在我们之前的博客文章中，我们主要关注跟踪，这是0.14.0版本中的一个新特性。但是跟踪并不是我们在0.14.0中对监视功能进行的惟一改进。我们还对Prometheus的监控进行了一些重大改进。Strimzi几乎从一开始就支持Prometheus的Kafka指标。但是在0.14.0中，通过添加对Kafka导出器（Kafka Exporter ）的支持，我们做出了一些重大改进。Kafka导出器增加了Kafka代理中缺少的一些额外指标。在这篇博文中了解更多关于它们的信息。
本教程描述了一种构建简单的 ChatOps 机器人的方法，它使用 Slack 和 Grafana 来查询系统状态。当你不在办公桌前的时候，仍有基本的处理能力，例如在你的手机上，能够用对话界面检查你的系统状态。
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，因此需要通过重命名方式转变为prometheus格式，重命名规则配置在kafka-2_0_0.yml中。
当我们使用一个软件的时候，经常都会问这个软件怎么监控、监控他的哪些指标？Kafka 的监控挺长时间都是一个老大难的问题，社区在监控方面一直没有投入太大的精力。如果要实现一个全面的 Kafka 监控框架，至少应该囊括 Kafka 所在主机资源、JVM（毕竟 Kafka 的 Broker 就是一个 Java 进程）、Kafka 集群本身等的监控，监控 Kafka 集群时还需要关注其客户端程序的性能。本文关注的重点在于 Kafka 和 AutoMQ 集群的监控，对于主机监控和 JVM 监控大家应该已经非常熟悉了。为了更好的说明，先对所涉及的验证环境进行简要介绍，其中包含依赖组件 ZooKeeper、Kafka/AutoMQ 集群自身、CMAK 监控服务。
点击上方“芋道源码”，选择“设为星标” 管她前浪，还是后浪？ 能浪的浪，才是好浪！ 每天 10:33 更新文章，每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路，很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
我们有充分的理由证明Prometheus是一个日益流行的开源工具。开源工具可以为应用程序和服务器提供监视和警报。 Prometheus的强大优势在于监视服务器端指标，并将其存储为时间序列数据。尽管Prometheus并不适合于应用程序性能管理，主动控制或用户体验监视（尽管GitHub扩展确实使Prometheus可以使用用户浏览器指标），但Prometheus作为监视系统的能力是很强的，并且能够通过联盟实现高可扩展性服务器的数量使Prometheus成为各种使用案例的强大选择。
监控缓存中间件,如 Redis 是关键的，因为它直接影响到应用性能和可靠性。以下是监控 Redis 时应考虑的主要指标：
2. http://192.168.1.208:6060 可以看到metrics的信息。
CMAK（原Kafka Manager） 是雅虎公司于 2015 年开源的一个 Kafka 监控框架。这个框架用 Scala 语言开发而成，主要用于管理和监控 Kafka 集群。github地址：https://github.com/yahoo/CMAK ，安装前提要求Java版本在11以上。
一、概述 Apache ZooKeeper 是一个集中式服务，用于维护配置信息、命名、提供分布式同步和提供组服务，ZooKeeper 致力于开发和维护一个开源服务器，以实现高度可靠的分布式协调，其实也可以认为就是一个分布式数据库，只是结构比较特殊，是树状结构。官网文档：https://zookeeper.apache.org/doc/r3.8.0/ 📷 Kafka是最初由 Linkedin 公司开发，是一个分布式、支持分区的（partition）、多副本的（replica），基于 zookeeper 协调的
For Redis performance metrics, we provide configurations for Redis log metrics exporter, Prometheus monitoring rules (in YAML format), alert rules, and a suitable Grafana dashboard configuration.
