8月 08

go语言环境准备

开始使用的是编译好的包,由于CentOS系统64位的版本过老,编译总是报错,所以最后还是使用源码编译。具体操作非常简单。
先安装需要的工具,如果已有就不用安装了。
# yum install mercurial bison gcc libc6-dev ed gawk make
解压源码包,执行编译命令,配置环境变量即可。
我使用root用户,将源码包直接放在/usr/local/目录下。操作记录如下
# tar zxvf go1.0.2.src.tar.gz
# cd go/src/
# ./all.bash
到用户的home目录里编译.bash_profile,如果要所有用户都能用,就直接编辑/etc/profile。
export GOROOT=/usr/local/go
export GOARCH=amd64
export GOOS=linux

PATH=$PATH:$HOME/bin:/usr/local/go/bin

到此已经可以用了,随便搞个hello world试试。
/etc/profile配置
export GOROOT=/usr/local/go
export GOBIN=/usr/local/go/bin
export GOARCH=amd64
export GOOS=linux
export PATH=$GOBIN:$PATH

12月 11

新服务器的硬件测试

【2011-12-09 整理人:simon-zzm@163.com】
新买的服务器安装CentOS的操作系统,需要测试服务器硬件的稳定性。如果不运行服务
空跑根本没有意义,所以使用压测软件进行测试。
本次测试使用到stress软件,网站地址如下:
http://weather.ou.edu/~apw/projects/stress/
如果是服务器没有安装操作系统也可以到以下的网站下载iso或usb基本操作系统加压力软件的
集合。网站地址如下:
www.stresslinux.org

本次只是记录使用stress的过程。
stress用C编写,可以运行在x86,ppc64和PPC 32 GNU / Linux的,Tru64的,SPARC Solaris的平台。
可以自由配置参数,对cpu、内存、IO进行测试。

软件下载、编译、测试
为了避免编译失败,建议先确认已经安装gcc编译器。
# yum -y gcc*
# wget http://weather.ou.edu/~apw/projects/stress/stress-1.0.4.tar.gz
# tar zxvf stress-1.0.4.tar.gz
# cd stress-1.0.4
# ./configure && make

至此已经编译完毕,本软件不打算安装,所以直接使用。
# cd /root/stress-1.0.4/src
# ./stress –cpu 8 –io 8 –vm 8 –vm-bytes 32000M –timeout 180s

服务器的硬件为4核双cpu,32G内存,测试180秒中。所以使用以上命令,io和vm后的8为8个
进行,vm-bytes为32G的内存。

使用感受,能将所有的硬件资源耗尽,但是如果运行时间过长,就不知道是死机还是再测试了。
更主要的是测试完毕也没有测试报告生成。

10月 11

Reids的安装、配置和初级管理

【2011-10-11 整理编辑 simon-zzm@163.com】

一、 获取和部署

# wget http://redis.googlecode.com/files/redis-2.2.12.tar.gz

# tar zxvf redis-2.2.12.tar.gz

# cd redis-2.2.12

# make

src目录下会生成可执行文件,可以使用make install 进行安装,默认安装后放在/usr/local/bin中。也可以制定存放目录make PREFIX=/some/other/directory。可执行文件的作用

redis-server 服务器的daemon启动程序

redis-check-aof 数据修复

redis-check-dump 检查导出工具

redis-cli 命令行操作工具

redis-benchmark 性能测试工具,测试Redis在你的系统及你的配置下的读写性能

直接执行redis-server,使用默认配置控制台打印。再redis-2.2.12中有redis.conf配置文件的模板,可以将配置文件放到认可位置,建议放到/etc下,使用配置文件启动redis命令如下。修改系统内核参数

# echo vm.overcommit_memory=1 >> /etc/sysctl.conf

# sysctl vm.overcommit_memory=1

使用数字含义:

0,表示内核将检查是否有足够的可用内存供应用进程使用;如果有足够的可用内存,内存申请允许;否则,内存申请失败,并把错误返回给应用进程。

1,表示内核允许分配所有的物理内存,而不管当前的内存状态如何。

2,表示内核允许分配超过所有物理内存和交换空间总和的内存

启动

# redis-server /etc/redis.conf

二、配置说明

配置文件主要参数说明如下(多个#为系统默认注释的配置):

