`

Praphite学习文档

阅读更多

一、简介:

 

1. Graphite是一个企业级的监控工具,可以在廉价机硬件上运行。

 

2.最初由Chris Davis Orbitz 工作时,作为一个辅助项目在2006年使用Python语言编写,最终成一个基本的监控工具。在2008Orbitz 允许软件以开源Apache 2.0 license的授权方式发行。从那之后 Chris继续开发这个软件,并将其部署在其它公司,包括 Sears, 使得Graphite成为电子商务监控系统的一个支柱。

 

    3. Graphite仅是一个画图工具不主动地收集数据,而是将接收到的数据以图形的方式展现出来。

 

    4.因为Graphite不收集数据,所以需要将指定格式的数据发送给Graphite,其在将受到的数据,绘制成图像。

 

    5. Graphite的功能:

.存储时间序列数据;

        .根据需要呈现数据的图形。

 

    6. Graphite的组成:

        .carbon        :一个Twisted守护进程【端口:2003】,监听时间序列数据,即客户端将指定的数据通过nc发送到2003端口即可。

        .whisper       :一个简单的数据库库,用来存储时间序列数据,在设计上类似于RRD

        .graphite webapp       Django webapp,使用 Cairo来根据需要呈现图形。

 

7.Graphite 是一个用于采集网站实时信息并进行统计的开源项目,可用于采集多种网站服务运行状态信息。

 

8.Graphite服务平均每分钟有4800次更新操作。实践已经证实要监测网站发发生什么是非常有用的,它的简单文本协议和绘图功能可以方便地即插即用的方式用于任何需要监控的系统上。

 

       9.原理图:

 

 

Carbon接收到数据,再将数据写入到Whisper数据库文件中,然后Graphite Webapp去读取这个数据,然后显示出图形。但是实际上这个体系采用了缓存,数据可能先到缓存中,然后Webapp读取,显示出图形。这也是为什么在主机I/O反应不过来时Webapp的图形仍能以接近实时的方式显示。

 

接收数据相当简单,通常大部分的精力花在最开始收集数据时。当你发送数据点给Carbon, 他们马上可以在webapp中画图。webapp 提供几种方式创建和显示图形,包括简单的URL API ,这种呈现的方式可以很方便地将图形嵌入到其它Web页面。

 

 

 

二、Graphite的安装及配置

 

0.Graphite目录

 

Graphite安装之后,在安装位置(默认为/opt/graphite)的文件布局如下:

目录

介绍

/opt/graphite/bin

二进制文件目录

/opt/graphite/conf

配置文件目录

/opt/graphite/lib

库目录

/opt/graphite/storage

数据存放目录,包括logwhisper数据库,索引,rrd数据等

/opt/graphite/webapp

webapp文件存放目录

/opt/graphite/examples

获取数据的例子

 

1.安装环境

 

         Python版本:         2.6.6

     系统版本:           CentOS release 6.4 (Final) 2.6.32-358.el6.x86_64

     yum源:              系统原有的

 

2.所需软件

         . carbon-0.9.10.tar.gz

         . graphite-web-0.9.10.tar.gz

         . whisper-0.9.10.tar.gz

         . check-dependencies.py

 

3.安装依赖

         vi /etc/yum.repos.d/epel.repo

[epel]

name=Extra Packages for Enterprise Linux   6 - $basearch

baseurl=http://download.fedoraproject.org/pub/epel/6/$basearch

#mirrorlist=https://mirrors.fedoraproject.org/metalink?repo=epel-6&arch=$basearch

failovermethod=priority

enabled=1

gpgcheck=0

gpgkey=file:///etc/pki/rpm-gpg/RPM-GPG-KEY-EPEL-6

 

         yum install bitmap bitmap-fonts-compat Django django-tagging fontconfig cairo python-devel python-memcached python-twisted  pycairo mod_python python-ldap python-simplejson memcached python-zope-interface mod_wsgi python-sqlite2 bitmap Django django-tagging mod_python python-sqlite2 -y

        

4.安装Graphite组件

         Graphite的默认安装位置是/opt/graphite/。

 

.检查依赖:

 

wget https://launchpadlibrarian.net/104073214/check-dependencies.py

       python check-dependencies.py

 

         注:少什么,装什么。

 

.安装graphite-web

 

wget https://launchpadlibrarian.net/106575888/graphite-web-0.9.10.tar.gz

tar -axf graphite-web-0.9.10.tar.gz -C /usr/local/src/

cd /usr/local/src/graphite-web-0.9.10/

python setup.py install

 

