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第一次拷贝：将磁盘中的数据拷贝到内核的缓冲区中第二次拷贝：内核将数据处理完，接着拷贝到用户缓冲区中第三次拷贝：此时需要通过socket将数据发送出去，将用户缓冲区中的数据拷贝至内核中socket的缓冲区中第四次拷贝：把内核中socket缓冲区的数据拷贝到网卡的缓冲区中，通过网卡将数据发送出去。
在我们的印象中，内存拷贝是一个比较重的操作，重就代表性能低。所以我们在之前的编程语言中，如果数据较大的值，在进行传参的时候建议传引用，这样会减少内存拷贝带来的性能问题。在赋值的时候也会采用写时拷贝。
减少「数据拷贝」次数：前面提到，传统的文件传输方式会历经4次数据拷贝；但很明显的可以看到：从内核的读缓冲区拷贝到用户的缓冲区和从用户的缓冲区里拷贝到socket的缓冲区」这两步是没有必要的。
4次数据拷贝两次由DMA完成拷贝，另外两次则是由CPU完成拷贝；我们只是搬运一份数据，结果却搬运了4次，过多的数据拷贝无疑会消耗额外的资源，大大降低了系统性能。
但是DMA有其局限性，DMA仅仅能用于设备之间交换数据时进行数据拷贝，但是设备内部的数据拷贝还需要CPU进行，例如CPU需要负责内核空间数据与用户空间数据之间的拷贝（内存内部的拷贝）。
第一次拷贝：将磁盘中的数据拷贝到内核的缓冲区中第二次拷贝：内核将数据处理完，接着拷贝到用户缓冲区中第三次拷贝：此时**通过******将数据发*出去，将用户缓冲区中的数据拷贝至内核中******的缓冲区中第四次拷贝：把内核中******缓冲区的数据拷贝到网卡的缓冲区中，通过网卡将数据发*出去。**在我们的印象中，内存拷贝是一个比较重的操作，重就代表性能低。所以我们在之前的编程语言中，如果数据较大的值，在进行传参的时候建议传引用，这样会减少内存拷贝带来的性能问题。在赋值的时候也会采用写时拷贝。**减少「数据拷贝」次数：前面提到，传统的****方式会历经4次数据拷贝；但很明显的可以看到：从内核的读缓冲区拷贝到用户的缓冲区和从用户的缓冲区里拷贝到******的缓冲区」这两步是没有必要的。**4次数据拷贝两次由DMA完成拷贝，另外两次则是由CPU完成拷贝；我们只是搬运一份数据，结果却搬运了4次，过多的数据拷贝无疑会消耗额外的**，大大降低了系统性能。**但是DMA有其局限性，DMA仅仅能用于设备之间交换数据时进行数据拷贝，但是设备内部的数据拷贝还**CPU进行，例如CPU**负责内核空间数据与用户空间数据之间的拷贝（内存内部的拷贝）。**4次数据拷贝两次由DMA完成拷贝，另外两次则是由CPU完成拷贝；我们只是搬运一份数据，结果却搬运了4次，过多的数据拷贝无疑会消耗额外的**，大大降低了系统性能。****考虑到深拷贝**添加一个clone的方法**有实现拷贝的接口（实际代码中，多数**拷贝的成员都是私有）**前面提到，传统的****方式会历经4次数据拷贝；但很明显的可以看到：从内核的读缓冲区拷贝到用户的缓冲区和从用户的缓冲区里拷贝到******的缓冲区」这两步是没有必要的。**前面提到，传统的****方式会历经4次数据拷贝；但很明显的可以看到：从内核的读缓冲区拷贝到用户的缓冲区和从用户的缓冲区里拷贝到******的缓冲区」这两步是没有必要的。**这两个函数的功能相同都是实现src指向的地址向dest指向的地址的内存拷贝，但是这里存在一个内存拷贝时内存覆盖问题，内存拷贝共有下面5种情况：**4次用户态与内核态的上下文切换两次系统调用read()和write()中，每次系统调用都得先从用户态切换到内核态，等内核完成任务后，再从内核态切换回用户态；上下文切换的成本并不小，一次切换**耗时几十纳**几微秒，在高并发场景下很容易成为性能瓶颈（参考线程切换和协程切换的成本差别）。4次数据拷贝两次由DMA完成拷贝，另外两次则是由CPU完成拷贝；我们只是搬运一份数据，结果却搬运了4次，过多的数据拷贝无疑会消耗额外的**，大大降低了系统性能。**从前面的介绍可以看出，传统的LinuxI/O接口，都是基于复制/拷贝的：数据**在操作系统内核空间和用户空间的缓冲区之间进行拷贝。在进行I/O操作之前，用户进程**预先分配好一个内存缓冲区，使用read()系统调用时，内核会将从存储器或者网卡等设备读入的数据拷贝到这个用户缓冲区里；而使用write()系统调用时，则是把用户内存缓冲区的数据拷贝至内核缓冲区。