查看默认方式：
vim /etc/bashrc
PS1='\h:\W \u\$ '
我们先了解命令释义：
知道命令代表的意义后，
如果要修改命令提示符的显示方式，我们可以修改环境变量PS1
命令行提示符只列出最后一个目录：
PS1='[\u@\h \W]\$ '
命令行提示符显示完整工作目录，当前用户目录会以 ~代替：
PS1='[\u@\h \w]\$ '
修改完成后，执行: source /etc/bashrc 使配置生效即可。
当然，如果你不想改变全局，只想改变当前用户的，则 vim ~/.bashrc 即可
[code lang="shell"]
./configure --prefix=/usr/local/jpeg --enable-shared --enable-static
[/code]
-bash: ./configure: /bin/sh^M: bad interpreter: No such file or directory
今天在编译 jpeg-6b 的时候，出现一行这样的错误，
看见 ^M 就联想到了 Window 下的 dos 格式
[code lang="shell"]
vim ./configure
[/code]
:set ff
fileformat=dos
我X，果然是！
这是 Linux 和 Windows 换行符的差异导致的，
说明 configure 这个文件是作者在 Window 写的，并且没有将文件格式设置成 unix 格式（一般的编辑器都有这项设置），
所以在 Linux 打开时，在每行后面会加个 ctrl+m 就是 ^M
所以 /bin/sh 就变成了 /bin/sh^M
所以脚本就不能运行了
[code lang="shell"]dos2unix configure[/code]
我把文件格式转换之后，就OK了！
如果你的系统不支持 dos2unix，你也可以
[code lang="shell"]
vim ./configure
[/code]
:set ff=unix
:wq
如果你的Linux服务器突然负载暴增，告警短信快发爆你的手机，如何在最短时间内找出Linux性能问题所在？来看Netflix性能工程团队的这篇博文，看它们通过十条命令在一分钟内对机器性能问题进行诊断。
通过执行以下命令，可以在1分钟内对系统资源使用情况有个大致的了解。
其中一些命令需要安装sysstat包，有一些由procps包提供。这些命令的输出，有助于快速定位性能瓶颈，检查出所有资源（CPU、内存、磁盘IO等）的利用率（utilization）、饱和度（saturation）和错误（error）度量，也就是所谓的USE方法。
下面我们来逐一介绍下这些命令，有关这些命令更多的参数和说明，请参照命令的手册。
$ uptime
23:51:26 up 21:31, 1 user, load average: 30.02, 26.43, 19.02
这个命令可以快速查看机器的负载情况。在Linux系统中，这些数据表示等待CPU资源的进程和阻塞在不可中断IO进程（进程状态为D）的数量。这些数据可以让我们对系统资源使用有一个宏观的了解。
命令的输出分别表示1分钟、5分钟、15分钟的平均负载情况。通过这三个数据，可以了解服务器负载是在趋于紧张还是区域缓解。如果1分钟平均负载很高，而15分钟平均负载很低，说明服务器正在命令高负载情况，需要进一步排查CPU资源都消耗在了哪里。反之，如果15分钟平均负载很高，1分钟平均负载较低，则有可能是CPU资源紧张时刻已经过去。
上面例子中的输出，可以看见最近1分钟的平均负载非常高，且远高于最近15分钟负载，因此我们需要继续排查当前系统中有什么进程消耗了大量的资源。可以通过下文将会介绍的vmstat、mpstat等命令进一步排查。
$ dmesg | tail
[1880957.563150] perl invoked oom-killer: gfp_mask=0x280da, order=0, oom_score_adj=0
[...]
[1880957.563400] Out of memory: Kill process 18694 (perl) score 246 or sacrifice child
[1880957.563408] Killed process 18694 (perl) total-vm:1972392kB, anon-rss:1953348kB, file-rss:0kB
[2320864.954447] TCP: Possible SYN flooding on port 7001. Dropping request. Check SNMP counters.
