log文件

内部网络通过离线包的方式进行安装。 一、下载 下载地址：https://dev.mysql.com/downloads/mysql/ 进入页面后，点击右侧链接。 下载对应版本。 通过xftp6等工具上传到服务器上。 二、安装和配置 2.1 查询并卸载系统自带的Mariadb rpm -qa | grep mariadb rpm -e --nodeps 文件名 2.2 建立用户组和用户 检查mysql组合用户是否存在 # 检查mysql组和用户是否存在，如无则创建 cat /etc/group | grep mysql cat /etc/passwd | grep mysql 建立1个mysql用户和mysql用户组 # 添加mysql用户组 groupadd mysql # 添加mysql用户 useradd -g mysql mysql -d /home/mysql # 修改mysql用户的登陆密码 passwd mysql 2.3 创建临时目录、数据目录和日志目录 /home/mysql/3306/data /home/mysql/3306/log /home/mysql/3306/tmp 2.4 解压并修改权限 将下载的mysql-5.7.27-linux-glibc2.12-x86_64.tar.gz安装包上传至服务器/usr/local目录下 # 再解压缩 tar

Haproxy搭建web群集 常见的Web集群调度器 目前常见的Web集群调度器分为软件和硬件，软件通常使用开源的LVS,Haproxy,Nginx,硬件一般使用比较多的是F5，也有很多人使用国内的一些 产品，如梭子，绿盟等 Haproxy应用分析 LVS在企业应用中负载能力很强，但存在不足 LVS不支持正则处理，不能实现动静分离 对于大型网站，LVS的实施配置复杂，维护成本相对较高 Haproxy是一款可提供高可用性，负载均衡，及基于TCP和HTTP应用的代理软件 特别适用于负载特别大的Web站点 运行在当前的硬件上可支持数以万计的并发连接连接请求 Haproxy的三种算法 RR (Round Robin) RR算法是最简单最常用的一种算法，轮询调度 举例理解 有三个节点A,B,C第一个用户访问会被指派到节点A，第二个用户访问会被指派到节点B，第三个用户访问会被指派到节点 第四个用户访问继续指派到节点A，轮询分配访问请求实现负载均衡 LC (Least Connections ) LC算法即最小连接算法，根据后端的节点连接数大小动态分配请求 举例理解 有三个节点A,B,C,各节点的连接数A:4,B:5,C:6，此时如果有第一个用户连接请求，会被指派到A上，连接数为A:5,B:5,C:6 第二个用户请求会继续分配到A上，连接数变为A:6,B:5,C:6,再有新的请求会分配到B

日志格式配置 ###日志配置方式 1.log4j.properties ### 设置### log4j.rootLogger = debug,stdout,D,E ### 输出信息到控制抬 ### log4j.appender.stdout = org.apache.log4j.ConsoleAppender log4j.appender.stdout.Target = System.out log4j.appender.stdout.Threshold = INFO log4j.appender.stdout.layout = org.apache.log4j.PatternLayout #log4j.appender.stdout.layout.ConversionPattern = [%-5p] %d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss} method:%l%n%m%n log4j.appender.stdout.layout.ConversionPattern = %-d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss} [%t:%r] %p [%c{3}::%M(%L)] - %m%n #log4j.appender.stdout.layout.ConversionPattern = %-d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS} [%t] %p %-5level

