转载自:https://segmentfault.com/a/1190000038351925 文件监控可以配合rsync实现文件自动同步,例如监听某个目录,当文件变化时,使用rsync命令将变化的文件同步.(可用于代码自动发布) 实现文件自动同步,例如监听某个目录,当文件变化时,使用rsync命令将变化的文件同步.(可用于代码自动发布). inotify 是linux内核的一个特性,在内核 2.6.13 以上都可以使用. 如果在shell环境下,可以安装 yum install inotify

Linux下通过rsync与inotify(异步文件系统事件监控机制)实现文件实时同步原文:http://www.summerspacestation.com/linux%E4%B8%8B%E9%80%9A%E8%BF%87rsync%E4%B8%8Einotify%E5%BC%82%E6%AD%A5%E6%96%87%E4%BB%B6%E7%B3%BB%E7%BB%9F%E4%BA%8B%E4%BB%B6%E7%9B%91%E6%8E%A7%E6%9C%BA%E5%88%B6%E5%AE%9E

##发现nomon 一个好用的功能 数据透视图 PIVOTCHART:这些参数被用来构建数据透视图.所需的参数:Sheetname,PageField,rowfield,columnfield,DataField和xlfunction(总和,最小,平均,最大值).数据来源TOP(可以查看指定进程一天内的消耗) ( 数据来源,nmon 源文件的top TOP #NAME? Time %CPU %Usr %Sys Threads Size ResText ResData CharIO %RAM Pa

最近写了一个用python监控tomcat日记文件的功能 实现的功能: 监控日记文件中实时过来的记录,统计每分钟各个接口调用次数,统计结果插入oracle #!/usr/bin/python # -*- coding: UTF-8 -*- import time import os import signal import subprocess import re import cx_Oracle def monitorLog(logFile,oldDayTime): logUrl='10.0.

此功能是为了实现,定时监控nginx生成的日志数据,并将新增的数据提交到一个接口(比如大数据的接口,让大数据来进行分析) define("MAX_SHOW", 8192*5); //新增数据提交阈值 define("LOG_NAME", ""); //读取的日志文件 define("LOG_SIZE", ""); //保留上次读取的位置 define("LOG_URL", "&

#! /bin/bash webroot="/home/www/" cp /dev/null rsync_file if [ ! -f   file.md5 ];then         find $webroot  -type f -exec md5sum {} \; >>file.md5 else         for file in $(md5sum -c file.md5|awk  -F':' '/FAILED/{print $1}')              

    前几天,在所有数据库服务器部署了监控磁盘空间的存储过程和作业后(MS SQL 监控磁盘空间告警),今天突然收到了两封告警邮件,好吧,存储规划是一方面,但是,是不是要分析一下是什么原因造成磁盘空间不足的呢?会不会是因为突然暴增的日志文件,抑或是系统业务猛增导致数据量暴增,还是历史数据累计原因....分析总得有数据来支撑吧,但是现在只有那些数据文件的当前大小信息,没有数据文件的历史增长变化信息,所以,今天就想实现这么一个功能,每天(频率可以调整)去收集一下数据文件的信息,放到一个表里面,这样

下载插件 https://jmeter-plugins.org/downloads/old/ 已安装了jmeter-plugins-manager,装的这个不知道生没生效.... 2.问题:启动就显示这个什么意思呢? 解决: 1.进入Mac终端: 2.进入test1.sh文件所在的目录:命令:cd /Applications/apache-jmeter-4.0/ServerAgent-2.2.1 (注意,cd 后面有一个空格): 3.赋予脚本可执行权限,输入命令:chmod +x startAg

zabbix监控日志文件 https://blog.csdn.net/workdsz/article/details/78439230?utm_source=blogxgwz2

在windows下实时监控文件变化小工具   在测试的时候,我们可能想实时监控系统打出的log信息,在unix系统上我们可以用"tail -f"实现,在windows下一般就无法做到实时查看,现在找到一个小工具实现这个功能:tail4win,他们的网址在http://www.panansoft.com,具体使用自己看看就会了.[@more@] 下载地址: http://www.bkill.com/download/154963.html#soft-downUrl   官方网站: htt

我们在做IO密集型的应用程序的时候,比如MySQL数据库,通常系统的表现取决于workload的类型. 比如我们要调优,我们就必须非常清楚的知道数据的访问规律,收集到足够的数据,用来做调优的依据. 有很多工具可以收集系统层面的,设备层面的,进程层面的IO数据,但是没有一个现成的工具可以回答我们比如应用打开了多少文件,文件的读和写的比例是多少,调用了多少次sync, 每次的数据大小是多少,调用了多少次,每次用了多少时间, 是顺序操作还是随机操作,是那个线程发起的操作. pt-ioprofile是p

using FtpLib; using System; using System.Collections.Generic; using System.ComponentModel; using System.Data; using System.Diagnostics; using System.IO; using System.Linq; using System.ServiceProcess; using System.Text; using System.Threading; using

