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# Some generic hostgroup definitions # A simple wildcard hostgroup define hostgroup { hostgroup_name all alias &
# A simple configuration file for monitoring the local host # This can serve as an example for configuring other servers; # Custom services specific to this host are added here, but services # defi
######################################################################## ###定义针对主机的告警条件 ######################################################################## # Generic host definition template -
############################################################################### # timeperiods.cfg ############################################################################### # 这个文件主要是定义针对不同的联系人
############################################################################### # contacts.cfg ############################################################################### ##############
MYSQL用户权限管理(Grant,Revoke) http://apps.hi.baidu.com/share/detail/45999695
加入日志记录和crontab。 #!/bin/bash riqi=`date +%d` dat=`date +%C%y%m%d` lastmon=`date -d"last month" +%C%y%m` curmon=`date +%C%y%m` if [ $riqi != "01" ] then &
#!/bin/bash # 无聊的运行提示，可删可改 echo "Hello, World..." # 获取当前日期 riqi=`date +%d` # Log提示，可删可改 dat=`date +%C%y%m%d` # 获取上个月份参数 lastmon=`date -d"last month" +%m` # 获取当前月份参数 curmo
#!/bin/bash echo "Hello, World..." riqi=`date +%d` dat=`date +%C%y%m%d` echo "Today is $dat" if [ $riqi != "01" ] then e
操作系统为Ubuntu10， #!/usr/bin/perl use strict; use warnings; print "Hello, World...\n"; my $riqi=`date +%d`; print "today is $riqi\n"; my @shang=qw( 01 02 03 04 05 06 07 08 09 1
用rsync实现Linux服务器文件到Windows存储的自动传输 手上服务器虽然只有三十多台，但是一半的机器上的日志文件太多，之前都是手动上传到windows的存储设备，可是操作起来只能一台一台的弄，而且因为时间较长，还经常遗漏。于是，在惰性的驱使下，终于找到了这个再普通不过的小工具。 windows上用cwRsyncServer4.0.6，网上随便下载。 linux上因为Ubuntu系统
[转自51cto]http://bbs.51cto.com/thread-820965-1.html 当数据库服务器建立好以后，我们首先要做的不是考虑要在这个支持数据库的服务器运行哪些受MySQL提携的程序，而是当数据库遭到破坏后，怎样安然恢复到最后一次正常的状态，使得数据的损失达到最小。 或者说，仅仅是数据库服务器
看到一篇很不错的文章，特别转来分享下。也许以后会用到。 1、分库分表 很明显，一个主表（也就是很重要的表，例如用户表）无限制的增长势必严重影响性能，分库与分表是一个很不错的解决途径，也就是性能优化途径，现在的案例是我们有一个1000多万条记录的用户表members,查询起来非常之慢，同事的做法是将其散列到100个表中，分别从members0到members99，然后根据mid分发记录到这些表中
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