SSH连接服务器经常被断开解决方法
vim /etc/ssh/sshd_config
UseDNS no
修改成功之后，重启SSH服务：service sshd restart
连接服务器超时掉线解决办法
vim /etc/ssh/sshd_config
找到
并将注释符号（”#”）去掉, 将ClientAliveInterval的值改成3600，保存。
ClientAliveInterval 指定服务器端向客户端请求消息 的时间间隔，默认是0， 不发送。
ClientAliveInterval 3600表示每1个小时发送一次，然后客户端响应，这样就保持长连接了。
ClientAliveCountMax，使用默认值3即可。
ClientAliveCountMax表示服务器发出请求后客户端没有响应的次数达到一定值，就自动断开。
Like:
TCPKeepAlive yes
ClientAliveInterval 60
ClientAliveCountMax 3
du -ah –max-depth=1 这个是我想要的结果 a表示显示目录下所有的文件和文件夹（不含子目录），h表示以人类能看懂的方式，max-depth表示目录的深度。
du命令用来查看目录或文件所占用磁盘空间的大小。常用选项组合为：du -sh
一、du的功能：`du` reports the amount of disk space used by the specified files and for each subdirectory (of directory arguments). with no arguments,`du` reports the disk space for the current directory。
很明显，与df不同，它用来查看文件或目录所占用的磁盘空间的大小。
二、du常用的选项：
-h：以人类可读的方式显示
-a：显示目录占用的磁盘空间大小，还要显示其下目录和文件占用磁盘空间的大小
-s：显示目录占用的磁盘空间大小，不要显示其下子目录和文件占用的磁盘空间大小
-c：显示几个目录或文件占用的磁盘空间大小，还要统计它们的总和
–apparent-size：显示目录或文件自身的大小
-l ：统计硬链接占用磁盘空间的大小
-L：统计符号链接所指向的文件占用的磁盘空间大小
一、du -h：这个就不多说了。
二、du -a：使用此选项时，显示目录和目录下子目录和文件占用磁盘空间的大小。
可以看出，默认情况下du只显示download目录占用磁盘空间的大小，而使用-a选项后，它不仅显示了目录（最后一行），而且显示了目录下各个文件占用磁盘空间的大小。
三、du -s：使用此选项时，du只显示目录所占用磁盘空间的大小，而不显示其下子目录和文件占用磁盘空间的信息。
默认情况下，du不显示目录下文件占用磁盘空间的信息，但它会显示其下子目录占用磁盘空间的信息；而使用-s选项以后，只显示xx目录占用磁盘空间的大小。
四、du –apparent-size：显示文件或目录自身大小，而不是它们占用的磁盘空间大小。文件或目录占用磁盘空间的大小与它们自身大小有时候并非完全一致；这种现象非linux所独有，windows里也是如此。我们看这个选项的帮助文档的解释：The apparent size of a file is the number of bytes reported by `wc –c` regular files ,or more generally, `ls –l –block-size=1` or `stat –format=%s`.For example, a file containing the word `zoo` with no newline would, of course, have an apparent size of 3. Such a small file may require anywhere from 0 to 16 kib or more of disk space, depending on the type and configuration of the file system on which the file resides.