daemonize no

#默认不以守护进程的方式启动,生产环境下建议改为yes

pidfile /var/run/redis.pid

#pid文件位置

port 6379

#监听端口

bind 127.0.0.1

#监听IP地址,可用于监听指定IP

unixsocket /tmp/redis.sock

#sock文件位置

timeout 60

#超时断开时间

loglevel verbose

#日志级别debugnoticeverbosewarning

logfile stdout

#日志保存位置,默认是输出到/dev/nul,既不记录日志。

# syslog-enabled no

# 开启系统日志,默认关闭

###### syslog-ident redis

######syslog-facility local0

# 日志级别从LOCAL0-LOCAL7

databases 16

#数据库个数,登陆数据库默认dbid0,可以使用select 设置。

save 900 1

save 300 10

save 60 10000

# 持久化保持 save *(秒数)*(修改次数)保存到硬盘上。全部注释掉,则不进行持久化。

rdbcompression yes

# 持快照是否要压缩

dbfilename dump.rdb

# 快照文件名称

dir ./

#快照保存位置

######slaveof

# 如果为从库需要配置主库的IP和端口,需要注意,从机如果做数据修改是不能同步到主机的

######masterauth

# 如果主数据库有密码需要在从库上设置主库的密码

###### requirepass foobared

< p>#主数据库的密码设置,如果加密了客户端连接为./redis-cli?-a foobared

slave-serve-stale-data yes

# 当主库宕机时,备机接替主库工作

######requirepass foobared

# 设置客户端登陆访问密码

maxclients 1024

# 默认客户端链接数,如果为0 则是不限制

######maxmemory 2048000000

# 使用内存大小,如果不设置为使用所有。单位为bytes

######maxmemory-policy volatile-lru

#内存用满的清理策略(lru为最近最少使用算法):

# volatile-lru:删除过期和lru key(默认值)

# allkeys-lru : 删除lru算法的key

# volatile-random:随机删除即将过期key

# allkeys->random:随机删除

# volatile-ttl : 删除即将过期的

# noeviction : 永不过期,返回错误

######maxmemory-samples 3

# 可以用ttl这只key的生存时间,此配置为用lru检查ttl时间。个人认为应该是对ttl的排序

appendonly no

# 开启操作记录日志,每此操作都会写日志,效率比较低。但是服务器宕机重启后,服务会加载日志,提高安全性。

#### appendfilename appendonly.aof

# 日志名称

appendfsync everysec

# 写日志的规则 always 时时写,everysec美秒写一次,no为不写

no-appendfsync-on-rewrite no

#没有太懂,个人理解是因为I/O效率问题,所以使用的一种类似的增量写入的方式。

slowlog-log-slower-than 10000

slowlog-max-len 1024

#像系统日志一样,记录命令的执行时间。记录周期为毫秒级(1000000毫秒=1秒)负值表示禁用,0表示记录所有命令。记录能保存的最大行数。

vm-enabled no

#虚拟内存开关

vm-swap-file /tmp/redis.swap

# 虚拟内存swap文件的位置。不同的redis服务不能共用内存文件。不推荐使用tmp目录。

vm-max-memory 0

#虚拟内存的大小,0为不限制。

vm-page-size 32

#缓存中每页的大小,默认是32个字节

vm-pages 134217728

# 虚拟内存中可以最大的页数,虚拟文件大小为vm-page-size * vm-pages。如果是32字节的页,用134217728页,会有4G大的swap文件

vm-max-threads 4

#使用虚拟内存的最大线程数

hash-max-zipmap-entries 512

hash-max-zipmap-value 64

list-max-ziplist-entries 512

list-max-ziplist-value 64

set-max-intset-entries 512

activerehashing yes

#为一种高级的哈希算法。原理没有明白,也不做修改了。

#以下为可以引入其它位置的配置文件。

# include /path/to/local.conf

# include /path/to/other.conf

三、基本管理

  Redis的命令共分为十个部分,其中主要的六个部分(KeyStringHashListSetSortedSet)的翻译可以到http://redis.readthedocs.org/en/latest/中查看。本问只是记录部分管理命令。

1Select

切换库,select后直接跟阿拉伯数字的dbid

举例:

redis 127.0.0.1:6379> select 1


OK

2Dbsize

统计库中key的数量

举例:

redis 127.0.0.1:6379> dbsize

(integer) 1

3Flushdb

Redis还支持对某个DB数据进行清除(当然清空所有数据的操作也是支持的)

redis 127.0.0.1:6379> dbsize

(integer) 1

redis 127.0.0.1:6379> flushdb

OK

redis 127.0.0.1:6379> dbsize

(integer) 0

4slaveof

同步命令,在从端参输入主机的IP和端口,进行数据同步。在复制的开始阶段处于阻塞状态(sync_readline)服务无法对外提供服务。

5Slowlog

获得slowlog日志中最近的2条记录

redis 127.0.0.1:6379> slowlog get 2

1) 1) (integer) 6

2) (integer) 1318257654

3) (integer) 19244

4) 1) “rpush”

2) “b”

3) “z”

2) 1) (integer) 5

2) (integer) 1318256413

3) (integer) 42203

4) 1) “keys”

2) “10*”

6Save Bgsave

将所有数据遍历一遍,然后存到一个扩展名为rdb的数据文件中。Bgsave为后台运行保存

redis 127.0.0.1:6379> SAVE

OK

7CONFIG RESETSTAT

充值redis服务器的统计信息,将被重置的内容如下:

