一、计算机缓存溢出简介
缓存溢出(Cache Overflow)是指缓存达到其容量极限后无法存储新的数据项的情况。为了讲解缓存溢出及其应对方法,以下将分为理论讲解和具体例子两部分。
为了有效管理缓存溢出,缓存系统采用各种缓存替换策略来决定哪些数据应该被移出缓存。常见的缓存替换策略包括:
示例代码(伪代码):
class BrowserCache {
constructor(size) {
this.size = size; // 缓存容量
this.cache = new Map(); // 缓存存储
}
accessResource(url, resource) {
if (this.cache.has(url)) {
// 更新访问时间(LRU策略)
const data = this.cache.get(url);
this.cache.delete(url);
this.cache.set(url, data);
} else {
// 添加新资源
if (this.cache.size >= this.size) {
// 移出最久未使用的资源
const firstKey = this.cache.keys().next().value;
this.cache.delete(firstKey);
}
this.cache.set(url, resource);
}
}
}
示例配置(Redis配置文件):
# 设置最大内存使用为50MB
maxmemory 50mb
# 配置LRU策略
maxmemory-policy allkeys-lru
示例(伪代码,描述LRU在文件系统缓存中的应用):
class FileSystemCache:
def __init__(self, size):
self.size = size # 缓存容量
self.cache = OrderedDict() # 使用有序字典维护缓存
def read_file_block(self, file, block):
if (file, block) in self.cache:
# 更新访问时间
data = self.cache.pop((file, block))
self.cache[(file, block)] = data
else:
# 读取新文件块
if len(self.cache) >= self.size:
# 移出最久未使用的文件块
self.cache.popitem(last=False)
data = self._read_from_disk(file, block)
self.cache[(file, block)] = data
return self.cache[(file, block)]
def _read_from_disk(self, file, block):
# 从磁盘读取文件块(模拟)
return f"Data from {file} block {block}"
缓存溢出是由于缓存容量限制和高数据访问率引起的常见问题。通过合理配置缓存大小,选择合适的缓存替换策略(如LRU、LFU、FIFO、随机替换)并监控缓存性能,可以有效管理缓存溢出,提升系统性能和稳定性。上述具体例子展示了不同场景下缓存溢出的处理方法,帮助理解缓存管理的实际应用。
在配置缓存以防止缓存溢出和避免OOM之间找到平衡点是一个复杂但重要的任务。可以从以下几个方面进行预防和优化:
配置Redis缓存策略,包括单节点和集群配置,主要涉及设置最大内存限制和缓存驱逐策略。下面分别介绍如何在Redis单节点和Redis集群中配置这些缓存策略。
在Redis单节点中,可以通过配置文件redis.conf
或运行时命令设置缓存策略。
编辑redis.conf
文件:
# 设置最大内存使用限制
maxmemory 2gb
# 设置内存驱逐策略
# 可选策略:
# volatile-lru: 对设置了过期时间的key进行LRU(最近最少使用)驱逐
# allkeys-lru: 对所有key进行LRU驱逐
# volatile-lfu: 对设置了过期时间的key进行LFU(最不常用)驱逐
# allkeys-lfu: 对所有key进行LFU驱逐
# volatile-random: 对设置了过期时间的key进行随机驱逐
# allkeys-random: 对所有key进行随机驱逐
# volatile-ttl: 对设置了过期时间的key根据剩余TTL进行驱逐
# noeviction: 不进行驱逐,达到最大内存时返回错误
maxmemory-policy allkeys-lru
使用redis-cli
进行运行时配置:
# 连接到Redis实例
redis-cli
# 设置最大内存使用限制为2GB
CONFIG SET maxmemory 2gb
# 设置内存驱逐策略为allkeys-lru
CONFIG SET maxmemory-policy allkeys-lru
在Redis集群中,每个节点的配置需要单独进行,但是可以通过脚本或配置管理工具(如Ansible、Chef等)来简化这一过程。以下是Redis集群配置缓存策略的步骤。
为每个Redis节点编辑redis.conf
文件:
# 设置最大内存使用限制
maxmemory 2gb
# 设置内存驱逐策略
maxmemory-policy allkeys-lru
# 配置集群相关参数
cluster-enabled yes
cluster-config-file nodes.conf