该命令会输出系统日志的最后10行。示例中的输出，可以看见一次内核的oom kill和一次TCP丢包。这些日志可以帮助排查性能问题。千万不要忘了这一步。
$ vmstat 1
procs ---------memory---------- ---swap-- -----io---- -system-- ------cpu-----
r b swpd free buff cache si so bi bo in cs us sy id wa st
34 0 0 200889792 73708 591828 0 0 0 5 6 10 96 1 3 0 0
32 0 0 200889920 73708 591860 0 0 0 592 13284 4282 98 1 1 0 0
32 0 0 200890112 73708 591860 0 0 0 0 9501 2154 99 1 0 0 0
32 0 0 200889568 73712 591856 0 0 0 48 11900 2459 99 0 0 0 0
32 0 0 200890208 73712 591860 0 0 0 0 15898 4840 98 1 1 0 0
vmstat(8) 命令，每行会输出一些系统核心指标，这些指标可以让我们更详细的了解系统状态。后面跟的参数1，表示每秒输出一次统计信息，表头提示了每一列的含义，这几介绍一些和性能调优相关的列：
r：等待在CPU资源的进程数。这个数据比平均负载更加能够体现CPU负载情况，数据中不包含等待IO的进程。如果这个数值大于机器CPU核数，那么机器的CPU资源已经饱和。
free：系统可用内存数（以千字节为单位），如果剩余内存不足，也会导致系统性能问题。下文介绍到的free命令，可以更详细的了解系统内存的使用情况。
si, so：交换区写入和读取的数量。如果这个数据不为0，说明系统已经在使用交换区（swap），机器物理内存已经不足。
us, sy, id, wa, st：这些都代表了CPU时间的消耗，它们分别表示用户时间（user）、系统（内核）时间（sys）、空闲时间（idle）、IO等待时间（wait）和被偷走的时间（stolen，一般被其他虚拟机消耗）。
上述这些CPU时间，可以让我们很快了解CPU是否出于繁忙状态。一般情况下，如果用户时间和系统时间相加非常大，CPU出于忙于执行指令。如果IO等待时间很长，那么系统的瓶颈可能在磁盘IO。
示例命令的输出可以看见，大量CPU时间消耗在用户态，也就是用户应用程序消耗了CPU时间。这不一定是性能问题，需要结合r队列，一起分析。
$ mpstat -P ALL 1
Linux 3.13.0-49-generic (titanclusters-xxxxx) 07/14/2015 _x86_64_ (32 CPU)
07:38:49 PM CPU %usr %nice %sys %iowait %irq %soft %steal %guest %gnice %idle
07:38:50 PM all 98.47 0.00 0.75 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.78
07:38:50 PM 0 96.04 0.00 2.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.99
07:38:50 PM 1 97.00 0.00 1.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 2.00
07:38:50 PM 2 98.00 0.00 1.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 1.00
07:38:50 PM 3 96.97 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 3.03
该命令可以显示每个CPU的占用情况，如果有一个CPU占用率特别高，那么有可能是一个单线程应用程序引起的。
$ pidstat 1
Linux 3.13.0-49-generic (titanclusters-xxxxx) 07/14/2015 _x86_64_ (32 CPU)
07:41:02 PM UID PID %usr %system %guest %CPU CPU Command
07:41:03 PM 0 9 0.00 0.94 0.00 0.94 1 rcuos/0
07:41:03 PM 0 4214 5.66 5.66 0.00 11.32 15 mesos-slave
07:41:03 PM 0 4354 0.94 0.94 0.00 1.89 8 java
07:41:03 PM 0 6521 1596.23 1.89 0.00 1598.11 27 java
07:41:03 PM 0 6564 1571.70 7.55 0.00 1579.25 28 java
07:41:03 PM 60004 60154 0.94 4.72 0.00 5.66 9 pidstat
07:41:03 PM UID PID %usr %system %guest %CPU CPU Command
07:41:04 PM 0 4214 6.00 2.00 0.00 8.00 15 mesos-slave