Keyspace hits

Keyspace misses

Number of commands processed

Number of connections received

Number of expired keys

8Info

查看服务当前状态和版本信息。主要关心的空间使用信息used_memory_human使用内存量,vm使用率和swap使用。

举例:

redis 127.0.0.1:6379[1]> info

redis_version:2.2.12

redis_git_sha1:00000000

redis_git_dirty:0

arch_bits:64

multiplexing_api:epoll

process_id:27525

uptime_in_seconds:3085418

uptime_in_days:35

lru_clock:1807857

used_cpu_sys:79.22

used_cpu_user:186.33

used_cpu_sys_children:8.48

used_cpu_user_children:1.53

connected_clients:1

connected_slaves:0

client_longest_output_list:0

client_biggest_input_buf:0

blocked_clients:0

used_memory:83717864

used_memory_human:79.84M

used_memory_rss:127311872

mem_fragmentation_ratio:1.52

use_tcmalloc:0

loading:0

aof_enabled:0

changes_since_last_save:0

bgsave_in_progress:0

last_save_time:1318258998

bgrewriteaof_in_progress:0

total_connections_received:132983

total_commands_processed:5728570

expired_keys:0

evicted_keys:0

keyspace_hits:3588043

keyspace_misses:2140445

hash_max_zipmap_entries:512

hash_max_zipmap_value:64

pubsub_channels:0

pubsub_patterns:0

vm_enabled:0

role:master

db0:keys=664042,expires=0

db1:keys=1,expires=0

9月 27

linux下用python生成二维码


【张子萌 2011-9-27】
库的官方网站

http://fukuchi.org/works/qrencode/index.en.html

需要使用CythonCython是用来生成 C 扩展到而不是独立的程序的。所有的加速都是针对一个已经存在的 Python

用的一个函数进行的。还需要安装PIL

先下载了qrencode-3.1.1.tar.gz,使用configuremakemake install进行安装,手动生成了一个图,却是可用。

开始制作。

安装Cypthon

# easy_install cython

在官方下载bitly-pyqrencode-1cfb23c.tar.gz

# tar zxvf bitly-pyqrencode-1cfb23c.tar.gz

# cd bitly-pyqrencode-1cfb23c

使用Cpython安装qrencode

# cython qrencode.pyx

阅读README确认系统中有以下文件

you need libqrencode somewhere in your LD path (/usr/local/lib)

you need qrencode.h somewhere on your include path (/usr/local/include)

# python setup.py install

安装完毕测试以下。

脚本如下

from qrencode import Encoder

cre = Encoder()

img = cre.encode(“博客地址:http://simon-zzm.blog.163.com/ n电子邮件:simon-zzm@163.com”, { ‘width’: 300 })

img.save(‘out.png’)

生成图片如下:

linux下用python生成二维码 - simon-zzm - simon个人观点

9月 26

centos安装node.js简单测试

操作系统

Centos 5.4 Linux 2.6.18-164.el5 4G内存、Xeon(TM) CPU 3.20GHz

node-v0.5.7

node的官方网站http://nodejs.org/ 使用官方网站示例。

再安装前请将开发工具(tcl-developenssl-develglibc-devel bzip2*等)安装,可以使用yum工具。

安装

# tar zxvf node-v0.5.7.tar.gz

# cd node-v0.5.7

# ./configure

# make

有报make: [all] Error 1 (ignored) 但是没有找到问题,忽略了直接做下一步。

# make install

收到安装成功讯息。

建立一个node.js档案。

vim node.js

var http = require(‘http’);

http.createServer(function (req, res) {

res.writeHead(200, {‘Content-Type’: ‘text/plain’});

res.end(‘Hello Node.jsn‘);

}).listen(8124, “192.168.1.200”);

console.log(‘Server running at http://192.168.1.200:8124/’);

执行node.js

# node node.js

打开浏览器使用连接http:// 192.168.1.200:8124看到Hello Node.js,就表示node.js已经正在运作中。

进行个简单测试,使用apacheab工具

命令# ./ab -c10000 -n 40000 http:// 192.168.1.200:8124/

Complete requests: 40000

并发数: 3498.75 [#/sec]

平均返回相应时间: 0.286 [ms]

传输量: 266.51 [Kbytes/sec]

无请求失败。

在同一台机器上使用django写个,测试一下。

环境Python 2.6.6 django 1.3.0 关闭debug状态

代码为:

#!/bin/evn python

from django.http import HttpResponse

def index(request):

html = “Hello Djangon”

return HttpResponse(html)

直接使用python自带的调试服务器

# python manage.py runserver 192.168.1.200:9000

因为4000030000时将服务器跑死了(报错apr_socket_recv: Connection timed out (110)),所以修改为25000进行测试,结果也死了,改20000也死了,直接改15000也死了。算了我不测了。

总结:初步看node js效率确实很高,python+django自带的服务器的效