1. 单节点(Standalone);
2. 多节点,多节点的话,因为节点数必须是奇数个,所以最小集群通常是3节点.

1. 将参数直接输入到命令行里,然后通过命令行或者bat启动;
2. 将参数写入到yml配置文件里面,通过命令行或者bat启动;
3. 运行在docker下面了.

1.1单节点

.\etcd.exe --name standalone ^
--data-dir .\data\standalone ^
--advertise-client-urls http://0.0.0.0:2379 ^
--listen-client-urls http://0.0.0.0:2379 ^
--initial-cluster-token etcd-standalone ^
--initial-cluster-state new

pause

1.2多节点

.\etcd.exe --name node01 ^
--data-dir .\data\node01 ^
--advertise-client-urls http://0.0.0.0:2379 ^
--listen-client-urls http://0.0.0.0:2379 ^
--listen-peer-urls http://0.0.0.0:2380 ^
--initial-advertise-peer-urls http://0.0.0.0:2380 ^
--initial-cluster-token etcd-cluster-1 ^
--initial-cluster node01=http://0.0.0.0:2380,node02=http://0.0.0.0:2381,node03=http://0.0.0.0:2382 ^
--initial-cluster-state new

.\etcd.exe --name node02 ^
--data-dir .\data\node02 ^
--advertise-client-urls http://0.0.0.0:2378 ^
--listen-client-urls http://0.0.0.0:2378 ^
--listen-peer-urls http://0.0.0.0:2381 ^
--initial-advertise-peer-urls http://0.0.0.0:2381 ^
--initial-cluster-token etcd-cluster-1 ^
--initial-cluster node01=http://0.0.0.0:2380,node02=http://0.0.0.0:2381,node03=http://0.0.0.0:2382 ^
--initial-cluster-state new

.\etcd.exe --name node03 ^
--data-dir .\data\node03 ^
--advertise-client-urls http://0.0.0.0:2377 ^
--listen-client-urls http://0.0.0.0:2377 ^
--listen-peer-urls http://0.0.0.0:2382 ^
--initial-advertise-peer-urls http://0.0.0.0:2382 ^
--initial-cluster-token etcd-cluster-1 ^
--initial-cluster node01=http://0.0.0.0:2380,node02=http://0.0.0.0:2381,node03=http://0.0.0.0:2382 ^
--initial-cluster-state new

pause

2.yml配置文件

2.1单节点

name: etcd-standalone
data-dir: .\etcd-data\standalone 
listen-client-urls: 'http://0.0.0.0:2379'
advertise-client-urls: 'http://0.0.0.0:2379'
initial-cluster-token: etcd-standalone
initial-cluster-state: new

2.2多节点

name: node01
data-dir: .\data\node01 
listen-client-urls: 'http://0.0.0.0:2379'
advertise-client-urls: 'http://0.0.0.0:2379'
listen-peer-urls: 'http://0.0.0.0:2380'
initial-advertise-peer-urls: 'http://0.0.0.0:2380'
initial-cluster: node01=http://0.0.0.0:2380,node02=http://0.0.0.0:2381,node03=http://0.0.0.0:2382
initial-cluster-token: etcd-cluster-test1
initial-cluster-state: new

name: node02
data-dir: .\data\node02 
listen-client-urls: 'http://0.0.0.0:2378'
advertise-client-urls: 'http://0.0.0.0:2378'
listen-peer-urls: 'http://0.0.0.0:2381'
initial-advertise-peer-urls: 'http://0.0.0.0:2381'
initial-cluster: node01=http://0.0.0.0:2380,node02=http://0.0.0.0:2381,node03=http://0.0.0.0:2382
initial-cluster-token: etcd-cluster-test1
initial-cluster-state: new

name: node03
data-dir: .\data\node03
listen-client-urls: 'http://0.0.0.0:2377'
advertise-client-urls: 'http://0.0.0.0:2377'
listen-peer-urls: 'http://0.0.0.0:2382'
initial-advertise-peer-urls: 'http://0.0.0.0:2382'
initial-cluster: node01=http://0.0.0.0:2380,node02=http://0.0.0.0:2381,node03=http://0.0.0.0:2382
initial-cluster-token: etcd-cluster-test1
initial-cluster-state: new

启动的bat为:

.\etcd.exe --config-file .\conf\standalone.yml

3.docker

3.1单节点

SETLOCAL ENABLEEXTENSIONS

SET REGISTRY=quay.io/coreos/etcd
SET ETCD_VERSION=latest

SET DATA_DIR=/etcd-data/standalone
SET CLUSTER_STATE=new
SET CLUSTER_TOKEN=etcd-standalone
SET NODE_NAME=etcd-standalone

docker run ^
  -d --name %NODE_NAME% ^
  --volume=%DATA_DIR%:/etcd-data ^
  --publish 2379:2379 ^
  --env ALLOW_NONE_AUTHENTICATION=yes ^
  --env ETCD_NAME=%NODE_NAME% ^
  --env ETCD_DATA_DIR=%DATA_DIR% ^
  --env ETCD_ADVERTISE_CLIENT_URLS="http://0.0.0.0:2379" ^
  --env ETCD_LISTEN_CLIENT_URLS="http://0.0.0.0:2379" ^
  --env ETCD_INITIAL_CLUSTER_TOKEN=%CLUSTER_TOKEN% ^
  --env ETCD_INITIAL_CLUSTER_STATE=%CLUSTER_STATE% ^
  bitnami/etcd:latest

pause

3.2多节点

SETLOCAL ENABLEEXTENSIONS

SET REGISTRY=quay.io/coreos/etcd
SET ETCD_VERSION=latest

SET DATA_DIR=/etcd-data/node01
SET CLUSTER_STATE=new
SET CLUSTER_TOKEN=etcd-cluster-test1
SET NODE_NAME=etcd-node01

docker run ^
  -d --name %NODE_NAME% ^
  --volume=%DATA_DIR%:/etcd-data ^
  --publish 2380:2380 ^
  --publish 2379:2379 ^
  --env ALLOW_NONE_AUTHENTICATION=yes ^
  --env ETCD_NAME=%NODE_NAME% ^
  --env ETCD_DATA_DIR=%DATA_DIR% ^
  --env ETCD_LISTEN_CLIENT_URLS=http://0.0.0.0:2379 ^
  --env ETCD_ADVERTISE_CLIENT_URLS=http://host.docker.internal:2379 ^
  --env ETCD_LISTEN_PEER_URLS=http://0.0.0.0:2380 ^
  --env ETCD_INITIAL_ADVERTISE_PEER_URLS=http://host.docker.internal:2380 ^
  --env ETCD_INITIAL_CLUSTER=etcd-node01=http://host.docker.internal:2380,etcd-node02=http://host.docker.internal:2381,etcd-node03=http://host.docker.internal:2382 ^
  --env ETCD_INITIAL_CLUSTER_TOKEN=%CLUSTER_TOKEN% ^
  --env ETCD_INITIAL_CLUSTER_STATE=%CLUSTER_STATE% ^
  bitnami/etcd:latest


