zabbix创建screen脚本 下面是创建screen的脚本，可以把一个主机的所有graphs放在一个screen里查看。
#!/usr/bin/env python import urllib2 import json import argparse def authenticate(url, username, password): values = {'jsonrpc': '2.0', 'method': 'user.login', 'params': { 'user': username, 'password': password }, 'id': '0' } data = json.dumps(values) req = urllib2.Request(url, data, {'Content-Type': 'application/json-rpc'}) response = urllib2.urlopen(req, data) output = json.loads(response.read()) try: message = output['result'] except: message = output['error']['data'] print message quit() return output['result'] def getGraph(hostname, url, auth, graphtype, dynamic, columns): if (graphtype == 0): selecttype = ['graphid'] select = 'selectGraphs' if (graphtype == 1): selecttype = ['itemid', 'value_type'] select = 'selectItems' values = {'jsonrpc': '2.0', 'method': 'host.get', 'params': { select: selecttype, 'output': ['hostid', 'host'], 'searchByAny': 1, 'filter': { 'host': hostname } }, 'auth': auth, 'id': '2' } data = json.dumps(values) req = urllib2.Request(url, data, {'Content-Type': 'application/json-rpc'}) response = urllib2.urlopen(req, data) host_get = response.read() output = json.loads(host_get) # print json.dumps(output) graphs = [] if (graphtype == 0): for i in output['result'][0]['graphs']: graphs.append(i['graphid']) if (graphtype == 1): for i in output['result'][0]['items']: if int(i['value_type']) in (0, 3): graphs.append(i['itemid']) graph_list = [] x = 0 y = 0 for graph in graphs: graph_list.append({ "resourcetype": graphtype, "resourceid": graph, "width": "500", "height": "100", "x": str(x), "y": str(y), "colspan": "0", "rowspan": "0", "elements": "0", "valign": "0", "halign": "0", "style": "0", "url": "", "dynamic": str(dynamic) }) x += 1 if x == columns: x = 0 y += 1 return graph_list def screenCreate(url, auth, screen_name, graphids, columns): # print graphids if len(graphids) % columns == 0: vsize = len(graphids) / columns else: vsize = (len(graphids) / columns) + 1 values = {"jsonrpc": "2.0", "method": "screen.create", "params": [{ "name": screen_name, "hsize": columns, "vsize": vsize, "screenitems": [] }], "auth": auth, "id": 2 } for i in graphids: values['params'][0]['screenitems'].append(i) data = json.dumps(values) req = urllib2.Request(url, data, {'Content-Type': 'application/json-rpc'}) response = urllib2.urlopen(req, data) host_get = response.read() output = json.loads(host_get) try: message = output['result'] except: message = output['error']['data'] print json.dumps(message) def main(): # 修改下面三行 url = 'http://<zabbix url>/zabbix/api_jsonrpc.php' username = "Your API Users Username" password = "Your API Users Username" parser = argparse.ArgumentParser(description='Create Zabbix screen from all of a host Items or Graphs.') parser.add_argument('hostname', metavar='H', type=str, help='Zabbix Host to create screen from') parser.add_argument('screenname', metavar='N', type=str, help='Screen name in Zabbix. Put quotes around it if you want spaces in the name.') parser.add_argument('-c', dest='columns', type=int, default=3, help='number of columns in the screen (default: 3)') parser.add_argument('-d', dest='dynamic', action='store_true', help='enable for dynamic screen items (default: disabled)') parser.add_argument('-t', dest='screentype', action='store_true', help='set to 1 if you want item simple graphs created (default: 0, regular graphs)') args = parser.parse_args() hostname = args.hostname screen_name = args.screenname columns = args.columns dynamic = (1 if args.dynamic else 0) screentype = (1 if args.screentype else 0) auth = authenticate(url, username, password) graphids = getGraph(hostname, url, auth, screentype, dynamic, columns) print "Screen Name: " + screen_name print "Total Number of Graphs: " + str(len(graphids)) screenCreate(url, auth, screen_name, graphids, columns) if __name__ == '__main__': main() 脚本使用方法：