07:41:04 PM 0 6521 1590.00 1.00 0.00 1591.00 27 java
07:41:04 PM 0 6564 1573.00 10.00 0.00 1583.00 28 java
07:41:04 PM 108 6718 1.00 0.00 0.00 1.00 0 snmp-pass
07:41:04 PM 60004 60154 1.00 4.00 0.00 5.00 9 pidstat
pidstat命令输出进程的CPU占用率，该命令会持续输出，并且不会覆盖之前的数据，可以方便观察系统动态。如上的输出，可以看见两个JAVA进程占用了将近1600%的CPU时间，既消耗了大约16个CPU核心的运算资源。
$ iostat -xz 1
Linux 3.13.0-49-generic (titanclusters-xxxxx) 07/14/2015 _x86_64_ (32 CPU)
avg-cpu: %user %nice %system %iowait %steal %idle
73.96 0.00 3.73 0.03 0.06 22.21
Device: rrqm/s wrqm/s r/s w/s rkB/s wkB/s avgrq-sz avgqu-sz await r_await w_await svctm %util
xvda 0.00 0.23 0.21 0.18 4.52 2.08 34.37 0.00 9.98 13.80 5.42 2.44 0.09
xvdb 0.01 0.00 1.02 8.94 127.97 598.53 145.79 0.00 0.43 1.78 0.28 0.25 0.25
xvdc 0.01 0.00 1.02 8.86 127.79 595.94 146.50 0.00 0.45 1.82 0.30 0.27 0.26
dm-0 0.00 0.00 0.69 2.32 10.47 31.69 28.01 0.01 3.23 0.71 3.98 0.13 0.04
dm-1 0.00 0.00 0.00 0.94 0.01 3.78 8.00 0.33 345.84 0.04 346.81 0.01 0.00
dm-2 0.00 0.00 0.09 0.07 1.35 0.36 22.50 0.00 2.55 0.23 5.62 1.78 0.03
iostat命令主要用于查看机器磁盘IO情况。该命令输出的列，主要含义是：
r/s, w/s, rkB/s, wkB/s：分别表示每秒读写次数和每秒读写数据量（千字节）。读写量过大，可能会引起性能问题。
await：IO操作的平均等待时间，单位是毫秒。这是应用程序在和磁盘交互时，需要消耗的时间，包括IO等待和实际操作的耗时。如果这个数值过大，可能是硬件设备遇到了瓶颈或者出现故障。
avgqu-sz：向设备发出的请求平均数量。如果这个数值大于1，可能是硬件设备已经饱和（部分前端硬件设备支持并行写入）。
%util：设备利用率。这个数值表示设备的繁忙程度，经验值是如果超过60，可能会影响IO性能（可以参照IO操作平均等待时间）。如果到达100%，说明硬件设备已经饱和。
如果显示的是逻辑设备的数据，那么设备利用率不代表后端实际的硬件设备已经饱和。值得注意的是，即使IO性能不理想，也不一定意味这应用程序性能会不好，可以利用诸如预读取、写缓存等策略提升应用性能。
$ free -m
total used free shared buffers cached
Mem: 245998 24545 221453 83 59 541
-/+ buffers/cache: 23944 222053
Swap: 0 0 0
free命令可以查看系统内存的使用情况，-m参数表示按照兆字节展示。最后两列分别表示用于IO缓存的内存数，和用于文件系统页缓存的内存数。需要注意的是，第二行-/+ buffers/cache，看上去缓存占用了大量内存空间。这是Linux系统的内存使用策略，尽可能的利用内存，如果应用程序需要内存，这部分内存会立即被回收并分配给应用程序。因此，这部分内存一般也被当成是可用内存。
如果可用内存非常少，系统可能会动用交换区（如果配置了的话），这样会增加IO开销（可以在iostat命令中提现），降低系统性能。
$ sar -n DEV 1
Linux 3.13.0-49-generic (titanclusters-xxxxx) 07/14/2015 _x86_64_ (32 CPU)
12:16:48 AM IFACE rxpck/s txpck/s rxkB/s txkB/s rxcmp/s txcmp/s rxmcst/s %ifutil
12:16:49 AM eth0 18763.00 5032.00 20686.42 478.30 0.00 0.00 0.00 0.00
12:16:49 AM lo 14.00 14.00 1.36 1.36 0.00 0.00 0.00 0.00
12:16:49 AM docker0 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
12:16:49 AM IFACE rxpck/s txpck/s rxkB/s txkB/s rxcmp/s txcmp/s rxmcst/s %ifutil
12:16:50 AM eth0 19763.00 5101.00 21999.10 482.56 0.00 0.00 0.00 0.00