pause

SETLOCAL ENABLEEXTENSIONS

SET REGISTRY=quay.io/coreos/etcd
SET ETCD_VERSION=latest

SET DATA_DIR=/etcd-data/node02
SET CLUSTER_STATE=new
SET CLUSTER_TOKEN=etcd-cluster-test1
SET NODE_NAME=etcd-node02

docker run ^
  -d --name %NODE_NAME% ^
  --volume=%DATA_DIR%:/etcd-data ^
  --publish 2381:2381 ^
  --publish 2378:2378 ^
  --env ALLOW_NONE_AUTHENTICATION=yes ^
  --env ETCD_NAME=%NODE_NAME% ^
  --env ETCD_DATA_DIR=%DATA_DIR% ^
  --env ETCD_LISTEN_CLIENT_URLS=http://0.0.0.0:2378 ^
  --env ETCD_ADVERTISE_CLIENT_URLS=http://host.docker.internal:2378 ^
  --env ETCD_LISTEN_PEER_URLS=http://0.0.0.0:2381 ^
  --env ETCD_INITIAL_ADVERTISE_PEER_URLS=http://host.docker.internal:2381 ^
  --env ETCD_INITIAL_CLUSTER=etcd-node01=http://host.docker.internal:2380,etcd-node02=http://host.docker.internal:2381,etcd-node03=http://host.docker.internal:2382 ^
  --env ETCD_INITIAL_CLUSTER_TOKEN=%CLUSTER_TOKEN% ^
  --env ETCD_INITIAL_CLUSTER_STATE=%CLUSTER_STATE% ^
  bitnami/etcd:latest


pause

SETLOCAL ENABLEEXTENSIONS

SET REGISTRY=quay.io/coreos/etcd
SET ETCD_VERSION=latest

SET DATA_DIR=/etcd-data/node03
SET CLUSTER_STATE=new
SET CLUSTER_TOKEN=etcd-cluster-test1
SET NODE_NAME=etcd-node03

docker run ^
  -d --name %NODE_NAME% ^
  --volume=%DATA_DIR%:/etcd-data ^
  --publish 2382:2382 ^
  --publish 2377:2377 ^
  --env ALLOW_NONE_AUTHENTICATION=yes ^
  --env ETCD_NAME=%NODE_NAME% ^
  --env ETCD_DATA_DIR=%DATA_DIR% ^
  --env ETCD_LISTEN_CLIENT_URLS="http://0.0.0.0:2377" ^
  --env ETCD_ADVERTISE_CLIENT_URLS="http://host.docker.internal:2377" ^
  --env ETCD_LISTEN_PEER_URLS="http://0.0.0.0:2382" ^
  --env ETCD_INITIAL_ADVERTISE_PEER_URLS="http://host.docker.internal:2382" ^
  --env ETCD_INITIAL_CLUSTER=etcd-node01=http://host.docker.internal:2380,etcd-node02=http://host.docker.internal:2381,etcd-node03=http://host.docker.internal:2382 ^
  --env ETCD_INITIAL_CLUSTER_TOKEN=%CLUSTER_TOKEN% ^
  --env ETCD_INITIAL_CLUSTER_STATE=%CLUSTER_STATE% ^
  bitnami/etcd:latest


pause

需要注意的是,Docker环境下,如果要本机访问,不能够使用127.0.0.1,Docker其实就是一个Linux虚拟机,所以如果要本机容器之间进行访问的话,那么就得用host.docker.internal来替换127.0.0.1,或者是创建一个网桥.


以上的命令,我都已经形成了一个bat文件,下面提供下载:
/Files/tx7do/etcd-bat.zip

貌似cocos2d-x没有接口直接做这个功能

而各个平台又不一样，所以只能对于不同的平台做不同的设置

首先android，在自己的activity的onCreate方法里添加一句getWindow().setFlags(WindowManager.LayoutParams.FLAG_KEEP_SCREEN_ON, WindowManager.LayoutParams.FLAG_KEEP_SCREEN_ON);即可保持屏幕常亮

其次ios，[ [ UIApplication sharedApplication ] setIdleTimerDisabled:YES ] ;这句加到AppController.mm文件的

Bitmap Font Generator是一个开源免费软件，下载地址http://www.angelcode.com/products/bmfont/ 
使用这个工具的过程中不要用中文目录 
一、将字母或数字做成字体 
1.这是美术给的图片 

2.打开BMFont, Edit—>Open Image Manager 
 
打开Image—>Import Image,在目录中选择上述图片37.png即“A”，并在Id处填写A对应的ASCII码值，点OK 
 
依次加入其他图片与对应的ASCII码值后，关闭窗口。 

3.导出设置 

Width与Height决定了最后导出的图片的长宽，以刚好囊括所有文字图片为宜，Texture决定了导出的图片的格式。设置好后，点击OK。

点击Options—>Save bitmap font as ，导出,得到文件: 
 
当Bit depth设为8时，并不是我们想要的 

4.将这两个文件放到自己的Unity工程中，打开NGUI的FontMaker(NGUI—>Open—>FontMaker) 
 
在Output中设置我们的字体图片将要集成到哪个Atlas中去，然后点击Create the Font。

5.在Label中的使用 

6.最终效果 

二、聊天中的图文混排

1.首先获取常用字，在（http://www.china-language.gov.cn/wenziguifan2/shanghi/013.htm）中国语言文字网拷贝到txt文件中

Font.txt

1>先将其中的副标题去掉 

2>通过Notepad++中的[编辑->空白操作->移除非必需的空白和EOL] 和 文本文档中替换对话框 将文件中的空白消除。

3>通过Notepad++中的[格式->转为UTF-8编码格式]将文本转换为UTF-8格式 
最后是这样的： 

2.打开软件设置中文字体 
 
将Font.txt中的文字导入进来，Edit—>Select chars from file 

还可以通过多选框去选择一些其他需要添加的字,例如英文字母,数字

3.接下来的操作参考：一、中的3，4,5得到字体 
在制作Atlas的过程中注意MaxSize大小要大于等于BMFont生成的png图片的大小。 

4.将表情图片集成到字体所在的Atlas 
 
这些是在QQ中另存为得到的表情（正式项目中不要用马化腾的表情，版权问题）。

5.对字体Prefab做如下设置： 

其中的1是设置在chatFaceAtlas中存在的图片，2是图片对应的符号

4.在Label的text中写入值为“New Label@0@最快最直接”，最后效果图: 

三、使用BMFont的好处在于（官网写了10来条，我这里摘录几条）

1.Support for complete Unicode 8.0 character set, as well as 8 bit OEM character sets.

2.Optimal use of texture space, i.e. as little unused area as possible.

3.Support for kerning pairs.

4.Easy to use file format,eighter normal text file or xml files. Binary format is available for those that prefer that.

