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刷卡機的區域代碼對不對

瀏覽:157 發布日期:2023-06-24 00:00:00 投稿人:佚名投稿

網上關于刷卡機的區域代碼對不對的刷卡知識比較多,也有關于刷卡機的區域代碼對不對的問題,今天第一pos網(yadikedp.com)為大家整理刷卡常見知識,未來的我們終成一代卡神。

本文目錄一覽:

1、刷卡機的區域代碼對不對

刷卡機的區域代碼對不對

排查不一樣的問題,往往會有不一樣的難點。有的問題難在重現,但只要能重現一次,那么問題就會迎刃而解;有的問題難在調試,比如排查一個刷卡機內的SD卡,通過數據線連接到電腦上出現文件系統不可見的問題。這可能需要研究刷卡機嵌入式操作系統,和桌面操作系統的文件系統,存儲系統,以及設備管理三層的實現,才能最終定位到問題。

對于阿里云技術支持的同學來說,還有另外一種比較特別的技術難題。這類問題的難度來源于客戶的堅持:當我們的客戶對一個我們自己看起來無關緊要的問題盤根問底的時候,這個問題就會變得非常棘手。今天就跟大家分享一例這樣的問題。

是誰動了我的Cpu資源!

首先我簡單解釋一下客戶所看到的問題。如下圖第三行,top統計Cpu總體使用情況,使用了八個指標。這八個指標分別是,用戶空間進程(us),內核空間進程(sy),高nice值的用戶空間進程(ni),空閑(id),空閑等待io(wa),中斷上半部(hi),中斷下半部(si),以及steal時間(st)。理論上來講這八個指標之和,應該是100%。這八個指標當中,id和wa是Cpu空閑時間的統計,這兩個值之和越小,說明Cpu越忙碌。客戶這臺服務器的id與wa之和是0,所以這臺服務器的Cpu使用率是100%,其中占比最大的是ni。

除了第三行Cpu總體統計指標之外,top會對Cpu的使用率,從進程維度上進行統計,也就是CPU這一列。因為這臺服務器是16核的,所以每個進程(多線程)的Cpu使用率可以超過100%,同時所有進程Cpu使用率之和不能超過上線1600%(平均到每個核是100%)。

這個問題的“見鬼”之處在于,雖然這個系統里運行著787個進程,但這些進程使用Cpu之和,卻遠小于1600%這個值。

晴天霹靂:問題現場丟失

剛準備深入探究這個問題的時候,不幸的事情發生了。客戶這臺機器重啟了。重啟之后問題消失!雖然問題現場丟失了,但客戶的質疑沒有改變。客戶強烈要求我們提供這臺服務器Cpu打滿的原因。

備注:很多時候,我們在遇到難以解釋的問題的時候,往往傾向于把問題歸結到和這個問題相關的“黑盒”的部分。這也是為什么,很多客戶在遇到不容易解釋的現象的時候,會懷疑原因在虛擬化層,或在物理機層,有時候甚至會懷疑阿里云的產品是不是“缺斤短兩”了。

nice!

作為技術支持工程師,在沒有重現環境的情況下,為了滿足客戶的需求,我這邊做的第一件事情是,搞清楚ni這個指標的計算方法,跟客戶溝通這個指標背后的理論知識,然后期望客戶能夠理解,這個指標跟物理機沒有任何關系,純粹是虛擬機內部行為。

nice是什么

在第一部分,我介紹Cpu八個統計指標的時候,提到了ni是高nice值的用戶空間進程的Cpu使用率。nice值是什么呢,簡單來講,nice值代表著一個進程使用Cpu資源的優先程度。每個進程都會有一個與之對應的nice值,nice值越高,那么這個進程使用Cpu的優先級就越低,獲得的處理器的時間相比較而言就會越少。而ni這個指標,統計的是系統中,所有nice值大于0的用戶空間進程的Cpu的使用率。

一般情況下進程默認的nice值是0,而當有些進程需要更高的執行優先級的時候,我們會減小這些進程的nice值。當然有一些并不需要在高優先級運行的進程,例如我們跑編譯程序gcc,去編譯一個內核,這個操作預計會花幾個小時,那么我們可以增加這個gcc進程的nice值。

linux會把真正的用戶模式Cpu使用率拆分成兩部分顯示,nice值大于0的顯示為ni,小于等于0的顯示為us。

自己動手跑高ni

這里我們做一個簡單的測試去驗證上邊的理論。我們使用for語句寫一個簡單的死循環程序loop,然后用objdump看代碼編譯之后的匯編程序。這段匯編非常簡單,前兩行準備堆棧指針;第三行初始化一個變量,這個變量位于堆棧上rpb-0x4這個位置;然后第四第五行重復遞增這個變量。

00000000004004ed <main>:

4004ed: 55 push %rbp

4004ee: 48 89 e5 mov %rsp,%rbp

4004f1: c7 45 fc 00 00 00 00 movl $0x0,-0x4(%rbp)

4004f8: 83 45 fc 01 addl $0x1,-0x4(%rbp)

4004fc: eb fa jmp 4004f8 <main+0xb>

4004fe: 66 90 xchg %ax,%ax

loop進程一旦被調度到一個Cpu上,那么這個Cpu就會被打滿。如下兩張圖,左邊是nice值為0的情況,右邊是nice值為19的情況。進程nice值可以在圖下邊NI這一列看到。

下邊是Cpu使用率拆分到每個核上的情況。

不滿意的客戶

我跟客戶溝通ni這個指標背后的理論知識和我的結論:這個問題和物理機沒有什么關系。對于我的結論,客戶是不接受的。客戶強調,在機器重啟之前,他檢查了系統里所有進程的Cpu的使用情況,他非常確定沒有發現任何異常。雖然當時系統里有一百多個java進程,但是這些java進程的Cpu使用率都非常低。

時間大法,好!