12:16:50 AM lo 20.00 20.00 3.25 3.25 0.00 0.00 0.00 0.00
12:16:50 AM docker0 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
sar命令在这里可以查看网络设备的吞吐率。在排查性能问题时，可以通过网络设备的吞吐量，判断网络设备是否已经饱和。如示例输出中，eth0网卡设备，吞吐率大概在22 Mbytes/s，既176 Mbits/sec，没有达到1Gbit/sec的硬件上限。
$ sar -n TCP,ETCP 1
Linux 3.13.0-49-generic (titanclusters-xxxxx) 07/14/2015 _x86_64_ (32 CPU)
12:17:19 AM active/s passive/s iseg/s oseg/s
12:17:20 AM 1.00 0.00 10233.00 18846.00
12:17:19 AM atmptf/s estres/s retrans/s isegerr/s orsts/s
12:17:20 AM 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
12:17:20 AM active/s passive/s iseg/s oseg/s
12:17:21 AM 1.00 0.00 8359.00 6039.00
12:17:20 AM atmptf/s estres/s retrans/s isegerr/s orsts/s
12:17:21 AM 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00
sar命令在这里用于查看TCP连接状态，其中包括：
active/s：每秒本地发起的TCP连接数，既通过connect调用创建的TCP连接；
passive/s：每秒远程发起的TCP连接数，即通过accept调用创建的TCP连接；
retrans/s：每秒TCP重传数量；
TCP连接数可以用来判断性能问题是否由于建立了过多的连接，进一步可以判断是主动发起的连接，还是被动接受的连接。TCP重传可能是因为网络环境恶劣，或者服务器压力过大导致丢包。
$ top
top - 00:15:40 up 21:56, 1 user, load average: 31.09, 29.87, 29.92
Tasks: 871 total, 1 running, 868 sleeping, 0 stopped, 2 zombie
%Cpu(s): 96.8 us, 0.4 sy, 0.0 ni, 2.7 id, 0.1 wa, 0.0 hi, 0.0 si, 0.0 st
KiB Mem: 25190241+total, 24921688 used, 22698073+free, 60448 buffers
KiB Swap: 0 total, 0 used, 0 free. 554208 cached Mem
PID USER PR NI VIRT RES SHR S %CPU %MEM TIME+ COMMAND
20248 root 20 0 0.227t 0.012t 18748 S 3090 5.2 29812:58 java
4213 root 20 0 2722544 64640 44232 S 23.5 0.0 233:35.37 mesos-slave
66128 titancl+ 20 0 24344 2332 1172 R 1.0 0.0 0:00.07 top
5235 root 20 0 38.227g 547004 49996 S 0.7 0.2 2:02.74 java
4299 root 20 0 20.015g 2.682g 16836 S 0.3 1.1 33:14.42 java
1 root 20 0 33620 2920 1496 S 0.0 0.0 0:03.82 init
2 root 20 0 0 0 0 S 0.0 0.0 0:00.02 kthreadd
3 root 20 0 0 0 0 S 0.0 0.0 0:05.35 ksoftirqd/0
5 root 0 -20 0 0 0 S 0.0 0.0 0:00.00 kworker/0:0H
6 root 20 0 0 0 0 S 0.0 0.0 0:06.94 kworker/u256:0
8 root 20 0 0 0 0 S 0.0 0.0 2:38.05 rcu_sched
top命令包含了前面好几个命令的检查的内容。比如系统负载情况（uptime）、系统内存使用情况（free）、系统CPU使用情况（vmstat）等。因此通过这个命令，可以相对全面的查看系统负载的来源。同时，top命令支持排序，可以按照不同的列排序，方便查找出诸如内存占用最多的进程、CPU占用率最高的进程等。
但是，top命令相对于前面一些命令，输出是一个瞬间值，如果不持续盯着，可能会错过一些线索。这时可能需要暂停top命令刷新，来记录和比对数据。
总结
排查Linux服务器性能问题还有很多工具，上面介绍的一些命令，可以帮助我们快速的定位问题。例如前面的示例输出，多个证据证明有JAVA进程占用了大量CPU资源，之后的性能调优就可以针对应用程序进行。