5.8 bit or 32 bit texture output(TGA,PNG, and DDS files)

现阶段给iOS设备进行网络抓包的手段非常之多，除了我之前介绍的tcpdump，wireshark之外，还有Charles，以及和Charles同样好用的mitmproxy，其实还有更多，比如更小众的debookee。似乎知道Charles的同学更多一些，但其实Charles有的功能mitmproxy基本都有，mitmproxy还免费，而且对于terminal用户来说使用起来更亲近。

如何使用mitmproxy？

安装mitmproxy

我们可以通过brew或者pip来安装mitmproxy，没有安装brew的同学可以先通过如下命令安装brew：

/usr/bin/ruby -e "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/master/install)" 

完成之后，执行如下命令安装mitmproxy

brew install mitmproxy 

使用mitmproxy抓包

第一步，首先启动mitmproxy，在terminal输入：

mitmproxy 

第二步，再在iPhone上设置http代理：

IP地址填你Mac系统当前的IP，端口默认8080。

可以通过在terminal输入ifconfig en0获取Mac的IP地址:

第三步，第一次使用mitmproxy的时候需要在iPhone上安装CA证书，这一步和Charles一样都需要做，原因后面解释。打开iPhone Safari，输入地址：mitm.it，在下图中点击Apple安装证书。

第三步只需要做一次。

观察mitmproxy流量

接下来我们就可以使用mitmproxy查看所有通过iPhone端的http请求了，包括https请求，如何破解https流量的后面也会分析。

mitmproxy初看起来可能不如Charles直观，其实稍微把玩下就用起来很顺了，mitmproxy是基于terminal交互的，主要分为两个界面：请求列表界面和请求详情界面。

请求列表界面

请求详情界面

大部分时候我们都是在这两个界面之间切换，切换方式也非常简单。可以在列表界面，用鼠标点击某个请求进入详情界面，但mitmproxy美妙之处在于可以用快捷键来完成界面的切换和功能的使用，而且快捷键与vim保持一致。

所以我们可以：

• 在列表界面，按用j，k或者上下方向键在列表上浏览。
• 在列表界面，按回车进入详情界面。
• 在详情界面，按q，返回列表界面。
• 在详情界面，按tab键或者h，l，在Request，Response，Detail三个tab之间切换。按j，k或者上下方向键可以滚动查看详情。
• 在列表界面，按G跳到最新一个请求。
• 在列表界面，按g跳到第一个请求。
• 在列表界面，按d删除当前选中的请求，按D恢复刚才删除的请求。

上面上面的几个快捷键就基本可以完成绝大部分的HTTP请求分析。

拦截http请求

mitmproxy也可以拦截请求，操作起来也很方便。

我们现在列表界面输入i，进入Intercept Filter模式。按esc可以退出intercept filter模式。

在intercept filter模式输入我们想要的filter就可以开始拦截了，比如我输入baidu\.com，按回车，所有域名中带baidu.com的请求就被拦截了，被拦截的请求会用橙色标记出来：

请求拦截会后可以编辑后再发送，也可以直接放行，按a就直接放行了。

编辑请求再发送

在上面拦截请求之后，我们可以编辑之后再发送。首先当选中被拦截的请求按回车进入详情页面，在详情页面按tab键可以在三个tab（Request，response，detail）之间切换，按e之后进入详情编辑模式：

按e进入编辑模式之后，我们要进一步选择编辑的request部分，如下图箭头所示选中一个按对应的字母就可以了:

之后就可以使用方向键或者h，j，,k，l，选中自己想要编辑的字段，回车之后就可以输入新内容，按esc退出当前编辑，按a可以再新建一个field，按d可以删除当前field，按esc退回上一个界面，下图为Request Header的edit界面：

看着快捷键挺多，其实和vim非常相似，把玩个几分钟之后就可以熟练使用了，比Charles的图形界面点击起来要快捷很多。

mitmproxy还有很多其他的功能，感兴趣的可以去官网https://mitmproxy.org查看。

用一句话总结mitmproxy：既免费又好用。

为何要安装CA证书？

同Charles一样，mitmproxy也需要在iPhone设备上安装CA证书。

这是因为mitmproxy要拦截解析https请求的话，要实施中间人攻击。正常情况下中间人攻击无法通过客户端的证书校验，mitmproxy的做法是临时实时的生成自己的证书，但这临时的证书要被客户端信任，就只能在iPhone设备上安装一个被信任的CA来签发临时的证书。也就是说，你信任了安装的mitmproxy的证书，也就信任了mitmproxy作为CA所签发的所有证书。

但是，这是一个非常危险的行为。

安装信任第三方CA证书是个危险的行为，无论是Charles还是mitmproxy，信任之后，第三方就可以无条件实施中间人攻击了，你手机上很多App自以为安全的https连接通道都不再安全了，你的Safari通过https浏览的网页内容也可能被窃听了。

所以，建议调试完之后在手机上删除第三方CA证书。

无论是Charles，还是mitmproxy，在调试完之后记得在【设置】-【通用】-【描述文件】中删除证书。

mitmproxy是如何实施中间人攻击的？

知其然还要知其所以然，学会用工具之后还要明白工具背后的原理，mitmproxy是如何实施中间人攻击的呢？

证书校验中一个重要环节是hostname验证。

获取正确的hostname

mitmproxy作为https代理，捕捉到手机端的请求之后，会发送一个同样的请求到server，并和server展开安全握手获取server的Certificate，再从Certificate中获取Common Name和Subject Alternative Name。签一个和Common Name，Subject Alternative Name一致的证书就可以骗过客户端了。所以即使客户端请求是使用的IP地址，这种方式也是行得通的。

如何防止中间人攻击？

iOS预防上述的中间人攻击也很简单，在客户端App做ssl pinning就可以了。

ssl pining分为certificate pinning和public key pinning两种，目前主流的第三方HTTP framework（AFNetworking和Alamofire）都支持ssl pinning功能。

做了证书或者公钥绑定之后，Charles和mitmproxy的https流量都无法正常获取了。

另外我个人建议不光要做ssl pinning，任何经过https发送的内容App要再自己做一层加密，没有绝对的安全，保不准哪天https流量就被人破解了。

之前Path偷偷上传用户通讯录的丑闻就是因为，Path既没有做ssl pinning，也没有对上传的内容做加密，最后就只有程序员背锅了，这种事情产品经理又怎么会了解呢。

开发者账号
 
苹果开发者账号有个人版（$99/年），公司版（$99/年）和企业版（$299/年）三种。
99美金属于标准计划；
标准计划还分为标准个人计划和标准公司计划，区别是：如登记为标准个人计划（个人开发者），则应用程序商店中的“seller name”将显示您个人的名称，如登记为标准公司计划（公司开发者）则应用程序商店中的“seller name”将显示公司的法定名称，同时您可以把其他会员添加到开发团队。
299美金属于企业计划。
99美金个人开发者账号：
1、开发者能够自由地创造iPhone / iPod Touch/ iPad的商业应用，并且能够发布他们的应用程序（免费或收费）在App Store上
2、App Store中的“seller name”将显示您个人的名称
3、每年可以设置100台测试机做开发及测试用
4、不允许开发人员创建一个团队
99美金公司开发者账号：
1、开发者能够自由地创造iPhone / iPod Touch/ iPad的商业应用，并且能够发布他们的应用程序（免费或收费）在App Store上
2、App Store中的“seller name”将显示公司的法定名称
3、每年可以设置100台测试机做开发及测试用
4、允许开发人员创建一个团队，可以把其他成员添加到开发团队
5、公司应在邓白氏注册并拥有有效的DUNS号码
299美金企业开发者账号：
1、不允许该企业在App Store出售他们的应用程序
2、所开发的应用只能发给其雇员作内部使用
3、UDID数量不限制
4、允许开发人员创建一个团队，团队成员添加到他们的帐户
5、公司应在邓白氏注册并拥有有效的DUNS号码（面向拥有500雇员以上的公司）
发布方式（4种）：
苹果应用商店发布（App Store）
苹果应用商店批量购买发布（Volume Purchase Program）
In-House企业应用发布：
1、不能提交到App Store
2、发布应用的具体内容不需要苹果官方审核
3、安装设备的数量没有任何限制
4、把程序放在网站中，提供给最终用户一个链接，他们就能够直接下载并自动安装了
Ad Hoc应用发布方式
1、不能提交到App Store
2、不需要经过苹果的评审，
3、限制每个应用不能发布到超过100个设备上
4、把程序放在网站中，提供给最终用户一个链接，他们就能够直接下载并自动安装了