效果图：
脚本官方地址：https://www.zabbix.org/wiki/Python_script_to_create_Screen_from_all_Items/Graphs_of_a_host
本文出自 "启程的Linux博客" 博客，请务必保留此出处http://qicheng0211.blog.51cto.com/3958621/1622152
mysql存储引擎优化参数 MySQL配置参数优化
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MyISAM存储引擎优化
涉及参数如下：
Key_buffery_size
Concurrent_insert = 2 | WAAYS
Bulk_insert_buffer_size=8M
Myisam_recover_options=FORCE
Myisam_recover_threads=1
Myisam_sort_buffer_size=1G
参数解释：
key_buffery_size
主要用于存放myisam表的索引信息，而且还有专门的IO调度算法，如果搞不定将会将其buffer冲掉
#在mysql 5.6版本默认引擎调整为了innodb，临时表默认引擎也一样，所以myisam引擎基本调整一下key_buffer_size 即可，但是不能禁掉，因为mysql库目前里面大多数都是myisam
只有几张表是innodb，所以这里面很多都是myisam引擎 不能将其禁掉
但是对于5.6版本中key_buffer_size 给8M就可以
bulk_inser_buffer_size = 8M (默认)
在高版本中默认8M，低版本默认还是4M；所以如果小的话可以改大一点，这个值通常来说一般sql为 ：
insert into tb (c1,c2,c3) values(),()....;
如果配置的是1M，那么insert执行了4M的数据，这样的话会报错，默认情况下不用调整，但是如果做数据采集之类的场景，需要将其调大
对于myisam表 可能会出现坏掉了之类的情况，这个里面可以将以下几个参数开打：
Myisam_recover_options=FORCE
Myisam_recover_threads=1
Myisam_sort_buffer_size=1G
这样会自动进行修复，对于myisam表是一种修复
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但是有缺点，如果使用Myisam_recover_options=FORCE ，很可能会丢失数据，因为myisam表已经不能保证数据一致性，所以丢数据也避免不了，所以，如果业务数据非常重要，对于安全性要求很高，那么尽量不要用myisam
因为5.5之后官方不会对myisam做任何升级和维护；5.6之后默认引擎为innodb。临时表也改为innodb
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innodb引擎优化
innodb_buffer_pool_size （面试必问）
主要存放热数据，按照page来存放，page为最小单位，甚至是按段来存放
建议值： 如果是专用数据库server 建议分到物理内存的50% -- 75%
如果跑有其他服务，那么建议"2/8的原则"：
比如100G的数据，最少达到10%的活跃数据，那么建议buffer pool分20G
如果是好友关系系统，这样的数据都几乎是热数据，那么建议30%-50%的内存
再比如偷菜游戏，几乎所有都能达到90%的热数据，那么你懂的
innodb_buffer_pool_instances
主要为了方便buffer pool全局的锁，
一般情况下设置为8 ，在5.5版本是分到4 ，到了5.6版本之后要分到8，不能改成其他值，因为这是压测得出的结果，8是可能得到最好的性能
innodb_log_file_size
建议设置为data page的百分比，比如page为15% 那么buffer pool为100G ，那么两边相乘得出结果为15G，其实建议的是与data page配置的相等，有可能都配置不了那么大，那么就将file_size设置为1g
那么如果我们要用多个log file，就会涉及到以下参数：
innodb_log_file_in_gourp
可以设置有几个log文件，至于如何计算：
Innodb的redo log 文件大小，总大小为innodb_log_file_size *
Innodb_log_file_ingroup 总大小不要低于600M
一般建议3个log file即可 多了没有必要
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innodb_file_per_table
是否设置独立表空间
在5.6之前是关闭的， 在5.6之后默认为打开，建议是打开状态
innodb_file_format #建议指定为 Barracuda
innodb_flush_log_at_trx_commit
如果在导数据，可能是2天或者3天也没有导完，那么可能是这个参数设置为1的结果导致
1 为每一次事务进一次刷新到磁盘，安全度高，但是性能最低，经常会导致导数据最慢
0 每秒钟进一下事务的刷新到磁盘
2 一般建议值，大约每秒一次事务的刷新及同步到磁盘，实际只写到操作系统的buffer中，操作系统如果断电会导致失误丢失；#因为导数据都是人为参与的过程所以设置为2，让速度最大化完成，如果出错再手动搞一次即可，建议值
innodb_flush_log_at_timeout (在5.6中被引入）
该参数用于控制每N秒（1-2700秒之间）刷新一次日志。是对group commit的一个增强功能，默认是1秒，1秒钟刷新一次并由croup commit来处理，实际可以在1-2700秒之间来搞，如果系统对性能要求很高，可以将这个值设置大一些，吞吐率也会更高，因为group commit工作也会更好一点，如果说对同步实时性要求很高，那么就设置低一点，默认值即可
之间是一个相对的关系，如果调大会得到一个很好的性能，但是从库可能会出现延迟
如果调整为3秒，那么这3秒做一次commit，那么在第2秒的时候挂掉了，那么在这2秒的时候数据会丢失
innodb_flush_method
用指定数据实际写到磁盘上的方法，直接使用O_DIRECT即可
O_DIRECT 工作在XFS或EXT4上性能都很不错的
最大问题就是O_DIRECT用来减小系统的VFS级别的cache，节省出来的内存可以提供buffer pool来使用
如果用fsync来做，其会占用vfs级别的cache，会占用大量内存，如果buffer pool很大，那么容易造成oom
所以使用O_DIRECT来做是为了节省内存提供buffer pool更大空间
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