需要支付任何版权费用的，所以在一般的情况下（非绝密应用领域。但即便是应用在绝密领域内，md5也不失为一种非常优秀的中间技术），md5怎么都应该算得上是非常安全的了。

       ç®—法的应用

       md5的典型应用是对一段信息（message）产生信息摘要（message-digest），以防止被篡改。比如，在unix下有很多软件在下载的时候都有一个文件名相同，文件扩展名为.md5的文件，在这个文件中通常只有一行文本，大致结构如：

       md5 (tanajiya.tar.gz) = 0cab9c0fade

       è¿™å°±æ˜¯tanajiya.tar.gz文件的数字签名。md5将整个文件当作一个大文本信息，通过其不可逆的字符串变换算法，产生了这个唯一的md5信息摘要。如果在以后传播这个文件的过程中，无论文件的内容发生了任何形式的改变（包括人为修改或者下载过程中线路不稳定引起的传输错误等），只要你对这个文件重新计算md5时就会发现信息摘要不相同，由此可以确定你得到的只是一个不正确的文件。如果再有一个第三方的认证机构，用md5还可以防止文件作者的"抵赖"，这就是所谓的数字签名应用。

       md5还广泛用于加密和解密技术上。比如在unix系统中用户的密码就是以md5（或其它类似的算法）经加密后存储在文件系统中。当用户登录的时候，系统把用户输入的密码计算成md5值，然后再去和保存在文件系统中的md5值进行比较，进而确定输入的密码是否正确。通过这样的步骤，系统在并不知道用户密码的明码的情况下就可以确定用户登录系统的合法性。这不但可以避免用户的密码被具有系统管理员权限的用户知道，而且还在一定程度上增加了密码被破解的难度。

       æ­£æ˜¯å› ä¸ºè¿™ä¸ªåŽŸå› ï¼ŒçŽ°åœ¨è¢«é»‘客使用最多的一种破译密码的方法就是一种被称为"跑字典"的方法。有两种方法得到字典，一种是日常搜集的用做密码的字符串表，另一种是用排列组合方法生成的，先用md5程序计算出这些字典项的md5值，然后再用目标的md5值在这个字典中检索。我们假设密码的最大长度为8位字节（8 bytes），同时密码只能是字母和数字，共++=个字符，排列组合出的字典的项数则是p(,1)+p(,2)….+p(,8)，那也已经是一个很天文的数字了，存储这个字典就需要tb级的磁盘阵列，而且这种方法还有一个前提，就是能获得目标账户的密码md5值的情况下才可以。这种加密技术被广泛的应用于unix系统中，这也是为什么unix系统比一般操作系统更为坚固一个重要原因。

       ç®—法描述

       å¯¹md5算法简要的叙述可以为：md5以位分组来处理输入的信息，且每一分组又被划分为个位子分组，经过了一系列的处理后，算法的输出由四个位分组组成，将这四个位分组级联后将生成一个位散列值。

       åœ¨md5算法中，首先需要对信息进行填充，使其字节长度对求余的结果等于。因此，信息的字节长度（bits length）将被扩展至n*+，即n*+个字节（bytes），n为一个正整数。填充的方法如下，在信息的后面填充一个1和无数个0，直到满足上面的条件时才停止用0对信息的填充。然后，在在这个结果后面附加一个以位二进制表示的填充前信息长度。经过这两步的处理，现在的信息字节长度=n*++=(n+1)*，即长度恰好是的整数倍。这样做的原因是为满足后面处理中对信息长度的要求。

       md5中有四个位被称作链接变量（chaining variable）的整数参数，他们分别为：a=0x，b=0xabcdef，c=0xfedcba，d=0x。

       å½“设置好这四个链接变量后，就开始进入算法的四轮循环运算。循环的次数是信息中位信息分组的数目。

       å°†ä¸Šé¢å››ä¸ªé“¾æŽ¥å˜é‡å¤åˆ¶åˆ°å¦å¤–四个变量中：a到a，b到b，c到c，d到d。

       ä¸»å¾ªçŽ¯æœ‰å››è½®ï¼ˆmd4只有三轮），每轮循环都很相似。第一轮进行次操作。每次操作对a、b、c和d中的其中三个作一次非线性函数运算，然后将所得结果加上第四个变量，文本的一个子分组和一个常数。再将所得结果向右环移一个不定的数，并加上a、b、c或d中之一。最后用该结果取代a、b、c或d中之一。

       ä»¥ä¸€ä¸‹æ˜¯æ¯æ¬¡æ“ä½œä¸­ç”¨åˆ°çš„四个非线性函数（每轮一个）。

       f(x,y,z) =(x&y)|((~x)&z)

       g(x,y,z) =(x&z)|(y&(~z))

       h(x,y,z) =x^y^z

       i(x,y,z)=y^(x|(~z))

