2019-07

7.1

1. 在同一个函数内，变量最好不要使用重名的，尤其是传入参数的名字不要有重复的，否则后面会造成一些问题，在eval中使用于传入参数重名的变量名，导致eval解析到的是一个空的字符串。报错。
2. git中确保不再变更了再打tag，不知道为啥码云上的tag删不掉，
3. 重构原来代码时，尽量做到修改的代码最少，增加的代码最少，以最少的量做最多的功能，能统配就统配，这样以后修改起来也好修改
4. 几个请求的参数被加密了，咋整。

5. 期望有点大啊，压力也随之而来了。

   7.2

6. 逐步提升中，有了思路的情况下，撸起来也是得心应手，中间变量是一个不错的选择，可以给下一个产量提前准备所需要的数据，只要坐个转换就可以，
7. zabbix创建web场景，对于网页弹出式的登陆窗口，可以直接使用基础验证进行登陆，只需要输入用户名密码就可以完成监控，同时还会生成监控项，创建触发器就可以进行状态监控
8. web场景中的变量像一个宏变量，而且zabbix自己的正则也可以应用到变量。例如，web场景中的一个个步骤，后一步依赖于前一步，外前一步中就可以使用正则匹配出后一步所需要的参数，详情看zabbix。
9. 三元运算符忘掉了，res=1 if 2>1 else 2条件满足，res取1不满足取2
10. 很多的if判断怎么整合一下能有效减少了？从反面来一波？
11. vim中的多行复制，命令模式下， 4yy (代表从光标处复制4行) 在要粘贴的地方p，就复制好了

• 7.3

1. mysql的dump到处sql文件
   mysqldump -h127.0.0.1 -uroot -p11111 库名 表名 >/自定义名.sql
2. zabbix的web场景监控为什么有时候成功有时候不成功？超时？？？？

• 7.4

1. zabbix的server服务启动之后，会启动很多的子进程，
   
2. zabbix使用mysql数据库，zabbix正常情况下是写大于读的，使用mysql写默认的innodb，除了增加写入的数据，还有调整b树的结构，
   所以，zabbix做出了一套缓存机制，定期的往数据库刷数据，这中监控系统对实时性要求不高，所以定期刷数据是很合适的，这样就弥补了mysql的不足。zabbix的server，agentp配置文件中有关于缓存的配置项，可以设置大小，缓存满了就往数据库中刷数据
3. outlook邮箱服务器账号频繁登录之后就被策略给禁掉了，邮箱登录出问题
4. zabbix web监测触发器的设置，用错误步骤数来判断，对依赖性的步骤只需要判断一步。
5. 连接两个不一样的模块，当要数据交互但是名称不一致时，这时候映射是个好东西，通过映射做一个中间量，平衡两个模块的变量

• 7.5

1. snmptrap收集数据处理可以正则匹配其中的关键字，
2. mysql突然不能从外部连接了，忘了关防火墙了

• 7.8

1. zabbix自定发现规则中还可以使用正则，配置正则出来可以设置T/F值，使用这个值就可以对自动发现出来的东西进行过滤。
2. zabbix对于日志文件的监控,可以使用主动式的监控项，key >> log[日志文件绝对路径，'正则']还有其他的参数,目前用不上；添加上这个监控项后，就可以对这个时间点之后的日志文件进行获取，若匹配了正则，则对日志内容进行正则过滤，只显示包含正则内容的一行信息。在配置这个监控项时，注意log日期形式，必须与log文件的日起形式相同，这样才能获取到日志信息。
3. snmptrap收集打过来的日志信息，可以经过snmptt的处理，进行格式化，日期，关键字这些都可以自定义。后续还得继续看这方面的。
4. zabbix事件时记录的所有触发器产生的，即使删除掉这个触发器，还是会在事件中保存下来，但是在触发器中时不存在的，所以当使用触发器id关联事件的时候， 需要对当下不存在的触发器id进行过滤，否则会出现键值不存在的问题
5. pycompile模块，完成对py文件的编译，项目中做成了python manager命令，可以命令行启动，
6. 敬畏心是啥，就是在做任何修改时，提前做好备份，数据库也备份好，整个库备的那种。才进行后续操作，不然一出错。后路都没
7. 回调，在执行完主程后在执行的函数
8. 当两个函数有依赖性时，如a依赖b执行的结果，要用链式编程
9. cp -pr 源目标 目的目标 保留文件权限，递归复制所有文件
10. vimdiff源文件 目标文件 显示不同，按shift ：q退出
11. 给目标地址复制已有的文件，直接会覆盖，

