总结:2022关键词自动采集生成内容系统-无需任何打理（自动更新，自动增长收录

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　　由于源代码的可重复性复杂性

　　本店所售源码不支持退货

　　不支持技术安装，安装单独收费

　　小白不买但有安装或说明

　　图片源代码修改需要一定的技巧

　　包：完整性，后续升级包

　　适用于二级目录，一级目录，任意php环境语言网站增加收录和权重

　　特点一：内容是百度相关词搜索后的内容集合

　　功能二：根据蜘蛛自动分类爬取词

　　特性三：自动调用标签

　　其他功能 自行探索蜘蛛池或寄生虫程序

　　修改config.php配置数据库的步骤

　　第二步导入winvvvseo_20180623_105504.sql导入数据库

　　第三步，详细修改以下文件

　　config.php 配置数据库

　　是否设置so.php开启缓存（默认不需要修改）

　　解决办法:智能 vs 人工诊断：从五分钟定位并排除一次数据库连接中断问题说起

　　智能运维的一个重要任务就是智能故障诊断，用智能手段辅助和替代运维人员的职责。但是，做好故障诊断并不容易，因为IT系统过于复杂，而数据库系统本身有数百个相互关联的参数，可以影响全身。再加上数据库运行环境复杂，包括不同类型、不同厂商的操作系统、服务器、网络、存储、虚拟机、集群、容器等，复杂度呈指数级增长。在人工诊断模式下，专家会先根据自己的经验，在脑海中详尽列举与故障情况相关的诊断路径，然后逐渐缩小诊断范围，最终定位问题。当已知路径无法定位问题时，专家诊断就会陷入瓶颈。这时，专家需要搜索知识库或寻求帮助以扩大诊断范围，并一一检查，最终定位问题。这就形成了传统的人工运维模式。

　　智能诊断的路径与人工诊断类似。从已知问题的起点搜索诊断路径。然而，智能诊断的诊断路径来自于专家知识、病例积累、历史数据等多种渠道。因此，智能诊断初始化的诊断路径数量应该远远超过人工诊断。而且智能诊断采用关联分析，可以快速收敛于诊断路径，叠加机器算力，比人工诊断更快更准确地发现和定位问题。同时，可以将新的诊断过程和结果反馈给系统，积累新的经验，为以后的诊断提供参考。

　　我们来看一个案例：最近，一个企业的IT系统突然遇到了一个问题。多个稳定运行361天的业务系统突然报警，检查发现“无法连接数据库”。

　　DBA紧急登录zCloud系统，切换到健康评分板查看问题，发现数据库健康评分掉到0，说明第一问题是无法连接数据库（如如下图所示）。

　　快速下钻，点击问题查看详情，发现诊断分析给出的原因是“会话耗尽”，明确诊断出ORA-12520错误。DBA 证实，这个基础非常强大。

　　但是为什么会话突然耗尽？DBA针对这个问题继续排查，发现排名第二的也是一个严重的问题（如下图）——“等待/阻塞会话过多或过长”，监控数据显示当时的活跃会话数高达 885，已经占到设置的最大数据库连接数的 85% 以上（本例上限设置为 1000）。

　　同时，智能诊断提供了解决方案。最好的一个是“禁用密码错误的延迟登录功能”。点击查看解决方案详情（如下图）。

　　看到这里，DBA已经说得很清楚了，问题的原因是密码错误延迟登录功能没有禁用。无需进一步分析，后台登录SQLPLUS即可使用该方案，紧急设置28401事件即可。果然，问题很快得到解决，业务恢复正常！

　　发现和定位整个问题的过程非常快。DBA只用了不到5分钟的时间就定位并排除了数据库连接中断的故障。如果依靠传统的人工分析，即使是非常有经验的 DBA 也无法在这么短的时间内完成。针对当时有大量会话被锁定的问题，zCloud首先识别出大量SQL语句被librarycachelock阻塞，librarycachelock的锁类型为47->accountstatus，最终根因明确点击“Oracle数据库密码错误延迟登录功能”（如下图）。

　　继续观察诊断树，可以看到当zCloud发现SQL语句被librarycachelock阻塞时，从已知问题的起点开始遍历了多条诊断路径（如下图），并检查了CPU，网络、UserIO、各种锁等。覆盖非常全。这些诊断路径源自基于专家经验的诊断模型。在根因分析过程中，各个节点的判断不是独立的，上下级之间存在逻辑关系。以检查点异常为线索，每个检查节点都有独立的数据采集、处理和判断问题的规则。只有当上层判断存在问题状态时，才会继续下一层。,

　　比如这种情况下，经过一级扫描，发现主机可以连接，但是无法连接数据库，所以与主机相关的低级路径就不会继续扫描，从而避免对所有诊断路径进行不必要的扩展，给系统带来不必要的负担。识别出SQL语句被librarycachelock阻塞后，再深入，有针对性的快速收敛，最终发现连接失败的原因是12520错误，一般是数据库会话资源耗尽造成的。回过头来看，正是因为在服务使用过程中调整了用户密码，但有些服务没有重启，才出现这个问题。

　　这个案例并不复杂，但如果是人工诊断，几乎不可能在短时间内列出这么多诊断路径。在检查了3-5条诊断路径之后，已经花费了很多精力。当数据库无法连接，业务中断时，这给运维人员带来的压力可想而知。智能诊断工具正好可以弥补在诊断路径和算力的发散和收敛方面的人力不足，有效帮助运维人员解决问题。

　　有人问，在用户环境下，运维对象非常个性化，智能诊断的通用诊断模型能行吗？zCloud的做法是：除了预设的专家诊断路径，智能诊断可以同时吸收用户在使用过程中的体验，通过自定义诊断树将个性化案例丰富为智能诊断，从而实现智能诊断模型的不断进化，用户环境使用时间越长，智能诊断就越准确和高效。

　　zCloud数据库云管理平台，你身边的“数据库专家”

　　云和恩墨zCloud数据库云管理平台，基于WaaS（Wisdom as a Service，智慧即服务）的理念，打造知识库和智能诊断功能，将行业最佳实践和专家经验转化为平台能力，赋能高级“数据库专家”实时在线，有效保障数据库稳定高效运行。

　　从数据到智慧，WaaS模式不断编码专家经验，为平台动态赋能：在数据层面，通过管理大数据实现数据库精准画像，改变以往基于索引运维的不足; 在知识层面，通过共建共享知识库，解决以往管理经验孤岛、样本不足的问题；在智慧层面，通过用户贡献案例、专家标注、机器学习生成知识点、案例、算法，实现经验编码。

　　智能诊断，精准定位问题根源

　　zCloud智能诊断涵盖数据采集→问题感知→自动诊断→查明根因→故障自愈五个阶段。从数据采集开始，在不影响数据库稳定性的前提下，最大限度的覆盖和优化采集指标，通过一系列算法进行过滤和分类，收敛检测点，降低误报率。去除表面现象，同时进行事件关联，自动生成诊断关系树，深入层层，最终找到问题的根源并提出解决方案。

　　zCloud知识库中积累的最佳实践和专家经验，为智能诊断动态赋能，不断提升平台智能诊断能力。