观察mysql服务器周期性变化

HTTP Flood攻击自动化识别:从动态基线到实战防御 在网络安全与运维领域,DDoS攻击防护是核心挑战之一,其中HTTP Flood因其高隐蔽性成为常见威胁。其基本原理是攻击者操控海量傀儡机,模拟正常HTTP/HTTPS请求淹没目标,耗尽服务器资源。自动化识别技术的核心价值在于将安全响应从被动“救火”升级为主动“预警”,通过实时流量分析实现精准拦截。这依赖于一套完整的技术体系:从流量采集(如Nginx日志、网络镜像)到特征工程(提取请求速率、源IP分布、行为序列等关键指标),再通过动态基线、机器学习等分析引擎进行决策。在实际应用场景中,结合Prometheus 阅读详情

我们前面已经了解了如何利用awk统计mysql的状态

写一个脚本每秒钟去获取mysql服务器的状态
vi tjstatus.sh

#!/bin/bash
while true
do
mysqladmin -uroot -padmin888 ext|awk '/Queries/{q=$4}/Threads_connected/{c=$4}/Threads_running/{r=$4}END{printf("%d %d %d\n",q,c,r)}' >> mysqlstatus.txt

sleep 1
done

执行:

sh tjstatus.sh

运行一段时间之后,我们来查看 more mysqlstatus.txt :
这里写图片描述

注意:当前行 减 上一行,才是每秒钟的请求数。
同样利用awk来处理一下mysqlstatus.txt

awk '{q=$1-last;last=$1}{printf("%d %d %d\n",q,$2,$3)}' mysqlstuts.txt

把结果复制下来(不要头尾的明显差距很大的数据),根据结果观察周期。

以下的转成图表的技巧:
这里写图片描述
(先在编辑器里把空格换成制表符,以方便拷贝到excel中)
这里写图片描述
这里写图片描述
这里写图片描述
(从上图可以看出,大约30秒一个周期)

是否和你的缓存失效时间周期一致,那么就首先可以选择调整缓存生效策略,使失效时间分散或夜间失效。

LPDDR6与LPDDR5 channel/rank/die/bank技术探讨 阅读详情

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