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。
本文提出了 DeepFlow，一种以网络为中心的分布式跟踪框架，用于排除微服务故障。DeepFlow 通过以网络为中心的跟踪平面和隐式上下文传播提供开箱即用的跟踪。此外，它消除了网络基础设施中的盲点，以低成本的方式捕获网络指标，并增强了不同组件和层之间的关联性。DeepFlow 能够节省用户数小时的仪器工作，并将故障排除时间从几个小时缩短到几分钟。
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。
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
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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。
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:
Prometheus是一套开源的监控&报警&时间序列数据库的组合，起始是由SoundCloud公司开发的。随着发展，越来越多公司和组织接受采用Prometheus，社区也十分活跃，他们便将它独立成开源项目，并且有公司来运作。google SRE的书内也曾提到跟他们BorgMon监控系统相似的实现是Prometheus。现在最常见的Kubernetes容器管理系统中，通常会搭配Prometheus进行监控。
CZGL.ProcessMetrics 是一个 Metrics 库，能够将程序的 GC、CPU、内存、机器网络、磁盘空间等信息记录下来，使用 Prometheus 采集信息，然后使用 Grafana 显示。
Prometheus 是一套开源的监控、报警、时间序列数据库的组合，起始是由 SoundCloud 公司开发的，源于谷歌 borgmon。从 2016 年加入CNCF，2016 年 6 月正式发布 1.0 版本，2017 年底发布了基于全新存储层的 2.0 版本，能更好地与容器平台、云平台配合，到 2018 年8月毕业，现在已经成为 Kubernetes 的官方监控方案，社区活跃，第三方集成非常丰富。
混合云以及容器逐渐成为承载微服务应用的主要基础设施，对于云原生应用的监控保障，也面临诊断难、规模广、弹性大、波动性强等挑战，这些挑战同时也使得云原生应用可观测性成为了运维开发关注的焦点。基于云杉网络在混合云网络场景下的多年实践，给大家分享在构建统一的云原生应用可观测性数据平台中的一些思考和经验。
1、 字节最新的文生图模型 —— SDXL-Lightning，它实现了前所未有的速度和质量，并且已经向社区开放。模型：https://huggingface.co/ByteDance/SDXL-Lightning
Spring IOC是面试常问的知识点。本文讲述了从自定义注册Bean开始，到解析IOC容器初始化Bean的判断的一系列过程，从现象看本质，分析了Spring中的构造器注入的原理，并且分析了各种情况，相信理解了的读者将来遇到这类的别的问题可以独立思考出答案。
Prometheus是继kubernetes第二个从CNCF中毕业的项目，个人也是非常的喜欢这款通过数据指标发现和预测告警的开源监控平台，官方的话就不多说了，根据官网的介绍有以下功能，但是有些简短的概括了你也不一定知道，所以加了一些个人的白话
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。
JavaServer Pages（JSP）是一种用于开发动态Web页面的Java技术。它是在静态Web页面中嵌入Java代码的一种方式，使得开发者可以借助Java的强大功能来创建动态、交互性强的Web应用程序。在本文中，我们将深入探讨JSP的概念、原理和基本用法。
Jolokia有许多设置，您可以通过设置servlet参数来进行传统配置。使用Spring Boot，您可以使用 application.properties 文件。为此，请
目录： 一、监控简介 二、监控策略 三、总结 一、监控简介 微服务的特点决定了功能模块的部署是分布式的，大部分功能模块都是运行在不同的机器上，彼此通过服务调用进行交互，前后台的业务流会经过很多个微服务
Consul 是基于 GO 语言开发的开源工具，主要面向分布式，服务化的系统提供服务注册、服务发现和配置管理的功能。Consul 提供服务注册/发现、健康检查、Key/Value存储、多数据中心和分布式一致性保证等功能。通过 Prometheus 实现监控，当新增一个 Target 时，需要变更服务器上的配置文件，即使使用 file_sd_configs 配置，也需要登录服务器修改对应 Json 文件，会非常麻烦。不过 Prometheus 官方支持多种自动服务发现的类型，其中就支持 Consul。
任何一个服务如果没有监控，那就是两眼一抹黑，无法知道当前服务的运行情况，也就无法对可能出现的异常状况进行很好的处理，所以对任意一个服务来说，监控都是必不可少的。
Linkerd 提供了许多功能，如：自动 mTLS、自动代理注入、分布式追踪、故障注入、高可用性、HTTP/2 和 gRPC 代理、负载均衡、多集群通信、重试和超时、遥测和监控、流量拆分(金丝雀、蓝/绿部署)等。
任何一个服务如果没有监控，那就是两眼一抹黑，无法知道当前服务的运行情况，也就无法对可能出现的异常状况进行很好的处理，所以对任意一个服务来说，监控都是必不可少的。就目前而言，大部分微服务应用都是基于 Spring Boot来构建，所以了解 SpringBoot 的监控特性是非常有必要的，而 SpringBoot 也提供了一些特性来帮助我们监控应用。本文基于 SpringBoot 2.3.1.RELEASE 版本演示。SpringBoot 中的监控可以分为 HTTP 端点和 JMX 两种方式来监控当前应用的运行
之前我们聊过自定义的SPI如何与spring进行整合，今天我们就来聊下如何通过自定义标签将spi对象注入到spring容器中