开发的应用采用F5负载均衡交换机，F5将请求转发给5台hp unix服务器，每台服务器有多个webserver实例，对外提供web服务和socket等接口服务。之初，曾有个小小的疑问为何不采用开源的apache、Nginx软件负载，F5设备动辄几十万，价格昂贵？自己一个比较幼稚的问题，后续明白：F5是操作于IOS网络模型的传输层，Nginx、apache是基于http反向代理方式，位于ISO模型的第七层应用层。直白些就是TCP UDP 和http协议的区别，Nginx不能为基于TCP协议的应用提供负载均衡。 了解了二者之间的区别于应用场景，对Nginx产生浓厚的兴趣，阅读张宴的<实战Nginx>（这个85年的小伙子年轻有为羡慕+妒忌），搞明白了大致原理和配置，Ubuntu10.10，window下对Nginx+tomcat负载均衡做了配置尝试，将全部请求转发到tomcat，并未做静态，动态分开，图片防盗链等配置。 Nginx 介绍 Nginx （发音同 engine x）是一款轻量级的Web 服务器/反向代理服务器及电子邮件（IMAP/POP3）代理服务器，并在一个BSD-like 协议下发行。 其特点是占有内存少，并发能力强，事实上nginx的并发能力确实在同类型的网页伺服器中表现较好.目前中国大陆使用nginx网站用户有：新浪、网易、 腾讯

MYSQL备份与恢复 数据备份原理 数据备份属于数据容灾保护中的内容，所有的数据备份系统设计都基于这五个元素，备份源、备份目标、传输网络、备份引擎和备份策略。用户按照需要制定备份策略，使用定时任务执行备份脚本，使用备份引擎将需要备份的的数据从备份源通过传输网络传送到备份目标。 备份五元组： 1、 备份源 需要备份的数据统一称为备份源，可以是文本数据，音视频数据，也可以是数据库数据等等。 2、 备份目标 存放备份数据的位置，通常建议将备份数据存放在异机，或者是更远的数据中心，备份目标可以是在线的磁盘，磁盘阵列柜，也可以是磁带库或是虚拟带库。而备份目标所在的位置可以在同一个数据中心，也可以是容灾机房。 3、 传输网络 备份数据时使用的传输链路，可以是专线，以太网，Internet，×××等等，只要保证备份源与目标之间的路由可达即可。 4、 备份引擎 数据要能够从源到目标流动，就要有动力，就像是水要流动一样，这个动力来源就是备份引擎，像mysqldump ，nvbu，还有大量的备份软件都是备份引擎。 5、 备份策略 为了有效备份，并减少人为操作，应该制定完善的备份策略。通常全备与差备与增备相结合，备份的时间点应该尽量避开业务高锋期，通常在晚上执行，通过定时任务实现。 MYSQL 数据备份原理 mysql数据备份其实就是通过SQL语句的形式将数据DUMP出来，以文件的形式保存

运用到的python知识点： excel相关： https://www.cnblogs.com/yaner2018/p/11269873.html 字典： python字典的几种方式： 1）key值遍历 1 d = {'a': '1', 'b': '2', 'c': '3'} 2 3 for k in d: 4 print(k+':'+d[k]) 5 print('------------') 6 7 for k in d.keys(): 8 print(k+':'+d[k]) key值遍历 1 a:1 2 b:2 3 c:3 4 ------------ 5 a:1 6 b:2 7 c:3 运行结果 for k in d: 与 for k in d.keys(): 完全等价 2）value遍历 1 d = {'a': '1', 'b': '2', 'c': '3'} 2 3 for v in d.values(): 4 print(v) 5 6 运行结果 7 1 8 2 9 3 value遍历 3）遍历字典项 1 d = {'a': '1', 'b': '2', 'c': '3'} 2 3 for kv in d.items(): 4 print(kv) 5 6 运行结果 7 ('a', '1') 8 ('b', '2') 9 ('c', '3') 字典项遍历 4）字典键、值

今天配置主从同步数据库发现了这个错误。Slave_IO_Running=NO ,Last_IO_Error:1236 遇到这样的错误如：“Last_IO_Error: Got fatal error 1236 from master when reading data from binary log: 'Could not find first log file name in binary log index file'”等或由于清数据导致主从库不同步了，解决办法如下： 先进入slave中执行:" stop slave ;"来停止从库同步； 再去master中执行:" flush logs ;"来清空日志； 然后在master中执行:" show master status ;"查看下主库的状态，主要是日志的文件和position； 然后回到slave中，执行:"CHANGE MASTER TO MASTER_LOG_FILE='log-bin.000004',MASTER_LOG_POS=106;"，文件和位置对应master中的; 在slave中执行:"start slave;"来启动同步; 最后在slave检查 "show slave status\G" Slave_IO_Running=Yes, 来源： CSDN 作者： 柚子西兰 链接： https://blog

