为什么咱们日常见不到别人使用Linux系统?保有量这么少的吗?

这段时间感觉Linux系统大火了一把,但是咱们在日常生活当中好像也很少见到有哪位小伙伴在使用电脑的时候用的是Linux系统……

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这段时间小白在写Linux教程时经常会想:为什么日常生活中几乎看不到有人用Linux桌面系统?数据显示,在中国桌面操作系统市场中,Windows一直占据主导地位,市场份额在80%左右,macOS份额逐步增长,而Linux市场份额相对较小。

按理说每20台电脑中就有一台运行着Linux系统的,但是咱们在日常见到的终端好像都是Windows……

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放眼全球,情况同样如此——Windows占据了63.2%的桌面市场份额,苹果的macOS和OS X合计占近24%,而Linux仅占5.03%(2025年6月美国数据)

正文开始

这就要从电脑系统的五个方面分析了:

一、Linux系统的边缘地位

其实从小白收集到的数据来看,Linux系统占有的电脑市场份额是5.03%,按照这个数据来看,咱们日常生活中肯定也是有见到过Linux系统的,但是当我们回忆起来,似乎……几乎都是Windows系统。

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其实这个很简单,大部分都知道Windows系统,但不知道什么是Linux系统,以至于见到Linux系统的时候都不知道。

另外就是用户习惯的原因了。

二、Windows的优势

Windows诞生于1985年,而Linux系统发布于1994年,中间差距的9年可以说是系统的先发占领市场优势了。

另外小白记得在2008年前后,番某茄和深某度的定制****系统发力似乎也很猛。那会儿很少有小伙伴的组装电脑用的是原版的Windows系统镜像。

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还有微软似乎默认了****(你懂的),所以这个系统几乎无处不在。

三、软件生态

这段时间小白用了Linux系统,发现软件生态实在是……难以用语言来形容。而且对于用习惯了Windows系统的小伙伴们来说,突然切换成Linux系统之后,看到界面都不知道怎么操作了。

对于一个系统最重要的肯定是软件生态,Linux作为服务器应用从来没有缺过软件,但是作为桌面终端使用来说,软件是真的很缺。

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对于开发者来说,开发Windows软件传播的广泛度至少是市场的一半,而开发Linux软件,使用的人不到5%?

还有游戏适配……如果一个系统不能支持玩游戏,那……对于大部分小伙伴来说,这是一件不能接受的事情。

四、Linux系统的使用门槛

刚刚小白提到最近在使用Linux系统,但是吧,真的一言难尽。

对于现在大部分的Linux发行版也还算可以,切换过去开个微信、开个浏览器,使用一下WPS还是可以的。

但是如果要拓展功能就难免要安装别的软件,有时候小白遇到一个系统问题都不知道怎么去解决,搜索引擎都找不到有人提过这个问题,所以没法儿解决。

--End--

不过吧,其实咱们日常使用安卓系统其实也是由Linux系统高度定制而来,它们共享着同一套底层代码,可以说它们两个其实是亲戚关系。

另外像咱们使用的飞牛NAS系统、群晖NAS系统之类的,其实都是用Linux系统高度定制而来,但是显卡输出的只是命令行页面,并不是咱们看到的桌面系统。咱们通过浏览器访问飞牛或者群晖的IP+端口才能看到的页面属于Web页面,可以说这是个云服务系统。

在缓存穿透场景下,没有的数据会打入数据库,主要有两类情况。一是原来数据存在,但因误删除、主动清理等原因,在缓存和数据库层面被删除,可前端或前置应用程序仍保有这些数据,所以继续发起请求;二是恶意攻击行为,利用不存在的 Key 或者恶意尝试,产生大量不存在的业务数据请求[^1]。 通常的请求流程是先访问 Redis 缓存,若没有数据再去查数据库,同时把数据库中的数据回写到 Redis 缓存。当请求的数据在缓存中查询不到时,就会去查询数据库。在高并发环境下,大量这样的请求直接打入数据库,可能导致数据库承受不住压力而崩溃,比如黑客发起攻击时就会出现这种情况[^2]。 可以采取一些方法避免这些数据进入数据库: - **缓存空对象**:当在数据库中查询到数据为空时,将空对象缓存起来,后续相同的请求就可以直接从缓存中获取空对象,而不用再去查询数据库。示例代码如下: ```python import redis # 连接 Redis r = redis.Redis(host='localhost', port=6379, db=0) def get_data(key): # 先从缓存中获取数据 data = r.get(key) if data is not None: if data == b'__EMPTY__': return None return data # 缓存中没有,查询数据库 db_data = query_database(key) if db_data is None: # 数据库中也没有,缓存空对象 r.set(key, '__EMPTY__') else: # 缓存数据库中的数据 r.set(key, db_data) return db_data def query_database(key): # 模拟数据库查询 # 这里可以替换为实际的数据库查询操作 return None ``` - **使用布隆过滤器**:布隆过滤器可以提前判断请求的数据是否可能存在。如果判断数据不存在,就直接过滤掉该请求,无需再去查询数据库。示例代码如下: ```python from bloom_filter import BloomFilter # 创建布隆过滤器 bloom = BloomFilter(max_elements=10000, error_rate=0.1) # 假设将所有存在的 key 加入布隆过滤器 existing_keys = ['key1', 'key2', 'key3'] for key in existing_keys: bloom.add(key) def get_data_with_bloom(key): if key not in bloom: return None # 布隆过滤器判断可能存在,继续正常流程 data = r.get(key) if data is not None: if data == b'__EMPTY__': return None return data db_data = query_database(key) if db_data is None: r.set(key, '__EMPTY__') else: r.set(key, db_data) return db_data ```
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