.安装whisper

wget https://launchpadlibrarian.net/106575859/whisper-0.9.10.tar.gz

       tar -axf whisper-0.9.10.tar.gz -C /usr/local/src/

       cd /usr/local/src/whisper-0.9.10/

       python setup.py install

 

.安装carbon

 

         wget https://launchpadlibrarian.net/106575865/carbon-0.9.10.tar.gz

         tar -axf carbon-0.9.10.tar.gz -C /usr/local/src/

         cd /usr/local/src/carbon-0.9.10/

         python setup.py install

 

5.配置http

 

         vi /etc/httpd/conf.d/graphite.conf

Listen 8080

 

# You may need to manually edit this file   to fit your needs.

# This configuration assumes the default   installation prefix

# of /opt/graphite/, if you installed   graphite somewhere else

# you will need to change all the   occurances of /opt/graphite/

# in this file to your chosen install   location.

<VirtualHost *:8080>

 ServerName graphite

 DocumentRoot   "/opt/graphite/webapp"

 

 #   I've found that an equal number of processes & threads tends

 #   to show the best performance for Graphite (ymmv).

 WSGIDaemonProcess graphite processes=5   threads=5 display-name='%{GROUP}' inactivity-timeout=120

 WSGIProcessGroup graphite

 

 #   You will need to create this file! There is a graphite.wsgi.example

 #   file in this directory that you can safely use, just copy it to graphite.wgsi

 WSGIScriptAlias /   /opt/graphite/conf/graphite.wsgi

 

 Alias /content/   /opt/graphite/webapp/content/

 <Location "/content/">

 SetHandler None

 </Location>

 

 #   NOTE: In order for the django admin site media to work you

 #   must change @DJANGO_ROOT@ to be the path to your django

 #   installation, which is probably something like:

 #   /usr/lib/python2.6/site-packages/django

 Alias   /media/   "/usr/lib/python2.4/site-packages/django/contrib/admin/media/"

 <Location "/media/">

 SetHandler None

 </Location>

 

 #   The graphite.wsgi file has to be accessible by apache. It won't

 #   be visible to clients because of the DocumentRoot though.

 <Directory /opt/graphite/conf/>

 Order deny,allow

 Allow from all

 </Directory>

 

</VirtualHost>

 

         vi /etc/httpd/conf.d/wsgi.conf

LoadModule wsgi_module   modules/mod_wsgi.so

WSGISocketPrefix /var/run/wsgi

 

6.配置Graphite

        

         cd /opt/graphite/conf/

         cp graphite.wsgi.example graphite.wsgi

         cp carbon.conf.example carbon.conf

         cp storage-schemas.conf.example storage-schemas.conf

         cp /opt/graphite/webapp/graphite/local_settings.py{.example,}

         vi /opt/graphite/webapp/graphite/settings.py

DATABASE_ENGINE = 'django.db.backends.mysql'    # 'postgresql', 'mysql', 'sqlite3' or   'ado_mssql'.

#DATABASE_NAME = 'test'                         # Or path to   database file if using sqlite3.

#DATABASE_USER = 'test'                         # Not used with   sqlite3.

#DATABASE_PASSWORD = '123456'                           # Not used with   sqlite3.

#DATABASE_HOST = ''                             # Set to empty   string for localhost. Not used with sqlite3.

#DATABASE_PORT = ''                             # Set to empty   string for default. Not used with sqlite3.

 

DATABASES = {

      'default': {

          'ENGINE': 'django.db.backends.mysql', # Add 'postgresql_psycopg2', 'mysql',   'sqlite3' or 'oracle'.

          'NAME': 'test',                      # Or path to database   file if using sqlite3.

          'USER': 'root',                      # Not used with   sqlite3.

          'PASSWORD': '123456',                  # Not used with sqlite3.

          'HOST': '',                        # Set to empty string for localhost. Not used with sqlite3.

          'PORT': '3306',                        # Set to empty string for default. Not used with sqlite3.

      }

}

 

         注:确保上面的数据库已存在,没有则手动创建。

 

7.初始化数据库

 

         chown -R apache.apache /opt/graphite

         python /opt/graphite/webapp/graphite/manage.py syncdb

[root@localhost  conf.d]# python   /opt/graphite/webapp/graphite/manage.py syncdb

/usr/lib/python2.6/site-packages/django/conf/__init__.py:75:   DeprecationWarning: The ADMIN_MEDIA_PREFIX setting has been removed; use   STATIC_URL instead.