cluster-node-timeout 5000
appendonly yes
对集群中的每个节点使用redis-cli
进行运行时配置:
# 连接到某个Redis节点
redis-cli -h <node-ip> -p <node-port>
# 设置最大内存使用限制为2GB
CONFIG SET maxmemory 2gb
# 设置内存驱逐策略为allkeys-lru
CONFIG SET maxmemory-policy allkeys-lru
可以使用脚本来自动化配置集群中的所有节点。假设有3个节点,IP分别为192.168.1.1
, 192.168.1.2
, 192.168.1.3
,端口均为6379
:
#!/bin/bash
NODES=("192.168.1.1" "192.168.1.2" "192.168.1.3")
PORT=6379
MAXMEMORY="2gb"
POLICY="allkeys-lru"
for NODE in "${NODES[@]}"; do
echo "Configuring node $NODE:$PORT"
redis-cli -h $NODE -p $PORT CONFIG SET maxmemory $MAXMEMORY
redis-cli -h $NODE -p $PORT CONFIG SET maxmemory-policy $POLICY
done
echo "Configuration complete."
通过合理配置Redis单节点和集群的缓存策略,可以有效管理内存使用,防止缓存溢出和OOM。选择适合业务场景的内存驱逐策略(如LRU、LFU)以及合理设置最大内存限制,是确保Redis性能和稳定性的关键。持续监控和根据需求调整配置也是必不可少的。
在一个大型 Web 应用中,可以使用多层缓存架构来分散压力。
浏览器缓存用于存储静态资源(如HTML、CSS、JavaScript、图片):
配置示例:
<!-- 设置缓存控制头 -->
<meta http-equiv="Cache-Control" content="max-age=3600">
在服务器端使用缓存(如Memcached或Redis)来存储动态生成的内容:
Redis配置:
# 设置最大内存使用为500MB
maxmemory 500mb
# 配置LRU策略
maxmemory-policy volatile-lru
数据库层使用查询缓存来存储常用的查询结果:
-- 启用查询缓存
SET GLOBAL query_cache_size = 1000000;
SET GLOBAL query_cache_type = 1;
在一个分布式系统中,使用Redis Cluster来分散缓存压力。
# 创建Redis Cluster并配置分片
redis-cli --cluster create 192.168.1.1:6379 192.168.1.2:6379 192.168.1.3:6379 --cluster-replicas 1
通过调优JVM的GC参数来优化内存使用,防止OOM。
# 启动Java应用并设置堆大小和G1 GC策略
java -Xms512m -Xmx2g -XX:+UseG1GC -XX:MaxGCPauseMillis=200 -XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError -XX:HeapDumpPath=/path/to/dump -jar my_app.jar
使用内存限制和监控工具来防止Node.js应用中的OOM。
Node.js 内存限制:
# 启动Node.js应用并设置内存限制
node --max-old-space-size=2048 app.js
使用heapdump
工具进行内存分析:
const heapdump = require('heapdump');
// 生成堆转储文件
heapdump.writeSnapshot('/path/to/snapshot.heapsnapshot', (err, filename) => {
if (err) console.error(err);
else console.log('Heap snapshot written to', filename);
});
使用Spring Boot的缓存注解和配置内存限制来管理缓存和内存。
import org.springframework.cache.annotation.Cacheable;
import org.springframework.stereotype.Service;
@Service
public class MyService {
@Cacheable("myCache")
public String getData(String key) {
// 从数据库或其他数据源获取数据
return fetchDataFromDataSource(key);
}
private String fetchDataFromDataSource(String key) {
// 模拟数据获取
return "data for " + key;
}
}
应用内存限制(application.properties
):
# 设置最大堆大小
spring.datasource.hikari.maximum-pool-size=20
使用Python的cachetools
