21、eBPF技术:现状与未来展望

eBPF技术:现状与未来展望

1. Rust-bcc与BPF程序测试

1.1 Rust-bcc简介

Rust-bcc提供了Rust绑定,模仿了BCC项目的Python绑定,同时还包含了一些BCC追踪工具的Rust实现。这使得开发者可以使用Rust语言来开发与eBPF相关的工具和应用。

1.2 BPF程序测试

可以使用 bpf() 命令中的 BPF_PROG_RUN 来从用户空间运行eBPF程序进行测试。不过,目前 BPF_PROG_RUN 仅适用于大部分与网络相关的BPF程序类型的子集。

要获取eBPF程序性能的内置统计信息,可以运行以下命令:

$ sysctl -w kernel.bpf_stats_enabled=1

运行该命令后,使用 bpftool prog list 命令会显示程序的额外信息,例如:

$ bpftool prog list 
...
2179: raw_tracepoint  name raw_tp_exec  tag 
7f6d182e48b7ed38  gpl
        run_time_ns 316876 run_cnt 4
        loaded_at 2023-01-09T11:07:31+0000  uid 0
        xlated 216B  jited 264B 
【2025年10月最新优化算法】混沌增强领导者黏菌算法(Matlab代码实现)内容概要:本文档介绍了2025年10月最新提出的混沌增强领导者黏菌算法(Matlab代码实现),属于智能优化算法领域的一项前沿研究。该算法结合混沌机制黏菌优化算法,通过引入领导者策略提升搜索效率和全局寻优能力,适用于复杂工程优化问题的求解。文档不仅提供完整的Matlab实现代码,还涵盖了算法原理、性能验证及其他优化算法的对比分析,体现了较强的科研复现性和应用拓展性。此外,文中列举了大量相关科研方向和技术应用场景,展示其在微电网调度、路径规划、图像处理、信号分析、电力系统优化等多个领域的广泛应用潜力。; 适合人群:具备一定编程基础和优化理论知识,从事科研工作的研究生、博士生及高校教师,尤其是关注智能优化算法及其在工程领域应用的研发人员;熟悉Matlab编程环境者更佳。; 使用场景及目标:①用于解决复杂的连续空间优化问题,如函数优化、参数辨识、工程设计等;②作为新型元启发式算法的学习教学案例;③支持高水平论文复现算法改进创新,推动在微电网、无人机路径规划、电力系统等实际系统中的集成应用; 其他说明:资源包含完整Matlab代码和复现指导,建议结合具体应用场景进行调试拓展,鼓励在此基础上开展算法融合性能优化研究
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值