monit系统监控

本文详细介绍了Monit工具的安装、配置及使用方法。Monit是一款用于监视和管理系统的进程、文件、目录及设备的工具,能够通过邮件通知系统状态,并具备内嵌的HTTP Web界面。配置指南包括了设置检查间隔、日志记录、邮件通知、HTTP服务监听等关键步骤。


   Monit 是用于对系统中的进程、文件、目录、以及设备等进行监视和管理的工具.当你所指定的server宕机或者没有反应,monit会将该进程杀死并重启该 server.并通过邮件进行通知.Monit 包含一个内嵌的 HTTP(S) Web 界面,你可以使用浏览器方便地查看 Monit 所监视的服务器.

monit的安装和配置: 

tar xzvf monit-5.1.1.tar.gz
cd monit-5.*
./configure
make
make install
cp monitrc /etc/

  在inittab文件中添加下面这句话,使init守护monit进程!!

vi /etc/inittab
mo:2345:respawn:/usr/local/bin/monit -Ic /etc/monitrc

 Monitrc文件的配置

#设置monit检查的间隔时间,单位是秒!!
set daemon 120                                                         
#用syslog来记录log        
set logfile syslog facility log_daemon                                 
#设置日志路径
set logfile /var/log/monit.log                                               
#设置PID文件的位置
set idfile /var/.monit.id                                                        
# primary mailserver 邮件服务器的IP
set mailserver 192.168.0.21                                              
#设置你的邮件从哪个账号发出
set mail-format { from: monit@xxx.com }                           
#接收邮件的信箱
set alert xxx@xxx.com                                                       
#设置monit监听的端口号
set httpd port 2812                                                           
# 设置monit服务器的IP,可以让你方便的http访问
use address 192.168.1.111                                              
#设置用户名和密码
allow admin:pass

监控HTTP

check process http with pidfile /var/run/httpd.pid
group www
start program = "/etc/init.d/httpd start"
stop program   = "/etc/init.d/httpd stop"
if failed host 127.0.0.1 port 80 then restart
if cpu is greater than 80% for 2 cycles then alert
if cpu > 80% for 5 cycles then restart
if totalmem > 512 mb for 5 cycles then restart
if children > 200 then restart
if loadavg(5min) greater than 10 for 8 cycles then stop
if 3 restarts within 5 cycles then timeout

更多详细配置可以参考默认的配置介绍

转载于:https://my.oschina.net/mosen/blog/291839

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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