这段话给出了文件或目录自身大小与占用磁盘空间大小的区别。他下面举出了一个更加夸张的例子，这里就不把它写出来了。我们知道了：wc或ls –block-size显示的是其自身大小，而du给出的则是占用的磁盘空间的大小。
五、du -c：使用此选项时，不仅显示几个文件或目录各自占用磁盘空间的大小，还统计它们的总和。
如图所示，加上-c选项后，du不仅显示两个目录各自占用磁盘空间的大小，还在最后一行统计它们的总和。
六、du -l：这个选项主要是针对硬链接。在统计目录占用磁盘空间大小时，-l选项会把硬链接也统计进来。帮助文档是这样解释的：Count the size of all files,even if they have appeared already(as a hard link)。
我们在download目录下建立一个硬链接，指向本目录下的一个文件。不使用-l选项时，du发现硬链接指向本目录下的文件，于是自动忽略该链接文件，以免造成重复统计；使用-l选项，du才会把硬链接文件也统计进来。
七、du -L：这个选项主要是针对符号链接。它会把符号链接所指向的文件占用磁盘空间的大小也统计进来。帮助文档是这样解释的：Dereference symbolic links(show the disk space used by the file or directory that the link points to instead of the space used by the link)。
我们在download目录下创建一个符号链接，指向本目录下的一个文件。我们看到上面图片中显示的操作结果，当使用-L选项时，du会把符号链接所指向的文件的大小也统计到目录里来。
另外我们看du -lh的结果，与du -h相同，好像没有统计出符号链接的大小；其实并非如此。从实际操作来看，符号链接本身似乎并不占用磁盘空间，所以才出现上述情况。
最后，du命令在统计目录占用磁盘空间时，默认不统计链接文件（无论是硬链接或是符号链接），所以要用-l和-L选项特地指出来；此外，du命令默认不显示目录下文件占用磁盘空间的信息，但是却默认显示其下子目录所占用磁盘空间的信息。怪哉。
du -sh : 查看当前目录总共占的容量。而不单独列出各子项占用的容量
du -lh –max-depth=1 : 查看当前目录下一级子文件和子目录占用的磁盘容量。
<VirtualHost _default_:80>
DocumentRoot "E:\WWW"
<Directory "E:\WWW">
# Options -Indexes -FollowSymLinks +ExecCGI
#Options Indexes FollowSymLinks IncludesNOEXEC
Options FollowSymLinks Multiviews Indexes
MultiviewsMatch Any
IndexOrderDefault Descending Date
IndexOptions NameWidth=100 Charset=UTF-8 FancyIndexing FoldersFirst
AllowOverride All
Order allow,deny
Allow from all
Require all granted
</Directory>
</VirtualHost>
FancyIndexing 开启目录浏览修饰
HTMLTable 此选择与FancyIndexing一起构建一个简单的表来进行目录浏览修饰。
ScanHTMLTitles 搜索HTML标题
FoldersFirst 目录优先排在前面
NameWidth=85 表示文件名可以最多显示85个英文字符
DescriptionWidth=128 表示描述可以显示的字符数
IconWidth=16 Icon的宽度（像素）
IconHeight=16 Icon的高度（像素）
VersionSort 版本排序，如果没有此项，将按照拼音顺序排序
Charset=UTF-8 字符集
其他诸如： AddAltClass、IconsAreLinks、IgnoreCase、IgnoreClient、ShowForbidden、SuppressColumnSorting、 SuppressDescription、SuppressHTMLPreamble、SuppressIcon、SuppressLastModified、SuppressRules、 SuppressSize、TrackModified、Type等请阅读参考链接。
参考链接： http://httpd.apache.org/docs/2.4/en/mod/mod_autoindex.html#indexoptions
1.zabbix简介
基于Web界面的分布式系统监控的企业级开源软件。可以监控各种系统与设备，网络参数，保证服务器设备安全运营；提供灵活的通知机制。
分布式流媒体平台它有三大特性：
Kafka通常适用于两大类应用场景：
要了解Kafka如何做这些事情，让我们深入探讨Kafka的能力。
首先是几个概念：
Kafka有四个核心API：
