supervisord-example.conf

[unix_http_server]
file=/tmp/supervisor.sock ; path to your socket file [supervisord]
logfile=/var/log/supervisord/supervisord.log ; supervisord log file
logfile_maxbytes=50MB ; maximum size of logfile before rotation
logfile_backups=10 ; number of backed up logfiles
loglevel=error ; info, debug, warn, trace
pidfile=/var/run/supervisord.pid ; pidfile location
nodaemon=false ; run supervisord as a daemon
minfds=1024 ; number of startup file descriptors
minprocs=200 ; number of process descriptors
user=root ; default user
childlogdir=/var/log/supervisord/ ; where child log files will live [rpcinterface:supervisor]
supervisor.rpcinterface_factory = supervisor.rpcinterface:make_main_rpcinterface [supervisorctl]
serverurl=unix:///tmp/supervisor.sock ; use a unix:// URL for a unix socket ; This is where you run individual Tornado instances.
; We run four; one per processor core.
; In development, we ran as many as four per core with no issues.
; If you're looking to minimize cpu load, run fewer processes.
; BTW, Tornado processes are single threaded.
; To take advantage of multiple cores, you'll need multiple processes. [program:tornado-8001]
directory=/var/www/Server/
environment=PATH="/var/www/Server/venv/bin"
command=/var/www/Server/venv/bin/python -m tornado_api.application --port=8001
stderr_logfile = /var/log/supervisord/tornado-stderr.log
stdout_logfile = /var/log/supervisord/tornado-stdout.log [program:tornado-8002]
directory=/var/www/Server/
environment=PATH="/var/www/Server/venv/bin"
command=/var/www/Server/venv/bin/python -m tornado_api.application --port=8002
stderr_logfile = /var/log/supervisord/tornado-stderr.log
stdout_logfile = /var/log/supervisord/tornado-stdout.log ; Run celery process with supervisord
[program:celery]
directory=/var/www/Server/celery_workers
environment=PATH="/var/www/Server/venv/bin"
command=/var/www/Server/venv/bin/celery -A tasks worker --loglevel=info
stderr_logfile = /var/log/supervisord/celery-stderr.log
stdout_logfile = /var/log/supervisord/celery-stdout.log

centos7 环境

yum install -y supervisor
cat > /etc/supervisord.d/nagios-api.ini << EOF
[program:nagios-api]
directory=/opt/nagios-api/
environment=PATH="/opt/nagios-api/venv/bin"
command=/opt/nagios-api/venv/bin/python nagios-api -p 8080 -c /var/spool/nagios/cmd/nagios.cmd -s /var/log/nagios/status.dat -l /var/log/nagios/nagios.log stdout_logfile=/var/log/supervisor/nagios-api.log
stdout_logfile_maxbytes=1MB
stderr_logfile=/var/log/supervisor/nagios-api.error_log
stderr_logfile_maxbytes=1MB
EOF
systemctl restart supervisord

supervisor运行virtualenv环境下的nagios-api的更多相关文章

  1. virtualenv 环境下 Nginx + Flask + Gunicorn+ Supervisor 搭建 Python Web

    在这篇文章里,我们将搭建一个简单的 Web 应用,在虚拟环境中基于 Flask 框架,用 Gunicorn 做 wsgi 容器,用 Supervisor 管理进程,然后使用 Python 探针来监测应 ...

  2. nginx环境下搭建nagios 3.5.0,及配置pnp4nagios画图

    本文基于<LNMP最新源码安装脚本>,Nagios依赖PHP环境和perl环境,由于Nginx不支持Perl的CGI,需先来搭建Perl环境,Nagios原理介绍略.一.下载最新稳定源码包 ...

  3. 如何在 Linux 环境下配置 Nagios Remote Plugin Executor (NRPE)

    为 NRPE 配置自定义命令 远程服务器上安装 下面列出了一些可以用于 NRPE 的自定义命令.这些命令在远程服务器的 /etc/nagios/nrpe.cfg 文件中定义. ## 当 1.5.15 ...

