一、在linux中大致分为两种一种是【标准输出】，另一种为【标准错误】，应用中的区别可以理解为，【标准错误】不能使用文本处理命令，如grep sed awk等
实例：nginx -V，输出结果保存在文本中，nginx -V 2> /tmp/nginx.info中
二、优化Nginx服务的worker进程个数小于cpu核数，
例如一台2颗物理CPU 每个CPU的核数为4核 ；计算结果就是8*2 =16 （为worker_processes XX）
worker_connections 24576;**24核乘以每核可承载1024连接数
但为了防止nginx将cpu吃满，会保留一部分CPU空间
如：2颗cpu，每个cpu核数为4核，计算为8核
8核cpu，开启6个进程
worker_processes 6;
worker_cpu_affinity 10000000 01000000 00100000 00010000 00001000 00000100；
worker_connections 6x1024；
三、tomcat中JVM查看内存溢出
在catalina.out中是不显示具体的io线程
内存溢出后排查分析：
1、通过命令查看对应的进程号 比如：jps 或者 ps -ef | grep servicemix
2、输入命令查看gc情况 命令：jstat -gcutil 进程号 刷新的毫秒数 展示的记录数
比如：jstat -gcutil 14050 1000 10 （查看进程号14050，每隔1秒获取下，展示10条记录）
3、查看具体占用情况：
（1）命令： jmap -histo 进程号 | more （默认展示到控制台）
（2）命令： jmap -histo 14050 | more > exceptionlog.txt （输出到当前目录的exceptionlog.txt文件）
比如：jmap -histo 14050 | more 查看具体的classname，是否有开发人员的类，也可以输出到具体文件分析
四、jenkins上传war到tomcat时，需要重启tomcat，才能触发tomcat自动解压，或者进行reload ，再或者在server.xml下进行配置自动加载
五、查看MySQL的线程运行情况
1.使用top命令查看cpu使用率
2.使用管理员用户运行命令：
mysql> show [full] processlist; # full是可选的，如果不加，默认只显示前100条结果。
【可以靠这个结果来分析一些诸如用户连接状况之类的信息。譬如我当初用Navicat去连公司的远程数据库服务器，出现如下报错：
Lost connection to MySQL server at ‘waiting for initial communication packet’, system error: 0
经查阅资料，发现在以IP地址连接MySQL时，MySQL默认会通过该地址去解析访问者的主机名。如果没有配置DNS等服务，就会在不断尝试解析的过程中超时，造成上面的错误。简单的解决办法是在MySQL服务器的 /etc/hosts 中添加一条访问者的 IP<>主机名 映射，这样就能正确解析出主机名，完成数据库连接。
只是我公司的内网环境复杂，在没有网管人员协助的情况下，难以定位最终的访问IP。这时就可以通过 show [full] processlist; 实时追踪线程来分析出正确的IP地址。】
可以看到具体的SQL语句执行耗费了较长时间。
1）优化sql语句，做索引
2）做缓存
3.修改mysql配置文件中的pool/buffer等数值
4.使用explain分析SQL语句
【主select对上万条记录使用filesort进行了排序，这是造成查询速度慢的原因。然后多个并发的查询使CPU专用很高。】
5.优化
1）缩减查询范围
2）发现有一定效果，但效果不明显，原因是每条记录都要做一次DATEDIFF运算
3）查询速度大幅提高。在PHP中，日期阈值通过计算得到
或者：注释掉sql查询语句
mysql IO线程 100%的实例分析【写入IOPS很高】
分析过程：
1、通过iotop工具可以看到当前IO消耗最高的mysql线程
2、查看具体的线程【49342】的堆栈，可以看到正在进行redo log的刷新，对应的是9号文件
3、9号文件对应的是redo log的第一个文件
为什么mysql进程会频繁的刷新redo log文件，要结合redolog的刷盘策略来分析，关键是innodb_flush_log_at_trx_commit参数，
默认是1，最安全，但在写压力大的情况下，也会带来较大的性能影响，每次事务提交时MySQL都会把log buffer的数据写入log file，并且flush(刷到磁盘)中去。
结合这个集群的写入场景来看，大部分都是小事务的写入，每次事务提交都会触发刷盘动作，这种场景下通过增大innodb_log_buffer_size和innodb_log_file_size的优化效果不明显
【优化方案】
1、应用层面，对于写压力大的系统，可以将单条的insert语句优化为小批量的insert语句，这样事务commit的次数减少，redo log刷盘减少，性能理论上会有提升
2、MySQL层面，对于日志类型的系统，如果允许宕机的情况下少量数据丢失，可以将innodb_flush_log_at_trx_commit参数调整为2，
当设置为2时，则在事务提交时只做write操作，只保证写到系统的page cache，因此实例crash不会丢失事务，但宕机则可能丢失事务
在这台服务器上测试，将参数调整为2时，IO的请求从200M/S降到约10M/S压力会减少10倍以上