我们知道，很多编程语言都有包含文件的功能，所以代码结构相对比较灵活，
但HTML作为一种文本标记语言，默认是不支持文件包含的！
但是，我们可以通过配置Web服务器让HTML支持文件包含！
SSI（Server Side Include)，通常称为"服务器端嵌入"或者叫"服务器端包含"，是一种类似ASP基于服务器的网页制作技术。
默认扩展名是 .stm、.shtm 和 .shtml
但我们常用的是是html，如果要在扩展名为 html 的文件使用SSI，就需要对 Apache 进行配置
以 Apache2.2 为例，编辑 httpd.conf，
1、搜索 AddType 和 AddOutputFilter，源码如下：
# Filters allow you to process content before it is sent to the client.
#
# To parse .shtml files for server-side includes (SSI):
# (You will also need to add "Includes" to the "Options" directive.)
#
# AddType text/html .shtml
# AddOutputFilter INCLUDES .shtml
默认是被注释的，需要去掉注释，修改成如下：
# Filters allow you to process content before it is sent to the client.
#
# To parse .shtml files for server-side includes (SSI):
# (You will also need to add "Includes" to the "Options" directive.)
#
AddType text/html .html .shtml
AddOutputFilter INCLUDES .html .shtml
2、搜索 Options Indexes FollowSymLinks 在后面加上 INCLUDES
注意，SSI 确实可以利用 Shell 来执行命令，这个功能是极度危险的，因为它会执行任何包含在 exec 标记中的命令。
如果用户有可能修改你的网页内容，那么你一定要关闭这个功能。
可以在 Options 指令中加上 IncludesNOEXEC 参数，以关闭 exec 功能，同时又保留 SSI。
<Directory /usr/local/www/979137.com>
Options Includes FollowSymLinks
AllowOverride None
</Directory>
3、重启Apache，可以使用 include 语法了，如：
<!--#include virtual="/header.html" -->
include 元素能按 file 属性或 virtual 属性判断应该包含的文件。
file 属性是一个相对于当前目录的文件路径，即不能是一个绝对路径(以"/"开头)或包含"../"的路径。
virtual 属性可能更有用，它是一个相对于被提供的文档的URL ，可以以"/"开头，但必须与被提供的文档位于同一服务器上。
应用场景举例：
实现下面两个Shell
mysql -h10.13.34.119 -P3306 -uroot -p123456
mysql -h10.13.34.120 -P3307 -uroot -p123456
都是同样访问 10.13.34.119:3306 这个数据库服务器
这时候我们就需要将 10.13.34.120:3307 映射到 10.13.34.119:3306 了
iptables，大家都知道，网络防火墙，就是用于实现Linux下访问控制的东东
先打开IP转发：
echo 1 > /proc/sys/net/ipv4/ip_forward
添加NAT规则，并重启iptables：
service iptables stop
iptables -t nat -A PREROUTING --dst 10.13.34.119 -p tcp --dport 3306 -j DNAT --to-destination 10.13.34.120:3307
iptables -t nat -A POSTROUTING --dst 10.13.34.120 -p tcp --dport 3307 -j SNAT --to-source 10.13.34.119
service iptables save
service iptables start
ssh的三个强大的端口转发命令：
- 转发到远端：ssh -C -f -N -g -L 本地端口:目标IP:目标端口 用户名@目标IP
- 转发到本地：ssh -C -f -N -g –R 本地端口:目标IP:目标端口 用户名@目标IP
- ssh -C -f -N -g -D listen_port user@Tunnel_Host
这里我们使用第一种，只需在 10.13.34.120 这个机器执行以下命令：
ssh -C -f -N -g root@10.121.34.119 -L 3307:10.121.34.119:3306
-C ：压缩数据传输。
-f ：后台认证用户/密码，通常和 -N 连用，不用登录到远程主机。
