Linux中销毁对象的方式及注意事项 (linux 销毁对象)

随着信息技术的发展，越来越多的机构、企业和个人开始选择使用 Linux 操作系统。在 Linux 中，销毁对象是一项非常重要的操作，因为不恰当的销毁会导致敏感数据泄露，从而造成严重的后果。本文将介绍 Linux 中销毁对象的方式及注意事项，以帮助用户更好地保护自己的敏感数据。

I. 为什么销毁对象如此重要

在 Linux 中，销毁对象是一项重要的操作，它涉及到安全和隐私问题。如果敏感数据泄露，会给个人、组织或者企业带来严重的后果。因此，销毁对象尤为重要。

II. Linux 中销毁对象的方式

1. 常用的销毁方法

在 Linux 操作系统中，销毁对象的方法有很多，如下：

（1）物理销毁

物理销毁是一种常用的销毁对象的方法，它是指将设备或者磁盘物理破坏的过程。由于物理销毁需要将设备或磁盘破坏，因此它只适用于不需要使用设备或磁盘再次使用的情况，比如退役的设备或磁盘。

（2）逻辑销毁

逻辑销毁是一种比较安全的销毁对象的方法，它是指将数据从设备或磁盘中完全删除的过程。逻辑销毁需要使用特定的工具，如 shred、dd 和 wipe。

shred 命令：该命令可执行对指定文件多次随机覆盖，从而安全地删除文件。

使用方法如下：

shred file_name

dd 命令：该命令可以将设备或磁盘中的指定区域删除。

使用方法如下：

dd if=/dev/zero of=/dev/sdX bs=1M

wipe 命令：该命令可以安全地擦除文件和目录。

使用方法如下：

wipe file_name

2. 额外的方式

（1）加密销毁

加密销毁是一种比较新的方式，它是利用加密技术将数据加密，并使用强密码保护数据，从而保证数据的安全性。

（2）虚拟机销毁

虚拟机销毁是一种相对安全的销毁对象的方法，它是指将虚拟机中的数据全部删除，重建虚拟机环境。虚拟机销毁可避免物理硬件的破坏和逻辑破坏。

III. 销毁对象的注意事项

1. 备份数据

在销毁对象之前，一定要先备份数据，以免误操作导致不可挽回的后果。

2. 安全地销毁

在销毁对象时，一定要选择正确的方法，并确保安全地销毁，避免泄露敏感数据导致信息泄露的风险。

3. 验证销毁

销毁对象完成后，一定要验证是否成功销毁。可以使用数据恢复工具检查是否有未删除的文件。

4. 避免误操作

删除操作错误可能会导致数据无法恢复。在执行删除操作之前，请务必小心，确保正确选择对象并准确执行。

IV. 结论

在 Linux 操作系统中，销毁对象是非常重要的事情。正确选择销毁方式可以避免敏感数据泄露和信息泄露的风险。同时，用户必须遵循安全的销毁对象的实践，并遵守有关的注意事项。这有助于保护敏感数据，并确保数据的安全。

相关问题拓展阅读：

• Handler消息机制（一）：Linux的epoll机制
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Handler消息机制（一）：Linux的epoll机制

在linux 没有实现epoll事件驱动机制之前，我们一般选择用select或者poll等IO多路复用的方法来实现并发服务程序。在linux新的内核中，有了一种替换它的机制，就是epoll。

相比select模型，

poll使用链表保存文件描述符，因此没有了监视文件数量的限制

，但其他三个缺点依然存在。

假设我们的服务器需要支持100万的并发连接，则在__FD_SETSIZE 为1024的情况下，则我们至少需要开辟1k个进程才能实现100万的并发连接。除了进程间上下文切换的时间消耗外，从内核/用户空间大量的无脑内存拷贝、数组轮询等，是系统难以承受的。因此，基于select模型的服务器程序，要达到10万级别的并发访问，是一个很难完成的任务。

由于epoll的实现机制与select/poll机制完全不同，上面所说的 select的缺点在epoll上不复存在。

设想一下如下场景：有100万个客户端同时与一个服务器进程保持着TCP连接。而每一时刻，通常只有几百上千个TCP连接是活跃的(事实上大部分场景都是这种情况)。如何实现这样的高并发？

在select/poll时代，服务器进程每次都把这100万个连接告诉操作系统(从用户态复制句柄数据结构到内核态)，让操作系统内核去查询这些套接字上是否有事件发生，轮询完后，再将句柄数据复制到用户态，让服务器应用程序轮询处理已发生的网络事件，这一过程资源消耗较大，因此，select/poll一般只能处理几千的并发连接。

epoll的设计和实现与select完全不同。epoll通过在Linux内核中申请一个简易的文件系统(文件系统一般用什么数据结构实现？B+树)。把原先的select/poll调用分成了3个部分：