       ï¼ˆ&是与，|是或，~是非，^是异或）

       è¿™å››ä¸ªå‡½æ•°çš„说明：如果x、y和z的对应位是独立和均匀的，那么结果的每一位也应是独立和均匀的。

       f是一个逐位运算的函数。即，如果x，那么y，否则z。函数h是逐位奇偶操作符。

       å‡è®¾mj表示消息的第j个子分组（从0到），<<

       ff(a,b,c,d,mj,s,ti)表示a=b+((a+(f(b,c,d)+mj+ti)<< gg(a,b,c,d,mj,s,ti)表示a=b+((a+(g(b,c,d)+mj+ti)<< hh(a,b,c,d,mj,s,ti)表示a=b+((a+(h(b,c,d)+mj+ti)<< ii(a,b,c,d,mj,s,ti)表示a=b+((a+(i(b,c,d)+mj+ti)<<

       è¿™å››è½®ï¼ˆæ­¥ï¼‰æ˜¯ï¼š

       ç¬¬ä¸€è½®

       ff(a,b,c,d,m0,7,0xdaa)

       ff(d,a,b,c,m1,,0xe8c7b)

       ff(c,d,a,b,m2,,0xdb)

       ff(b,c,d,a,m3,,0xc1bdceee)

       ff(a,b,c,d,m4,7,0xfc0faf)

       ff(d,a,b,c,m5,,0xca)

       ff(c,d,a,b,m6,,0xa)

       ff(b,c,d,a,m7,,0xfd)

       ff(a,b,c,d,m8,7,0xd8)

       ff(d,a,b,c,m9,,0x8bf7af)

       ff(c,d,a,b,m,,0xffff5bb1)

       ff(b,c,d,a,m,,0xcd7be)

       ff(a,b,c,d,m,7,0x6b)

       ff(d,a,b,c,m,,0xfd)

       ff(c,d,a,b,m,,0xae)

       ff(b,c,d,a,m,,0xb)

       ç¬¬äºŒè½®

       gg(a,b,c,d,m1,5,0xfe)

       gg(d,a,b,c,m6,9,0xcb)

       gg(c,d,a,b,m,,0xe5a)

       gg(b,c,d,a,m0,,0xe9b6c7aa)

       gg(a,b,c,d,m5,5,0xdfd)

       gg(d,a,b,c,m,9,0x)

       gg(c,d,a,b,m,,0xd8a1e)

       gg(b,c,d,a,m4,,0xe7d3fbc8)

       gg(a,b,c,d,m9,5,0xe1cde6)

       gg(d,a,b,c,m,9,0xcd6)

       gg(c,d,a,b,m3,,0xf4dd)

       gg(b,c,d,a,m8,,0xaed)

       gg(a,b,c,d,m,5,0xa9e3e)

       gg(d,a,b,c,m2,9,0xfcefa3f8)

       gg(c,d,a,b,m7,,0xfd9)

       gg(b,c,d,a,m,,0x8d2a4c8a)

       ç¬¬ä¸‰è½®

       hh(a,b,c,d,m5,4,0xfffa)

       hh(d,a,b,c,m8,,0xf)

       hh(c,d,a,b,m,,0x6d9d)

       hh(b,c,d,a,m,,0xfdec)

       hh(a,b,c,d,m1,4,0xa4beea)

       hh(d,a,b,c,m4,,0x4bdecfa9)

       hh(c,d,a,b,m7,,0xf6bb4b)

       hh(b,c,d,a,m,,0xbebfbc)

       hh(a,b,c,d,m,4,0xb7ec6)

       hh(d,a,b,c,m0,,0xeaafa)

       hh(c,d,a,b,m3,,0xd4ef)

       hh(b,c,d,a,m6,,0xd)

       hh(a,b,c,d,m9,4,0xd9d4d)

       hh(d,a,b,c,m,,0xe6dbe5)

       hh(c,d,a,b,m,,0x1facf8)

       hh(b,c,d,a,m2,,0xc4ac)

       ç¬¬å››è½®

       ii(a,b,c,d,m0,6,0xf)

       ii(d,a,b,c,m7,,0xaff)

       ii(c,d,a,b,m,,0xaba7)

       ii(b,c,d,a,m5,,0xfca)

       ii(a,b,c,d,m,6,0xbc3)

       ii(d,a,b,c,m3,,0x8f0ccc)

       ii(c,d,a,b,m,,0xffeffd)

       ii(b,c,d,a,m1,,0xdd1)

       ii(a,b,c,d,m8,6,0x6fae4f)

       ii(d,a,b,c,m,,0xfe2ce6e0)

       ii(c,d,a,b,m6,,0xa)

       ii(b,c,d,a,m,,0x4ea1)

       ii(a,b,c,d,m4,6,0xfe)

       ii(d,a,b,c,m,,0xbd3af)

       ii(c,d,a,b,m2,,0x2ad7d2bb)

       ii(b,c,d,a,m9,,0xebd)

       å¸¸æ•°ti可以如下选择：

       åœ¨ç¬¬i步中，ti是*abs(sin(i))的整数部分，i的单位是弧度。(等于2的次方)