• 7.9

1. 在对数据库操作之前，一定要备份，备份，切记切记，留条后路是不会死的。
2. zabbix最新数据中，string类型对返回的结果有长度限制，超过现在会截断，导致数据显示不全，可以换成 文本类型或者日志类型的值
3. 在trend中是没有办法获取字符，文本，日志类型的趋势数据，因为string、文本、日志类型是没有最大值最小值平均值的。
   作为替换方法，可以使用刷新时间为1h的历史数据，在去历史数据时，对history项要进行制定，文本类型是history=4，
   0 - numeric float;数字浮点数
   1 - character;字符
   2 - log; 日志
   3 - numeric unsigned; 数字符号
   4 - text.文本
   Default: 3.默认：3；
4. vim中还可以使用edit
5. zabbix自动发现规则还可以读取数据库中的数据，来自动发现监控项触发器。
6. item可以显式制定 启用的，monited=1，同理，触发器有激活的，active=1

• 7.10

1. 整个报警流程：进行了告警聚合，所有的事件都发送给Admin用户，但是此时不出发发送通道，告警聚合在monitor中执行alert脚本，给queue中打入告警信息，同时，在alert中将几个pathon manage.py xxxx命令托管给supervisor，使用supervisorctl可以查看。
   
   其中agg_delay aggregate get_alert send_msg send_msg_wx是关于消息发送的命令进程，当修改这些文件时，需要重启在supervisor 下使用 restart 命令名，日志文件在/var/log/aggragate/下。有报错信息可以查看解决，
   这些进行在后天执行，轮训那个收告警信息的queue，有信息发送给用户组，用户组中的所有人，配置的所有告警介质都可以被调用，随即，消息发出。
2. 问题：对于邮件信息的生成，有特殊的对象>>MIMEText对象msg = MIMEText(msgStr, 'plain', 'utf-8')，在给消息平台转发时，不能直接发送这个对象，平台端使用的json序列化不了。
   解决：将要用的内容发送到消息平台，在平台端进行MIMEText对象的创建。
3. 在supervisor中的monitor ， celery都是命令行，不过为了方便查看将其托管到screen，所以在supervisor中是stoped的。
4. 清楚celery的缓存文件，在项目同级目录下，
   rm -f celerybeat-schedulel，删除此文件。
5. setting_manager中有过期时间默认是300s.如果在配置中添加了refresh字段的话，以这个字段的值为准，
6. windows端zabbix客户端
   c:\sdata\zabbix\bin\win64\zabbix_agentd.exe -d -c c:\sdata\zabbix\conf\zabbix_agentd.conf
   windows端启动停止卸载服务，格式xxx/bin/xxx.exe -x -c xxxx.conf
   -x 停止
   -d 卸载
   -c 指定conf文件。
   利用自动注册，在conf文件中添加HostMetadataItem=system.uname字段，安装agent客户端后就可以给server端发送原数据，在server端创建自动注册动作，就可以对元数据进行判断，并执行后续的操作，添加主机，套模板。
   windows_agent.conf

Hostname=FileServer
Server=192.168.1.66
ServerActive=192.168.1.66
ListenPort=10050
HostMetadataItem=system.uname
LogFile=C:\sdata\zabbix_agent\logs\zabbix_agentd.log
Include=C:\sdata\zabbix_agent\zabbix_agentd.d\*.conf

• 7.11

1. Excel类在写入时，接受表名，数据（一个二维列表，列表内嵌套真实数据），今天在写入数据的时候，想着从一个列表中直接取值进行赋值，

l = ['xxxx':[1,2,3,4,5]]
data = [ [l['xxxx'][2:] ] ]
excel.write(data=data)

在写入的时候就报错了，显示不能cant convert，
解决：忽略了列表的切片，还是列表，在二维列表中赋值只能是字符串，真的是绝了，使用 ','.join(l['xxxx'][2:])解决。

1. 中间映射表真的是个好东西，随便取值。
2. 集合也是个好东西，去重，查交并补集都可以
3. 在使用字典是，为了保证代码的健壮性，多用get不要写死，不然容易崩
4. 在zabbix获取事件的时候，可以关联触发器对象，获取触发器的相关信息。
5. 现在代码的效率还是很低，有许多重复，要改

• 7.15

1. 对于自动发现的zabbix的监控项，key中的宏不能直接解析出来，除了map方式还有什么好办法？
2. gj的上交所数据显示异常，他的数据流是一台主机专门收集上交所的数据，通过agent打到zabbix的server端，经查是因为哪台机器的服务挂掉了。
3. 在国金上周更新的代码中，在windows中使用的\t制表符来缩进，上传到linux机器的后果就是缩进混乱了，整体代码给崩了，使用notepad的将制表符转换成空格功能，将所有的\t转换成空格，重新上传一次，解决问题
4. f5属于负载均衡的，监控项中的pool，vs关系为，每一个vs相当于一个master，消息过来之后分发给底下的一个个pool，来达到负载均衡的目的。
5. 对子agent的主动式监控中的log监控，考虑到日志的轮转机制，可以使用logrt
6. vim中 ：set nu 显示行数
7. 交换机也可以像是linux主机一样登陆，
   switchshow 显示交换机的pid
   sfpshow 1/32 -f
   sfpshow 光纤模块位置 -f 显示模块实时的进光功率和出光功率 TX /RX 还有其他一些信息

