cacti监控memcached

本文详细介绍了如何使用memadmin工具监控memcached性能,包括安装步骤、数据验证及主机添加到cacti进行监控的方法。

使用memadmin同样可监控memcached性能,参考链接:http://blog.youkuaiyun.com/jacson_bai/article/details/45583141

环境介绍:

cacti版本0.8.8c

memcached版本:1.4.24

python版本:2.7.6

python-memcached版本:1.5.4

参考链接:http://dealnews.com/developers/cacti/memcached.html

1.前置环境配置与安装


按照需求,依次安装对应软件

2.cacti-memcached的安装

 1.  上传到cacti服务器并解压

 # tar xf cacti-memcached-1.0.tar.gz

 # cd cacti-memcached-1.0

 2.  拷贝memcached.py到cacti的scripts目录

 # cp memcached.py /var/www/cacti/scripts/

 3 .  导入cacti_memcached_host_template.xml到cacti server

3.数据验证

## python /var/www/cacti/scripts/memcached.py 10.10.2.85

total_items:0 get_hits:0 uptime:333806 cmd_get:0 time:1432014187 bytes:0 curr_connections:10 connection_structures:11 bytes_written:38244698 limit_maxbytes:268435456 cmd_set:0 curr_items:0 rusage_user:3.577456 get_misses:0 rusage_system:52.061085 bytes_read:233823 total_connections:33398

4.添加主机到cacti监控



内容概要:本文详细介绍了一个基于Java和Vue的联邦学习隐私保护推荐系统的设计与实现。系统采用联邦学习架构,使用户数据在本地完成模型训练,仅上传加密后的模型参数或梯度,通过中心服务器进行联邦平均聚合,从而实现数据隐私保护与协同建模的双重目标。项目涵盖完整的系统架构设计,包括本地模型训练、中心参数聚合、安全通信、前后端解耦、推荐算法插件化等模块,并结合差分隐私与同态加密等技术强化安全性。同时,系统通过Vue前端实现用户行为采集与个性化推荐展示,Java后端支撑高并发服务与日志处理,形成“本地训练—参数上传—全局聚合—模型下发—个性化微调”的完整闭环。文中还提供了关键模块的代码示例,如特征提取、模型聚合、加密上传等,增强了项目的可实施性与工程参考价值。 适合人群:具备一定Java和Vue开发基础,熟悉Spring Boot、RESTful API、分布式系统或机器学习相关技术,从事推荐系统、隐私计算或全栈开发方向的研发人员。 使用场景及目标:①学习联邦学习在推荐系统中的工程落地方法;②掌握隐私保护机制(如加密传输、差分隐私)与模型聚合技术的集成;③构建高安全、可扩展的分布式推荐系统原型;④实现前后端协同的个性化推荐闭环系统。 阅读建议:建议结合代码示例深入理解联邦学习流程,重点关注本地训练与全局聚合的协同逻辑,同时可基于项目架构进行算法替换与功能扩展,适用于科研验证与工业级系统原型开发。
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