In-House和Ad Hoc区别：安装设备数量限制
 
 
         
                   


作者：Loki_
链接：http://www.jianshu.com/p/87d9e4259846
來源：简书
著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。

要在别的电脑使用别人的苹果帐号打包app，需要两个文件：

●该证书导出的“.p12”文件

●苹果开发者帐号中与“证书”对应的“描述文件”

如何安装到mac电脑：

1、将p12文件双击，会自动打开“钥匙串”工具，输入p12密码

2、双击.mobileprovision描述文件，会自动安装到xcode中

在xcode中分别选中Targets和Project，然后选中Build Settings标签，如下图修改code signing参数

打包报错： A valid provisioning profile for this executable was not found. 

解决办法：mobileprovision描述文件必须加入打包机器的udid。

Zabbix is an open source software for networks and application monitoring. Zabbix provides agents to monitor remote hosts as well as Zabbix includes support for monitoring via SNMP, TCP and ICMP checks. Click here to know more about zabbix.

This article will help you to step by step install Zabbix 3.0 Server on CentOS/RHEL 7/6/5 and Fedora Systems. Before starting installation read below basic requirements to run Zabbix 3.0 LTS.

• Apache: 1.3.12 or later.
• PHP: 5.4.0 or later (PHP 7 not supported).
• MySQL: 5.0.3 or later.
• OpenIPMI: Required for IPMI support.
• libssh2: Required for SSH support. Version 1.0 or higher.
• fping: Required for ICMP ping items.
• libcurl: Required for web monitoring.
• libiksemel: Required for Jabber support.
• net-snmp: Required for SNMP support.

Step 1 – SetUp Apache, MySQL and PHP

In order to use Zabbix we required a Web Server, database server and PHP to work. In this steps we are going to set up these services, You many skip this step if you have already configured it.

Install All Services

# yum install httpd httpd-devel 
# yum install mysql mysql-server 
# yum install php php-cli php-common php-devel php-pear php-gd php-mbstring php-mysql php-xml 

Start All Services

# service httpd start 
# service mysqld start 

MySQL Initial Setup

Run following command to setup mysql initially and secure it

# mysql_secure_installation 

Step 2 – Configure Yum Repository

You can file zabbix repositories package on zabbix official website. You can also use one of following commands to add zabbix repository in your system.

CentOS/RHEL 7: 
# rpm -Uvh http://repo.zabbix.com/zabbix/3.0/rhel/7/x86_64/zabbix-release-3.0-1.el7.noarch.rpm

CentOS/RHEL 6: 
# rpm -Uvh http://repo.zabbix.com/zabbix/3.0/rhel/6/x86_64/zabbix-release-3.0-1.el6.noarch.rpm

CentOS/RHEL 5: 
# rpm -Uvh http://repo.zabbix.com/zabbix/3.0/rhel/5/x86_64/zabbix-release-3.0-1.el5.noarch.rpm 

Step 3 – Install Zabbix Server with MySQL

You have added zabbix yum repository in above step. Now use following command to install Zabbix server with mysql database support packages on your system.

# yum install zabbix-server-mysql zabbix-web-mysql zabbix-agent zabbix-java-gateway 

Step 4 – Setup Zabbix Apache Configuration

Zabbix creates its own apache configuration file /etc/httpd/conf.d/zabbix.conf. Edit this file and just update timezone. More timezone’s

 php_value date.timezone Asia/Kolkata 

After changing value restart Apache service.

# service httpd restart 

Step 5 – Create Zabbix MySQL Database

This installation is using mysql as backend of zabbix, So we need to create MySQL database and User for zabbix installation.

# mysql -u root -p 

mysql> CREATE DATABASE zabbixdb CHARACTER SET UTF8; 
mysql> GRANT ALL PRIVILEGES on zabbixdb.* to zabbix@localhost IDENTIFIED BY 'password'; 
mysql> FLUSH PRIVILEGES; 
mysql> quit 

After creating database restore the default mysql database provided by zabbix. These files can be found at /usr/share/doc/zabbix-server-mysql-<version>/create/ directory.

# cd /usr/share/doc/zabbix-server-mysql-3.0.0/create 

# mysql -u zabbix -p zabbixdb < schema.sql 
# mysql -u zabbix -p zabbixdb < images.sql 
# mysql -u zabbix -p zabbixdb < data.sql 

Step 6 – Start Zabbix Server

After completing above setup, let’s start Zabbix server using following command.

# service zabbix-server start 

After starting zabbix service, let’s go to Zabbix web installer and finish the installation.

Step 7 – Start Zabbix Web Installer

Zabbix web installer can be access using following url, Change FQDN as per you setup.

http://svr1.tecadmin.net/zabbix/ 

and follow the steps as per given screen shots below.

Zabbix Setup Welcome Screen

This is welcome screen of zabbix web installer. Go forward by click on next button.

Check for pre-requisities

Check if your system have all required packages, if everything is ok click next.

Configure DB Connection

Enter database details created in Step #4 and click Next step.

Zabbix Server Details

Pre-Installation Summary

In this step will show the summary you have entered previous steps, so simply click next.

Install Zabbix

Zabbix Login Screen

Login to Zabbix using below default credentials.

Username: admin 
Password: zabbix 

After successful login you will get zabbix dashboard like below.

Congratulation! Your Zabbix setup has been completed. Read our next article to install zabbix agent and add host in zabbix server.