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。 度量系统定期轮询源并将度量记录传递给接收器。
简单来说，度量就是用经过聚合统计后的高维度信息，以最简单直观的形式来总结复杂的过程，为监控、预警提供决策支持。
在我们场景下，需要将海量数据透传到我们的Kafka集群，这时候我们常常会遇到这些问题:
针对Redis性能指标，分别提供Redis日志指标导出器的配置、Prometheus监控规则（YAML格式）、告警规则，以及一个适合的Grafana仪表板配置。
4) 运行以下命令启动3个Tomcat，记得把<path-to-prom-jvm-demo>替换成正确的路径：
roc，腾讯高级工程师，Kubernetes Contributor，热爱开源，专注云原生领域。目前主要负责腾讯云TKE 的售中、售后的技术支持，根据客户需求输出合理技术方案与最佳实践，为客户业务保驾护航。 概述 当你的 Java 业务容器化上 K8S 后，如果对其进行监控呢？Prometheus 社区开发了 JMX Exporter 来导出 JVM 的监控指标，以便使用 Prometheus 来采集监控数据。本文将介绍如何利用 Prometheus 与 JMX Exporter 来监控你 Java 应用
描述: 如果我们采用prometheus提供的二进制可执行文件进行搭建prometheus服务器,可以按照以下流程进行操作运行，二进制Release下载地址: https://github.com/prometheus/prometheus/releases
Prometheus 是一款基于时序数据库的开源监控告警系统，说起 Prometheus 则不得不提 SoundCloud，这是一个在线音乐分享的平台，类似于做视频分享的 YouTube，由于他们在微服务架构的道路上越走越远，出现了成百上千的服务，使用传统的监控系统 StatsD 和 Graphite 存在大量的局限性。
1、利用JMX exporter，在Java进程内启动一个小型的Http server 2、配置Prometheus抓取那个Http server提供的metrics。3、配置Grafana连接Prometheus，配置Dashboard。
爱可生 DBLE 团队开发成员，主要负责 DBLE 需求开发，故障排查和社区问题解答。
Prometheus 社区开发了 JMX Exporter 用于导出 JVM 的监控指标，以便使用 Prometheus 来采集监控数据。当您的 Java 应用部署在Rainbond上后
Prometheus 是一款基于时序数据库的开源监控告警系统，说起 Prometheus 则不得不提 SoundCloud，这是一个在线音乐分享的平台，类似于做视频分享的 YouTube，由于他们在微服务架构的道路上越走越远，出现了成百上千的服务，使用传统的监控系统 StatsD 和 Graphite 存在大量的局限性，于是他们在 2012 年开始着手开发一套全新的监控系统。Prometheus 的原作者是 Matt T. Proud，他也是在 2012 年加入 SoundCloud 的，实际上，在加入 SoundCloud 之前，Matt 一直就职于 Google，他从 Google 的集群管理器 Borg 和它的监控系统 Borgmon 中获取灵感，开发了开源的监控系统 Prometheus，和 Google 的很多项目一样，使用的编程语言是 Go。
https://github.com/prometheus/jmx_exporter
（4）启动springboot项目，访问 http://localhost:6001/actuator/prometheus 可以看到一些统计指标
项目开发中经常会用到很多外部组件，比如mongo、mysql、redis等，虽然在公有环境中使用云上的组件一般都会有完整的监控视图，但是有些项目是部署在私有环境中，使用的都是自建组件，没有完整的监控视图，其次，业务侧也希望将所有组件收归到一起进行统一的监控管理，这样就需要业务侧有一个多组件的监控平台，并且能够方便进行扩展。像笔者目前所在的项目组开发的大数据处理平台，使用了很多外部组件，元数据存储方面有：mongo、mysql、elasticsearch、redis、postgres，大数据存储方面有：hadoop（spark、hive、hbase、hdfs、yarn），为了更好的发现和定位问题，我们需要一个统一的监控管理中心。
