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折腾记录

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不同情况下的内网穿透

技术说明
  • ddns：将动态的公网 ip 地址绑定到一个域名上
  • 通过 VPN 访问内网：在互联网上建立一个隧道，通过隧道可实现访问内网设备
  • 端口转发：将发送给 A 的某个端口的数据转发给 B 的某个端口。对于访问者来说，访问的是 A，实际响应的是 B
网络状况

设备 A 位于路由器后，设备 B 想要远程连接 A。以下是设备 B 分别使用 ipv4 和 ipv6 访问 A 时不同情况的处理方式。

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移动光猫开启 ipv6

  1. 移动光猫使用桥接模式 + 路由器使用拨号上网
  2. 移动光猫开启 ipv6 步骤 1. 删除原本 ipv4 的 PPPoE 2. 协议选择 ipv4/ipv6，创建新的PPP连接
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记一次路由器刷出问题修复过程

前言

起因是想在 openwrt 上装上openclash插件，但路由器空间不够了（路由器为 mi4a 千兆版，有一个 16M 的 NOR flash。通过在编译时设置块大小为 512KB，成功安装了zerotier,wireguard,python等软件，编译的镜像大小为 13,894,754 B），因此参考官方教程：[OpenWrt Wiki] Saving firmware space and RAM，在编译时关闭了一些内核相关的选项，并将块大小设置为了 1MB。最后成功生成镜像，大小为 14,943,330 B。

可没想到在更新系统后路由器无法正确启动，于是需要先使用小米官方工具恢复，然后再重刷 openwrt 系统。但考虑到之后如果要多次尝试的话，每次失败都需要先恢复官方系统然后重新刷比较麻烦。于是这一次重装，我选择了刷breed引导程序。这样，下次刷失败后便可以通过 breed 直接重刷固件。

然而，不知是否是因为操作过程中的一个失误，我使用 breed 刷 openwrt 会失败，路由器会无限重启。并且在刷回官方固件后，甚至无法上网。最后，我从原厂固件直接刷回了 openwrt，但是却发现 openwrt 中的5GHz 的无线最大发射功率 (Maximum transmit power) 居然变为了 1mW(3dBm)，这导致路由器的 5G 信号非常弱，即使是 1m 的距离，信号也很弱。于是我各种尝试去修复这个问题，以下是记录的过程。

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更新固态之旅

我姐的电脑是 15-16 年买的，型号为 Acer Aspire V15 Nitro Black Edition(暗影骑士 2，精确型号为 Aspire VN7-592G-58NG)，ZOL上的商品信息

不得不说这台电脑确实是非常厉害了，有以下这些亮眼的地方。

  • i5-6300HQ。HQ 表示标压 - 四核。
  • NIVIDIA 的 GTX960M 独立显卡。（当时的中端主流显卡）

下面这些即使是现在也是完全够用的，特别是那个支持 2x2 MU-MIMO 的无线网卡。

而不仅限于此，这台电脑的扩展性是真的非常不错。

  • 2 条内存条插槽。支持最大 32G（原装了一条海力士的 4GB DDR4 2133MHz 内存条）
  • 一个 m.2 插槽，支持 NVMe 协议（PCIe Gen3x4，最高 4GB/s）。

下面是发现这台电脑支持 NVMe 协议的固态的曲折过程：

在阅读之前，需要以下知识：

  • m.2 接口（也叫 NGFF(Next Generation Form Factor)）
  • NVMe
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在虚拟机上搭建 overleaf

概述

因为学校的 overleaf 无法通过 latex 代码定位到 pdf 位置。因此想在本地搭建一个 latex 环境，而如果在 windows 里安装 texlive+ 配置 VS code 比较麻烦，且以后重装系统又无法保留，因此考虑在 ubuntu 虚拟机里安装。

这里考虑同样搭建一个 overleaf，毕竟在主机里打开浏览器直接就能用就很方便，且界面也更美观。

overleaf 采用了 docker 进行部署，因此需要先安装 docker。

更新

在 virtualbox 虚拟机搭建后发现存在性能问题。以编译计组指导书为例，每次修改编译需要 1 分钟，并且经常出现编译 2-3 分钟然后失败的情况。

在查阅 wsl 性能比较后，发现 wsl2 的性能已经比较好了，有些场合接近原生 linux 的性能。参考Windows 10 May 2020 Performance For WSL vs. WSL2

于是补充了在 wsl2 上搭建的内容。

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Virtual Box 配置双网卡

由于目前在电脑上运行一个虚拟机已经比较流畅，而虚拟机又有着真机无法比拟的优势，如：

  • 可以快速地进行备份与还原，且备份的虚拟机镜像可以复制到其它电脑上
  • 可以保存虚拟机当前的运行状态（快速休眠），而下次启动时恢复运行（且速度很快）

因此我配置了一台 Ubuntu18.0 的虚拟机，并做了以下配置：

  • 配置了 build-essential, python3, git, vim 等常用软件
  • 配置了 zsh，以及一些 zsh 的插件如自动提示，命令高亮，auto-jump
  • 配置了 VS Code, Chromium 软件
  • 配置了 nodejs, cnpm, hexo 等，用于编写 hexo 博客
  • 启动 sshd，并配置网络

其中，关于最后一点。刚开始我采用了桥接网络 + 静态 ip 的方案。但是发现当主机网络环境改变时，ssh 便连接不上了，于是便有了这篇博客。

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CloudView 平台运行 bad apple

重写了 bad-apple 的代码，利用了多进程的方式进行视频转换。

以下是各个配置转换 bad apple.mp4 的时间

线性执行 4 线程 1 进程 2 进程 4 进程 8 进程 16 进程
时间 (秒) 34.97 34.70 35.05 24.15 18.11 18.09 18

其中线程为采用 threading 库，进程则采用 multiprocessing 库

我的电脑配置为：

CPU intel(R) Core(TM) i5-7200U CPU @ 2.50GHz 2.70GHz
RAM 8.00 GB
Windows Windows10 家庭版 1909 18363.720

官方文档说明了 threading 库底层实现时仍只有一个线程，因而只适用于大量 I/O 并发的情况。而我们的图片转换成字符画的过程主要是计算密集型，因此基本没有改善性能。

而采用多进程时，刚好对应我电脑的 4 线程（2 核，采用超线程技术可以有 4 个线程，其实这里进程线程有点晕）时提升最大。

于是便想知道 32 个核时，能提升多少，便想在服务器上跑跑看。以下是配置运行过程。

出人意料的结果：

1 进程 4 线程 8 进程 16 进程 32 进程
时间 (秒) 51 24 23.22 21.57 21.14

可能进程多了后，写文件的速度反而成了瓶颈，查看 top 发现各个核的 cpu 利用率都只有 10% 左右，在代码中输出 cvt_frame.qsize() 也发现几乎都是满的。（在自己电脑上大多数都是 0，表明 cvt_frame 供不应求）