预置条件 安装kafka、prometheus 使用JMX exporter暴露指标 下载jmx exporter以及配置文件。...Jmx exporter中包含了kafka各个组件的指标，如server metrics、producer metrics、consumer metrics等，但这些指标并不是prometheus格式的...metric $1 $2-metrics" type: GAUGE 使用如下方式启动consumer， KAFKA_OPTS="-javaagent:/kafka_2.13-3.2.3/monitor...，producer的指标采集与consumer类似。...注：由于不同的配置Jmx exporter生成的kafka指标名称是不一样的，因此并没有统一的kafka grafana dashboard，最好还是自己绘制。
之所以使用jmxtrans+influxdb+grafana是因为界面酷炫，可以定制化，缺点是不能操作Kafka集群，可能需要配合Kafka Manager一起使用。...Kafka做为一款Java应用，已经定义了丰富的性能指标，(可以参考Kafka监控指标)，通过JMX可以轻松对其进行监控。...端口 obj：对应jmx的ObjectName，就是我们要监控的指标 attr：对应ObjectName的属性，可以理解为我们要监控的指标的值 resultAlias：对应metric 的名称，在InfluxDB...计算平均每秒数值可以使用如上语法，用当前值减1分钟之前的值再除以60 具体展示效果就看各位的审美能力，这里就不贴出来了。...至此，Kafka的JMX指标监控就完成了。
，在一个批次前向传递完成后将目标值Y和预测值Y_PRED传递给torchmetrics的度量对象，度量对象会计算批次指标并保存它(在其内部被称为state)。...如果不需要在当前批处理上计算出的度量结果，则优先使用这个方法，因为他不计算最终结果速度会很快。 metric.compute（） - 返回在所有批次上计算的最终结果。...Resetting internal state such that metric is ready for new data metric.reset() MetricCollection 在上面的示例中，使用了单个指标进行计算...，但是使用字典会更加清晰。...self): # final computation return self.correct / self.total 总结 就是这样，Torchmetrics为我们指标计算提供了非常简单快速的处理方式
传统上，度量指标一般由批处理作业执行（每小时运行，每天运行等）。Redis 中的 Bitmap 可以允许我们实时计算指标，并且非常节省空间。...为了计算每日指标，只要用户播放歌曲，我们就会在 play：yyyy-mm-dd 键中将用户对应的 bit 设置为1。...要计算每周或每月度量指标，我们可以简单地计算一周或一个月中所有每日 Bitmap 的并集，然后计算结果 Bitmap 的总体基数。 ? 你还可以非常轻松地提取更复杂的指标。...使用1.28亿用户进行性能比较 下表显示了针对1.28亿用户在1天，7天和30天计算的比较。...通过组合每日 Bitmap 计算7日和30日指标： 周期 耗时 (MS) 每日 50.2 每周 392.0 每月 1624.8 6.
ComputedValue org.eclipse.core.databinding.observable.value.ComputedValue类实现IObservableValue接口，提供对象T的延迟计算特性...，它提供了一个抽象方法calculate,实现这个方法就可以实现根据多个可监控对象(IObservableValue)计算更新当前对象的需求。...用withElementType静态方法来构造WritableList的确很方便，但它是有环境使用要求的。...参见Realm代码)，所以使用withElementType静态方法肯定就抛出异常了。 那么什么情况下Realm.getDefault()返回不为null呢?...); } } lambda支持 Eclipse Neon版本中ComputedValue类增加了一个新的create静态方法，来创建ComputedValue对象，create方法允许更方便的使用