• 7.16

1. celery的任务更新之后，重启celery任务（celery启动命令由supervisor接管）

1 关闭celery
supervisorctl stop celery
2 删除celery缓存文件
rm -f celery-schedule
3 重启celery
supervisorctl start celery

1. 在使用cache的时候，使用get方法的时候可以像使用dict的get一样，留下默认值，这样能够保证代码的健壮性
2. celry任务中可以将运行周期相同的任务归到一个task中，因为celery可能因为任务太多而丢掉任务，有待细分，
3. zabbix 的search只能接受一个值去模糊匹配。使用filter可以接受一个字段的列表参数，参数内的数据都可以精准匹配到，结果是一个列表内的多个对象。
4. zabbix使用item的get方法时，如果关联主机selectHoists，返回的结果中将返回模板，这样就会多一条数据，根据实际情况决定他的去留
5. vim中使用$history可以列出所有输入过的内容
   使用edit可以编辑大块的代码，解决代码复制过去缩进混乱的问题，在这个edit中只支持vim的链式编辑，可以使用ctrl+v 进入链式选择位置， x将删除所选， shift+i 输入要插入的数据，将批量的在多列的同一位置插入数据，
6. cache.set的有效期设置的比celery的周期长一点，避免空档期
7. 做事的时候慢一点，稳一点，不要着急，太着急了其实做的很多重复功，没用。甚至是很简单事情，也要谨慎。
8. django有一个setup()的方法，可以让django项目外的脚本调用到项目内部的模型，关键点就是配置好django的环境变量，

import os 
import sys
import django



django.setup()

• 7.17

1. snmptrap真的很吊的，流程：
   1 要采集的数据的机器开通策略，将数据打到zabbix_server主机的162端口，在snmptrap.conf中配置接受数据的日志文件，这样就可以将交换机，数据库服务器的一些原始数据打到zabbix主机，而且这些机器一般都配的有发送snmp trap测试信息的功能
   2 启用snmptt (SNMP Trap Translator) 可以将trap中的中的原始数据进行正则匹配过滤。得出有用的信息。
   在snmptt.ini中配置snmptt 启动的conf文件，服务启动时调用，
   3 在snmptt的启动conf文件中可以定义使用的正则conf，内部可以对原始的trap数据进行正则过滤，还可以指定脚本，将过滤后的数据作为参数传入脚本，对oid进行解析，拿出我们想要检测的oid，返回ip和相关的zabbix键，及其值，
   4 在脚本中直接定义一个 zabbix sender 来发送解析到的数据， 在sender的时候，需指定ip 键 值，在zabbix的前端中需要将受控主机的host改成ip值，这样sender就可以将解析的最终数据发送到这个主机，（前提是在zabbix端创建这个监控项，接口类型为zabbix采集器，键自定义，允许的主机指定为zabbixserver端的ip，一般为127.0.0.7），随后配置相应的触发器，这样就完成了trap监控任何东西。
2. 集合的交并补

#issubset  a是否为b的子集，返回bool值
a = set([1])
b = set([1,2,3])
print(a.issubset(b))
print(b.issubset(a))

True
False
应用：可以作为两个列表中多值的存在判断。

#isdisjoint 当两个集合没有交集，返回true
a = set([4])
b = set([1,2,3])
print(a.isdisjoint(b))
print(b.isdisjoint(a))

True
True

a = set([1])
print(a.isdisjoint(b))
print(b.isdisjoint(a))
False
False

#issuperset a是否为b的超集，a是否包含b，包含返回true
a = set([1])
b = set([1,2,3])
print(a.issuperset(b))
print(b.issuperset(a))
False
True

1. json.dumps()内部有很多参数

• 7.18

1. mibnbroser可以一次载入多个mib文件，mib文件大多是通用的，但是当需要定制化开发的时候，一般需要的是私有的mib，不然可能mib文件显示的oid和网络设备传过来的信息不符，
2. 当数据格式固定的时候，可以直接设置一个变量，将变化的值留空，然后在程序中对其进行赋值，然后展示数据

• 7.22

1. 一个app中使用外键关联其他app中的模型时，需指定app

场景，在alert的models文件中创建一个模型类，需要使用外键关联到account的User模型，
直接使用
from account.models import User
user = models.ForeignKey('User', on_delete=models.CASCADE, null=True)