1.为什么要导出.p12文件？
 
当我们用大于三个mac设备开发应用时，想要申请新的证书，如果在我们的证书里，包含了3个发布证书，2个开发证书，可以发现再也申请不了开发证书和发布证书了（一般在我们的证书界面中应该只有一个开发证书，一个发布证书，没必要生成那么多的证书，证书一般在过期之后才会重新添加。）
如图：
 
 
081709403809634.png
 
 
这时候，再点击“+”时，就会发现点击不了开发和发布证书，也就是添加不了开发证书和发布证书了：
 
 
2.png
 
 
2.两个解决不能添加证书的办法：
 
2.1第一种方法——“revoke”（不推荐）：
 
将以前的证书“revoke”掉，如图：
 
3.png
 

然后重新生成一个新的证书。
这种方法是可以的，但是会造成相应的Provisioning Profiles失效，这是小问题。但是又要重新申请证书甚至描述文件很浪费时间，所以不提倡这种做法。
 
2.2第二种方法——“.p12”（推荐）：
 
我们的每一个证书都可以生成一个.p12文件，这个文件是一个加密的文件，只要知道其密码，就可以供给所有的mac设备使用，使设备不需要在苹果开发者网站重新申请开发和发布证书，就能使用。
注意：一般.p12文件是给与别人使用的，本机必须已经有一个带秘钥的证书才可以生成.p12文件，如图：
 
4.png
 

打开钥匙串，选择我们需要的证书，右击，选择“导出“iPhone Distribition:```”：
 
5.png
 

为.p12文件填一个名字，点击存储：
 
6.png
 

填一个“密码”，“验证”和密码相同：
 
7.png
 

点击好，在桌面上就形成了一个.p12文件了：
 
8.png
 
 
注意事项：在别人的电脑上要成功安装，须具备两个文件：
 
1.该证书导出的“.p12”文件。
2.苹果开发者中的与“证书”对应的“描述文件”
 
如果需要用于开发的，那么需要这两个文件：
 
.p12文件本身就是一个加密的证书，所以用这两个文件就可以让其他mac设备使用了：
 
 
9.png
 
          
                   


作者：wangjianjun0730
链接：http://www.jianshu.com/p/837d64356dac
來源：简书
著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。

原文地址：https://github.com/derekparker/delve/tree/master/Documentation
 
安装
 
这里提供了支持的所有平台（操作系统）上安装Delve的说明。 请注意您必须安装Go 1.5或更高版本。 此外如果使用Go 1.5，您必须设置GO15VENDOREXPERIMENT = 1，然后再尝试安装。
 
 
OSX
在OSX上插入
 请使用以下步骤在OSX上构建和安装Delve
Via Homebrew
 如果你安装了HomeBrew，只需运行：
$ brew install go-delve/delve/delve
 
 
 
手动安装
 
0) 必备条件
确保您具有正确的编译工具链。
这应该是简单的：
 
xcode-select --install
 
1）创建自签名证书
你必须创建自签名证书，并使用它签署二进制文件：
 
 
打开应用程序“钥匙串访问”（/ Applications / Utilities / Keychain Access.app）
 
打开菜单 /Keychain Access/Certificate Assistant/Create a Certificate...
 
选择一个名称（在示例中为dlv-cert），将“Identity Type(身份类型)”设置为“Self Signed Root(自签名根)”，将“Certificate Type(证书类型)”设置为“Code Signing(代码签名)”，然后选择“Let me override defaults（让我覆盖默认值）”。 单击“Continue(继续)”。 您可能想将预定义的365天期间延长到3650天。
 
单击“Continue(继续)”多次，直到进入“Specify a Location For The Certificate(指定证书的位置)”页面，然后将“Keychain to System(钥匙串设置为系统)”。
 
如果您不能将证书存储在“System（系统）”钥匙扣中，请在“login(登录)”钥匙扣中创建，然后将其导出。 然后，您可以将其导入到“System（系统）”钥匙扣。
 
在钥匙串中选择“系统”，你应该找到你的新证书。 使用证书的上下文菜单（不是公钥或私钥），选择“获取信息”，打开“信任”项，并将“代码签名”设置为“始终信任”。
 
[至少在Yosemite上：]在钥匙串中选择类别Keys  - > dlv-cert - >右键单击 - > GetInfo - >Access Control （访问控制） - >选择“允许所有应用程序访问此项目” - >保存更改。
 
您必须退出“钥匙串访问”应用程序，才能使用证书并通过终止当前运行的“任务门”进程重新启动“任务门”服务。 或者，您可以重新启动计算机。
2）二进制安装
 
在写go程序的时候首先创建文件夹$GOPATH/src/github.com/derekparker 并且cd 到c$GOPATH/src/github.com/derekparker目录下
 
clone 这个项目：git clone https://github.com/derekparker/delve.git 并且cd delve
 
 
 
 
注意：如果您使用Go 1.5必须先设置GO15VENDOREXPERIMENT = 1，然后才能继续安装。
GO15VENDOREXPERIMENT env var只是选择进入Go 1.5 Vendor Experiment。（1.6不需要）
 
所有make命令都假设一个CERT环境变量，其中包含上面创建的证书的名称。 Makefile还假定GOPATH是单值的，不是冒号分隔的。 makefile只需要帮助促进构建和代码签名的过程。
 
 
运行以下命令：CERT = dlv-cert make install，它将安装二进制文件并对其进行编码。
有关更多信息，请参阅此安装视频https://www.youtube.com/watch?v=4ndjybtBg74
说明
 在构建期间取消代码签名授权提示
如果在使用自签名证书运行make时提示您授权，请尝试以下操作：
 
打开应用程序“钥匙串访问”（/ Applications / Utilities / Keychain Access.app）
 
双击与您的自签名证书（示例中的dlv-cert）对应的私钥
 
选择“Access Control(访问控制)”选项卡
 
单击“始终允许这些应用程序访问”下的[+]，然后从Finder对话框中选择/ usr / bin / codesign
 
点击“(Save changes)保存更改”按钮
 
消除“Developer tools access(开发工具访问)”提示运行delve
 
 
 
 
如果运行dlv时出现此提示：
 
"Developer tools access needs to take control of another process for debugging to continue. Type your password to allow this"
 
尝试运行DevToolsSecurity -enable以消除提示。 有关更多信息，请参阅man DevToolsSecurity。
 
 
Linux
请使用以下步骤在Linux上构建和安装Delve
在Linux上有两种安装方式。 首先是标准的go get方法：
go get github.com/derekparker/delve/cmd/dlv
 
 
 
或者，您可以克隆repo并运行：
 
$ make install
 
注意：如果您使用Go 1.5必须先设置GO15VENDOREXPERIMENT = 1，然后才能继续安装。 GO15VENDOREXPERIMENT env var只是选择进入Go 1.5 Vendor Experiment。
 
 
Windows
请使用标准的go get命令在Windows上构建和安装Delve
go get github.com/derekparker/delve/cmd/dlv
 
 
 
注意：如果您使用Go 1.5必须先设置GO15VENDOREXPERIMENT = 1，然后才能继续安装。 GO15VENDOREXPERIMENT env var只是选择进入Go 1.5 Vendor Experiment。
 
用法
 
您可以多种方式调用Delve，具体取决于您的使用需求。 Delve使每个尝试都是用户友好的，确保用户必须做最少的工作可能开始调试他们的程序。
 
请参阅主要使用文档以进一步探索命令。
 
命令行界面
 
命令
 
 
 
 
命令
 
描述 
 
 
 