3、系统层面，更换性能更佳的磁盘
六、redis哨兵模式所用到的协议
用流言协议(gossip protocols)来接收关于Master是否下线的信息,并使用投票协议【共识协议】(agreement protocols)来决定是否执行自动故障迁移,以及选择哪个Slave作为新的Master。
七、生产环境中重启nginx命令，reload【加载】
八、LVM：VG–》PV----》LV，文件系统相同的才可以做lvm
九、egrep和grep的区别：一个支持扩展正则，一个不支持
十、redis和mysql的区别：非关系型和关系型，
非关系型：一般以key的形式存储在内存中
关系型：一般以表格的形式存在硬盘中，
Innodb引擎：支持事务【原子性，隔离性，一致性，持久性】，主外键，缓存真实数据
MyISAM引擎：不支持事务，不支持主外键，不缓存真实数据
十一、nginx 80转443端口：rewrite ^(.*)$ https://${server_name}$1 permanent;
十二、zabbix自带的基础监控的模板中只有对单核cpu负载1分钟、5分钟、15分钟的监控。
添加对总的cpu负载的监控
key：system.cpu.load[all,avg1] 1分钟cpu总的负载
自动发现主机一般不在生产环境上使用，还有jenkins上线时一般也是一个一个上线
报警信息
主机: node1
时间: 2019.08.07 12:07:12
级别: High
触发: none-nginx-status
详情: nginx-status:web.page.perf[192.168.65.129,index.html,80]:0.000444
状态: OK
项目：web.page.perf[192.168.65.129,index.html,80]
事件ID：1514
十三、keepalive有三个条件可以触发主备切换：
1、停keepalived服务时发生切换；
2、如果是双网卡，停掉其中一块网卡发生切换：
track_interface {
eth0
eth1
}
3、http,ftp,mysql 等应用程序中如查应用程序出现故障时，可以用 vrrp_script 来监控集群资源
十四、iptables时监控流量比如80端口
统计数据包
iptables -nvL |grep -E ‘(dpt|spt):80$’
0 0 ACCEPT tcp – 0.0.0.0/0 0.0.0.0/0 tcp dpt:80
0 0 ACCEPT tcp – 0.0.0.0/0 0.0.0.0/0 tcp spt:80
流量过大的时候
增加带宽，增加机器
为啥是0.0.0.0/0 0.0.0.0/0？
因为是自定义链，查看自定义链就有具体的规则 【iptables -S 查看编写规则的源命令】
十五、k8s集群扩容master节点？
master扩容需要解决方案，扩容达到个数必须单数个(1.3.5.7…)，一般都用keepalived加haproxy作为前端调度，还需要导出kubeinitconfig文件做修改再添加
服务起来之后，容器就退出了？
加一个不以守护进程方式运行的参数
节点出现notready时
首先用kubectl describe 查看容器日志
1.防火墙 安全策略
2.node组件问题
3.认证信息问题
十六、session问题是怎么解决的？
ip_hash：可以实现会话保持，将同一客户的IP调度到同一样后端服务器，可以解决session的问题，不能使用weight
做session共享，不然再次点击网页会发生跳转，数据丢失，重新输入
十七、tomcat有4台，那你filebeat有几台呢？一般用的时候需要修改filebeat配置或者直接用logstash修改配置
tomcat filebeat logsach 是一个用户吗？没有特别的权限设置不是一个
filebeat多久抓取一次？默认的10秒
filebeat占用cpu过大时，合理的配置日志文件的匹配规则，限制单行日志大小，根据实际情况配置memqueue缓存的个数，才能在实际使用中规避filebeat的内存占用过大的问题。【在容器中遇到的问题较多】
十八、ELK压力过大时，
logstash优化：
pipeline 线程数小于CPU内核数
output 线程数小于pipeline线程数
1）定期清理索引
2）优化各个组件
十九、物理机8G JVM 不超过物理内存的一半
物理机 6核 32G 1T 做虚拟机
二十、数据库：双主（AB）的情况下，当连续的数据存到A库，受到网络问题，A库的数据并没有同步到B库中，连续的数据没有继续存到A库，而是直接存到了B库，导致了数据不同步
待答…
主从延迟问题
二十一、灰度发布是如何做划分的，用户？地域？
二十二、ELK kafka的作用，做存储，做削峰，做耦合
二十三、keepalived数据丢失问题【数据库高可用容灾】
解决方法
1 人工修复这部分数据，数量多的话重做主从
2 将sync_binlog改为1，杜绝这个情况再次发生
设置sync_binlog=1，多个事务同时提交，同样很大的影响MySQL和IO性能 安全性高，但消耗性能
二十四、linux磁盘满了处理方式
1.确认是否真的是磁盘空间不足
df -ih 查看磁盘信息
删除占用空间大，且无用的文件（日志）
2.定位最大文件目录
在/下执行du -h max-depth=1 寻找当前目录，哪个文件夹占用空间最大
3.定位最大文件
ls –lhS 将文件以从大到小顺序展现
4.确认文件未被占用（进程被占用时，删除无效，只有杀掉进程才可以被释放）