库和内存限制来管理缓存和内存。
缓存配置:
from cachetools import LRUCache, cached
cache = LRUCache(maxsize=100)
@cached(cache)
def get_data(key):
# 从数据库或其他数据源获取数据
return fetch_data_from_data_source(key)
def fetch_data_from_data_source(key):
# 模拟数据获取
return f"data for {key}"
import resource
# 设置最大内存限制(单位:字节)
resource.setrlimit(resource.RLIMIT_AS, (1024*1024*1024, 1024*1024*1024)) # 1GB
通过系统配置和监控工具来管理内存,防止OOM。
系统内存限制(/etc/security/limits.conf
):
# 为特定用户设置最大内存使用限制(单位:KB)
username soft as 1048576 # 1GB
username hard as 2097152 # 2GB
使用vmstat
监控内存使用:
# 实时监控内存使用
vmstat 5
在Kubernetes环境中,为Pod配置内存限制来防止OOM。
Pod配置文件:
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
name: my-app
spec:
containers:
- name: my-container
image: my-image
resources:
requests:
memory: "500Mi"
limits:
memory: "1Gi"
通过以上具体的例子,可以看到在不同的应用场景下,通过合理配置缓存大小、选择合适的替换策略、使用多层缓存和分布式缓存、优化代码和数据结构、调优垃圾回收以及监控和限流,可以有效地平衡缓存溢出和OOM的问题,确保系统的稳定性和高性能。持续的监控和优化是关键,及时调整配置以应对不断变化的负载和需求。
在TCP/IP协议栈中,conntrack
(Connection Tracking)是一个重要的机制,用于跟踪网络连接的状态。它是netfilter
的一部分,通常在Linux系统中用于网络地址转换(NAT)和防火墙规则管理。conntrack
缓存的主要作用是跟踪每个网络连接的状态,以便正确处理数据包的流向和防火墙规则。
当conntrack
缓存满了,会发生以下几种情况:
当conntrack
表满了,系统无法再为新的连接分配条目。这意味着新的连接请求可能会被拒绝或丢弃,导致以下情况:
在某些情况下,如果conntrack
表满了,系统可能会根据一定的策略丢弃较旧或不活跃的连接条目,以为新的连接腾出空间。这可能导致:
当conntrack
缓存接近满载时,系统可能会变得更加繁忙,处理网络流量的效率可能会下降。这可能会导致:
conntrack
用于实现许多网络功能,如NAT(网络地址转换)和防火墙规则。如果conntrack
缓存满了,相关功能可能会失效:
为了避免conntrack
缓存满的问题,可以采取以下措施:
conntrack
表的大小可以通过调整conntrack
表的最大大小来增加可跟踪的连接数。可以通过以下命令查看和设置conntrack
的大小:
# 查看当前conntrack表的大小
sysctl net.netfilter.nf_conntrack_max
# 设置conntrack表的最大条目数为65536
sysctl -w net.netfilter.nf_conntrack_max=65536
可以将其添加到/etc/sysctl.conf
中以使配置在重启后保持:
net.netfilter.nf_conntrack_max=65536
通过调整连接超时设置,确保不再活动的连接能更快地从conntrack
表中移除。可以使用以下命令调整超时设置:
# 查看当前超时设置
sysctl net.netfilter.nf_conntrack_tcp_timeout_established
# 设置TCP连接的超时时间(例如,设置为5分钟)
sysctl -w net.netfilter.nf_conntrack_tcp_timeout_established=300
监控conntrack
表的使用情况:
cat /proc/net/nf_conntrack
定期清理过期连接:使用脚本或工具定期检查并清理过期的连接条目。
在高流量环境中,可以考虑使用负载均衡器或分布式系统来分散流量,减轻单个系统的压力。
当conntrack
缓存满了,系统可能会遇到连接失败、现有连接丢失、网络性能下降和防火墙规则失效等问题。通过增加缓存大小、优化连接超时设置、监控和清理连接以及使用负载均衡等方法,可以有效预防和解决这些问题。
在TCP/IP协议栈中,缓存的满载问题可能发生在多个层面,例如:
TCP发送缓存(或称为发送缓冲区)用于存储待发送的数据。如果发送缓存满了,可能会导致以下问题:
SO_SNDBUF
配置较小且缓存无法快速释放)。解决方案:
SO_SNDBUF
和SO_RCVBUF
设置来增加发送和接收缓存的大小。TCP接收缓存(或称为接收缓冲区)用于存储从网络中接收到的数据。如果接收缓存满了,可能会导致以下问题:
解决方案:
SO_RCVBUF