这样进行迁移的时候会报错 field E300
alert.Media.user: (fields.E300) Field defines a relation with model 'User',

解决，需要指定外键关联模型的app位置，account.User才能够正确迁移，
user = models.ForeignKey('account.User', on_delete=models.CASCADE, null=True)

1. 在客户那更新的代码回来不要直接全选复制粘贴，不要复制粘贴，可能家里的代码已经有了变动，一定要提前检查检查
2. 有空要把python manage makemigrations /migrate看看原理，来时迁移数据库的时候出问题
3. 对于在自动发现规则中的监控项原型。触发器原型这些的，如果监控项名字中使用的有宏，在显示的时候，会自动解析的，不过在监控项key中使用的主机宏/模板宏这些的，（例如oracle模板中的$sid主机宏，在监控项中的_key中时不会解析的，可以获取主机的宏，再映射出来获取到这个宏的值，）
4. zabbix配置主机的时候，如果监控项是被动式的，那么主机名称可以设置的跟zabbix_agent.conf中的HostName不同，并不一定要相同，如果是主动式的，那么就必须使用配置文件中的HostName项，对于ZY的oracle监控中，有的主机并不是一个实例，所以在一个主机上配置了两个全局宏，代表两个实例，进行检测。对于这种，就可以克隆一份主机，将主动的监控项改为被动的，解除主机名的束缚，（虽然用的还是同一个IP）这样就可以理解成一个主机一个实例了

• 7.23

1. python数据模型迁移的问题，
2. 在zabbix的item项，
   items = api.item.get(filter={'key_': 'item_key'}, output=['name', 'key_', 'lastvalue', 'value_type'],selectHosts=['name'], monitored=True, )
   monitored的作用是返回主机开启的监控项，如果不启用这个选项，默认的搜索key
   _会把模板也返回来，使用这个参数后，模板就给屏蔽了。
3. orm中的obj.objects.values()返回所有的数据查询集对象，使用list转换成列表中嵌套字典，使用obj.objects.value_list()可以指定查询集返回的字段。
4. item的返回值中，有一个参数是 value_type 返回值的类型， 0，3分别代表的是无符号整型和浮点型，1,2,4代表的是字符，日志，文本类型，对于0,3有趋势数据trend，对于1,2,4只有历史数据。
5. gj的上交所数据应该是在客户端上执行的一串写入数据的命令，让后后台从写入的数据库中源源不断的取数据。

• 7.24

1. if elif 给搞混了，并不是满足了条件都会走elif的，只有在if条件不满足的时候才会执行，多行判断的话还是不断的添加if把
2. 多层字典嵌套取值，不断的for循环，将从顶层开始取值，同时还可以使用递归的方法，从最底层开始取值，各种方法的使用场景不同，使用递归的时候可以使用isinstance来直接判断类型，是字典类型，继续递归，不是则进行业务逻辑的处理，从最底层返回。

• 7.25

1. 递归思路的进入和输出，
2. openpyxl中的表格对象的属性
   统一添加样式， 获取最大行数最大列数，对已有的表读取数据，获取固定的位置进行赋值
3. 思路整理：能在一次计算中获取到值就不要多重复做工，浪费，计算就是计算，写表格就是写表格，不要混了

• 7.26

1. 用户组跟设备组的关联，使用多对多的模型方法。
2. zabbix中java应用的监控，创建监控项使用jmx接口，端口默认为10052，可以使用java自带的jconsole客户端来监控java应用信息，
   
   jconsole可以连接本地java进程，也可以远程连接java进程，
   
   mbean类似于mib文件，层级显示java进程信息。
   在zabbix中就可以添加相应的监控项来获取值
3. celery为啥周期任务失灵了
4. 模型类之间多对多的关联使用manytomany字段，会自动生成一个中间表？
5. home目录下的.bashrc用户配置文件可以直接添加命令，使在进入shell环境的时候就自动载入相关的配置项

• 7.29

1. 跟客户沟通的时候要切中要害的走，善于引导客户的思维
2. 尽量在一套循环中完成数据的计算，尽量别多次重复遍历循环
3. 开发比测试好，起码好

• 7.30

1. 夏天骑车是真的热。
2. linux开始补基础
3. docker端口，数据卷的映射

• 7.31

1. 代码的健壮性，健壮性，对于不确定的数据，尽量不要用列表式的按位取值，增加条件判断，设置默认值也行，总不能每一次数据改变，就要改一次代码。
2. poc的可行性判断，思科的路由器交换机是可以通用模板的，各数据库的模板也有，
3. 对于进程的监控，如果不确定的，可以登陆机器ps -ef 查看进程信息，再netstat查看端口信息，一般zabbox中的进程监控，第二个参数是启动进程的用户名，第四个参数是进程信息中的关键字
4. vim的一些快捷方法