-N ：不执行脚本或命令，通常与 -f 连用。
-g ：在-L/-R/-D参数中，允许远程主机连接到建立的转发的端口，如果不加这个参数，只允许本地主机建立连接。
-L ：转发规则，本地端口:目标IP:目标端口
如此，当你使用
mysql -h10.13.34.120 -P3307 -uroot -p123456
时，就会自动转发到 10.121.34.119:3306
一般大型Web应用是指具有大流量、高并发、海量数据等特征的Web应用，
支撑此类应用，必需要一个安全、高可靠、可扩展、易维护的动态平台，才能保证应用的平稳运行。
下面我们先来聊聊，如何架构一个支撑大型Web应用的动态平台？
上图是较多大型应用采用的架构模式（实际应用中，会随着业务和需求的复杂程度，而出现更多更复杂的多层架构）
如前言所述，大型应用，具有大流量、高并发的特征，一台服务器，显然无法满足需求。
以一个日均8亿PV的网站为例，根据PV我们计算出每秒的并发为1万，并发峰值是3.7万（每天80%的访问集中在20%的时间里，这20%时间叫做峰值时间），如果要保证100QPS，则至少需要400台服务器一起分担压力。
另外，大型应用业务普遍比较复杂，业务拆分是很常见的架构模式，如微博平台针对用户的行为、关系、设置等从技术架构中进行了业务拆分。
负载均衡和分布式Web服务器可以说是“连体婴儿”，负载均衡系统是所有请求的入口，请求到达时，根据分发策略将请求分发到健康的Web服务器节点，从而实现对请求的合理调度。
负载均衡分为硬件和软件两种。硬件负载均衡效率高，但是价格贵。软件负载均衡系统价格较低或者免费，但效率较硬件负载均衡系统低，常见的如LVS、Nginx，软硬负载均衡系统并用也是常见的均衡方式。
大型应用普遍用户量都非常庞大，遍布全国各地，甚至全球，并且处于不同的网络环境。所以需要CDN，去解决跨地区、跨运营商的访问速度问题。反向代理，则是部署在应用所在机房，请求到达时，首先访问反向代理服务器，反向代理服务器将缓存的数据返回给用户，如果没有缓存数据才会继续走应用服务器获取，减少获取数据的成本。反向代理有Squid、Nginx等
很多大型应用都会面临一个数据库性能瓶颈问题，海量数据如何存储？高并发情况下如果保证数据库负载问题？复杂业务逻辑如何保证数据的一致性、安全性？大流量面前如果保证查询效率？
一个大型应用，必然需要一个高可靠的、可以提供大规模并发处理的数据库体系，如此才能保证整个应用的高可靠性。
一般数据库系统都会同时使用关系型（如MySQL）数据库和非关系型（即NoSQL，如MongoDB、Redis）数据库，以满足不同的业务场景。
在分布式部署的基础上，还会采用主从架构、读写分离，主库抗写压力，通过从库来分担读压力。
在海量数据、大流量、高并发面前，光有高可靠的分布式数据库系统，是远远不够的！
缓存技术是关键，在大型Web应用中使用最多且效率最高的是内存缓存，最常用的内存缓存工具是Memcached。
一个好的缓存机制，可以提高访问效率、提高服务器吞吐能力、减轻数据库系统和文件系统的访问压力。
分布式缓存系统，则可以避免单点故障，提高性能，提供高可靠性和可扩展性，巨大容量的缓存池，也可以将发生宕机时缓存的穿透率维持在一个很低的水平。
大规模存储，也是大型应用一大特征，如图片、视频、音乐、压缩包等等。
因此高性能的分布式存储系统对于大型应用来说是非常重要的一环。
从 本地开发 到 生产环境（测试），再到 灰度发布，再到 全网发布，
为了满足分布式环境下程序代码的批量分发和更新，大型应用都需要一个代码发布系统和机制。
文章开头，我们提出一个 “易维护” 概念，何谓 “易维护”？
就是能够集中式的、分组的、批量的、自动化的对所有服务器进行管理，能够批量化的执行计划任务。
常见的集中配置管理系统和软件有：puppet、Cfengine
OK！到此，我们大概地全面描述了一个支撑大型Web应用的动态平台架构。
那么问题来了，架构一个这样的动态平台，需要多少人力成本？周期？IT成本？稳定性？安全性？可靠性？
你也许看到过诸如 “如何理解云计算中的IaaS、PaaS和SaaS”、“PaaS和IaaS的区别”、“为什么选择PaaS” 等等之类的文章。
现在请先忘了那些乱七八糟的概念，这一次，我们站在实际用例的角度，看看国内领先的 PaaS 云平台SAE是如何优雅的帮你解决以上问题的！
一张图告诉你，在SAE架构一个大型Web应用到底有多简单！
如你所见，SAE用成熟稳定的技术，帮您解决了所有问题，开发者只需专注于业务本身（写自己的代码，让别人加班去吧！）
分布式部署是PaaS的天然特性，自然也是SAE的一大特性，在SAE的所有应用均是分布式部署，相当于每台Web服务器上都有代码，避开单点故障问题，稳定性不言而喻。
SAE的Web服务器，相当于纯粹的代码运行环境，我们先且称之为SAE Runtime吧！
SAE通过沙箱机制，将代码、数据、连接数、内存、CPU进行了安全隔离，保证了应用的绝对安全性。
看完这篇文章，你会发现，其实SAE全平台的Web服务都是分布式的。
SAE的Web服务器采用分布式部署的架构，这就需要均衡每一台服务器的负载，从而保证每一个请求的访问速度。
SAE通过7层（至于为什么叫7层，可能是因为它工作在OSI 7层网络模型的第7层应用层吧）经分析后转发到负载相对较小的Web服务器上。
SAE的负载均衡服务器部署在电信机房，为了保证跨运营商访问速度，SAE在各大运营商的机房都有代理，代理通过专线和电信机房连接。