    "use STATIC_URL instead.", DeprecationWarning)

/usr/lib/python2.6/site-packages/django/conf/__init__.py:110:   DeprecationWarning: The SECRET_KEY setting must not be empty.

    warnings.warn("The SECRET_KEY setting must not be empty.",   DeprecationWarning)

/usr/lib/python2.6/site-packages/django/core/cache/__init__.py:82:   DeprecationWarning: settings.CACHE_* is deprecated; use settings.CACHES   instead.

    DeprecationWarning

Creating tables ...

Creating table account_profile

Creating table account_variable

Creating table account_view

Creating table account_window

Creating table account_mygraph

Creating table dashboard_dashboard_owners

Creating table dashboard_dashboard

Creating table events_event

Creating table auth_permission

Creating table auth_group_permissions

Creating table auth_group

Creating table auth_user_user_permissions

Creating table auth_user_groups

Creating table auth_user

Creating table django_session

Creating table django_admin_log

Creating table django_content_type

Creating table tagging_tag

Creating table tagging_taggeditem

 

You just installed Django's auth system,   which means you don't have any superusers defined.

Would you like to create one now?   (yes/no): y

Please enter either "yes" or   "no": yes

Username (leave blank to use 'root'):   root

E-mail address: perofu.com@gmail.com

Password:

Password (again):

Superuser created successfully.

Installing custom SQL ...

Installing indexes ...

Installed 0 object(s) from 0 fixture(s)

 

chown -R apache:apache   /opt/graphite/storage/

 

8.重启httpd

 

         /etc/init.d/httpd restart

 

         注:如出现端口被占用,使用一下命令即可:

pkill httpd

/etc/init.d/httpd start

 

9.启动cabon

 

         /opt/graphite/bin/carbon-cache.py start

 

10.访问graphite-web

 

http://172.22.2.104:8080/

 

11.Graphite发送数据

 

         graphite默认接收数据的端口是2003

         /opt/graphite/examples/example-client.py

[root@localhost  ~]#   /opt/graphite/examples/example-client.py

sending message

 

--------------------------------------------------------------------------------

system.loadavg_1min 0.03 1397360637

system.loadavg_5min 0.02 1397360637

system.loadavg_15min 0.00 1397360637

 

对应在浏览器窗口中的显示为在system目录下,loadavg_15minloadavg_5minloadavg_1min这三条线就是example-client.py的数据产生的图形。

 

注意事项:默认显示24小时,因此可能好像没有图形出现。可以点击上图中右箭头选择时间范围,如下图:

 

三、Graphite+collectd自动收集数据

 

         collectd 用来收集被监控服务器的性能指标,然后发送这些数据到Graphite,再将图形绘制出来。

 

         需要在被监控机上安装collectd,即可将被监控机上的数据发送到Graphite服务器上。

 

         注:一定要同步时间。

 

Graphite 支持的第三方工具很多,Bucky, collectd, Collectl, Charcoal, Diamond, Ganglia, Host sFlow, statsd, Tasseo 等等。这里选用 collectd 来收集机器的各个性能参数,collectd 安装在需要被监控的机器上。

 

    优势:

    .细粒度,非漂移监测:数据精度多,数据可以小数表示,时间可以以毫秒表示

    .低负载:消耗很少的系统资源

    .汇总数据 vs 详细数据:提供汇总数据和详细数据输出,自由选择

    .简要 vs 详细:可以选择简要的数据输出,也可以选择详细的数据输出

    .Plot格式:坐标形式,可以将数据导入到gnuplot, Excel等软件进行分析

    .对齐监测间隔:当需要监控集群时,可以对齐监控间隔,方便数据查看和比较。

    .其它的就不啰嗦了,最重要的特性是子系统,这样可以选择自己需要子系统集进行监控。

        

1.安装collectd

 

         yum install perl-ExtUtils-MakeMaker -y

         yum install collectd -y

         chkconfig collectd on

         #安装collectd-plugins

         git clone https://github.com/indygreg/collectd-carbon.git /opt/collectd-plugins

         chmod 755 /opt/collectd-plugins/carbon_writer.py

         vi /etc/collectd.conf

Include      "/etc/ collectd.d"

 

         vi /etc/collectd.d/graphite.conf

<LoadPlugin "python">

      Globals true

</LoadPlugin>

 

<Plugin "python">

      # carbon_writer.py is at path /opt/collectd-plugins/carbon_writer.py

      ModulePath "/opt/collectd-plugins/"

 

      Import "carbon_writer"

 

      <Module "carbon_writer">

          LineReceiverHost "172.22.2.104"

          LineReceiverPort 2003

          DifferentiateCountersOverTime true

          LowercaseMetricNames true

          TypesDB "/usr/share/collectd/types.db"

      </Module>

</Plugin>

 

