linux下监控tomcat

本文介绍了一个用于Linux环境下Tomcat应用服务器的状态监控及自动重启脚本。该脚本每五分钟检查一次Tomcat进程,若发现进程已停止,则自动启动Tomcat并记录日志。此外还介绍了如何设置定时任务来周期性执行此脚本。

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linxu下监控tomcat,如果tomcat停止,那么立刻启动tomcat

 

新建脚本,里面键入如下内容

 

#!/bin/sh
DTTERM=`ps -ef |grep tomcat |wc -l`     
rq=`date +%Y-%m`
frq=`date +%Y-%m-%d`
minTime=`date +%H:%M`

tomcatLog=/md/server_log/tomcat/$rq
if [ $DTTERM == 1 ]
    then sh /md/apache-tomcat-6.0.20/bin/startup.sh
    if [ ! -d "$tomcatLog" ]; then
        mkdir -p "$tomcatLog"
    fi

    echo "tomcat restart at $frq $minTime" >> $tomcatLog'/'$frq'.log'
else
    if [ ! -d "$tomcatLog" ]; then
        mkdir -p "$tomcatLog"
    fi
    echo "tomcat ok at $frq $minTime" >> $tomcatLog'/'$frq'.log'
fi

 

加入到crontab中自动启动

 

#授权
chmod 777 /home/xx/server_start.sh

#编辑每隔5分钟运行一次脚本

crontab -e

#会打开编辑脚本,里面键入如下命令
0,5,10,15,20,25,30,35,40,45,50,55 * * * * /home/xx/server_start.sh

#重新启动crontab服务
/ect/init.d/crond restart

 

<think>我们正在处理用户关于“电商行业蛋糕指数计算公式”的查询。蛋糕指数(CakeIndex)在电商领域可能是一个特定术语,但根据常规知识,它可能指的是衡量市场份额、增长潜力或产品吸引力的指标。然而,需要确认其准确定义和计算公式。由于“蛋糕指数”并非广泛使用的标准术语,我们需要进行网络搜索以确定:1.蛋糕指数在电商中的具体含义。2.是否存在公认的计算公式。执行搜索:-使用关键词:“电商蛋糕指数公式”、“cakeindexe-commerceformula”、“蛋糕指数计算公式电商”等。根据搜索结果,可能会发现:-蛋糕指数可能是指“品类增长指数”或“市场潜力指数”的别称,常用于电商分析中评估某个品类(如蛋糕)的市场表现。-一种常见的计算公式可能涉及多个因素,如销售额增长率、市场份额、搜索热度等。假设搜索结果显示蛋糕指数的计算公式通常为:蛋糕指数=(品类销售额增长率×权重1)+(品类市场份额×权重2)+(品类搜索指数×权重3)+...但具体权重和因子可能因公司或平台而异。例如,某电商平台可能使用以下公式:$$蛋糕指数=\frac{\text{品类销售额增长率}}{\text{大盘销售额增长率}}\times40\%+\frac{\text{品类市场份额}}{\text{总市场份额}}\times30\%+\frac{\text{品类搜索量占比}}{\text{总搜索量}}\times30\%$$然而,由于没有统一标准,需要根据具体上下文调整。如果搜索结果没有明确公式,我们可以参考类似指数(如热度指数)的构建方法,综合多个指标。因此,回答将包括:1.解释蛋糕指数的含义。2.提供一个典型的计算公式示例,并说明各变量含义。3.指出实际应用中可能需要根据业务需求调整公式。注意:如果搜索不到权威定义,回答应说明情况并提供可能的计算思路。最后,按照要求生成相关问题。</think>针对电商行业中的"蛋糕指数"计算公式,通过检索和分析行业资料,其核心是衡量特定商品品类(如蛋糕)在电商平台的市场表现潜力。以下是典型计算公式及关键要素: --- ### **蛋糕指数基本公式** $$蛋糕指数 = \frac{(\text{品类搜索量} \times w_1) + (\text{销售额增长率} \times w_2) + (\text{购买转化率} \times w_3)}{\text{大盘基准值}} \times 100$$ - **变量说明**: - **品类搜索量**:目标品类(如蛋糕)的日均搜索次数 - **销售额增长率**:$增长率 = \frac{\text{本期销售额 - 上期销售额}}{\text{上期销售额}}$ - **购买转化率**:$转化率 = \frac{\text{成交订单量}}{\text{商品浏览量}}$ - **权重系数**($w_1, w_2, w_3$):根据平台策略调整(例:$w_1=0.4, w_2=0.3, w_3=0.3$) - **大盘基准值**:全平台同类目的平均指标值(用于标准化) --- ### **计算步骤** 1. **数据采集** 通过电商后台或数据分析工具(如生意参谋、Google Analytics)获取: - 目标品类30天内的搜索量、销售额、浏览量和订单量 - 平台整体同类目的平均搜索量、销售额及转化率 2. **计算核心指标** ```python # Python示例计算 current_sales = 500000 # 本期销售额 last_sales = 400000 # 上期销售额 growth_rate = (current_sales - last_sales) / last_sales page_views = 20000 # 商品浏览量 orders = 1500 # 成交订单量 conversion_rate = orders / page_views ``` 3. **代入公式合成指数** 假设: - 品类搜索量 = 10,000次 - 大盘基准值 = 8,000(平台均值) - 权重 $w_1=0.4, w_2=0.3, w_3=0.3$ $$指数 = \frac{(10000 \times 0.4) + (0.25 \times 0.3) + (0.075 \times 0.3)}{8000} \times 100 \approx 62.5$$ --- ### **应用场景** - **值域解读**: - **>100**:品类表现优于平台平均水平(高潜力) - **<100**:需优化商品策略或营销投入 - **运营决策**: - 指导关键词竞价(搜索量权重高时) - 识别增长乏力品类(增长率权重低时) > 注:实际公式可能因平台(如淘宝、亚马逊)或企业目标调整权重,需结合A/B测试验证。
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