SAE拥有覆盖全国各大城市的多路（电信、联通、移动、教育）骨干网络CDN节点，用户只需简单的开启操作，就能使用高质量的CDN服务。
SAE提供了MySQL、NoSQL（KVDB）两种分布式数据库服务，
SAE每组MySQL都采用 一主多从加一备份 的设计，充分保证了数据库的性能，以及数据的可靠性。
KVDB是SAE开发的分布式key-value数据存储服务，用来支持公有云计算平台上的海量key-value存储。KVDB支持的存储容量很大，对每个用户支持100G的存储空间，可支持1,000,000,000条记录。
KVDB是高性能高可靠存储，读写可达10W QPS。KVDB采用一主多从的分布式架构， SAE提供热备和定期冷备，发生宕机时，会自动切换到健康的DB上。
SAE Memcache，是SAE为开发者提供分布式缓存服务。SAE Memcache采用企业级规模的缓存池。巨大容量的缓存池，将发生宕机时缓存的穿透率维持在一个很低的水平。同时支持无缝扩容，domain等概念。较传统Memcache更加稳定、可靠、高效。
Storage是 SAE 利用自身在分布式以及网络技术方面的优势为开发者提供的安全、高效的分布式对象存储服务，支持文本、多媒体、二进制等任何类型的数据的存储。开发者可通过客户端简单的完成文件的管理操作，SAE还提供了完整的 Storage API，以满足开发者的所有应用场景。
在SAE，通过svn或git完成代码发布。代码提交后，SAE CodeFS会自动同步到所有Web服务器。
......
（为什么是点点点？？在SAE，你可以忘记这玩意了，因为在SAE是完全免运维的，开发者不需要管理自己的服务器，一切运维都交给了SAE！）
看到这里，你会发现，在SAE，其实每一个应用都是以大型应用的标准和规格运行着！
除此以外，SAE还提供了丰富的符合开发者实际业务场景的分布式Web服务，如：
DDoS防火墙/应用防火墙、FetchURL（分布式网页抓取服务）、Cron（分布式计划任务服务）、TaskQueue（分布式任务队列服务）、Channel（实时消息推送服务）、Push（手机通知推送服务，同时支持iOS、Android）等等，因为服务较多，为不使文章篇幅太长，就不一一介绍了！
如上，便是SAE（SinaAppEngine，http://sae.sina.com.cn）的魅力所在！
libreoffice是一个跨平台的office办公软件，功能强大，文档格式类型兼容Microsoft Office办公套件，通过在ubuntu，xubuntu软件中心安装之后都是英文版本的，如何汉化，能够更加方便的使用呢？
方法很简单，只要安装了两个语言包即可：
libreoffice-l10n-zh-cn
libreoffice-help-zh-cn
直接在软件中心搜索并安装
软件安装好了，想查看当初编译时的参数，怎么搞？
1、Nginx，可以通过 -V 参数查看Nginx版本及编译参数
/usr/local/nginx/sbin/nginx -V
nginx version: nginx/1.10.2
built by gcc 4.4.6 20110731 (Red Hat 4.4.6-4) (GCC)
configure arguments: --prefix=/usr/local/nginx/ --with-http_image_filter_module --with-http_gunzip_module --with-http_gzip_static_module --with-http_dav_module --with-http_auth_request_module --with-http_secure_link_module --with-http_slice_module --with-http_stub_status_module --with-stream --with-pcre=/usr/local/tools/pcre-8.38 --with-zlib=/usr/local/tools/zlib-1.2.8
2、Apache，编译参数存放在 apache 的 config.nice 文件，前提时，没有做过 make clean
locate config.nice | grep apache | xargs cat
#! /bin/sh
#
# Created by configure"./configure" \
"--with-apr=/usr/local/apr/" \
"--with-apr-util=/usr/local/apr-util/" \
"--with-pcre=/usr/local/pcre/" \
"ap_cv_void_ptr_lt_long=no" \
"--enable-proxy" \
"--enable-proxy-connect" \
"--enable-proxy-ftp" \
"--enable-proxy-http" \
"--enable-proxy-scgi" \
"--enable-proxy-ajp" \
"--enable-proxy-balancer" \
"$@"
3、MySQL，利用 msyqlbug 工具，查看MySQL信息
VISUAL=vim; export VISUAL; mysqlbug
...