设置来增加接收缓存的大小。网络接口卡(NIC)有其自己的发送和接收缓存。这些缓存用于暂时存储数据包,以便在网络接口上进行处理。
解决方案:
解决方案:
内核网络栈也有自己的缓存,用于存储处理中的网络数据。
解决方案:
net.core.rmem_max
和net.core.wmem_max
,以增加接收和发送缓存的大小。当TCP/IP协议栈中的各种缓存满了时,可能会导致数据丢失、延迟增加、系统性能下降等问题。解决这些问题的方法包括:
通过合理配置和优化,可以有效减少缓存满载问题对系统性能的影响。
设置合理的告警阈值是防止缓存溢出和OOM的重要步骤。合理的阈值可以帮助系统管理员在问题发生之前及时采取措施。以下是一些设置告警阈值的示例,针对不同的缓存系统和使用场景:
Redis提供了多种监控指标,可以通过这些指标设置告警阈值。
Redis监控指标:
used_memory
: 当前使用的内存量。maxmemory
: 配置的最大内存量。evicted_keys
: 因为内存限制被驱逐的键的数量。Prometheus配置:配置Prometheus来抓取Redis的指标,并设置告警规则。
# prometheus.yml
scrape_configs:
- job_name: 'redis'
static_configs:
- targets: ['localhost:9121']
# alert.rules.yml
groups:
- name: redis_alerts
rules:
- alert: RedisMemoryUsageHigh
expr: (redis_memory_usage_bytes / redis_memory_max_bytes) > 0.8
for: 5m
labels:
severity: warning
annotations:
summary: "Redis memory usage is high"
description: "Redis memory usage is above 80% for more than 5 minutes."
- alert: RedisEvictedKeysHigh
expr: redis_evicted_keys > 100
for: 5m
labels:
severity: critical
annotations:
summary: "Redis evicted keys are high"
description: "Redis evicted keys count is above 100 for more than 5 minutes."
使用shell脚本和Redis CLI进行简单的监控和报警。
#!/bin/bash
# 配置Redis连接信息
REDIS_HOST="localhost"
REDIS_PORT="6379"
MAX_MEMORY=2147483648 # 2GB
# 获取当前内存使用量
USED_MEMORY=$(redis-cli -h $REDIS_HOST -p $REDIS_PORT info memory | grep used_memory: | cut -d':' -f2)
# 计算内存使用率
MEMORY_USAGE=$(($USED_MEMORY * 100 / $MAX_MEMORY))
# 检查内存使用率并发送报警
if [ $MEMORY_USAGE -gt 80 ]; then
echo "WARNING: Redis memory usage is above 80% ($MEMORY_USAGE%)"
# 发送报警(可以集成报警系统,如邮件、Slack等)
fi
Ehcache是一个常用的Java缓存库,可以通过JMX进行监控。
Ehcache配置: 启用Ehcache的JMX监控。
<ehcache xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
xsi:noNamespaceSchemaLocation="http://ehcache.org/ehcache.xsd">
<cache name="myCache"
maxEntriesLocalHeap="1000"
eternal="false"
timeToIdleSeconds="300"
timeToLiveSeconds="600"
overflowToDisk="true"
statistics="true">
</cache>
<managementRESTService enabled="true" bind="0.0.0.0:9888"/>
</ehcache>
JMX监控脚本:使用JMX客户端(如JConsole或jmxtrans)来监控Ehcache,并设置告警规则。
#!/bin/bash
# 配置JMX连接信息
JMX_HOST="localhost"
JMX_PORT="12345"
# 获取Ehcache内存使用信息
HEAP_USAGE=$(jmxtrans -J-Dcom.sun.management.jmxremote.host=$JMX_HOST -J-Dcom.sun.management.jmxremote.port=$JMX_PORT -J-Dcom.sun.management.jmxremote.authenticate=false -J-Dcom.sun.management.jmxremote.ssl=false get -obj "net.sf.ehcache:type=CacheManager,name=myCache,Cache=myCache" -att MemoryStoreSize)