来源：DeepHub IMBA 本文约1200字，建议阅读5分钟 Torchmetrics为我们指标计算提供了非常简单快速的处理方式。...，在一个批次前向传递完成后将目标值Y和预测值Y_PRED传递给torchmetrics的度量对象，度量对象会计算批次指标并保存它(在其内部被称为state)。...如果不需要在当前批处理上计算出的度量结果，则优先使用这个方法，因为他不计算最终结果速度会很快。 metric.compute（） - 返回在所有批次上计算的最终结果。...val_acc}") # Resetting internal state such that metric is ready for new data MetricCollection 在上面的示例中，使用了单个指标进行计算...，但是使用字典会更加清晰。
在 Webrtc 中，通过 RTCP 我们可以实现发送数据/接收数据的反馈，传输控制如丢包重传、关键帧请求，⽹络指标 RTT、丢包率、抖动的计算及反馈，拥塞控制相关的带宽 反馈，以及⽤户体验相关的⾳视频同步等等.../查看以上指标。...与 SR 相对应，RR 也叫接收者报告，RR 中定义了更多的指标信息，即反应了收包状态，⼜反应了⽹络状态，因此我们有必要了解这些指标都是怎么计算的，来保证反馈的准确性。...RFC3550中定义了相关计算公式。 ? ? DelaySinceLastSR 除了丢包、抖动以外，⽹络中我们最常关注的⼀个指标就是 RTT， 常⻅的操作是通过ping命令查看⽹络中的往返延迟。...Chrome 指标查看 了解了指标的计算，如何确认指标计算是否正常，反馈是否准确，对于开发者同样重要。
在这里只是列出了部分主要的参数指标。 监控项 监控吞吐量和延迟 吞吐量是衡量性能的关键指标之一,指的是在单位时间内Kafka能够处理的消息数。延迟是指从消息产生到消息被消费所经历的时间。...反之如果写的速度比读的速度快那么Kafka将成为一个缓慢的写入服务。因此要确保读写比例的平衡。 分区和副本数量 分区和副本数量对Kafka的吞吐量和延迟都有很大的影响。...增加分区和副本数量可以提高吞吐量但同时也会增加延迟。因此需要平衡这两个指标。 数据生产和消费速度 数据生产和消费的速度都可以影响Kafka的吞吐量和延迟。...Kafka内置JMX导出器暴露为JMX bean或通过集成Prometheus导出器来作为Prometheus指标可视化。...监控 Kafka 的存储和网络使用情况时，需要关注以下指标： 存储容量和占用情况 网络速度和带宽使用率 磁盘I/O速度和响应时间等。
与许多基于JVM的应用程序一样，它使用JMX（Java Management Extension，Java管理扩展）来公开指标。...为了帮助解决这个问题，我们使用Prometheus JMX导出器（Prometheus JMX Exporter）项目，获取JMX指标并将其公开为Prometheus端点。...除了集成JMX导出器，我们还提供Grafana仪表盘和样本Prometheus警报规则，你可以使用和适应自己的需要。...该部分配置JMX导出器，并告诉它如何将JMX指标转换为Prometheus指标。配置JMX导出器有不同的方法。...但不是作为JMX或Prometheus的指标标准。 消费者延迟尤其重要，因为它允许你监视消费者消费的偏离量（offset），与最近添加的消息的偏离量之间的延迟。
然后再将消息批量写入磁盘之前用offset重新对消息批次压缩。更糟糕的情况是，压缩方法都在一个同步锁后面，从版本0.10开始，出现了一种新的消息格式，允许在消息批处理种使用相对的offset。...这些指标都是自broker启动以来计算的，因此在查看长期不变的指标时要记住这一点，broker允许的时间越长，这些数字就越稳定，他们代表的请求处理部分是： Total time 度量broker处理请求所花费的总时间...有一个ProducerRequestMetrics的生产者度量bean，它提供请求延迟的百分比和请求速率的几个平均值。那么为什么它不是推荐使用的度量指标之一呢？这个指标是每个生产者线程单独提供的。...Consumer Metrics 消费者指标 与新的生产者客户端类似，kafka中的消费者将许多度量合并到了几个beans中。这些指标还消除了延迟百分位数和延迟率的平均值。类似于生产者客户端。...此指标显示了当前延迟最大的分区的延迟，这样做的问题由两个，它只能显示一个分区的延迟，并且依赖于消费者的正常 功能，如果没有其他选项，请对延迟使用此属性并为其设置警报。