Kafka搭建好投入使用后，为了运维更便捷，借助一些管理工具很有必要。Kafka社区似乎一直没有在监控框架方面投入太多的精力，目前Kafka监控方案看似很多，然而并没有一个"大而全"的通用解决方案，各家框架也是各有千秋。很多公司和个人都自行着手开发 Kafka 监控框架，其中并不乏佼佼者。今天我们就来全面地梳理一下常用监控指标与主流的监控框架。
在前一篇文章中提到了如何使用Prometheus+Grafana来监控JVM。本文介绍如何使用Prometheus+Alertmanager来对JVM的某些情况作出告警。
https://www.cnblogs.com/you-men/p/12839535.html
在之前公司搭建测试环境过程中会安装mysql、redis、kafak等数据库，在测试环境使用过程中经常会遇到服务挂了等问题，经过分析是因为数据库无法连接成功或者数据打满等异常问题。
网络监控是网络管理的重要组成部分，定期网络监控可以预防故障、优化性能、规划容量，确保网络的可用性、安全性等。相比较普通的监控工具，开源网络监控工具拥有可定制性、灵活性、可扩展性等优势，受到国内外众多企业的追捧，有哪些好用的开源网络监控工具，该如何选择呢？
想要监控Java应用，JMX永远是第一选择。在prometheus监控体系中，jmx_exporter是使用范围十分广的工具。今天我们来讲讲如何用jmx_exporter来监控我们的springboot应用。
Prometheus是由SoundCloud开发的开源监控报警系统和时序列数据库(TSDB)。
在企业的系统平台上运行artifactory可能每天有上百万个制品在不断流转，随着研发团队不断扩大，用户慢慢增多，并发量也相应的逐渐增大，在保证高可用的同时，我们对artifactory所在系统及应用服务进行监控会显得尤其重要。那么如何实现系统及应用的监控呢？
监控数据采集领域，比如 Prometheus 生态有非常多的 Exporter，虽然生态繁荣，但是无法达到开箱即用的大一统体验，Exporter 体系的核心问题有：
项目watch、star、fork数量均领先竞品，issue、pull request也比较活跃。
对于部署在K8S上的Kafka来说，Prometheus+Grafana是常用的监控方案，今天就来实战通过Prometheus+Grafana监控K8S环境的Kafka；
目前平台缺少强有力的监控工具，单独依靠Spring Boot Admin 还太欠缺，没有大屏、没有分布式链路追踪、自定义告警繁琐，在我的《Spring Boot Admin2》专栏中自定义过JVM监控和异常监控，都需要自己编码定义监控规则和告警，效率很低。
本文实现微服务JVM监控的方法为，使用volume HostPath挂载的JMX Exporter的方式在容器内以in-process的方式实现对微服务的JMV监控。
大数据组件中，Kafka使用非常广泛。而提及Kafka的监控，历来都是个头疼的事情，Kafka的开源社区在监控框架上并没有投入太多的精力。（Cloudera倒是有一个关于Kafka独立的产品Cloudera Streams Management）
Prometheus是由SoundCloud开发的开源监控报警系统和时序列数据库(TSDB)。Prometheus使用Go语言开发，是Google BorgMon监控系统的开源版本。
从上图可以看出，Prometheus的主要模块包括：Prometheus server，exporters，Pushgateway，PromQL，Alertmanager以及图形界面。
Hello folks，我是 Luga，今天我们来分享一下如何基于 Prometheus Stack 可视化监控运行在 Kubernetes Cluster 上的 Spring Boot 微服务容器实例。这里，主要针对每一个 Java 容器实例的指标进行监控，具体涉及：CPU、内存、线程信息、日志信息、HTTP 请求以及 JVM 等。
下载地址：Releases · prometheus/node_exporter · GitHub
搭建prometheus、grafana环境的过程这里就不再赘述，网上很多，这里只讲cassandra监控的过程。
URL监控通过blackbox-exporter组件监控，组件部署位置192.168.0.39。
最近我在公司负责的业务已经正式投入上线了，既然是线上环境，那么就需要保证其可用性。
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