         /etc/init.d/collectd start

[root@client  ~]# /etc/init.d/collectd   start

Starting collectd:                                           [  OK  ]

 

         查看是否已建立连接

[root@client  ~]# !net

netstat -anplt

Active Internet connections (servers and   established)

Proto Recv-Q Send-Q Local Address               Foreign Address             State       PID/Program name  

tcp          0      0 0.0.0.0:8139                0.0.0.0:*                   LISTEN      63367/ruby         

tcp          0      0 0.0.0.0:11211               0.0.0.0:*                   LISTEN      41669/memcached    

tcp          0      0 0.0.0.0:6379                0.0.0.0:*                   LISTEN      60419/redis-server 

tcp          0      0 0.0.0.0:139                 0.0.0.0:*                   LISTEN      33389/smbd          

tcp          0      0 0.0.0.0:10000               0.0.0.0:*                   LISTEN      7938/perl          

tcp          0      0 0.0.0.0:21                  0.0.0.0:*                   LISTEN      20485/vsftpd       

tcp          0      0 0.0.0.0:22                  0.0.0.0:*                   LISTEN      1222/sshd          

tcp          0      0 0.0.0.0:8888                0.0.0.0:*                   LISTEN      6741/ntopng        

tcp          0      0 127.0.0.1:25                0.0.0.0:*                   LISTEN      1298/master        

tcp          0      0 0.0.0.0:445                 0.0.0.0:*                   LISTEN      33389/smbd         

tcp          0      0 127.0.0.1:25151             0.0.0.0:*                   LISTEN      33018/python        

tcp          0      0 0.0.0.0:3306                0.0.0.0:*                   LISTEN      3782/mysqld        

tcp          0      0 127.0.0.1:6379              127.0.0.1:53338             ESTABLISHED 60419/redis-server 

tcp          0      0 172.22.2.99:22              172.22.150.15:57349         ESTABLISHED 62317/sshd         

tcp          0      0 127.0.0.1:53338             127.0.0.1:6379              ESTABLISHED 6741/ntopng        

tcp          0      0 172.22.2.99:33030           172.22.2.89:61613           ESTABLISHED 65466/ruby         

tcp        0      0 172.22.2.99:41668           172.22.2.104:2003           ESTABLISHED 35996/collectd     

tcp          0    596 172.22.2.99:22              172.22.150.15:65109         ESTABLISHED 1471/sshd          

tcp          0      0 :::11211                    :::*                        LISTEN      41669/memcached    

tcp          0      0 :::139                      :::*                        LISTEN      33389/smbd         

tcp          0      0 :::80                       :::*                        LISTEN      33102/httpd        

tcp          0      0 :::22                       :::*                        LISTEN      1222/sshd          

tcp          0      0 ::1:25                      :::*                        LISTEN      1298/master        

tcp          0      0 :::443                      :::*                        LISTEN      33102/httpd        

tcp          0      0 :::445                      :::*                        LISTEN      33389/smbd         

 

         注:等着客户端的 collectd 收集数据发送给监控服务器的 carbon(监听端口为 2003)吧.

 

2.效果图

 

 

四、Graphite+ statsd自动收集数据

 

StatsD是用来收集数据的,收集完数据就发送到其他服务器进行处理。

 

StatsD是一个NodeJsdaemon程序,简单,轻巧。使用的UDP协议。可以和Graphite图片渲染应用结合。

 

UDP好处就是fire-and-forget。你不用去管后台的StatsD 服务器是不是崩了,崩了就崩了,不会影响前台应用。

 

StatsD有一个时间周期的概念,默认是10秒钟,就是说,StatsD会把收集到的数据(经过处理)每隔10秒,发送给后端。比如Counter,他就会把10秒内该Counter累加的值,发送到后端。比如Time/Timing,他会把次数、最大值、最小值、平均值发往后端。所以,所有的数据都是以10秒为一个周期的。

 

为了应对非常频繁的计数,可以增加一个取样率的参数:StatsD::increment("adventurer.heartbeat", 0.1); 0.1就是取样率,StatsD会自动帮你换算成100%的取样率,然后发送给后端。

 

详细请参考:

http://www.linuxidc.com/Linux/2013-06/86597.htm

http://blog.csdn.net/crazyhacking/article/details/8464235

http://my.oschina.net/u/138210/blog/181149

http://blog.csdn.net/crazyhacking/article/details/8363235

http://blog.csdn.net/puncha/article/details/9083061

http://stackoverflow.com/questions/5919629/express-module-not-found-when-installed-with-npm

 

         试了一下,一直出现这个报错:

 

 

         算了,还是选择collectd吧。

 

五、Graphite如何获取数据

 