作为承载海量数据存储的分布式文件系统，用户通常需要直观地了解整个系统的容量、文件数量、CPU 负载、磁盘 IO、缓存等指标的变化。
今年我一直在思考web开发里的前后端分离的问题，到了现在也颇有点心得了，随着这个问题的深入，再加以现在公司很多web项目的控制层的技术框架由struts2迁移到springMVC，我突然有了一个新的疑问无法得到正确的解释，为什么我们现在做java的web开发，会选择struts2或者springMVC这样的框架，而不是使用servlet加jsp这样的技术呢？特别是现在我们web的前端页面都是使用velocity这样的模板语言进行开发，抛弃了jsp，这样的选择又会给我们java的web开发带来什么样的好处，延着这个问题的思路，我又发现新的疑问，为什么现在很多java企业级开发都会去选择spring框架，spring框架给我们开发的应用带来了什么？这么一想还真是问倒我了，我似乎很难找到一串能让人完全信服的答案，最终我发现，这些我认为我很熟悉很常用的技术，其实还有很多让我陌生不解的地方，这些陌生和不解的地方也正是我是否能更高层次使用它们的关键，今天这篇文章我就来讲讲这些问题，不过struts2，spring这样的技术经过这么多年的积累已经是相当庞大和复杂，它们的面很广，本人虽然已经用了它们多年，还是有很多技术不熟悉和不清楚，所以本文不是全面对我题目做出解答的文章，而是根据我现有知识结构来理解这个问题。
zookeeper内置增加了插拔式的指标系统，通过开放了7000端口和 /metrics作为指标的访问路径:
点击上方蓝色字体，选择“设为星标” 回复”学习资料“获取学习宝典 文章来源：http://u6.gg/kqmhz 任何一个服务如果没有监控，那就是两眼一抹黑，无法知道当前服务的运行情况，也就无法对可能出现的异常状况进行很好的处理，所以对任意一个服务来说，监控都是必不可少的。 就目前而言，大部分微服务应用都是基于 SpringBoot 来构建，所以了解 SpringBoot 的监控特性是非常有必要的，而 SpringBoot 也提供了一些特性来帮助我们监控应用。 本文基于 SpringBoot 2.3.1
可一键通过 Prometheus 监控进行统一采集、存储和可视化上述产品的基础监控数据。
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。
前言： 在公司从C++转向Java Web方向大概有3个月（11月初-1月底）了。三个月前对Java和Web还几乎是零基础。然后从安装Eclipse,MySQL,tomcat开始，到学习HTML/CSS/Javascript,JQuery,JSP,SQL,在项目已有的架构Spring-Struts-Hibernate上，开始加入新的功能页等。这三个月，写了很多的JavaScript代码，修改数据库设计，调试网页的控件布局等。从对Java Web恐惧，到逐渐喜欢上了这种开发模式。 Jav
WEB-INF是Java的Web应用的安全目录。所谓安全就是客户端无法访问，只有服务端可以访问的目录。
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。
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：
今年我一直在思考web开发里的前后端分离的问题，到了现在也颇有点心得了，随着这个问题的深入，再加以现在公司很多web项目的控制层的技术框架由struts2迁移到springMVC，我突然有了一个新的疑问无法得到正确的解释，为什么我们现在做java的web开发，会选择struts2或者springMVC这样的框架，而不是使用servlet加jsp这样的技术呢？特别是现在我们web的前端页面都是使用velocity这样的模板语言进行开发，抛弃了jsp，这样的选择又会给我们java的web开发带来什么样的好处，延
为了实现一个自定义的rpc，如果想实现一个rpc，其本质是将远程调用可以和本地调用一样。而要实现这样的功能，首先我们需要一个解码器Decoder和一个编码器Encoder、对半包粘包的处理。同时为了保证网络传输的高性能，我们采用Netty做数据传输。调用采用动态代理去进行调用。对应标签的解析，采用自定义标签，因此可以考虑使用spring的自定义标签进行解析。采用观察者模式或者采用后置处理器对自定义bean进行注入到spring bean的注册表中。对应服务的维护可以考虑使用注册中心对服务信息进行维护。对于协议可以采用适配器模式进行适配。
监控服务主动拉取被监控服务的指标，被监控服务一般通过主动暴露metrics端口或者通过Exporter的方式暴露指标，监控服务依赖服务发现模块发现被监控服务，从而去定期的抓取指标
Prometheus 是一套开源的系统监控告警框架，作为 CNCF 中重要的一员，活跃度仅次于 kubernetes，广泛用于 kubernetes 集群的监控系统中。
使用 Prometheus 进行 Redis 监控的都知道，Redis_exporter 是较常用的解决方案，但是在 redis_exporter 开始的版本中，并不支持一个 redis_exporter 实例监控多 Redis 实例，这样造成 exporter 实例的数量较多，难以维护和管理。但是好在官方已经解决了此问题。在 metrics 的暴漏形式上也有所改变：
Grafana是一款用Go语言开发的开源数据可视化工具，可以做数据监控和数据统计，带有告警功能。 本文介绍Grafana的安装，以及配合Prometheus完成MySQL数据库和主机节点的监控可视化实践。
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。
把我们的注意力转向2020北美KubeCon + CloudNativeCon虚拟大会，我们想确保我们不断迭代改善我们的虚拟活动，以便与会者能够获得最好的体验。因此，我们接受了我们得到的反馈，并承诺进行一些最小可行改变MVP。
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