# 计算内存使用率并发送报警
if [ $HEAP_USAGE -gt 800 ]; then
echo "WARNING: Ehcache memory usage is above 80%"
# 发送报警(可以集成报警系统,如邮件、Slack等)
fi
监控Linux系统的内存使用情况,可以使用free
命令获取内存使用信息,并设置报警阈值。
#!/bin/bash
# 获取内存使用信息
MEM_INFO=$(free -m | grep Mem)
TOTAL_MEM=$(echo $MEM_INFO | awk '{print $2}')
USED_MEM=$(echo $MEM_INFO | awk '{print $3}')
FREE_MEM=$(echo $MEM_INFO | awk '{print $4}')
CACHED_MEM=$(echo $MEM_INFO | awk '{print $6}')
# 计算内存使用率
MEM_USAGE=$((($USED_MEM + $CACHED_MEM) * 100 / $TOTAL_MEM))
# 检查内存使用率并发送报警
if [ $MEM_USAGE -gt 80 ]; then
echo "WARNING: System memory usage is above 80% ($MEM_USAGE%)"
# 发送报警(可以集成报警系统,如邮件、Slack等)
fi
使用Node.js的memory-cache
库进行内存缓存,并设置报警阈值。
安装memory-cache库:
npm install memory-cache
缓存配置和监控脚本:
const cache = require('memory-cache');
const os = require('os');
// 设置缓存
cache.put('key1', 'value1', 60000); // 缓存时间为60秒
// 监控内存使用
setInterval(() => {
const totalMem = os.totalmem();
const freeMem = os.freemem();
const usedMem = totalMem - freeMem;
const memUsage = (usedMem / totalMem) * 100;
// 检查内存使用率并发送报警
if (memUsage > 80) {
console.log(`WARNING: Node.js memory usage is above 80% (${memUsage.toFixed(2)}%)`);
// 发送报警(可以集成报警系统,如邮件、Slack等)
}
}, 5000); // 每5秒检查一次
通过设置合理的告警阈值,系统管理员可以在缓存溢出和OOM问题发生之前及时采取措施。以上示例展示了如何在不同的缓存系统和应用场景中配置监控和报警。持续监控和及时调整配置是关键,确保系统的稳定性和高性能。
以下是涵盖网络、操作系统、内存和开源中间件的 Prometheus 告警规则,针对 OOM(Out of Memory)和缓存溢出问题,列出若干条告警规则。这些规则帮助监控系统的内存和缓存使用情况,预防和检测潜在的资源耗尽问题。
Prometheus 查询:
# 监控系统内存使用率
node_memory_MemTotal_bytes - node_memory_MemAvailable_bytes / node_memory_MemTotal_bytes > 0.9
告警规则:
- alert: SystemMemoryUsageHigh
expr: (node_memory_MemTotal_bytes - node_memory_MemAvailable_bytes) / node_memory_MemTotal_bytes > 0.9
for: 5m
labels:
severity: critical
annotations:
summary: "System memory usage is high"
description: "System memory usage is above 90% of the total memory for more than 5 minutes."
Prometheus 查询:
# 监控系统交换区使用率
node_memory_SwapTotal_bytes - node_memory_SwapFree_bytes / node_memory_SwapTotal_bytes > 0.9
告警规则:
- alert: SwapMemoryUsageHigh
expr: (node_memory_SwapTotal_bytes - node_memory_SwapFree_bytes) / node_memory_SwapTotal_bytes > 0.9
for: 5m
labels:
severity: critical
annotations:
summary: "Swap memory usage is high"
description: "Swap memory usage is above 90% of the total swap space for more than 5 minutes."