 
 
args
 
打印函数参数
 
 
 
break
 
设置一个断点
 
 
 
breakpoints
 
打印激活的断点信息
 
 
 
clear
 
删除断点
 
 
 
clearall
 
删除所有的断点
 
 
 
condition
 
设置断点条件
 
 
 
continue
 
运行到断点或程序终止
 
 
 
disassemble
 
拆解器
 
 
 
exit
 
退出debugger
 
 
 
frame
 
在不同的框架上执行的命令
 
 
 
funcs
 
打印函数列表
 
 
 
goroutine
 
显示或更改当前goroutine
 
 
 
goroutines
 
列出程序的全部goroutines
 
 
 
help
 
打印出帮助信息
 
 
 
list
 
显示源代码
 
 
 
locals
 
打印局部变量
 
 
 
next
 
跳到下一行
 
 
 
on
 
在遇到断点时执行一个命令
 
 
 
print
 
评估表达式
 
 
 
regs
 
打印CPU寄存器的内容
 
 
 
restart
 
重启进程
 
 
 
set
 
更改变量的值
 
 
 
source
 
执行包含delve命令列表的文件
 
 
 
sources
 
打印源文件列表
 
 
 
stack
 
打印堆栈跟踪
 
 
 
step
 
单步执行程序
 
 
 
step-instruction
 
单步单个执行cpu指令
 
 
 
thread
 
切换到指定的线程
 
 
 
threads
 
打印每一个跟踪线程的信息
 
 
 
trace
 
设置跟踪点
 
 
 
types
 
打印类型列表
 
 
 
vars
 
打印某个包内的(全局)变量
 
 
 
 
API
 
API文档
 
Delve公开了主要可以与Delve编程交互的IDEs和编辑器的一个API接口,以便这些程序使用。 API由终端使用，因此无论新功能如何，都将始终保持最新的锁定状态。
 
使用
 
为了在“API模式”中运行Delve，只需使用标准命令之一调用，提供--headless标志，如下所示：
 
$ dlv debug --headless --api-version=2 --log --listen=127.0.0.1:8181
 
这将以非交互模式启动调试器，侦听指定的地址，并启用日志记录。 当然最后两个标志(log listen)是可选的。
或者如果您要将多个客户端连接到API，也可以指定--accept-multi客户端标志。
您可以使用connect子命令从Delve本身连接headless调试器：
 
$ dlv connect 127.0.0.1:8181
 
这对于远程调试很有用。
 
API 接口
 
Delve已经可以允许多个客户端/服务器这种方式的架构。因为所有的“业务逻辑”被抽象出实际的客户端/服务器实现，所有允许容易实现新的API接口。
 
当前API接口
 
JSON-RPC
 
内部文件
 
TODO（derek parker）
 
将要做的
 
这个目录将包含调试器内部和它如何工作的文档。
 
编辑器集成
 
可以使用以下用于delve编辑器的插件：
1. Golang Plugin for IntelliJ IDEA （https://github.com/go-lang-plugin-org/go-lang-idea-plugin）
2. Go for Visual Studio Code  (https://github.com/Microsoft/vscode-go#go-for-visual-studio-code)
3. Emacs plugin https://github.com/benma/go-dlv.el/
4. LiteIDE https://github.com/visualfc/liteide
5. Go Debugger for Atom
go-debug
atom 使用delve 来调试代码
 
 
demo.gif
 

安装
可以使用apm install go-debug或在设置中搜索go-debug。
安装delve
查阅https://github.com/derekparker/delve/tree/master/Documentation/installation
绑定的快捷键
 
f5   运行当前包 (dlv debug)
 ctrl-f5 测试运行当前包(dlv test)
  shift-f5 重新启动当前的delve会话(r / restart)
  f6 停止delve (exit / quit / q)
  f8 继续执行 (c / continue)
 f9 切换断点
  f10 到下一个断电源(n / next)
  f11 进入函数 (s / step)
cmd-k cmd-g (mac) / ctrl-k ctrl-g (others) 切换主面板
 
链接
关于slack的golang社区：Gopher Slack| go-plus
问题？请直接在go-plus频道给我发送消息
 
已知bugs
 
 
当一个函数定义两个（或多个）同名的变量时，delve无法区分它们：locals将打印这两个变量，print将随机选择一个。 参见问题Issue＃106。
 
Delve目前不支持32位系统。 这通常表现为proc / disasm.go中的编译器错误。 参见问题Issue＃20。
 
当Delve使用go之前的版本1.7.0编译时，不能使用Receiver.Method Name语法在远程包中的函数上设置断点。 参见问题Issue＃528。
 
          
                   


作者：hehe_Android
链接：http://www.jianshu.com/p/cc4621d9c0aa
來源：简书
著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。

首先声明，我只是个程序员，不是专业的DBA，以下这篇文章是从一个问题的解决过程去写的，而不是一开始就给大家一个正确的结果，如果文中有不对的地方，请各位数据库大牛给予指正，以便我能够更好的处理此次业务。

项目背景

这是给某数据中心做的一个项目，项目难度之大令人发指，这个项目真正的让我感觉到了，商场如战场，而我只是其中的一个小兵，太多的战术，太多的高层之间的较量，太多的内幕了。具体这个项目的情况，我有空再写相关的博文出来。

这个项目是要求做环境监控，我们暂且把受监控的设备称为采集设备，采集设备的属性称为监控指标。项目要求：系统支持不少于10w个监控指标，每个监控指标的数据更新不大于20秒，存储延迟不超过120秒。那么，我们可以通过简单的计算得出较理想的状态——要存储的数据为：每分钟30w，每个小时1800w，也就是每天4亿3千两百万。而实际，数据量会比这个大5%左右。（实际上大部分是信息垃圾，可以通过数据压缩进行处理的，但是别人就是要搞你，能咋办）

上面是项目要求的指标，我想很多有不少大数据处理经验的同学都会呲之以鼻，就这么点？嗯，我也看了很多大数据处理的东西，但是之前没处理过，看别人是头头是道，什么分布式，什么读写分离，看起来确实很容易解决。但是，问题没这么简单，上面我说了，这是一个非常恶劣的项目，是一个行业恶性竞争典型的项目。

1. 没有更多的服务器，而是这个服务器除了搭配数据库、集中采集器(就是数据解析、告警、存储的程序)，还要支持30w点的北向接口(SNMP)，在程序没有优化之前CPU常年占用80%以上。因为项目要求要使用双机热备，为了省事，减少不必要的麻烦，我们把相关的服务放在一起，以便能够充分利用HA的特性（外部购买的HA系统)
2. 系统数据正确性要求极其变态，要求从底层采集系统到最上层的监控系统，一条数据都不能差
   我们的系统架构如下，可以看到，其中数据库压力非常之大，尤其在LevelA节点：
   
3. 硬件配置如下：
   CPU：英特尔® 至强® 处理器 E5-2609 (4核, 2.40GHz, 10MB, 6.4 GT/s)
   内存：4GB (2x2GB) DDR3 RDIMM Memory, 1333MHz,ECC
   硬盘：500GB 7200 RPM 3.5'' SATA3 硬盘，Raid5.
4. 数据库版本
   采用的是SQLServer2012标准版，HP提供的正版软件，缺少很多企业版的NB功能。

写入瓶颈

首先遇到的第一个拦路虎就是，我们发现现有的程序下，SQLServer根本处理不了这么多的数据量，具体情况是怎样的呢?