以前處理系統夯機問題的時候,偶爾會走投無路。想象一下,一個復雜的系統中,運行著上千甚至上萬的進程。而夯機則意味著,系統里的這些進程,像一團亂麻一樣,糾纏在了一起。這個時候,只有從這些進程中整理出依賴關系,才能知道哪些進程是夯機問題的trouble maker,而哪些進程又是夯機問題的受害者。理清這些關系,大部分情況下,我們是靠理清資源的持有與等待關系。

可惜的是,這種分析方法并不是萬能的。系統為了節省管理成本,只會有選擇的維護其中某些資源的持有與等待關系。

在我們不能用這種方法分析問題的時候,另外一種方法就派上了用場。這種方法就是分析進程進入等待狀態的先后順序。我們稱這種方法叫“時間大法”。

挖礦程序

在因為無法重現問題而“走投無路”的時候,“時間大法”給了我希望。首先,在sa日志里我找到了Cpu達到100%的開始時間是4月29日凌晨6點40。接著,我翻遍了系統里幾乎所有的文件,發現有兩個配置文件在6點39被創建。而存放這兩個配置文件的目錄,則有兩個非常可疑的庫文件libxmr-stak-c.a和libxmr-stak-backend.a。Google這兩個文件,發現這是門羅幣挖礦程序使用的名字。

還是不滿意的客戶

當把上邊的發現同步給客戶的時候,客戶還是覺得證據不足。而且客戶再次強調,他當時看了所有系統里運行的進程,如果有可疑的進程使用Cpu異常的話,他肯定早發現了。因為客戶的堅持,壓力再次回到了我們這一邊。

隱藏linux進程方法一二三

如果客戶所說的是真實情況的話,那么有什么方法可以隱藏linux進程,讓客戶不能從ps或top的輸出中,讀到進程信息呢?比較常用的三種方法是:創建進程的時候,把pid設置成為0;直接修改ps和top代碼;或者hook libc里readdir和opendir等函數(因為ps和top的實現,直接使用了readdir和opendir等libc庫函數,來讀取/proc文件及其子目錄)。

這個時候我突然想起自己之前曾經看到過的,在6點39被更改的另外一個文件ld.so.preload。第一次檢查這個文件的時候,看到這個文件里被寫了一條libjdk.so,想當然的以為這個文件和java有關,所以忽略了這條信息。

我知道事情的真相了!

這個時候,事情的全貌就顯現出來了。在6點39分,有人給ld.so.preload增加了一個庫文件。從那以后,所有的進程,啟動的時候都會首先加載這個庫,然后再加載其他庫。這就產生一個效果,如果進程調用一個外部函數,這個函數的實現本來在其他庫文件里,但是這個預先加載的庫實現了同樣的函數,那么動態鏈接會先使用預先加載的這個庫里定義的這個函數。

記得上一次使用這個技巧的時候,還是多年前在寫opengl trace工具的時候。后來轉投微軟系,linux上這些技巧就淡忘了。基本上來說,使用ld.so.preload,我們可以實現filter類工具,在filter工具中實現過濾,追蹤,參數檢查等功能。當然為了保證進程正常運行,我們的同名過濾函數,最終還是會調用原來的函數。

驗證了一下,系統里所有的進程,因為重啟,都加載了libjdk這個庫文件到自己的地址空間里。下圖是讀bash進程/proc/<pid>/maps內容的輸出。

libjdk的雕蟲小技

這個庫libjdk和java沒有什么關系,他非常小,實現也非常簡單。以致于我們甚至可以通過讀匯編來理解它的行為。就如之前猜測的一樣,這個庫hook了readdir之類的函數,對讀取/proc文件夾的操作做了過濾,所以客戶在使用top或者ps命令的時候,得到的結果都是被過濾過的結果。這里不會對libjdk匯編代碼進行深入分析,但是提供一個strings輸出的這個庫文件里包含的串。從這些串中,我們也能對這個庫的行為猜個大概。

后記

回顧這個問題的處理過程,憑良心講,這個問題本來并不算是什么疑難雜癥。可能抓個core dump,分分鐘就能搞定。但兩件事情極大的增加了這個問題的排查難度,一個是問題環境丟失,一個是客戶的堅持。

當然如果不是問題環境丟失,那么我也不會去嘗試其他的排查思路,如果不是客戶的堅持,我也不會做到把匯編代碼都拿出來做證據的這種程度。客戶的高要求,不斷的敦促,是我們不斷提升服務能力的重要驅動力。

以上就是關于刷卡機的區域代碼對不對的知識,后面我們會繼續為大家整理關于刷卡機的區域代碼對不對的知識,希望能夠幫助到大家!

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