Prometheus 查询:
# 监控系统内存碎片
node_memory_MemFree_bytes / node_memory_MemTotal_bytes < 0.1
告警规则:
- alert: SystemMemoryFragmentationHigh
expr: node_memory_MemFree_bytes / node_memory_MemTotal_bytes < 0.1
for: 5m
labels:
severity: warning
annotations:
summary: "System memory fragmentation is high"
description: "System memory fragmentation is above 10% of the total memory for more than 5 minutes."
Prometheus 查询:
# 监控JVM堆内存使用率
jvm_memory_bytes_used{area="heap"} / jvm_memory_bytes_max{area="heap"} > 0.9
告警规则:
- alert: JVMHeapMemoryUsageHigh
expr: jvm_memory_bytes_used{area="heap"} / jvm_memory_bytes_max{area="heap"} > 0.9
for: 5m
labels:
severity: critical
annotations:
summary: "JVM heap memory usage is high"
description: "JVM heap memory usage is above 90% of the maximum limit for more than 5 minutes."
Prometheus 查询:
# 监控JVM非堆内存使用率
jvm_memory_bytes_used{area="nonheap"} / jvm_memory_bytes_max{area="nonheap"} > 0.9
告警规则:
- alert: JVMNonHeapMemoryUsageHigh
expr: jvm_memory_bytes_used{area="nonheap"} / jvm_memory_bytes_max{area="nonheap"} > 0.9
for: 5m
labels:
severity: critical
annotations:
summary: "JVM non-heap memory usage is high"
description: "JVM non-heap memory usage is above 90% of the maximum limit for more than 5 minutes."
Prometheus 查询:
# 监控JVM垃圾回收时间
jvm_gc_collection_seconds_sum / jvm_gc_collection_seconds_count > 0.1
告警规则:
- alert: JVMGCOverhead
expr: jvm_gc_collection_seconds_sum / jvm_gc_collection_seconds_count > 0.1
for: 5m
labels:
severity: warning
annotations:
summary: "JVM GC overhead is high"
description: "JVM garbage collection time is above 10% of total time for more than 5 minutes."
Prometheus 查询:
# 监控Redis的内存使用
redis_memory_used_bytes / redis_memory_max_bytes > 0.9
告警规则:
- alert: RedisMemoryUsageHigh
expr: redis_memory_used_bytes / redis_memory_max_bytes > 0.9
for: 5m
labels:
severity: critical
annotations:
summary: "Redis memory usage is high"
description: "Redis memory usage is above 90% of the maximum limit for more than 5 minutes."
Prometheus 查询:
# 监控Redis的缓存命中率
redis_cache_hit_ratio < 0.9
告警规则:
- alert: RedisCacheHitRatioLow
expr: redis_cache_hit_ratio < 0.9
for: 5m
labels:
severity: warning
annotations:
summary: "Redis cache hit ratio is low"
description: "Redis cache hit ratio is below 90% for more than 5 minutes."
Prometheus 查询:
# 监控Redis慢查询
rate(redis_command_duration_seconds_sum{command="slowlog"}[5m]) > 0.1
告警规则:
- alert: RedisSlowQueries
expr: rate(redis_command_duration_seconds_sum{command="slowlog"}[5m]) > 0.1
for: 5m
labels:
severity: warning
annotations:
summary: "Redis slow queries detected"
description: "Redis slow queries are above 0.1 requests per second for more than 5 minutes."
Prometheus 查询:
# 监控Memcached的内存使用
memcached_memory_used_bytes / memcached_memory_limit_bytes > 0.9
告警规则:
- alert: MemcachedMemoryUsageHigh
expr: memcached_memory_used_bytes / memcached_memory_limit_bytes > 0.9
for: 5m
labels:
severity: critical
annotations:
summary: "Memcached memory usage is high"
description: "Memcached memory usage is above 90% of the maximum limit for more than 5 minutes."
Prometheus 查询:
# 监控Memcached的缓存命中率
memcached_get_hits / (memcached_get_hits + memcached_get_misses) < 0.9
告警规则:
- alert: MemcachedHitRatioLow
expr: memcached_get_hits / (memcached_get_hits + memcached_get_misses) < 0.9
for: 5m
labels:
severity: warning
annotations:
summary: "Memcached hit ratio is low"
description: "Memcached hit ratio is below 90% for more than 5 minutes."
