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Linux系统需要定期巡检，以检查服务器软硬件使用情况，相当于对人的体检，确保可以及时发现问题、解决问题，降低损失，常用的巡检命令如下...
本着分享的精神, 给近一二年使用 Mojolicious 的经验分享给大家. 今天要分享的是怎么加强默认 Mojo 显示日志, 让我们更加好的排错。
正确的重定向标准输出和标准错误的方法是：>/dev/null 2>&1 ,关于连环重定向，可以参考这里的解释：>/dev/null 2>&1 含义。如果一不小心，可能会导致/dev/null 被重定向到0，1或2，导致整个系统异常。
最近在一个性能测试中遇到机器的CPU频率不对。查了一下原来是irqbalance和cpuspeed搞出来问题。
操作一台服务器的时候可以 ssh，操作多台服务器可以开多个窗口多个 ssh，那操作很多台服务器呢？
我们的一个 Oracle Gird Engine 集群上大概有60多台 Ubuntu 服务器作执行节点，这些服务器操作系统和软件配置完全一样(上线后由 puppet 统一配置)，有时候我们需要在这些服务器上做同样的操作，这个时候特别适合使用 PSSH 这种 ssh 批量操作工具。
当然，如果对 Python 不恐惧的话也可以用 Fabric 批量执行服务器任务。
关于Syslog的内容我并不想多说，否则就偏离了主题，大家如果有不清楚的地方，可以参考鸟哥的Linux私房菜。虽然Syslog中规中矩，但是随着时间的推移，无论是功能还是性能，它都显得捉襟见肘，于是出现了：Rsyslog和Syslog-ng，它们都涵盖SysLog的常用功能，不过在功能和性能上更为出色，至于孰优孰劣是个仁者见仁智者见智的问题，鉴于多数Linux发行版均选择了Rsyslog，姑且让我随波逐流一次。
平时很少用 VPN，需要的时候一般用 ssh -D 搞定，或者 sshuttle 也是个不错的工具。自己配置 OpenVPN 虽然不是很麻烦，但对第一次配置 VPN 的新手来说还是挺费神费事的，如果急用或者怕麻烦的话可以选用 OpenVPN 的商业收费版本 OpenVPN Access Server，其免费的 license 可以支持2个 VPN 用户的同时在线，对个人用户来说足够用了。
一台Redis服务器在很短的时间里消耗了几十个G的内存，最终因为SWAP而宕机。因为这台服务器的社会背景比较复杂，所以一时无法判断犯罪嫌疑人到底是谁。 最开始的直觉是认为肯定有人保存了大体积的数据，于是问题就变成了找出哪些键占用的空间比较大，DBA同事用了redis-rdb-tools等工具来分析数据文件。可惜的是虽然找到了一些大体积的键，但最终都排除了嫌疑，问题似乎陷入了僵局。
启动iptables时，出现了Setting chains to policy ACCEPT: security raw nat filter [FAILED]
Google 之后发现是CentOS 的iptables多了一个security 表，而 /etc/init.d/iptables 中却没有该表的规则定义字段，所以需要手工添加。
考虑到我手上的服务器逐渐的增多，有时候需要大规模的部署同一个文件，例如因为方便使用systemtap这个工具定位问题，需要把手上几百台服务器同时安装kernel-debuginfo这个包，原有的方式采用一个源服务器，采用rsync或者scp之类的文件传输方式只能做到一个点往下分发这个文件，这个时候下发的速度就会比较的慢，基于以上原因，我写了一个基于bt协议传输文件的小工具，实际测试，传输到10个机房，70多台机器传输一个240M的这个内核文件，到所有的机器，源采用限速2m/s的上传速度，测试的结果大概只要140s，就可以全部传输完毕，这个效率是非常之高，如果不限速的情况下速度会更快，下面把这个程序开源出来。
现代社会，熟练使用ssh是一项必不可少的技能，下面是我日常使用ssh的一些小总结。
注意：测试全部是在linux系统上进行，如果你使用windows系统，可以好好研究putty和xshell的各类选项，一定会找到实现的办法！
最近每天抽调一点时间充当客服工作，解决用户的技术问题，在充当客服工作当中，遇到各种形形色色的问题，才知道以前自认为不是问题的问题现在都成为了问题，在问题的分析，解决过程中相当的困惑人，有时候同一个问题分析好几天，尝试各种方式，最后到问题的解决，解决问题后，那种兴奋是无法用语言来形容，感谢用户容忍我们这么不停的折腾，在这个过程当中，让我了解到一些更底层的东西，对于自身也是一个很大的提高。下面说说遇到几个问题的案例吧。
我的blog前面有一篇文章描述了软终端导致单cpu消耗100%，导致机器丢包跟延迟高的问题，文中我只是简单的说明了一下升级内核进行解决的，这个问题我并没有进行一个问题解决的说明，经历了一系列的调整后，单机的并发从单机单网卡承受100M流量到160M流量，到现在的最高的230M流量，在程序没有大规模修改的情况下效果还是十分的明显，这次这篇文章将完整的说一下我的一个解决方法。
Apache/Nginx 通常被放在tomcat前作为http代理：browser -> apache -> tomcat。但是缺点是丢失了很多原有的网络信息：ip、hostname、protocol(用的是http还是 https)，比如，当java程序想生成http重定向请求的时候会遇到麻烦。因为HTTP头部的Location字段的值必须是绝对URL。重定向的问题勉强可以交给前面的proxy来解决(让apache重写header)，但是藏在http body中的各种链接问题就棘手多了。比如当从一个html页面载入一个外部资源时，资源的链接到底是写http的还是https的呢？
默认情况下，Linux网络被配置成最佳可用性状态，但不是最佳性能状态。对于一个10GbE的网卡来讲，这是尤其明显的。内核的 send/recv 缓冲区，tcp堆栈的内存分配策略和 数据包的队列都设置的太小，以至于它们不能工作在最佳的性能状态。下面所做的一些测试和优化，希望能够给你的网卡带来一定的性能提升。
当需要在机器之间传输400GB文件的时候，你就会非常在意传输的速度了。默认情况下(约125MB带宽，网络延迟17ms，Intel E5-2430，本文后续讨论默认是指该环境)，scp的速度约为40MB，传输400GB则需要170分钟，约3小时，如果可以加速，则可以大大节约工程师的时间，让攻城师们有更多时间去看个电影，陪陪家人。
在Linux的/proc文件系统，可以看到自启动时候开始，所有CPU消耗的时间片；对于个进程，也可以看到进程消耗的时间片。这是一个累计值，可以"非阻塞"的输出。获得一定时间间隔的两次统计就可以计算出这段时间内的进程CPU利用率。
前些天发现XEN虚拟机上的Nginx服务器存在一个问题：软中断过高，而且大部分都集中在同一个CPU，一旦系统繁忙，此CPU就会成为木桶的短板。
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