如果你有一些随时间变化的数值,然后你想他们绘图,那么 Graphite 非常有用。基本上你编写一个程序来收集这些数值,然后将他们发送到graphite的后端即可。

 

1.命名方案

 

存储在Graphite的任何东西都有一个路径,这些路径由多个部分组成,每个部分以点号相隔。比如website.orbitz.bookings.air可能表示在orbitz下的air bookings。在产生你的数据之前你需要先选择好你的命令方案。

比如在”foo.bar.baz”这个路径中,每个点周围的东西都称为一个路径组件,因此“foo”,“bar”,“baz”都是路径组件。

每个路径组件必须是明确的,有目的的。路径组件应该和系统层次尽量保持相对应的深度。

 

2.数据保存

 

Graphite建立在固定尺寸的数据库上 (参考whisper) ,因此我们必须预先配置我们想存储多少数据和数据的精度。

比如你想以一分钟的精度(即每分钟有一个数据节点)保存2小时的数据。另外你还可以10分钟的精度保存2周的数据。其理念就是存储开销由你想存储的数据节点决定的,精度越低,那就可以以更少的节点覆盖更长的时间。

 

要确定最佳的保存配置,你必须回答以下所有问题:

    .你的数据多久产生一次?

    .你要求的最大精度是多少?

    .在那个精度下,你需要查看多久的数据?

    .你能使用的最小精度是多少?

    .你要查看多久之前的数据?(它必须是个有限时,且提前确定好)

 

一旦你选择好了命令方案和回答了以上所有问题,那么你可以通过创建或修改/opt/graphite/conf/storage-schemas.conf文件来创建一个schema

 

schema文件的格式通过示例最容易说明。假设我们已经写了一个脚本,这个脚本会从不同的服务器中收集系统性能数据,它的命名方案类似于:

servers.HOSTNAME.METRIC

 

其中HOSTNAME是服务器的主机名,METRIC是一个像 cpu_load, mem_usage, open_files的性能数据。同时假设我们想以一分钟的精度保存这些数据30天,以15分钟的精度保存10年。

 

下面是我们要写入到schema文件的内容:

[server_load]            #schema名称,可任意

priority = 100            #优先级

pattern = ^servers\.

retentions = 60:43200,900:350400

 

简单来说,当carbon接收到一个指标数据时,Graphtie会确定这个指标数据应该保存到文件系统的哪个whisper数据文件中。如果数据文件不存在,carbon知道它必须创建一个,但是因为whisper是一个确定尺寸的数据库,在创建文件时必须确定某些参数(这就是为什么我们写入schema的原因)。

Carbon查看schema文件,然后根据优先规则选择第一个匹配指标数据名称的schema。如果没有schema匹配,那么默认的schema会被启用 (每分钟一分,保存2小时。一旦合适的schema确定之后,carbon会使用schema中的保存配置参数创建whisper数据文件。

现在回到我们的schema内容。

 

    server_load              schema名称,你如何写都无所谓。

    priority                      是一个整数,表示优先级,由高到低。作用:一个是让测试更常使用的schema更快;二是优先级提供了一种方式,通过这种方式可以为已经匹配另外一个schema的指标数据提供一个不同的保存。

    pattern 参数是一个正则表达式,它用来匹配一个新的指标名称来查找它适用于哪个schema。在我们的例子中,这个模式就匹配所有以servers.开头的指标数据。

    retentions 参数有点复杂,它是这样工作的:

 

保存配置之间以逗号相隔,每个保存配置的格式为:seconds_per_data_point:data_points_to_store

因此在我们的例子中,第一个保存配置是每个数据节点为60秒,然后存储43,200个这样的节点。 第二个保存配置是每900秒一个数据节点, 然后保存350,400 这样的点。

 

3. Graphite数据格式

 

         可以通过shell脚本,向graphite的2003端口发送数据。

 

#路径       时间戳

metric_path value timestamp

metric_path value timestamp

 

1

echo   "carbon.agents.client_perofu_com.proc_numbers  `ps aux |sed 1d |wc -l` `date +%s`"   |nc 172.22.2.104 2003

 

#

carbon.agents.client_perofu_com.proc_numbers     71     1341198181

 

2

 

#/bin/bash

i=1;

ip=172.22.2.104

port=2003

while [ $i -le 60 ]

do

      echo "local.system.proc_numbers    `ps aux |sed 1d |wc -l` `date +%s`" |nc ${ip} ${port};

      sleep 60 ;

      let "i=i+1";

done

 

4.注意事项

修改/opt/graphite/conf/storage-schemas.conf,要重启carbon-cache.py

 

         python /opt/graphite/bin/carbon-cache.py stop

         python /opt/graphite/bin/carbon-cache.py start

 

六、报错集锦

 

1.初始化数据库报错

 

问题:

Traceback (most recent call last):

File   "/usr/lib/python2.6/site-packages/django/core/handlers/base.py",   line 101, in get_response

request.path_info)

…..

settings.DATABASES is improperly configured. Please supply the ENGINE value. Check settings documentation for more   details.