Metric Profilers CPU/Memory Profiler:通过JMX收集 CPU/内存使用指标并将其发送给报告者。...Method Duration Profiler:从指标缓冲区读取方法持续时间（延迟）指标并发送给报告者。...Reporters Console Reporter: 在控制台输出中写入指标 Kafka Reporter ：将指标发送到 Kafka topic中 如何自定义reporter发送指标 用户可以实现自己的报告器并使用...实时 Spark 应用程序调试：使用 Flink 实时聚合单个应用程序的数据并写入MySQL 数据库，然后用户可以通过基于 Web 的界面查看指标。...,主要将指标通过http 发送到接收服务 接收服务负责将数据写入kafka kafka经flink 消费清洗分别写入influxdb以及hive中,用于后续展示和分析 hive 一样执行时
温馨提示：要看高清无码套图，请使用手机打开并单击图片放大查看。 1....问题描述 通过CDH管理平台，进入Zookeeper管理界面，Zookeeper的平均请求延迟、最小请求延迟、最大请求延迟指标趋势图维持不变，指标数据异常。...官网 http://zookeeper.apache.org/doc/r3.5.3-beta/zookeeperJMX.html#ch_jmx 通过命令方式获取Zookeeper指标信息 [ehphikhuo5....png] 通过以上分析可以判断指标数据非CDH计算得来，而是Zookeeper计算，排除CM问题； 3.2 分析Zookeeper源码 命令行调用Zookeeper监控指标代码片段（MonitorCommand.java...温馨提示：要看高清无码套图，请使用手机打开并单击图片放大查看。 [rqxlwmyuto.gif]
Reporter 支持上报到 JMX、Influxdb、Prometheus 等时序数据库。...用于统计一些数据的分布，比如分位数（Quantile）、均值、标准偏差（StdDev）、最大值、最小值等，其中最重要一个是统计算子的延迟。...此项指标会记录数据处理的延迟信息，对任务监控起到很重要的作用。 Meter Meter 计量器用来测量平均吞吐量或每个单位时间内出现的次数。...这个指标对 Flink 集群的性能影响很大，建议只在调试阶段使用。 State access latency 状态访问延迟指标，默认关闭。...状态访问延迟指标能够追踪 keyed state 访问延迟和任何继承自 AbstractStateBackend 的 State。
指标提供了对集群中正在发生的事情的洞察力。 它们是用于监视和调试的宝贵资源。 Alluxio 有一个基于 Coda Hale 指标库的可配置指标系统。 在度量系统中，源生成度量，汇使用这些度量。...ConsoleSink：将指标值输出到控制台。 CsvSink：定期将指标数据导出到 CSV 文件。 JmxSink：注册指标以在 JMX 控制台中查看。...CSV 接收器设置 本节给出了将收集的指标写入 CSV 文件的示例。...调用和操作 每个挂载点服务的累积 API 调用可以作为量化 Alluxio 命名空间虚拟化提供的延迟和潜在成本节省的强大指标 对应的昵称和原始metric名称如下所示： Nick Name Original...JMX监控 您可以通过 jvm_exporter 作为 Java 代理获取 JVM 相关指标。
Reporter 支持上报到 JMX、Influxdb、Prometheus 等时序数据库。...用于统计一些数据的分布，比如分位数（Quantile）、均值、标准偏差（StdDev）、最大值、最小值等，其中最重要一个是统计算子的延迟。...此项指标会记录数据处理的延迟信息，对任务监控起到很重要的作用。 Meter Meter 计量器用来测量平均吞吐量或每个单位时间内出现的次数。可以使用 markEvent() 方法注册事件的发生。...这个指标对 Flink 集群的性能影响很大，建议只在调试阶段使用。 State access latency 状态访问延迟指标，默认关闭。...状态访问延迟指标能够追踪 keyed state 访问延迟和任何继承自 AbstractStateBackend 的 State。