在Kafka中，客户机和服务器之间的通信是通过一种简单、高性能、与语言无关的TCP协议来完成。 此协议已经版本化，并保持与旧版本的向后兼容性。我们为Kafka提供Java客户端，客户端可以使用多语言版本。
让我们首先深入探讨Kafka为记录流提供的核心抽象 – topic。
topic是发布记录的类别或源名称。Kafka中的Topics总是多个订阅用户；也就是说，一个topic可以有0个、1个或多个订户订阅者。
对于每个topic，Kafka群集都维护一个分区日志，如下所示：
每个分区都是一个有序的，不可变的记录序列，不断附加到一个结构化的日志中。分区中的记录每个都被分配一个 offset 的顺序ID号，它标识分区中的每个记录。
Kafka集群持久地保留所有已发布的记录，无论它们是否已被消耗，可以使用可配置方式设置的过期时间。例如，如果保留策略设置为两天，则在发布记录后的两天内，它可供使用，之后将被丢弃以释放空间。Kafka的性能在数据大小方面实际上是恒定的，因此长时间存储数据不是问题。
事实上，在消费者的日志中使用偏移量（offset）或分区来保持唯一的元数据。这种偏移（offset）由消费者控制：通常消费者在读取记录时会线性地提高其偏移量（offset），但事实上，由于消费者控制偏移量（offset）的位置，它可以按照自己喜欢的任何顺序消费记录。例如，消费者可以重置为已处理过或较旧的偏移量（offset）以重新处理过去的数据，或者跳到最近的记录并从“现在”开始消费。
这些功能组合意味着Kafka消费者非常简单，他们可以来来往往对集群或其他消费者没有太大影响。例如，您可以使用我们的命令行工具“tail”任何主题的内容，而无需更改任何现有消费者所消费的内容。
日志中的分区有多种用途。首先，它们允许日志扩展到超出单个服务器的大小。每个单独的分区必须适合托管它的服务器，但topic可能有许多分区，因此它可以处理任意数量的数据。其次，在一点上他们更像是并行的单元。
日志的分区分布在Kafka集群中的服务器上，每个服务器处理数据并请求分区的共享。每个分区都在可配置数量的服务器上进行复制，以实现容错。
每个分区都有一个服务器充当“领导者（leader）”，0个或多个服务器充当“追随者（followers）”。领导者处理分区的所有读取和写入请求，而关注者被动地复制领导者。如果领导者出现故障，其中一个追随者将自动成为新的领导者。每个服务器都充当其某些分区的领导者和其他服务器的追随者，因此负载在群集中很均衡。
Kafka MirrorMaker为群集提供地理复制的支持。使用MirrorMaker，消息跨多个数据中心或云区域进行复制。你可以使用它在active/passive方案中进行备份和恢复; 或者在active/active方案中，按地理的方式，使数据更接近用户，或支持数据位置要求。
生产者将数据发布到他们选择的topics。生产者负责选择要分配给topic中哪个分区的记录。这可以通过循环方式完成，只是为了平衡负载，或者可以根据一些语义分区功能（例如：基于记录中的某些键）来完成。
消费者使用 consumer group 名称标记自己，每一个记录都会发布到一个topic中，并传递给每一个订阅的 consumer group 中其中一个消费者。消费者实例可以在同一个进程中，也可以在不同的机器
如果所有消费者实例具有相同的 consumer group，那么记录将在消费者实例上进行负载平衡（只有其中一个能收到消息）。
如果所有消费者实例具有不同的 consumer groups，那么每个记录将使用广播的方式，发送到所有 consumer group 进程。
两个服务器Kafka群集，托管四个分区（P0-P3），包含两个 consumer groups。 group A有两个消费者， group B有四个消费者。
然而，更常见的是，我们发现topics具有少量的 consumer groups，每个“logical subscriber”一个。每个组由许多用于可伸缩性和容错的消费者实例组成。这只不过是发布 – 订阅语义，其中订阅者是消费者群集而不是单个进程。
在Kafka中实现消费的方式是通过在消费者实例上划分日志中的分区，以便每个实例在任何时间点都是分配的“公平份额”的独占消费者。这个维护组成员身份的过程是由kafka协议动态处理的。如果有新的消费者实例加入该组，他们将从该组的其他成员接管一些分区; 如果实例出现故障，那么其分区将分配给其余消费者实例。
Kafka仅提供分区内记录的总订单，而不是主题中不同分区之间的记录。对于大多数应用程序而言，按分区排序与按键分区数据的能力相结合就足够了。但是，如果需要对记录进行总排序，可以使用只有一个分区的主题来实现，但这将意味着每个 consumer group 只有一个消费者进程。
您可以将Kafka部署为多租户解决方案。通过配置哪些主题可以生成或使用数据来启用多租户。配额也有运营支持。管理员可以定义和强制执行配额，以控制客户端使用的代理资源。有关更多信息，请参阅安全文档
在高级别Kafka提供以下保证：
下一篇，将Kafka集成到Spring中。
有关Kafka提供的API和功能的更多信息，请参阅官方文档。
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