我们的存储结构

一般为了存储大量的历史数据，我们都会进行一个物理的分表，否则每天上百万条的记录，一年下来就是几亿条。因此，原来我们的表结构是这样的：

CREATE TABLE [dbo].[His20140822]( [No] [bigint] IDENTITY(1,1) NOT NULL, [Dtime] [datetime] NOT NULL, [MgrObjId] [varchar](36) NOT NULL, [Id] [varchar](50) NOT NULL, [Value] [varchar](50) NOT NULL, CONSTRAINT [PK_His20140822] PRIMARY KEY CLUSTERED ( [No] ASC )WITH (PAD_INDEX = OFF, STATISTICS_NORECOMPUTE = OFF, IGNORE_DUP_KEY = OFF, ALLOW_ROW_LOCKS = ON, ALLOW_PAGE_LOCKS = ON) ON [PRIMARY] ) ON [PRIMARY]

No作为唯一的标识、采集设备Id(Guid)、监控指标Id(varchar(50))、记录时间、记录值。并以采集设备Id和监控指标Id作为索引，以便快速查找。

批量写入

写入当时是用BulKCopy，没错，就是它，号称写入百万条记录都是秒级的

 public static int BatchInert(string connectionString, string desTable, DataTable dt, int batchSize = 500) { using (var sbc = new SqlBulkCopy(connectionString, SqlBulkCopyOptions.UseInternalTransaction) { BulkCopyTimeout = 300, NotifyAfter = dt.Rows.Count, BatchSize = batchSize,             DestinationTableName = desTable }) { foreach (DataColumn column in dt.Columns) sbc.ColumnMappings.Add(column.ColumnName, column.ColumnName); sbc.WriteToServer(dt); } return dt.Rows.Count; }

存在什么问题？

上面的架构，在每天4千万的数据都是OK的。但是，调整为上述背景下的配置时，集中监控程序就内存溢出了，分析得知，接收的太多数据，放在了内存中，但是没有来得及写入到数据库中，最终导致了生成的数据大于消费的数据，导致内存溢出，程序无法工作。

瓶颈到底在哪里？

是因为RAID磁盘的问题？是数据结构的问题？是硬件的问题？是SQLServer版本的问题？是没有分区表的问题？还是程序的问题？

当时时间只有一个星期，一个星期搞不好，项目监管就要我们滚蛋了，于是，有了连续工作48小时的壮举，有了到处打电话求人的抓鸡……

但是，这个时候需要的是冷静，再冷静……SQLServer版本？硬件？目前都不大可能换的。RAID磁盘阵列，应该不是。那么到底是什么，真TM的冷静不下来。

大家可能体会不到现场那种紧张的气氛，其实过了这么久，我自己也都很难再回到那种情境。但是可以这么说，或许我们现在有了各种方法，或者处于局外人我们有更多思考，但是当一个项目压迫你快到放弃的时候，你那时的想法、考虑在现场环境因素的制约下，都可能出现重大的偏差。有可能让你快速的思考，也有可能思维停滞。有些同事在这种高压的环境下，甚至出现了更多的低级错误，思维已经完全乱了，效率更低了……36小时没有合眼，或者只在工地上（下雨天到处都是泥巴，干了的话到时都是泥灰）眯两三个小时，然后继续干，连续这么一个星期！或者还要继续！

很多人给了很多想法，但是好像有用，又好像没用。等等，为什么是“好像有用，又好像没用”？我隐隐约约中，好像抓住了一丝方向，到底是什么？对了，验证，我们现在是跑在现场环境下，之前没有问题，不代表现在的压力下没有问题，要在一个大型系统中分析这么个小功能，影响太大了，我们应该分解它。是的，是“单元测试”，就是单个方法的测试，我们需要验证每个函数，每个独立的步骤到底耗时在哪里？

逐步测试验证系统瓶颈

修改BulkCopy的参数
首先，我想到的是，修噶BulkCopy的各项参数，BulkCopyTimeout、BatchSize，不断的测试调整，结果总是在某个范围波动，实际并没有影响。或许会影响一些CPU计数，但是远远没有达到我的期望，写入的速度还是在5秒1w~2w波动，远远达不到要求20秒内要写20w的记录。

按采集设备存储
是的，上述结构按每个指标每个值为一条记录，是不是太多的浪费？那么按采集设备+采集时间作为一条记录是否可行?问题是，怎么解决不同采集设备属性不一样的问题？这时，一个同事发挥才能了，监控指标+监控值可以按XML格式存储。哇，还能这样？查询呢，可以用for XML这种形式。

于是有了这种结构：No、MgrObjId、Dtime、XMLData

结果验证，比上面的稍微好点，但是不是太明显。

数据表分区???
那个时候还没有学会这个技能，看了下网上的文章，好像挺复杂的，时间不多了，不敢尝试。

停止其他程序
我知道这个肯定是不行的，因为软件、硬件的架构暂时没法修改。但是我希望验证是不是这些因素影响的。结果发现，提示确实明显，但是还是没有达到要求。

难道是SQLServer的瓶颈?
没辙了，难道这就是SQLServer的瓶颈？上网查了下相关的资料，可能是IO的瓶颈，尼玛，还能怎么办，要升级服务器，要更换数据库了吗，但是，项目方给吗？

等等，好像还有个东西，索引，对索引！索引的存在会影响插入、更新

去掉索引

是的，去掉索引之后查询肯定慢，但是我必须先验证去掉索引是否会加快写入。如果果断把MgrObjId和Id两个字段的索引去掉。

运行，奇迹出现了，每次写入10w条记录，在7~9秒内完全可以写入，这样就达到了系统的要求。

查询怎么解决?

一个表一天要4亿多的记录，这是不可能查询的，在没有索引的情况下。怎么办！？我又想到了我们的老办法，物理分表。是的，原来我们按天分表，那么我们现在按小时分表。那么24个表，每个表只需存储1800w条记录左右。

然后查询，一个属性在一个小时或者几个小时的历史记录。结果是：慢！慢！！慢！！！去掉索引的情况下查询1000多万的记录根本是不可想象的。还能怎么办？

继续分表，我想到了，我们还可以按底层的采集器继续分表，因为采集设备在不同的采集器中是不同的，那么我们查询历史曲线时，只有查单个指标的历史曲线，那么这样就可以分散在不同的表中了。

说干就干，结果，通过按10个采集嵌入式并按24小时分表，每天生成240张表(历史表名类似这样：His_001_2014112615)，终于把一天写入4亿多条记录并支持简单的查询这个问题给解决掉了！！！

查询优化

在上述问题解决之后，这个项目的难点已经解决了一半，项目监管也不好意思过来找茬，不知道是出于什么样的战术安排吧。

过了很长一段时间，到现在快年底了，问题又来了，就是要拖死你让你在年底不能验收其他项目。

这次要求是这样的：因为上述是模拟10w个监控指标，而现在实际上线了，却只有5w个左右的设备。那么这个明显是不能达到标书要求的，不能验收。那么怎么办呢？这些聪明的人就想，既然监控指标减半，那么我们把时间也减半，不就达到了吗：就是说按现在5w的设备，那你要10s之内入库存储。我勒个去啊，按你这个逻辑，我们如果只有500个监控指标，岂不是要在0.1秒内入库？你不考虑下那些受监控设备的感想吗？