1）调用epoll_create()建立一个epoll对象(在epoll文件系统中为这个句柄对象分配资源)

2）调用epoll_ctl向epoll对象中添加这100万个连接的套接字

3）调用epoll_wait收集发生的事件的连接

如此一来，要实现上面说是的场景，只需要在进程启动时建立一个epoll对象，然后在需要的时候向这个epoll对象中添加或者删除连接。同时，epoll_wait的效率也非常高，因为调用epoll_wait时，并没有一股脑的向操作系统复制这100万个连接的句柄数据，内核也不需要去遍历全部的连接。

当某一进程调用epoll_create方法时，Linux内核会创建一个eventpoll结构体，这个结构体中有两个成员与epoll的使用方式密切相关。eventpoll结构体如下所示：

每一个epoll对象都有一个独立的eventpoll结构体，用于存放通过epoll_ctl方法向epoll对象中添加进来的事件。这些事件都会挂载在红黑树中，如此，重复添加的事件就可以通过红黑树而高效的识别出来(红黑树的插入时间效率是lgn，其中n为树的高度)。

而所有

添加到epoll中的事件都会与设备(网卡)驱动程序建立回调关系，也就是说，当相应的事件发生时会调用这个回调方法

。这个回调方法在内核中叫ep_poll_callback,它会将发生的事件添加到rdlist双链表中。

在epoll中，对于每一个事件，都会建立一个epitem结构体，如下所示：

当调用epoll_wait检查是否有事件发生时，只需要检查eventpoll对象中的rdlist双链表中是否有epitem元素即可。如果rdlist不为空，则把发生的事件复制到用户态，同时将事件数量返回给用户。

epoll结构示意图

通过红黑树和双链表数据结构，并结合回调机制，造就了epoll的高效。

events可以是以下几个宏的：

EPOLLIN：触发该事件，表示对应的文件描述符上有可读数据。(包括对端SOCKET正常关闭)；

EPOLLOUT：触发该事件，表示对应的文件描述符上可以写数据；

EPOLLPRI：表示对应的文件描述符有紧急的数据可读（这里应该表示有带外数据到来）；

EPOLLERR：表示对应的文件描述符发生错误；

EPOLLHUP： 表示对应的文件描述符被挂断；

EPOLLET：将EPOLL设为边缘触发(EdgeTriggered)模式，这是相对于水平触发(Level Triggered)来说的。

EPOLLONESHOT： 只监听一次事件，当监听完这次事件之后，如果还需要继续监听这个socket的话，需要再次把这个socket加入到EPOLL队列里。

示例：

ET(EdgeTriggered)

:高速工作模式，只支持no_block(非阻塞模式)。在此模式下，当描述符从未就绪变为就绪时，内核通过epoll告知。然后它会假设用户知道文件描述符已经就绪，并且不会再为那个文件描述符发送更多的就绪通知，直到某些操作导致那个文件描述符不再为就绪状态了。(触发模式只在数据就绪时通知一次，若数据没有读完，下一次不会通知，直到有新的就绪数据)

LT(LevelTriggered)

:缺省工作方式，支持blocksocket和no_blocksocket。在LT模式下内核会告知一个文件描述符是否就绪了，然后可以对这个就绪的fd进行IO操作。如果不作任何操作，内核还是会继续通知！若数据没有读完，内核也会继续通知，直至设备数据为空为止！

1.我们已经把一个用来从管道中读取数据的文件句柄(RFD)添加到epoll描述符

\2. 这个时候从管道的另一端被写入了2KB的数据

\3. 调用epoll_wait(2)，并且它会返回RFD，说明它已经准备好读取操作

\4. 然后我们读取了1KB的数据

\5. 调用epoll_wait(2)……

ET工作模式：

如果我们在第1步将RFD添加到epoll描述符的时候使用了EPOLLET标志，在第2步执行了一个写操作，第三步epoll_wait会返回同时通知的事件会销毁。因为第4步的读取操作没有读空文件输入缓冲区内的数据，因此我们在第5步调用epoll_wait(2)完成后，是否挂起是不确定的。epoll工作在ET模式的时候，必须使用非阻塞套接口，以避免由于一个文件句柄的阻塞读/阻塞写操作把处理多个文件描述符的任务饿死。

只有当read(2)或者write(2)返回EAGAIN时(认为读完)才需要挂起，等待。但这并不是说每次read()时都需要循环读，直到读到产生一个EAGAIN才认为此次事件处理完成，当read()返回的读到的数据长度小于请求的数据长度时(即小于sizeof(buf))，就可以确定此时缓冲中已没有数据了，也就可以认为此事读事件已处理完成。

