nginx定期切割日志

现有的日志都会存在 access.log 文件中,但是随着时间的推移,这个文件的内容会越来越多,体积会越来越大,不便于运维人员查看,所以我们可以通过把这 文件切割为多份不同的小文件作为日志,切割规则可以以 天 为单位,如果每天有几百G或者几个T的日志的话,则可以按需以 每半天 或者 每小时 对日志切割

1. 创建一个shell可执行文件: cut_my_log.sh ,内容为:

#!/bin/bash
LOG_PATH="/var/log/nginx/"
RECORD_TIME=$(date -d "yesterday" +%Y-%m-%d+%H:%M)
PID=/var/run/nginx/nginx.pid
mv ${LOG_PATH}/access.log ${LOG_PATH}/access.${RECORD_TIME}.log
mv ${LOG_PATH}/error.log ${LOG_PATH}/error.${RECORD_TIME}.log
#向Nginx主进程发送信号,用于重新打开日志文件
kill -USR1 `cat $PID`

2. 为 cut_my_log.sh 添加可执行的权限:

chmod +x cut_my_log.sh

3. 测试日志切割后的结果:

./cut_my_log.sh

4.使用定时任务

crontab -e

添加每分钟执行切换任务

*/1 * * * * /usr/local/nginx/sbin/cut_my_log.sh

重启定时任务:

service crond restart

参考:慕课网、https://www.jianshu.com/p/9b146a5834c1

分数阶傅里叶变换(Fractional Fourier Transform, FRFT)是对传统傅里叶变换的拓展,它通过非整数阶的变换方式,能够更有效地处理非线性信号以及涉及时频局部化的问题。在信号处理领域,FRFT尤其适用于分析非平稳信号,例如在雷达、声纳和通信系统中,对线性调频(Linear Frequency Modulation, LFM)信号的分析具有显著优势。LFM信号是一种频率随时间线性变化的信号,因其具有宽频带和良好的时频分辨率,被广泛应用于雷达和通信系统。FRFT能够更精准地捕捉LFM信号的时间和频率信息,相比普通傅里叶变换,其性能更为出色。 MATLAB是一种强大的数值计算和科学计算工具,拥有丰富的函数库和用户友好的界面。在MATLAB中实现FRFT,通常需要编写自定义函数或利用信号处理工具箱中的相关函数。例如,一个名为“frft”的文件可能是用于执行分数阶傅里叶变换的MATLAB脚本或函数,并展示其在信号处理中的应用。FRFT的正确性验证通常通过对比变换前后信号的特性来完成,比如评估信号的重构质量、信噪比等。具体而言,可以通过计算原始信号与经过FRFT处理后的信号之间的相似度,或者对比LFM信号的关键参数(如初始频率、扫频率和持续时间)是否在变换后得到准确恢复。 在MATLAB代码实现中,通常包含以下步骤:首先,生成LFM信号模型,设定其初始频率、扫频率、持续时间和采样率等参数;其次,利用自定义的frft函数对LFM信号进行分数阶傅里叶变换;接着,使用MATLAB的可视化工具(如plot或imagesc)展示原始信号的时域和频域表示,以及FRFT后的结果,以便直观对比;最后,通过计算均方误差、峰值信噪比等指标来评估FRFT的性能。深入理解FRFT的数学原理并结合MATLAB编程技巧,可以实现对LFM信号的有效分析和处理。这个代码示例不仅展示了理论知识在
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