**从前面的介绍可以看出，传统的LinuxI/O接口，都是基于复制/拷贝的：数据**在操作系统内核空间和用户空间的缓冲区之间进行拷贝。在进行I/O操作之前，用户进程**预先分配好一个内存缓冲区，使用read()系统调用时，内核会将从存储器或者网卡等设备读入的数据拷贝到这个用户缓冲区里。而使用write()系统调用时，则是把用户内存缓冲区的数据拷贝至内核缓冲区。**它的前两个参数分别是目的端和源端的文件描述符，后面两个参数是源端的偏移量和复制数据的长度，返回值是实际复制数据的长度首先，它可以替代*******()和write()这两个系统调用，这样就可以减少一次系统调用，也就减少了2次上下文切换的开销其次，该系统调用，可以直接把内核缓冲区里的数据拷贝到******缓冲区里，不再拷贝到用户态，这样就只有2次上下文切换，和3次数据拷贝。如下图：**如果检测到内存区域有重叠部分，则从末端开始对每个字节进行拷贝。但数据量大时速度慢，将两种方法结合后能够提高拷贝函数性能，代码如下：**1）C**中对象发生拷贝的场景可以分为两种，一种是被拷贝的对象还要继续使用，另一种是被拷贝的对象不再使用；第二种一般可以认为是对右值的拷贝；**用户们在使用电脑的时候，经常性会存放一些重要的文件，有时候会通过U盘进行拷贝移动。为了防止他人使用U盘拷贝电脑上的文件，到底如何设置才能保证文件的安全呢?**研究人员首先使用癌症基因组图谱（TCGA）中31种**类型5244个**的基因拷贝数图谱评估了单倍体（每个细胞一个拷贝）与整倍体区域（每个细胞两个拷贝）的基因组区域丢失率。分析表明，单倍体区域丢失率始终低于整倍体区域（图2a）。研究人员分析了基因组中单倍体和多倍体区域，并量化了单拷贝与多拷贝状态下基因组的比例（图2b）。仅单拷贝和多拷贝状态下序列改变的整合揭示了持续突变的癌症谱系依赖性分布（图2c，d）。**当然，在实际文件拷贝当中，受限于USB口的限制以及存储介质的因素，个人实测文件拷贝速度为1.2GB/s，大家可以***的实测图，可以看出一方面速度已**级快了，另一方面整个拷贝过程非常非常稳定，没有任何的速度波动。**因此********()函数实质上是按着写时拷贝的方式实现文件的映射，并不是共享，写时拷贝操作使得内存的需求量大大的减少了，具体的写时拷贝实现，请参看非常经典的“深入理解计算机系统”的第622页。**我查遍了三山五岳、五湖四海，就差找观士音菩萨了，最后得出结论是系统不记录U盘拷贝动作，因此没办法知道有没有人拷贝过文件。**网络化办公时代，企业的各种数据资料都以电子文档的形式存储在电脑上，内部交流传输变得更加便利，但企业也面临着数据泄露的风险，尤其是由内部人员引起的数据泄露事件高发不止。因此企业亟需加强对公司文件安全的防护，避免数据泄露拷贝，那企业要如何才能有效加密内部文件防止拷贝泄密呢？**此外，她的团队专注于一个特定的转座子，它似乎作为HERV-K的一种前导部分进入了人类基因组，然后找到了复制自身并弹跳到基因组其他部分的方法，因此它现在存在于697份零散的拷贝中。这些拷贝似乎有助于开启近300个人类基因。**许多C**类隐式地共享数据，使得**使用最大化，以及对象拷贝最小化。隐式共享类在传参时既安全又高效，因为只传了一个指向数据的指针，并且只有给它写入时数据才会被拷贝。**所以，在网络数据发*流程中，一共发*了【一次上下文太态的切换】，两次数据拷贝（一次用户空间到内核空间，一次内核空间到内核空间的拷贝），如果skb大于MTU的话还有数据切分开销，两次硬中断和两次软中断开销**在前面的3.5节里面我们讲过对象赋值实际上是简单的对象引用。也就是说当你创建一个对象，然后把它赋给另一个变量的时候，Python并没有拷贝这个对象，而是拷贝了这个对象的引用。**从早期的I/O到DMA，解决了阻塞CPU的问题；而为了省去I/O过程中不必要的上下文切换和数据拷贝过程，零拷贝技术就出现了所谓的零拷贝(Zero-copy)技术，就是完完全全不**在内存层面拷贝数据，省去CPU搬运数据的过程零拷贝技术的****方式相比传统****的方式，减少了2次上下文切换和数据拷贝次数，只**2次上下文切换和数据拷贝次数，就可以完成文件的传输，而且2次的数据拷贝过程，都不**通过CPU，2次都是由DMA来搬运总体来看，零拷贝技术至少可以把****的性能提高一倍以上，以下是各方案详细的成本对比：
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