Prometheus 查询:
# 监控Memcached的缓冲区使用
memcached_item_count / memcached_item_limit > 0.9
告警规则:
- alert: MemcachedBufferHigh
expr: memcached_item_count / memcached_item_limit > 0.9
for: 5m
labels:
severity: warning
annotations:
summary: "Memcached buffer usage is high"
description: "Memcached buffer usage is above 90% of the limit for more than 5 minutes."
Prometheus 查询:
# 监控Kafka的日志积压
kafka_server_log_log_size_bytes / kafka_server_log_log_segment_bytes > 0.9
告警规则:
- alert: KafkaLogSizeHigh
expr: kafka_server_log_log_size_bytes / kafka_server_log_log_segment_bytes > 0.9
for: 5m
labels:
severity: warning
annotations:
summary: "Kafka log size is high"
description: "Kafka log size is above 90% of the configured segment size for more than 5 minutes."
Prometheus 查询:
# 监控Kafka的内存使用
kafka_server_memory_usage_bytes / kafka_server_memory_limit_bytes > 0.9
kafka_server_memory_usage_bytes / kafka_server_memory_limit_bytes > 0.9
告警规则:
- alert: KafkaMemoryUsageHigh
expr: kafka_server_memory_usage_bytes / kafka_server_memory_limit_bytes > 0.9
for: 5m
labels:
severity: critical
annotations:
summary: "Kafka memory usage is high"
description: "Kafka memory usage is above 90% of the maximum limit for more than 5 minutes."
Prometheus 查询:
# 监控Nginx的缓存使用
nginx_upstream_cache_bytes / nginx_upstream_cache_limit_bytes > 0.9
告警规则:
- alert: NginxCacheUsageHigh
expr: nginx_upstream_cache_bytes / nginx_upstream_cache_limit_bytes > 0.9
for: 5m
labels:
severity: warning
annotations:
summary: "Nginx cache usage is high"
description: "Nginx cache usage is above 90% of the configured limit for more than 5 minutes."
Prometheus 查询:
# 监控Nginx的缓存命中率
nginx_http_cache_hit_ratio < 0.9
告警规则:
- alert: NginxCacheHitRatioLow
expr: nginx_http_cache_hit_ratio < 0.9
for: 5m
labels:
severity: warning
annotations:
summary: "Nginx cache hit ratio is low"
description: "Nginx cache hit ratio is below 90% for more than 5 minutes."
Prometheus 查询:
# 监控Docker容器内存使用
container_memory_usage_bytes / container_memory_limit_bytes > 0.9
告警规则:
- alert: DockerContainerMemoryUsageHigh
expr: container_memory_usage_bytes / container_memory_limit_bytes > 0.9
for: 5m
labels:
severity: critical
annotations:
summary: "Docker container memory usage is high"
description: "Docker container memory usage is above 90% of the limit for more than 5 minutes."
Prometheus 查询:
# 监控Docker容器的文件描述符使用
container_file_descriptors_used / container_file_descriptors_limit > 0.9
告警规则:
- alert: DockerContainerFileDescriptorsHigh
expr: container_file_descriptors_used / container_file_descriptors_limit > 0.9
for: 5m
labels:
severity: warning
annotations:
summary: "Docker container file descriptors usage is high"
description: "Docker container file descriptors usage is above 90% of the limit for more than 5 minutes."
Prometheus 查询:
# 监控PostgreSQL的缓存使用
pg_buffercache_buffers_dirty / pg_buffercache_buffers_total > 0.9
告警规则:
- alert: PostgreSQLBufferCacheHigh
expr: pg_buffercache_buffers_dirty / pg_buffercache_buffers_total > 0.9
for: 5m
labels:
severity: warning
annotations:
summary: "PostgreSQL buffer cache is high"
description: "PostgreSQL buffer cache usage is above 90% of the total for more than 5 minutes."