       æ‰€æœ‰è¿™äº›å®Œæˆä¹‹åŽï¼Œå°†a、b、c、d分别加上a、b、c、d。然后用下一分组数据继续运行算法，最后的输出是a、b、c和d的级联。

       å½“你按照我上面所说的方法实现md5算法以后，你可以用以下几个信息对你做出来的程序作一个简单的测试，看看程序有没有错误。

       md5 ("") = dd8cdfbeecfe

       md5 ("a") = 0ccb9c0f1b6ace

       md5 ("abc") = cdfb0df7def

       md5 ("message digest") = fbd7cbda2faafd0

       md5 ("abcdefghijklmnopqrstuvwxyz") = c3fcd3dedfbccaeb

       md5 ("abcdefghijklmnopqrstuvwxyzabcdefghijklmnopqrstuvwxyz") =

       dabdd9f5ac2c9fd9f

       md5 ("

       ") = edf4abe3cacda2eba

       å¦‚果你用上面的信息分别对你做的md5算法实例做测试，最后得出的结论和标准答案完全一样，那我就要在这里象你道一声祝贺了。要知道，我的程序在第一次编译成功的时候是没有得出和上面相同的结果的。

       md5的安全性

       md5相对md4所作的改进：

       1. 增加了第四轮；

       2. 每一步均有唯一的加法常数；

       3. 为减弱第二轮中函数g的对称性从(x&y)|(x&z)|(y&z)变为(x&z)|(y&(~z))；

       4. 第一步加上了上一步的结果，这将引起更快的雪崩效应；

       5. 改变了第二轮和第三轮中访问消息子分组的次序，使其更不相似；

       6. 近似优化了每一轮中的循环左移位移量以实现更快的雪崩效应。各轮的位移量互不相同。

       [color=red]简单的说：

       MD5叫信息－摘要算法，是一种密码的算法，它可以对任何文件产生一个唯一的MD5验证码，每个文件的MD5码就如同每个人的指纹一样，都是不同的，这样，一旦这个文件在传输过程中，其内容被损坏或者被修改的话，那么这个文件的MD5码就会发生变化，通过对文件MD5的验证，可以得知获得的文件是否完整。

深刻了解Linux内核RAID基础知识（图例解析）

       深入剖析Linux内核中的RAID技术：关键原理与实战应用

       RAID技术，即Redundant Array of Independent Disks，源码阵列通过智能地组织数据和校验，源码阵列为数据存储提供了卓越的源码阵列可靠性、性能和容错能力。源码阵列它通过巧妙结合镜像、源码阵列unity3d手机游戏开发 源码数据条带和校验，源码阵列为不同的源码阵列应用场景量身打造。让我们逐一探索这些关键技术及其在Linux内核中的源码阵列重要性。

       首先，源码阵列镜像（RAID1）如同双胞胎备份，源码阵列提供数据冗余和故障快速恢复，源码阵列但空间占用较大，源码阵列适合重要数据的源码阵列保护，特别是源码阵列静态筹码指标 源码对高可用性有严格要求的场合，如邮件系统。

       数据条带（RAID0）则追求极致性能，无校验的并行读写，适用于对性能敏感但对数据安全要求不高的应用，但需要谨慎，因为数据丢失的风险较高。

       RAID5通过分散数据和校验，c 掘金量化源码提升了写入性能和扩展性，但一旦单块硬盘故障，数据重建会暂时影响性能。RAID6则提供双重校验，能容忍两块硬盘故障，但成本和技术复杂性较高，是打赏交易源码极高数据安全的保障。

       RAID（虚拟镜像）和RAID（物理镜像）是RAID1和RAID0的结合，RAID的容错性通常优于RAID，但在实际选择中，需平衡性能和保护等级。

       RAID 和RAID 则是RAID5和RAID6的扩展，RAID 虽然能提供高性能和部分容错，但存在风险；RAID 则提供更高的买入净额指标源码数据安全，但硬盘利用率较低，适合对数据保护极其敏感的场景。

       在硬件层面，SSD和PCIe SSD的引入显著提升了IOPS，阵列卡的CACHE和BBU（电池备份单元）则增强存储系统的稳定性。阵列的写策略选择WB/FORCE WB，避免WT，预读策略倾向于RAID-，以优化性能。同时，选择高转速机械盘如KRPM，确保数据读取的快速响应。

       最后，深入理解RAID技术并非一蹴而就，阅读腾讯文档和内核源码是不可或缺的学习路径，这将帮助你更好地在Linux内核环境中管理并优化RAID配置，以适应多样化的业务需求。

       总的来说，RAID技术是Linux内核中的重要基石，它以灵活的方式满足不同场景的存储需求，但每个等级的选择都需要根据具体的应用场景、性能要求和成本效益来权衡。通过深入理解并实践，你将能够有效地利用RAID技术提升系统的稳定性和效率。