在MySQL中可以使用慢查找出运行速度慢的SQL语句。 1.在MySQL命令行中查看慢查： show variables like '%query%' 如图 “ON” 表示慢查已经开启，为 “OFF” 为关闭。 2. 开启慢查 set global slow_query_log=ON 3. 设置慢查的时间限制，如果超出设置时间将会被记录进慢查日志中。 　set long_query_time=“秒” 4.设置路径日志文件的存储路径 global slow_query_log_file="路径" 5.输出文件的格式 global log_ouput=file 还可以永久的开启慢查询，将下面代码修改后输入到mysql的配置文件中 “ [mysql] “下 slow_query_log = ON slow_query_log_file = “日志文件存放的路径” long_query_time = “慢查限制秒数“ 来源： https://www.cnblogs.com/glwuzhang/p/11537121.html

Haproxy搭建web群集 常见的Web集群调度器 目前常见的Web集群调度器分为软件和硬件，软件通常使用开源的LVS,Haproxy,Nginx,硬件一般使用比较多的是F5，也有很多人使用国内的一些 产品，如梭子，绿盟等 Haproxy应用分析 LVS在企业应用中负载能力很强，但存在不足 LVS不支持正则处理，不能实现动静分离 对于大型网站，LVS的实施配置复杂，维护成本相对较高 Haproxy是一款可提供高可用性，负载均衡，及基于TCP和HTTP应用的代理软件 特别适用于负载特别大的Web站点 运行在当前的硬件上可支持数以万计的并发连接连接请求 Haproxy的三种算法 RR (Round Robin) RR算法是最简单最常用的一种算法，轮询调度 举例理解 有三个节点A,B,C第一个用户访问会被指派到节点A，第二个用户访问会被指派到节点B，第三个用户访问会被指派到节点 第四个用户访问继续指派到节点A，轮询分配访问请求实现负载均衡 LC (Least Connections ) LC算法即最小连接算法，根据后端的节点连接数大小动态分配请求 举例理解 有三个节点A,B,C,各节点的连接数A:4,B:5,C:6，此时如果有第一个用户连接请求，会被指派到A上，连接数为A:5,B:5,C:6 第二个用户请求会继续分配到A上，连接数变为A:6,B:5,C:6,再有新的请求会分配到B

1.性能优化概述 基于Nginx性能优化，那么在性能优化这一章，我们将分为如下几个方面做介绍 1.首先我们需要了解性能优化要考虑哪些方面。 2.然后我们需要了解性能优化必须要用到的压力测试工具ab。 3.最后我们需要了解系统上有哪些注意和优化的点，以及Nginx配置文件。 我们在做性能优化工作前，我们重点需要考虑哪些方面，和了解哪些方面。 1.首先需要了解我们当前系统结构和瓶颈，了解当前使用的是什么，运行的是什么业务，都有哪些服务，了解每个服务最大能支撑多大并发。比如Nginx作为静态资源服务的并发是多少，最高瓶颈在哪里，能支持多少qps(每秒查询率)的访问请求，那我们怎么得出这组系统结构瓶颈呢，比如top查看系统的cpu负载、内存使用率、总的运行进程等，也可以通过日志去分析请求的情况，当然也可以通过我们前面介绍到的stub_status模块查看当前的连接情况，也可以对线上的业务进行压力测试(低峰期)，去了解当前这套系统能承担多少的请求和并发，已做好相应的评估。这个是我们做性能优化最先考虑的地方。 2.其次我们需要了解业务模式，虽然我们是做性能优化，但每一个性能的优化都是为业务所提供服务的，我们需要了解每个业务接口的类型，比如:电商网站中的抢购模式，这种情况下面，平时没什么流量，但到了抢购时间流量会突增。 我们还需要了解系统层次化的结构，比如: 我们使用Nginx做的是代理