Prometheus 查询:
# 监控PostgreSQL的共享内存使用
pg_stat_activity_shared_buffers / pg_settings_shared_buffers > 0.9
告警规则:
- alert: PostgreSQLSharedBuffersHigh
expr: pg_stat_activity_shared_buffers / pg_settings_shared_buffers > 0.9
for: 5m
labels:
severity: warning
annotations:
summary: "PostgreSQL shared buffers usage is high"
description: "PostgreSQL shared buffers usage is above 90% of the configured limit for more than 5 minutes."
Prometheus 查询:
# 监控Tomcat的会话活跃数
tomcat_sessions_active_count / tomcat_sessions_max_count > 0.9
告警规则:
- alert: TomcatSessionUsageHigh
expr: tomcat_sessions_active_count / tomcat_sessions_max_count > 0.9
for: 5m
labels:
severity: warning
annotations:
summary: "Tomcat session usage is high"
description: "Tomcat session usage is above 90% of the maximum limit for more than 5 minutes."
Prometheus 查询:
# 监控Tomcat的线程池使用
tomcat_thread_pool_active / tomcat_thread_pool_max > 0.9
告警规则:
- alert: TomcatThreadPoolHigh
expr: tomcat_thread_pool_active / tomcat_thread_pool_max > 0.9
for: 5m
labels:
severity: warning
annotations:
summary: "Tomcat thread pool usage is high"
description: "Tomcat thread pool usage is above 90% of the maximum limit for more than 5 minutes."
Prometheus 查询:
# 监控Nginx的请求延迟
nginx_http_request_duration_seconds_sum / nginx_http_request_duration_seconds_count > 0.5
告警规则:
- alert: NginxRequestLatencyHigh
expr: nginx_http_request_duration_seconds_sum / nginx_http_request_duration_seconds_count > 0.5
for: 5m
labels:
severity: warning
annotations:
summary: "Nginx request latency is high"
description: "Nginx request latency is above 0.5 seconds for more than 5 minutes."
Prometheus 查询:
# 监控Nginx的连接数
nginx_connections_active / nginx_connections_max > 0.9
告警规则:
- alert: NginxConnectionsHigh
expr: nginx_connections_active / nginx_connections_max > 0.9
for: 5m
labels:
severity: warning
annotations:
summary: "Nginx active connections are high"
description: "Nginx active connections are above 90% of the maximum limit for more than 5 minutes."
Prometheus 查询:
# 监控Docker容器文件系统使用
container_fs_usage_bytes / container_fs_limit_bytes > 0.9
告警规则:
- alert: DockerContainerFSUsageHigh
expr: container_fs_usage_bytes / container_fs_limit_bytes > 0.9
for: 5m
labels:
severity: critical
annotations:
summary: "Docker container file system usage is high"
description: "Docker container file system usage is above 90% of the limit for more than 5 minutes."
Prometheus 查询:
# 监控TCP连接数
node_netstat_Tcp_ActiveOpens / node_netstat_Tcp_Max > 0.9
告警规则:
- alert: TCPConnectionsHigh
expr: node_netstat_Tcp_ActiveOpens / node_netstat_Tcp_Max > 0.9
for: 5m
labels:
severity: warning
annotations:
summary: "TCP active connections are high"
description: "TCP active connections are above 90% of the maximum limit for more than 5 minutes."
Prometheus 查询:
# 监控TCP接收缓冲区使用
node_netstat_Tcp_RcvBuf / node_netstat_Tcp_RcvBufMax > 0.9
告警规则:
- alert: TCPReceiveBufferHigh
expr: node_netstat_Tcp_RcvBuf / node_netstat_Tcp_RcvBufMax > 0.9
for: 5m
labels:
severity: warning
annotations:
summary: "TCP receive buffer usage is high"
description: "TCP receive buffer usage is above 90% of the maximum limit for more than 5 minutes."
以上是关于 OOM 和缓存溢出的 Prometheus 告警规则示例,涵盖了不同层次和组件的监控需求。根据实际情况,可以调整告警阈值和规则,以适应特定环境和需求