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下一代采集器Prometheus核心介绍

prometheus是属于下一代。可操作系统、、容器等。2特征 普罗米修斯的主要特点是: 多维度数据模型(时序由metric名称和kv结构的labels构成)。 - 对于短暂运行的任务,负责接收和缓存时间序列数据,同时也是一个数据源exporter - 各种专exporter,面向硬件、存储、数据库、HTTP服务等alertmanager - 告警管理器,告警 Prometheus直接或者间接拉取,汇总并转化成自有的时间序列数据模型或者生成告警信息。提供api给具有可视化的一些UI展现层。 5适场景Prometheus在记录时间序列的数据方面表现非常好。它既适于面向服务器等硬件,也适于高动态的面向服务架构的。 metric 名称。名称可以包含ASCII字母、数字、下划线和冒号,必须满足正则表达式 *, 其名字该具有语义化,一般表示一个可以度量的

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SpringBoot2---

1、SpringBoot Actuator 1、简介2、1.x与2.x的不同3、如何使2、Actuator Endpoint 1、最常使的端点 最常的Endpoint2、Health Endpoint3 信息 (运行时) 1、SpringBoot支持自动适配的Metrics2.增加定制Metrics定制Endpoint(端点)可视化 1.导入依赖2.并在yaml中配置:3.创建另一个服务器作为者 SpringBoot就抽取了Actuator场景,使得我们每个微服务快速引即可获得生产级别的、审计等功能。 ----2、Actuator Endpoint1、最常使的端点最常的EndpointHealth:状况Metrics:运行时Loggers:日志记录----2、Health Endpoint : name: 大忽悠 #当前的名字----3.创建另一个服务器作为者,客户端数据表明当前项目作为检测端 de.codecentric spring-boot-admin-starter-server

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    配置DataDogApache Hudi

    性 在Hudi最新master分支,由Hudi活跃贡献者Raymond Xu贡献了DataDogHudi,该功能将在0.6.0 版本发布,也感谢Raymond的投稿。2. 简介Datadog是一个流行的服务。 下面的属性来配置前缀,从而区分不同job的。hoodie.metrics.datadog.metric.prefix=注意这里 .会被来隔离前缀和名。 示例演示在这个示例中,我们运行了一个 HoodieDeltaStreamer,启收集并做了相的配置。? 总结Hudi提供了多种报告者,方便Hudi运行时的各项,及时发现系统中的问题。

    13710

    Linux 常总结

    所以,依靠强大的系统,收集尽可能多的,意义重大。但哪些才是有意义的呢,本着从实践中来的思想,各位工程师在长期摸爬滚打中总结出来的经验最有价值。 NTP offset采集DNS解析采集每个类别,具体的详细如下,这些,都是open-falcon的agent组件直接支持的。 端口采集项计算方法,通过ss -ln,来判断定的端口是否处于listen状态。原始值类型,值要么是1:代表在听,要么是0,代表没有在听。 进程proc.num:判断某个进程的数目,这里需要分两个场景,一种是根据进程的名字来判定,比如name=sshd;另外一种是根据cmdline来判定,比如Java的进程名可能都是java,根据第一种情况没法做区分 进程资源process.cpu.all:进程和它的子进程使的sys+user的cpu,单位是jiffiesprocess.cpu.sys:进程和它的子进程使的sys cpu,单位是jiffiesprocess.cpu.user

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    openshift11 启hpa与

    top node$ oc adm top pod参考:https:docs.openshift.comcontainer-platform3.11dev_guidepod_autoscaling.html组建

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    JavaMelody使

    并进行实践操作   JavaMelody是一款可以Java(比如项目war,ear包)以及服务器(比如Tomcat或Jboss weblogic等等)。可以通过图表给出数据。    JavaMelody介绍  JavaMelody于对Java或者服务器的QA以及开发环境的。 4 测试使包也放到这里了  需要注意的是,JavaMelody是非常简单的,部署也很快。通常JavaMelody与的整个都是软件自动完成的,并不需要户做任何的操作。 整合一般都不会超过10秒钟,通常都会自动的被编译环境发现:你需要做的知识拷贝两个jar包,添加10行xml的代码。 如果是servlet3.0,还需要添加true 来支持异步请求  查看结果  现在就可以启动服务器打开网址查看效果了。

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    体系建设(二):