LT工作模式：

LT方式调用epoll接口的时候，它就相当于一个速度比较快的poll(2)，并且无论后面的数据是否被使用，因此他们具有同样的职能。

当调用 epoll_wait检查是否有发生事件的连接时，只是检查 eventpoll对象中的 rdllist双向链表是否有 epitem元素而已，如果 rdllist链表不为空，则把这里的事件复制到用户态内存中，同时将事件数量返回给用户。因此，epoll_wait的效率非常高。epoll_ctl在向 epoll对象中添加、修改、删除事件时，从 rbr红黑树中查找事件也非常快，也就是说，epoll是非常高效的，它可以轻易地处理百万级别的并发连接。

1.减少用户态和内核态之间的文件句柄拷贝；

2.减少对可读可写文件句柄的遍历。

linux内存池能分配连续物理内存吗

处理器通过地址访问内存单元，程序中用到的基址加偏移地址是线性地址，需要通过MMU将虚拟地址映射成物理地址。这给分配和释放内存带来方便:1)物理地址不连续的空间可以映射为逻辑上连续的虚拟地址。2)进程可以获得比实际内存大的”空间”，虚拟内存使得进程在这种情况下仍可正常运行。

linux内核为驱动程序提供了一致的内存管理接口，因此不用考虑不同体系结构如何管理内存的。

在linux内核中分配内存用kmalloc和kfree。

kmalloc分配时可以被阻塞，且不对所获得的区域清零。它分配的区域在物理内存中也是连续的。

原型:

#include

void *kmalloc(size_t size,int flags); //参数为分配大小及分配标志

flags参数:

GFP_KERNEL:内核内存通用分配方法，表示内存分配是由运行在内核空间的进程执行的。可休眠，所以使用GFP_KERNEL分配内存的函数必须是可重入的。

GFP_ATOMIC:用于在中断处理例程或者运行在进程上下文之外的代码中分配内存，不可休眠。内核通常会为原子性的分配预留一些空闲页面。

所有标志定义在 中。

size参数:

内核是基于页技术分配内存，以更佳的利用系统的RAM。

linux处理内存分配的方法是:创建一系列的内存对象池，每个池的内存大小事固定的，处理分配请求时，就直接在包含足够大的内存块中传递一个整款给请求者。内核只能分配一些预定义的固定大小的字节数组。kmalloc能处理的的最小内存块是32或者64，不大于128KB。

内存区段:

linux内核把内存分为3个区段:可用于DMA的内存，常规内存以及高端内存。kmalloc不能分配高端内存。内存区段在mm/page_alloc.c中实现。区段的初始化在对应的arch树下的mm/init.c中。

后备高速缓存 (lookaside cache)

内核中普通对象进行初始化所需的时间超过了对其进行分配和释放所需的时间，因此不应该将内存释放回一个全局的内存池，而是将内存保持为针对特定目而初始化的状态。例如，如果内存被分配给了一个互斥锁，那么只需在为互斥锁首次分配内存时执行一次互斥锁初始化函数（mutex_init）即可。后续的内存分配不需要执行这个初始化函数，因为从上次释放和调用析构之后，它已经处于所需的状态中了。

linux2.6中USB和SCSI驱动程序使用了这种高速缓存，是为一些反复使用的块增加某些特殊的内存池。后背高速缓存管理也叫slab分配器，相关函数和类型在中申明。

slab分配器实现高速缓存具有kmem_cache_t类型。

kmem_cache_t * kmem_cache_create( const char *name, size_t size, size_t align,

unsigned long flags;

void (*constructor)(void*,kmem_cache_t *, unsigned long),

void (*destructor)(void*, kmem_cache_t *, unsigned long));

用于创建一个新的高速缓存对象。

constructor用于初始化新分配的对象，destructor用于清除对象。

一旦某个对象的高速缓存被创建以后，就可以调用kmem_cache_alloc从中分配内存对象。

void * kmem_cache_alloc(kmem_cache_t *cache,int flags);

释放内存对象使用kmem_cache_free

void kmem_cache_free(kmem_cache_t *cache,const void *obj);

在内存空间都被释放后，模块被卸载前，驱动程序应当释放他的高速缓存。

int kmem_cache_destory(kmem_cache_t *cache);

要检查其返回状态，如果失败，表明莫块中发生了内存泄露。

基于slab的高速缓存scullc

kmem_cache_t *scullc_cache;

scullc_cache=kmem_cache_creat(“scullc”,scullc_quantum,0,SLAB_HWCACHE_ALIGN,NULL,NULL);

if(!scullc_cache)

{

scullc_cleanup();

return -ENOMEM;

}

if(!dpte->data)