Some paths: /usr/bin/perl /usr/bin/make /usr/bin/gmake /usr/bin/gcc /usr/bin/cc
GCC: Using built-in specs.
Target: x86_64-redhat-linux
Configured with: ../configure --prefix=/usr --mandir=/usr/share/man --infodir=/usr/share/info --with-bugurl=http://bugzilla.redhat.com/bugzilla --enab
le-bootstrap --enable-shared --enable-threads=posix --enable-checking=release --with-system-zlib --enable-__cxa_atexit --disable-libunwind-exceptions
--enable-gnu-unique-object --enable-languages=c,c++,objc,obj-c++,java,fortran,ada --enable-java-awt=gtk --disable-dssi --with-java-home=/usr/lib/jvm/j
ava-1.5.0-gcj-1.5.0.0/jre --enable-libgcj-multifile --enable-java-maintainer-mode --with-ecj-jar=/usr/share/java/eclipse-ecj.jar --disable-libjava-mul
tilib --with-ppl --with-cloog --with-tune=generic --with-arch_32=i686 --build=x86_64-redhat-linux
Thread model: posix
gcc version 4.4.6 20110731 (Red Hat 4.4.6-4) (GCC)
Compilation info (call): CC='/usr/local/gcc-4.3.4/bin/gcc' CFLAGS=' -fPIC -Wall -O3 -g -static-libgcc -fno-omit-frame-pointer -fno-strict-aliasing -D
DBUG_OFF -DMY_PTHREAD_FASTMUTEX=1' CXX='/usr/local/gcc-4.3.4/bin/g++' CXXFLAGS=' -fPIC -Wall -Wno-unused-parameter -fno-implicit-templates -fno-exce
ptions -fno-rtti -O3 -g -static-libgcc -fno-omit-frame-pointer -fno-strict-aliasing -DDBUG_OFF -DMY_PTHREAD_FASTMUTEX=1' LDFLAGS='' ASFLAGS=''
Compilation info (used): CC='/usr/local/gcc-4.3.4/bin/gcc' CFLAGS=' -fPIC -Wall -O3 -g -static-libgcc -fno-omit-frame-pointer -fno-strict-aliasing -D
DBUG_OFF -DMY_PTHREAD_FASTMUTEX=1' CXX='/usr/local/gcc-4.3.4/bin/g++' CXXFLAGS=' -fPIC -Wall -Wno-unused-parameter -fno-implicit-templates -fno-exce
ptions -fno-rtti -O3 -g -static-libgcc -fno-omit-frame-pointer -fno-strict-aliasing -DDBUG_OFF -DMY_PTHREAD_FASTMUTEX=1' LDFLAGS='' ASFLAGS=''
LIBC:
...
...
4、PHP，可以通过 -i 参数可以打印PHP全局变量和安装信息
/usr/bin/php -i | grep configure
Configure Command => './configure' '--prefix=/usr/local/php/' '--enable-fpm' '--enable-opcache' '--enable-inline-optimization' '--with-libxml-dir=/usr/local/libxml2/' '--with-curl=/usr/local/curl/' '--enable-dba' '--with-gd' '--enable-gd-native-ttf' '--enable-gd-jis-conv' '--with-jpeg-dir=/usr/local/jpeg/' '--with-png-dir=/usr/local/libpng/' '--with-zlib-dir=/usr/local/zlib/' '--with-freetype-dir=/usr/local/freetype/' '--with-pcre-regex=/usr/local/pcre/' '--with-pcre-jit' '--with-pcre-dir=/usr/local/pcre/' '--enable-mbstring' '--enable-pcntl' '--enable-soap' '--enable-shmop' '--enable-sockets' '--enable-sysvsem' '--enable-zip' '--enable-mysqlnd' '--with-mysqli=mysqlnd' '--with-pdo-mysql=mysqlnd'