无论是程序初哥还是骨灰级战神，大概率都会知道，获取应用的系统指标信息，无非就是监控数据直接落盘；被监控的应用提供接口喷指标数据等方式，来完成应用监控指标的输出。...监控数据直接落盘的方式，可以细分为落到磁盘文件、写入共享存储例如 redis。...其中落入磁盘文件，可以基于咱们之前谈及的 flume 等开源的轮子完成数据采集；其中写入 redis 的，监控管理应用，可以直接读取指标数据使用就行。...其实上面这些实现方式都不是本次的重点，如果你稍微了解一下 JMX，则会惊喜的发现，上面的实现都相对比较繁琐，因为 Java 中已经实现了大部分系统监控指标的获取，并且提供 HTML 页面来展示监控指标，...其实还是想再偷点懒，尝试使用一下 sun 自己实现 jdmk 工具包 jmxtools，前方高能预警，有坑，有坑，不过先不填！ 首先导入 jmxtools 依赖包。
实时任务一般都是 7x24 小时 Long run 的，挂了之后，就会有以下两个问题，首先给一个实际场景：一个消费上游 Kafka，使用 Set 去重计算 DAU 的实时任务。...任务 Checkpoint，监控告警建设是必不可少的，我们通过统一的采集程序 Hadoop Exporter 将集群里各组件的 JMX 信息换为维度模型，将下述为扁平化的事实指标 Jmx 数据，转换为维度结构...，比如针对 NameNode、DataNode，可以直接将指标使用预定义维度，例如：cluster、instance 等维度，并存储到 Prometheus 能够识别的指标数据，存储为一个二维字典结构，...只需要启动时指定集群 Namenode 及 Jn 的 Jmx 的 url 信息，就能采集集群的所有组件的指标信息，这样当有集群扩展或变更时，会自动采集上报到 apm 里，方便运维，具体采集架构如下图：...我们根据猜测的方向，继续定位什么原因导致心跳阻塞了 IBR 汇报，于是在每台节点上，部署了脚本（见下图），根据 Datanode 的 Jmx 指标监听本节点心跳间隔，大于 10s 时就打印 Datanode
具体来说，这个参数指定了度量指标的采样窗口的持续时间。在这个时间段内，Kafka Broker 会收集和计算各种指标，比如吞吐量、延迟、请求处理时间等。...这些样本可以用于计算度量指标的平均值、最大值、最小值等统计信息。 通过调整 metrics.num.samples 这个参数，可以平衡度量指标的准确性和资源消耗之间的权衡。...通过配置这个参数，可以启用不同的度量指标报告器，并将度量指标信息发送到不同的目的地，比如日志、JMX、Graphite、InfluxDB 等。...例如，可以使用以下配置启用 JMX 报告器和日志报告器： metric.reporters=jmx, kafka.metrics.KafkaMetricsReporter 这样配置后，Kafka Broker...将同时使用 JMX 报告器和日志报告器，将度量指标信息发送到 JMX 和日志中。
这些仪表板通常包括关键性能指标，如命令统计、吞吐量、延迟、内存使用、CPU使用率、网络带宽等。...Kafka 告警配置参考Kafka 日志指标导出器对于 Kafka 日志指标导出器，您可以使用 Kafka 的内置 JMX 支持和 JMX Exporter 来捕获 Kafka 的性能指标。...这需要启用 Kafka 的 JMX 功能，然后使用 JMX Exporter 导出这些指标并发送到 Prometheus。...这些仪表板通常包括吞吐量、延迟、队列大小、CPU 使用率、内存使用量、错误率、重试次数、客户端连接数等关键性能指标的图表和可视化。...这些仪表板通常包括任务吞吐量、任务延迟、队列长度、内存使用、CPU 使用率、任务成功率、任务失败次数、任务重试次数、连接错误、工作进程数量、工作进程负载等关键性能指标的图表和可视化。
我们上面案例中消息队列如果堆积了很多消息，我们得要知道它的消费进度是多少，这样就能很方便计算消息延迟多少。...（2）第二个工具是JMX Kafka 通过 JMX 暴露了消息堆积的数据，然后我们就可以通过写代码将这个堆积数据发送到我们的监控系统中去。...生产建议：上面两种方式都是可以监控消息延迟的，但是在实际生产中，这里推荐将他们两者进行结合来使用，比如，我们先可以在监控程序中通过JMX获取消息堆积数据，然后发送到我们的dashboard 中；同时起一个探测进程确认消息的延迟情况是怎样的...通过上面我们都已经了解了消息延迟怎么进行监控，接下来我们再来看看怎么来提升消息的写入和消费性能，这样才能将异步消息更快的处理掉。...我们虽然不能增加消费者，但是我们可以在消费者使用并行处理。所以我们就可以考虑使用多线程的方式来增加处理能力： 预先创建一个或者多个线程池。
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