24、Xen 技术:XenStore 使用与故障排除指南

Xen 技术:XenStore 使用与故障排除指南

1. XenStore 的使用

XenStore 是 Xen 用于存储运行中的 domU 信息的配置数据库。Xen 内部会利用它来处理诸如设置虚拟设备等重要事务,同时,我们也可以从 domU 和 dom0 向其中写入任意数据,可将其视为一种域间套接字。

1.1 XenStore 的潜在应用

XenStore 为我们带来了诸多可能性:
- 资源协商 :理论上,各个域之间可以通过它协商对共享资源的访问。
- 多用户聊天 :类似于早期共享 UNIX 机器上的 talk 系统,实现同一主机上多用户之间的聊天。
- 消息传播 :用于传播特定于主机的消息,如即将进行备份或迁移的警告。不过,目前这些应用大多还未被开发出来。

1.2 手动与 XenStore 交互

由于目前尚未有便捷的 shell 风格接口,手动与 XenStore 交互会有些不便。我们只能使用一些工具来查询单个键。

1.2.1 查看 XenStore

可以使用 xenstore - list 命令查看 XenStore。以下是一个来自 Xen 维基的 shell 脚本,它使用 xenstore - list 递归地转储 XenStore 中的键:

#!/bin/sh
function dumpkey() {
  
先展示下效果 https://pan.quark.cn/s/a4b39357ea24 遗传算法 - 简书 遗传算法的理论是根据达尔文进化论而设计出来的算法: 人类是朝着好的方向(最优解)进化,进化过程中,会自动选择优良基因,淘汰劣等基因。 遗传算法(英语:genetic algorithm (GA) )是计算数学中用于解决最佳化的搜索算法,是进化算法的一种。 进化算法最初是借鉴了进化生物学中的一些现象而发展起来的,这些现象包括遗传、突变、自然选择、杂交等。 搜索算法的共同特征为: 首先组成一组候选解 依据某些适应性条件测算这些候选解的适应度 根据适应度保留某些候选解,放弃其他候选解 对保留的候选解进行某些操作,生成新的候选解 遗传算法流程 遗传算法的一般步骤 my_fitness函数 评估每条染色体所对应个体的适应度 升序排列适应度评估值,选出 前 parent_number 个 个体作为 待选 parent 种群(适应度函数的值越小越好) 从 待选 parent 种群 中随机选择 2 个个体作为父方和母方。 抽取父母双方的染色体,进行交叉,产生 2 个子代。 (交叉概率) 对子代(parent + 生成的 child)的染色体进行变异。 (变异概率) 重复3,4,5步骤,直到新种群(parentnumber + childnumber)的产生。 循环以上步骤直至找到满意的解。 名词解释 交叉概率:两个个体进行交配的概率。 例如,交配概率为0.8,则80%的“夫妻”会生育后代。 变异概率:所有的基因中发生变异的占总体的比例。 GA函数 适应度函数 适应度函数由解决的问题决定。 举一个平方和的例子。 简单的平方和问题 求函数的最小值,其中每个变量的取值区间都是 [-1, ...
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