 

解决:

   

DATABASE_ENGINE = 'mysql'

DATABASE_NAME = 'database' 

DATABASE_USER = 'root' 

DATABASE_PASSWORD = '123456'     

DATABASE_HOST = ''  

DATABASE_PORT = '3306

 

改为:

DATABASES = {

      'default': {

          'ENGINE': 'django.db.backends.mysql', # Add 'postgresql_psycopg2',   'mysql', 'sqlite3' or 'oracle'.

          'NAME': 'database',                      # Or path to database   file if using sqlite3.

          'USER': 'root',                        # Not used with sqlite3.

          'PASSWORD': '123456',                    # Not used with sqlite3.

          'HOST': '',                      # Set to empty string   for localhost. Not used with sqlite3.

          'PORT': '3306',                        # Set to empty string for default. Not used with sqlite3.

      }

}

 

 

更多请参考:http://www.jsxubar.info/graphite-installation.html

 

七、参考文献

 

 

转自:http://my.oschina.net/fufangchun/blog/232895?p=1

 

分享到:
评论

相关推荐

    uniapp实战商城类app和小程序源码​​​​​​.rar

    uniapp实战商城类app和小程序源码,包含后端API源码和交互完整源码。

    PHP进阶系列之Swoole入门精讲(课程视频)

    本课程是 PHP 进阶系列之 Swoole 入门精讲,系统讲解 Swoole 在 PHP 高性能开发中的应用,涵盖 协程、异步编程、WebSocket、TCP/UDP 通信、任务投递、定时器等核心功能。通过理论解析和实战案例相结合,帮助开发者掌握 Swoole 的基本使用方法及其在高并发场景下的应用。 适用人群: 适合 有一定 PHP 基础的开发者、希望提升后端性能优化能力的工程师,以及 对高并发、异步编程感兴趣的学习者。 能学到什么: 掌握 Swoole 基础——理解 Swoole 的核心概念,如协程、异步编程、事件驱动等。 高并发处理——学习如何使用 Swoole 构建高并发的 Web 服务器、TCP/UDP 服务器。 实战项目经验——通过案例实践,掌握 Swoole 在 WebSocket、消息队列、微服务等场景的应用。 阅读建议: 建议先掌握 PHP 基础,了解 HTTP 服务器和并发处理相关概念。学习过程中,结合 官方文档和实际项目 进行实践,加深理解,逐步提升 Swoole 开发能力。

    matlab齿轮-轴-轴承系统含间隙非线性动力学 基于matlab的齿轮-轴-轴承系统的含间隙非线性动力学模型,根据牛顿第二定律,建立齿轮系统啮合的非线性动力学方程,同时也主要应用修正Capone模

    matlab齿轮-轴-轴承系统含间隙非线性动力学 基于matlab的齿轮-轴-轴承系统的含间隙非线性动力学模型,根据牛顿第二定律,建立齿轮系统啮合的非线性动力学方程,同时也主要应用修正Capone模型的滑动轴承无量纲化雷诺方程,利用这些方程推到公式建模;用MATLAB求解画出位移-速度图像,从而得到系统在不同转速下的混沌特性,分析齿轮-滑动轴承系统的动态特性 程序已调通,可直接运行 ,关键词:Matlab;齿轮-轴-轴承系统;含间隙非线性动力学;牛顿第二定律;动力学方程;修正Capone模型;无量纲化雷诺方程;位移-速度图像;混沌特性;动态特性。,基于Matlab的齿轮-轴-轴承系统非线性动力学建模与混沌特性分析