但是别人要玩你，你能怎么办？接招呗。结果把时间降到10秒之后，问题来了，大家仔细分析上面逻辑可以知道，分表是按采集器分的，现在采集器减少，但是数量增加了，发生什么事情呢，写入可以支持，但是，每张表的记录接近了400w，有些采集设备监控指标多的，要接近600w，怎么破？

于是技术相关人员开会讨论相关的举措。

在不加索引的情况下怎么优化查询？

有同事提出了，where子句的顺序，会影响查询的结果，因为按你刷选之后的结果再处理，可以先刷选出一部分数据，然后继续进行下一个条件的过滤。听起来好像很有道理，但是SQLServer查询分析器不会自动优化吗？原谅我是个小白，我也是感觉而已，感觉应该跟VS的编译器一样，应该会自动优化吧。

具体怎样，还是要用事实来说话：

结果同事修改了客户端之后，测试反馈，有较大的改善。我查看了代码：

难道真的有这么大的影响？等等，是不是忘记清空缓存，造成了假象？
于是让同事执行下述语句以便得出更多的信息：

--优化之前 DBCC FREEPROCCACHE DBCC DROPCLEANBUFFERS SET STATISTICS IO ON select Dtime,Value from dbo.his20140825 WHERE Dtime>='' AND Dtime<='' AND MgrObjId='' AND Id='' SET STATISTICS IO OFF --优化之后 DBCC FREEPROCCACHE DBCC DROPCLEANBUFFERS SET STATISTICS IO ON select Dtime,Value from dbo.his20140825 WHERE MgrObjId='' AND Id='' AND Dtime>='' AND Dtime<='' SET STATISTICS IO OFF

结果如下：

优化之前反而更好了？

仔细查看IO数据，发现，预读是一样的，就是说我们要查询的数据记录都是一致的，物理读、表扫描也是一直的。而逻辑读取稍有区别，应该是缓存命中数导致的。也就是说，在不建立索引的情况下，where子句的条件顺序，对查询结果优化作用不明显。

那么，就只能通过索引的办法了。

建立索引的尝试

建立索引不是简单的事情，是需要了解一些基本的知识的，在这个过程中，我走了不少弯路，最终才把索引建立起来。

下面的实验基于以下记录总数做的验证：

按单个字段建立索引
这个想法，主要是受我建立数据结构影响的，我内存中的数据结构为：Dictionary<MgrObjId,Dictionary<Id,Property>>。我以为先建立MgrObjId的索引，再建立Id的索引，SQLServer查询时，就会更快。

先按MgrObjId建立索引，索引大小为550M，耗时5分25秒。结果，如上图的预估计划一样，根本没有起作用，反而更慢了。

按多个条件建立索引
OK，既然上面的不行，那么我们按多个条件建立索引又如何？CREATE NONCLUSTERED INDEX Idx_His20141008 ON dbo.his20141008(MgrObjId,Id,Dtime)

结果，查询速度确实提高了一倍：

等等，难道这就是索引的好处？花费7分25秒，用1.1G的空间换取来的就是这些？肯定是有什么地方不对了，于是开始翻查资料，查看一些相关书籍，最终，有了较大的进展。

正确的建立索引

首先，我们需要明白几个索引的要点：

• 索引之后，按索引字段重复最少的来排序，会达到最优的效果。以我们的表来说，如果建立了No的聚集索引，把No放在where子句的第一位是最佳的，其次是Id，然后是MgrObjId，最后是时间，时间索引如果表是一个小时的，最好不要用
• where子句的顺序决定了查询分析器是否使用索引来查询。比如建立了MgrObjId和Id的索引，那么where MgrObjId='' and Id='' and Dtime=''就会采用索引查找，而where Dtime='' and MgrObjId='' and Id=''则不一定会采用索引查找。
• 把非索引列的结果列放在包含列中。因为我们条件是MgrObjId和Id以及Dtime，因此返回结果中只需包含Dtime和Value即可，因此把Dtime和Value放在包含列中，返回的索引结果就有这个值，不用再查物理表，可以达到最优的速度。

跟上述几点原则，我们建立以下的索引：CREATE NONCLUSTERED INDEX Idx_His20141008 ON dbo.his20141008(MgrObjId,Id) INCLUDE(Value,Dtime)

耗费时间为：6分多钟，索引大小为903M。

我们看看预估计划：

可以看到，这里完全使用了索引，没有额外的消耗。而实际执行的结果，1秒都不到，竟然不用一秒就在1100w的记录中把结果筛选了出来！！帅呆了！！

怎么应用索引?

既然写入完成了、读取完成了，怎么结合呢？我们可以把一个小时之前的数据建立索引，当前一个小时的数据就不建立索引。也就是，不要再创建表的时候建立索引！！

还能怎么优化

可以尝试读写分离，写两个库，一个是实时库，一个是只读库。一个小时内的数据查询实时库，一个小时之前的数据查询只读库；只读库定时存储，然后建立索引；超过一个星期的数据，进行分析处理再存储。这样，无论查询什么时间段的数据，都能够正确处理了——一个小时之内的查询实时库，一个小时到一个星期内的查询只读库，一个星期之前的查询报表库。

如果不需要物理分表，则在只读库中，定时重建索引即可。

总结

如何在SQLServer中处理亿万级别的数据(历史数据)，可以按以下方面进行：

• 去掉表的所有索引
• 用SqlBulkCopy进行插入
• 分表或者分区，减少每个表的数据总量
• 在某个表完全写完之后再建立索引
• 正确的指定索引字段
• 把需要用到的字段放到包含索引中(在返回的索引中就包含了一切)
• 查询的时候只返回所需的字段
  

一、前言

前段时间使用表分区比较多，虽然已经写了SQL Server 合并（删除）分区解惑、SQL Server 2005 分区模板与实例，但是在实践中一直感觉修改SQL脚本的时间比较多，一直想抽个时间来把分区脚本进行动态化，今天终于付之于行动了。需要说明的一点，下面的脚本并不能满足所有情况，用户可以根据自己的需要进行相应的调整，应该可以满足你的需求的。

在SQL Server 2005中只能通过SQL脚本来创建表分区，而在SQL Server 2008的SSMS中已经提供了操作界面进行表分区，但是也不能把操作生成SQL脚本，所以，下面的SQL的应用场景包括SQL Server 2005、SQL Server 2008。

二、分解

下面就是生成分区的脚本了，在执行之前，你需要填写数据库名称、表名、分区表字段、需要的分区数、保存分区文件的路径、分区初始化大小、分区文件的增量、分区边界值；

这里的分区边界值是按照int类型进行增量计算的，比如你想以每100W进行范围分区的话，那你只要设置@FunValue为100W；如果你的分区边界值是其它类型值或者是不等范围的分区，那么你只要修改这个变量为字符串，并对分区函数的生成代码进行相应修改就可以满足你的需求了。

通常情况下，我们会以一个表Id(int)，并且是自增作为分区字段，这样就很容易区分历史数据了，而且对分区的操作隔离也是最明显的。

生成的脚本如下：