实时监控,并上传到 HDFS 中. 一.Flume 要想将数据输出到 HDFS,须持有 Hadoop 相关 jar 包 若 Hadoop 环境和 Flume 在同一节点,那么只要配置 Hadoop 环境变量即可,不需要复制相关 jar 包. # 将相关包拷贝到 flume 的 lib 目录下 # commons-configuration-x.x.jar # hadoop-auth-x.x.x.jar. # hadoop-common-x.x.x.jar. # hadoop-hdfs-x.x.x

1.scrape_configs 参数介绍 # 默认的全局配置 global: scrape_interval: 15s # 采集间隔15s,默认为1min一次 evaluation_interval: 15s # 计算规则的间隔15s默认为1min一次 scrape_timeout: 10s # 采集超时时间,默认为10s external_labels: # 当和其他外部系统交互时的标签,如远程存储.联邦集群时 prometheus: monitoring/k8s # 如:prometheu

思路: 目录下文件被篡改的几种可能: 1.被修改 2.被删除 3.新增文件 md5命令详解 参数: -b 以二进制模式读入文件内容 -t 以文本模式读入文件内容 -c 根据已生成的md5值,对现存文件进行校验 --status 校验完成后,不生成错误或正确的提示信息,可以通过命令的返回值来判断 提示:md5sum 是校验文件内容,与文件名是否相同无关 [root@lamp scripts]# mkdir /tmp/test [root@lamp scripts]# touch /tmp/test

1.首先,使用# ifconfig查看Linux系统中的网卡名称,有的是eth0,有的是em1,以查看结果为准,下图为em1 2.先试试Linux系统中有没有安装ethtool工具,没有的话,下载ethtool工具,安装到系统.然后使用# ethtool em1,查看网络带宽,如下如图是1000Mb/s. 3.查看分析文件中NET sheet页中total-read和total-write的绝对值之和,如下图:total-read和total-write的绝对值之和约为82000KB/s,网络带

https://blog.csdn.net/ronnyjiang/article/details/53507306 在编译git库拉下来的代码时,往往会产生一些中间文件,这些文件我们根本不需要,尤其是在成产环节做预编译,检查代码提交是否能编译通过这种case时,我们往往需要编译完成后不管正确与否,还原现场,以方便下次sync代码时不受上一次的编译影响.# 删除 untracked files git clean -f   # 连 untracked 的目录也一起删掉  git clean -fd

一.os.listdir import os, time path_to_watch = "." before = dict ([(f, None) for f in os.listdir (path_to_watch)]) while 1: time.sleep (10) after = dict ([(f, None) for f in os.listdir (path_to_watch)]) added = [f for f in after if not f in before

脚本须知: 1. 运行此脚本的用户必须是root,因为在某些文件所在路径普通用户没有访问权限 2. 源文件和其md5码只要有一方内容有改动,都会导致校验失败,所以校验码的保存就至关重要防止其他人修改,建议修改权限为 root root 600 3. 此脚本带简单的日志功能,方便以后系统安全评估和查看 4.对一个目录下的所有文件做校验,一般有以下几种情况: 1)该目录下文件总的数量没有发生变化,但个别源文件内容发生修改 x文件 --> 改变 --> 记录日志 2)该目录下文件总的数量发生改变 a

Linux-通过inotifywait监控目录及文件 inotifywait命令的使用此处就不写了:可以参考文章:https://www.cnblogs.com/martinzhang/p/4126907.html inotifywait命令是工具包 inotify-tools 里面的,可以直接通过yum安装 yum install inotify-tools -y 此处通过inotifywait监控某个目录及里面的文件,(create.delete.modify).通过Python发送邮件告知

真正的inotify+rsync实时同步 彻底告别同步慢       http://www.ttlsa.com/web/let-infotify-rsync-fast/     背景 我们公司在用inotify+rsync做实时同步,来解决分布式集群文件一致性的问题.但当web文件越来越多(百万级数量html,jpg等小 文件),同步就越来越慢,根本做不到实时,按照网上的调优方法都尝试过,问题根本没有解决.经过我一翻细致研究,终于把慢的核心问题研究明白,先总结一句 inotifywait响应不会