    2024年移动应用隐私安全观测报告.pdf

    2024年移动应用隐私安全观测报告.pdf

    基于Springboot框架的电影评论网站系统设计与实现(Java项目编程实战+完整源码+毕设文档+sql文件+学习练手好项目).zip

    本电影评论网站管理员和用户。管理员功能有个人中心,用户管理,电影类别管理,电影信息管理,留言板管理,论坛交流,系统管理等。用户可以对电影进行评论。因而具有一定的实用性。本站是一个B/S模式系统,采用SSM框架,MYSQL数据库设计开发,充分保证系统的稳定性。系统具有界面清晰、操作简单,功能齐全的特点,使得电影评论网站管理工作系统化、规范化。 本系统的使用使管理人员从繁重的工作中解脱出来,实现无纸化办公,能够有效的提高电影评论网站管理效率。 关键词:电影评论网站;SSM框架;MYSQL数据库 1系统概述 1 1.1 研究背景 1 1.2研究目的 1 1.3系统设计思想 1 2相关技术 2 2.1 MYSQL数据库 2 2.2 B/S结构 3 2.3 Spring Boot框架简介 4 3系统分析 4 3.1可行性分析 4 3.1.1技术可行性 4 3.1.2经济可行性 5 3.1.3操作可行性 5 3.2系统性能分析 5 3.2.1 系统安全性 5 3.2.2 数据完整性 6 3.3系统界面分析 6 3.4系统流程和逻辑 7 4系统概要设计 8 4.1概述 8 4.2系统结构 9 4.

    2023-04-06-项目笔记 - 第四百三十六阶段 - 4.4.2.434全局变量的作用域-434 -2025.03.13

    2023-04-06-项目笔记-第四百三十六阶段-课前小分享_小分享1.坚持提交gitee 小分享2.作业中提交代码 小分享3.写代码注意代码风格 4.3.1变量的使用 4.4变量的作用域与生命周期 4.4.1局部变量的作用域 4.4.2全局变量的作用域 4.4.2.1全局变量的作用域_1 4.4.2.434局变量的作用域_434- 2025-03-13

    基于STM32的流量计智能流速流量监测、水泵报警系统(泵启动 1100027-基于STM32的流量计智能流速流量监测、水泵报警系统(泵启动、阈值设置、LCD1602、超阈值报警、proteus) 功

    基于STM32的流量计智能流速流量监测、水泵报警系统(泵启动 1100027-基于STM32的流量计智能流速流量监测、水泵报警系统(泵启动、阈值设置、LCD1602、超阈值报警、proteus) 功能描述: 基于STM32F103C8单片机实现的智能流速、流量,流量计设计 实现的功能是通过信号发生器模拟齿轮传感器,检测流量的大小,同时计算流过液体的总容量 可以设置最大流过的总容量,当超过设定值后通过蜂鸣器与LED灯指示 当没有超过则启动水泵控制电路带动液体流动 1、流速检测 2、流量统计 3、阈值显示与设置(通过按键实现阈值的调节或清零) 4、水泵启动 5、超阈值报警 有哪些资料: 1、仿真工程文件 2、PCB工程文件 3、原理图工程文件 4、源代码 ,核心关键词: 基于STM32的流量计; 智能流速流量监测; 水泵报警系统; 阈值设置; LCD1602; 超阈值报警; Proteus仿真; STM32F103C8单片机; 齿轮传感器; 信号发生器; 流量统计; 蜂鸣器与LED灯指示; 水泵控制电路。,基于STM32的智能流量监测与报警系统(阈值可调、流速与流量监

    (灰度场景下的平面、海底、船、受害者)图像分类数据集【已标注,约1100张数据】

    (灰度场景下的平面、海底、船、受害者)图像分类数据集【已标注,约1100张数据】 数据经过预处理,可以直接作为分类网络输入使用 分类个数【4】:平面、海底、船、受害者【具体查看json文件】 划分了训练集、测试集。存放各自的同一类数据图片。如果想可视化数据集,可以运行资源中的show脚本。 图像分类、分割网络改进:https://blog.csdn.net/qq_44886601/category_12858320.html 计算机视觉完整项目:https://blog.csdn.net/qq_44886601/category_12816068.html

    arkime无geo下的oui文件

    arkime无geo下的oui文件

    图像处理_人脸识别_数据库连接_教学与部署_1741771164.zip

    人脸识别项目实战

    机器人视觉导航_OrbSlam2_语义地图_智能交互与探索_1741771547.zip

    人脸识别项目实战

    CAD 2025 二次开发dll

    CAD 2025 二次开发dll

    人脸识别_Facenet_人脸向量数据库存储_用户识别与匹配_1741777703.zip

    人脸识别项目源码实战

    数据结构_C语言_代码实现_学习复习用途_1741859029.zip

    c语言学习

    基于扩张状态观测器eso扰动补偿和权重因子调节的电流预测控制,相比传统方法,增加了参数鲁棒性 降低电流脉动,和误差 基于扩张状态观测器eso补偿的三矢量模型预测控制 ,基于扩张状态观测器; 扰动补

