linux ntp时间同步

本文详细介绍如何在服务器上安装并配置NTP服务,包括编译安装ntpserver、修改ntp.conf配置文件等内容,并指导如何在客户机上设置定时任务实现时间同步。
一、搭建时间同步服务器
1、编译安装ntp server
rpm -qa | grep ntp
若没有找到,则说明没有安装ntp包,从光盘上找到ntp包,使用
rpm -Uvh ntp***.rpm
进行安装
2、修改ntp.conf配置文件


1. restrict | [ ignore|nomodify|noquery|notrap|notrust|nokod ]: 指定可以进行NTP通信的IP地址或网段
1.1 ignore:关闭所有NTP服务
1.2 nomodify :表示客户端不能更改NTP服务器的时间参数,但可以通过NTP服务器进行时间校对
1.3 noquery: 不提供NTP服务
1.4 notrap:不提供trap远程事件登录的功能
1.5 notrust: 聚聚没有通过认证的客户端
1.6 kod:kod技术可以组织“Kiss of Death”包(一种DOS攻击)对服务器的破坏,使用此参数将开启该功能 
1.7 nopeer:不与其他同一层的NTP服务器进行时间同步
若果没有指定选项,那就表示指定的客户端在访问NTP服务器时没有任何限制
2. server [IP|FQDN] [prefer]:指定该NTP服务器上层NTP服务器,如果有多个上层NTP服务器,则参考prefer的优先级进行时间同步,prefer越小优先级越高
3. broadcast 网段 子网掩码:指定进行NTP时间广播的网段,在不指定此参数时NTP服务器会对所有能访问的网段广播


查看时间同步信息的命令:
# ntpq -p


下面对部分参数进行说明:
remote: 本地主机所连接的上层NTP服务器
st:NTP服务器优先级
when:上次与NTP服务器同步的时间(单位:s)
poll:下次与NTP服务器同步的时间(单位:s)
delay:从本地发出时间同步命令给远程时间服务器开始,到整个时间同步完成所需时间(单位:10^-6s)
offset:本地主机与时间服务器的时间差(同步后将自动纠正)
jitter:一个offset的分布统计值,该值越小,表示时间越精确




vi /etc/ntp.conf

①、第一种配置:允许任何IP的客户机都可以进行时间同步
将“restrict default nomodify notrap noquery”这行修改成:
restrict default nomodify notrap
配置文件示例:/etc/ntp.conf

②、第二种配置:只允许192.168.211.***网段的客户机进行时间同步
在restrict default nomodify notrap noquery(表示默认拒绝所有IP的时间同步)之后增加一行:
restrict 192.168.211.0 mask 255.255.255.0 nomodify notrap
3、启动ntp服务
service ntpd start
开机启动服务
chkconfig ntpd on
4、ntpd启动后,客户机要等几分钟再与其进行时间同步,否则会提示“no server suitable for synchronization found”错误。


二、配置时间同步客户机
vi /var/spool/cron/root


增加一行,在每天的5点13分、9点13分、14点13分、19点13分与时间同步服务器进行同步
13 5,9,14,19 * * * /usr/sbin/ntpdate 192.168.18.2


备注:如果客户机没有ntpdate,可以下载ntpdate.tar.gz到/usr/sbin/目录,然后解压:
wget http://blog.s135.com/attachment/200708/ntdate.tar.gz
cd /usr/sbin/
tar zxvf ntpdate.tar.gz


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【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其与遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究与改进中。
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