2026年Secure Boot证书变更：RHEL环境操作指南
微软2011年Secure Boot签名证书将于2026年6月过期。红帽确认现有RHEL系统不受影响，但需更新shim以支持新证书签名。文章详细解释了UEFI Secure Boot机制、证书过期的具体影响、针对物理机和虚拟机的操作指南，以及如何检查和管理Secure Boot设置。对于依赖TPM和LUKS加密的用户，更新DB变量可能影响PCR值，需谨慎操…
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文章
iSCSI 与 NVMe/TCP 对决：Red Hat OpenShift 虚拟化存储性能实测
本文针对 Red Hat OpenShift Virtualization 环境，对比了 iSCSI 和 NVMe/TCP 两种存储协议的性能。测试基于 Dell 全闪存阵列和 7 节点集群，涵盖虚拟机克隆部署、原始磁盘 I/O 以及数据库压力测试三个维度。结果显示，NVMe/TCP 在随机读取和高并发场景下优势巨大（IOPS 提升超 300%），且大规模…
GCC 16 新功能：更清晰的错误提示与 SARIF 输出
Red Hat 工程师介绍 GCC 16 的新特性。核心亮点包括：默认启用层级化 C++ 错误提示，让模板报错更易读；改进 SARIF 机器可读输出，支持嵌套命名空间结构和异常控制流；新增实验性 HTML 诊断输出，可视化静态分析器的执行路径和内存状态。此外，重写静态分析器底层数据结构以修复 bug，并初步支持 C++ 代码分析（目前仅限小样本，复杂代码仍…
使用KVM和QEMU运行无根虚拟机
文章指出很多人忽略了KVM/libvirt系统模式虚拟机的安全隐患，并详细介绍了如何使用session模式运行完全无根（rootless）的虚拟机。相比容器，虚拟机在某些场景下不可替代，但session VM默认隔离了宿主网络和存储，安全性更高。文章提供了具体的配置步骤，包括如何通过修改libvirt默认网络配置，让无根虚拟机获得入站网络连接能力，同时保持…
Vibe Coding令人不安的真相：从直觉编程到规范驱动的必然转变
文章探讨了Andrej Karpathy提出的“Vibe Coding”（通过自然语言对话让AI生成代码）现象。虽然这种方法极大地降低了编程门槛，让非技术人员也能快速构建原型，但随着项目复杂度增加，缺乏规范和文档的代码库会导致维护灾难，出现“修好一个bug破坏十个功能”的局面。作者主张从单纯的“Vibe Coding”转向“Spec-Driven Deve…
SELinux 入门图解：用猫狗故事讲懂 Linux 安全机制
这是一本由红帽 SELinux 维护者 Dan Walsh 编写的入门指南。文章通过猫狗互动的生动比喻，解释了 SELinux 的核心概念，如类型强制（Type Enforcement）、多类别安全（MCS）和多级安全（MLS）。它旨在降低学习门槛，帮助开发者理解复杂的 Linux 安全机制，适合初学者建立直观认识。
vLLM 还是 llama.cpp？为你的场景选择正确的 LLM 推理引擎
本文通过基准测试对比了 vLLM 和 llama.cpp 在 NVIDIA H200 上的性能。核心结论是两者设计哲学不同：vLLM 专为高并发、高吞吐量设计，适合多用户生产环境，其吞吐量随并发增加显著上升且首字延迟稳定；llama.cpp 则优化单流效率和便携性，适合单机或边缘设备，但在高并发下吞吐量持平且延迟指数级增长。数据表明在高负载下 vLLM 的…
Clang 新常量表达式解释器年度进展更新
作者总结了 Clang 字节码常量解释器的年度进展。核心变化包括：测试失败数从 155 降至 90，实现了 builtin_constant_p；通过优化已知来源读取减少了字节码生成开销；引入 libc++ 测试套件以覆盖更多真实场景，并达到零失败里程碑。性能基准测试显示，在处理大型数组嵌入和堆分配时，新解释器比旧版 Clang 解释器和 GCC 显著更快…
深入解析 Apache Kafka 的 KRaft 协议
本文深入解析了 Apache Kafka 4.1.0 中引入的 KRaft 协议。KRaft 取代了传统的 ZooKeeper，让 Kafka 能够自我管理元数据。文章详细讲解了 Raft 共识算法的核心机制，包括领导者选举、日志复制和安全规则，并结合 KRaft 的具体实现，说明了元数据管理、核心 RPC 通信以及动态集群扩展的原理。对于需要理解 Kaf…
Kafka 分层存储的潜在陷阱与解决方案
Kafka 3.9 引入了分层存储，虽然降低了长期数据保留的成本，但在消费远程数据时存在两个主要陷阱。第一是顺序远程获取问题：由于每个远程分区需要单独的获取请求，导致延迟增加和吞吐量下降，Kafka 4.2 将通过并行读取解决此问题。第二是获取限制失效问题：远程获取可能超出 fetch.max.bytes 设置，导致消费者内存溢出风险，因为代理无法准确预知…
AI 遇见容器：我踏入 Podman AI Lab 的第一步
一位非开发者从零基础出发，体验了 Podman AI Lab 的全过程。文章介绍了如何安装 Podman Desktop 和 AI Lab 扩展，并通过一个 RAG 聊天机器人的案例，展示了如何在本地运行大模型。作者强调了本地运行 AI 在隐私保护、成本控制和资源效率上的优势，以及 Podman 相比 Docker 的安全性和易用性。这是一篇面向初学者的入…
在 macOS Podman 容器中优化 AI 推理的 GPU 加速实践
Red Hat 详细解析了如何在 macOS 的 Podman 容器中实现 GPU 加速 AI 推理。由于 macOS 容器依赖轻量级虚拟机，GPU 访问是难点。文章介绍了通过 libkrun 和 virtio-gpu 进行设备半虚拟化，将 Vulkan API 调用转发给宿主机的 Metal 接口。实测显示，结合 llama.cpp 的 ggml-vul…