    基于扩张状态观测器eso扰动补偿和权重因子调节的电流预测控制,相比传统方法,增加了参数鲁棒性 降低电流脉动,和误差 基于扩张状态观测器eso补偿的三矢量模型预测控制 ,基于扩张状态观测器; 扰动补偿; 权重因子调节; 电流预测控制; 参数鲁棒性; 电流脉动降低; 误差降低; 三矢量模型预测控制,基于鲁棒性增强和扰动补偿的电流预测控制方法

    计算机科学_C语言_数据结构_航班信息管理系统_1741863572.zip

    c语言学习

    UE开发教程与学习方法记录.zip

    UE开发教程与学习方法记录.zip

    智慧农批园区综合整体建设方案PPT(63页).pptx

    在智慧园区建设的浪潮中,一个集高效、安全、便捷于一体的综合解决方案正逐步成为现代园区管理的标配。这一方案旨在解决传统园区面临的智能化水平低、信息孤岛、管理手段落后等痛点,通过信息化平台与智能硬件的深度融合,为园区带来前所未有的变革。 首先,智慧园区综合解决方案以提升园区整体智能化水平为核心,打破了信息孤岛现象。通过构建统一的智能运营中心(IOC),采用1+N模式,即一个智能运营中心集成多个应用系统,实现了园区内各系统的互联互通与数据共享。IOC运营中心如同园区的“智慧大脑”,利用大数据可视化技术,将园区安防、机电设备运行、车辆通行、人员流动、能源能耗等关键信息实时呈现在拼接巨屏上,管理者可直观掌握园区运行状态,实现科学决策。这种“万物互联”的能力不仅消除了系统间的壁垒,还大幅提升了管理效率,让园区管理更加精细化、智能化。 更令人兴奋的是,该方案融入了诸多前沿科技,让智慧园区充满了未来感。例如,利用AI视频分析技术,智慧园区实现了对人脸、车辆、行为的智能识别与追踪,不仅极大提升了安防水平,还能为园区提供精准的人流分析、车辆管理等增值服务。同时,无人机巡查、巡逻机器人等智能设备的加入,让园区安全无死角,管理更轻松。特别是巡逻机器人,不仅能进行360度地面全天候巡检,还能自主绕障、充电,甚至具备火灾预警、空气质量检测等环境感知能力,成为了园区管理的得力助手。此外,通过构建高精度数字孪生系统,将园区现实场景与数字世界完美融合,管理者可借助VR/AR技术进行远程巡检、设备维护等操作,仿佛置身于一个虚拟与现实交织的智慧世界。 最值得关注的是,智慧园区综合解决方案还带来了显著的经济与社会效益。通过优化园区管理流程,实现降本增效。例如,智能库存管理、及时响应采购需求等举措,大幅减少了库存积压与浪费;而设备自动化与远程监控则降低了维修与人力成本。同时,借助大数据分析技术,园区可精准把握产业趋势,优化招商策略,提高入驻企业满意度与营收水平。此外,智慧园区的低碳节能设计,通过能源分析与精细化管理,实现了能耗的显著降低,为园区可持续发展奠定了坚实基础。总之,这一综合解决方案不仅让园区管理变得更加智慧、高效,更为入驻企业与员工带来了更加舒适、便捷的工作与生活环境,是未来园区建设的必然趋势。

    VSCodeUserSetup-x64-1.98.0.rar

    VSCodeUserSetup-x64-1.98.0.rar vscode是一种简化且高效的代码编辑器,同时支持诸如调试,任务执行和版本管理之类的开发操作。它的目标是提供一种快速的编码编译调试工具。然后将其余部分留给IDE。vscode集成了所有一款现代编辑器所应该具备的特性,包括语法高亮、可定制的热键绑定、括号匹配、以及代码片段收集等。 Visual Studio Code(简称VSCode)是Microsoft开发的代码编辑器,它支持Windows,Linux和macOS等操作系统以及开源代码。它支持测试,并具有内置的Git版本控制功能以及开发环境功能,例如代码完成(类似于IntelliSense),代码段和代码重构等。编辑器支持用户定制的配置,例如仍在编辑器中时,可以更改各种属性和参数,例如主题颜色,键盘快捷键等,内置的扩展程序管理功能。

    highcontrast-qt5-0.1-2.el7.x64-86.rpm.tar.gz

    1、文件内容:highcontrast-qt5-0.1-2.el7.rpm以及相关依赖 2、文件形式:tar.gz压缩包 3、安装指令: #Step1、解压 tar -zxvf /mnt/data/output/highcontrast-qt5-0.1-2.el7.tar.gz #Step2、进入解压后的目录,执行安装 sudo rpm -ivh *.rpm 4、更多资源/技术支持:公众号禅静编程坊

Global site tag (gtag.js) - Google Analytics