  4. Docker容器环境下ASP.NET Core Web API应用程序的调试

    本文主要介绍通过Visual Studio 2015 Tools for Docker – Preview插件,在Docker容器环境下,对ASP.NET Core Web API应用程序进行调试.在 ...

  5. Python Virtualenv运行Django环境配置

    系统: RHEL6.5 版本说明: Python-3.5.0 Django-1.10.4 virtualenv:为每个项目建立不同的/独立的Python环境,你将为每个项目安装所有需要的软件包到它们各 ...

  6. ECStore在Win环境下如何运行CMD命令

    大多数程序员使用windows开发环境来做ECStore二次开发,经常需要使用 ECStore自带的cmd命令进行一些系统操作,如清除缓存(cacheclean),升级程序(update),创建新的a ...

  7. Docker容器环境下ASP.NET Core Web API

    Docker容器环境下ASP.NET Core Web API应用程序的调试 本文主要介绍通过Visual Studio 2015 Tools for Docker – Preview插件,在Dock ...

  8. [转]windows环境下使用virtualenv对python进行多版本隔离

    windows环境下使用virtualenv对python进行多版本隔离 最近在用python做一个文本的情感分析的项目,用到tensorflow,需要用python3的版本,之前因为<机器学习 ...

  9. Azure REST API (4) 在Python环境下,使用Azure REST API

    <Windows Azure Platform 系列文章目录> 之前遇到的项目中,客户需要在Python环境下,监控Azure VM的CPU利用率,在这里简单记录一下. 笔者的环境是Win ...

随机推荐

  1. enumerate函数

    enumerate(list):返回元组,带有索引值,常用用法: for i in enemerate(list): print(i)

  2. Kibana6.x.x源码分析--JavaScript中 "!~" 这样的符号是啥意思?

    看到源码中有一段JS代码不太懂,如下: 里面这个 "!~" 符号看到后有点儿方啊O__O "…,毛线意思? [查资料,解释如下]: indexOf returns -1 ...

  3. HDU_2082 找单词 【母函数的应用】

    题目: 假设有x1个字母A, x2个字母B,..... x26个字母Z,同时假设字母A的价值为1,字母B的价值为2,..... 字母Z的价值为26.那么,对于给定的字母,可以找到多少价值<=50 ...

  4. tensorflow基础-placeholder

    placeholder: 要给节点输入数据时用 placeholder,在 TensorFlow 中用placeholder 来描述等待输入的节点,只需要指定类型即可,然后在执行节点的时候用一个字典来 ...

  5. P1077

    f[i][j]:i种花放j盆的方案数 #include<bits/stdc++.h> using namespace std; const int maxn = 3e2+11; const ...

  6. Flutter 导入 import 'package:english_words/english_words.dart'

    import 'package:flutter/material.dart';import 'package:english_words/english_words.dart'; // 导入的包 vo ...

  7. python 十大经典排序算法

    排序算法可以分为内部排序和外部排序,内部排序是数据记录在内存中进行排序,而外部排序是因排序的数据很大,一次不能容纳全部的排序记录,在排序过程中需要访问外存.常见的内部排序算法有:插入排序.希尔排序.选 ...

  8. Map接口常用实现类学习

    HashMap 1.6的HashMap:数组加单向链表结构 最重要的内部类Entry,全类名是java.util.HashMap.Entry,是个静态类,实现了Map.Entry接口.HashMap. ...

  9. Blockly

    Blockly简介 A library for building visual programming editors.  Blockly 是个库,可用来构建可视化编程编辑器 Blockly is b ...

  10. 转-------CNN图像相似度匹配 2-channel network

    基于2-channel  network的图片相似度判别 原文地址:http://blog.csdn.net/hjimce/article/details/50098483 作者:hjimce 一.相 ...