    (接体系建设(一)体系分层与整合)三、 如前一章提到,有赖于运维各专业条线协同完善,通过将体系进行分层、分类,各专业条线再去有重点的丰富。 页面响时间、拨测登录、普通页面渲染时间、重要接口响时间等具体的内容与阀值参考的明细不同的行业,不同的系统会有不同的认识,这里不细列。 如何让运维人员在不漏处理事件,又能快速解决风险最高的事件,则需要需要进行权重、阀值分级与上升机制:-权重: 的权重是为了定义此项是否为必须配置,比如软件服务、端口听是一个性的重要 ,权重定义为一级;对于批量状态,则由于不少系统并没有批量状态,则定义为二级。 另外,人工智能这么火,也提一点通过机器学习来实现基线的思路(思路还不成熟,仅供参考):将运行健康与不健康的样本数据汇总,样本中不同数据作为不同的变量,结合不同的算法,通过调参学习后,得到运行状态好坏的基线

    1.2K20

    k8s哪些及原因

    Kubernetes 每天可以生成数百万个新集群健康状况最具挑战性的方面之一是筛选哪些是重要的,需要收集和关注。 在本文中,我将定义和创建警报的 16 个关键 Kubernetes 。 公司组织的列表可能略有不同,但在制定组织的 Kubernetes 策略时,这 16 个是了解k8s集群状态最好的。 出于两个原因进行很重要:程序不能使程序分配的cpu。如果程序受 CPU 限制,则需要增加 CPU 分配或者增加pod数量。最终需要增加服务器来解决。 第二个收集理念(越来越广泛采)是该由收集代理从程序中“拉取”。这使得程序更容易编写,因为他们所要做的就是适当地发布他们的,但程序不必担心如何提取或抓取这些

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    Elasticsearch 解析

    1.集群 集群主要包括两个方面的内容,分别是集群健康情况和集群的运行状态。 集群健康状态可以通过以下api获取:http:ip:9200_clusterhealth? 2.节点 节点主要针对各个节点,有很多对于保证ES集群的稳定运行非常重要。可以通过以下api获取:http:ip:9200_nodesstats? 一些需要计算的:节点的计算主要分为两类,分别为请求速率和请求处理延迟,下面作具体介绍。 1index_per_min: 2#每分钟索引请求数量。 3.索引 索引主要针对单个索引,不过也可以通过“_all”对集群中所有索引进行。节点可以通过以下api获取:http:ip:9200_stats? 理解了上面的就可以使Prometheus和Grafana进行展示下面是我们测试环境的Grafana上展示的Elasticsearch集群的状态可以看到prometheus采集到的的信息还是比较全面的

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    Elasticsearch集群

    “本片主要通过两个API讲解Elasticsearch集群说明”Elasticsearch版本:6.2.4一、集群健康一个Elasticsearch集群至少包括一个节点和一个索引。 二、集群统计集群统计API可以通过如下命令执行:GET _clusterstats1. 这里的驱逐计数是很有的:这个数该或者至少是接近于0。因为fielddata不是缓存,任何驱逐都消耗巨大,该避免掉。 OS部分描述了整个操作系统,而Process部分只显示Elasticsearch的JVM进程使的资源情况。这些都是非常有,不过通常在你的技术栈里已经都测量好了。 threads代表已配置的线程数量三、参考链接集群健康:https:www.elastic.coguidecnelasticsearchguidecurrent_cluster_health.html单个节点

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    mon埋点

    1. perf dump1.1 cluster 类型 项 说明 级别 perf dump cluster ceph.cluster.num_mon mon数量 * ceph.cluster.num_mon_quorum * ceph.cluster.osd_bytes_avail osd可的大小 1.2 leveldb 类型 项 说明 级别 perf dump leveldb ceph.leveldb.leveldb_get 视器中删除会话调的次数 * ceph.mon.sessions_trim 调整视器会话数 * ceph.mon.num_elections 选举察员数量 * ceph.mon.election_cal 由视器启动的选举数 * ceph.mon.election_win 选举赢得选举数 * ceph.mon.election_lose 选举流失的选举数 1.4 paxos 类型 项 说明 级别 项 说明 级别 perf dump throttle-* val 当前可的值 * max 最大限制数 * get 获取到的值 * get_sum 获取到的总数 * get_or_fail_fail

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    osd埋点

    WBThrottle 类型 项 说明 perf dump WBThrottle bytes_dirtied 脏数据大小 bytes_wb 写入数据大小 ios_dirtied 脏数据操作 ios_wb 写操作 inodes_dirtied 等待写入的条目 inodes_wb 写记录 2. filestore 类型 项 说明 perf dump filestore journal_queue_max_ops 项 说明 perf dump osd ceph.osd.op_wip 当前正在处理的复制操作(主节点) ceph.osd.op 操作数 ceph.osd.op_in_bytes 客户端操作总写入大小 更新信息 ceph.osd.osd_pg_biginfo pg 更新大信息属性 6. recoverystate_perf 类型 项 说明 perf dump recoverystate_perf 项 说明 级别 perf dump throttle-* val 当前可的值 * max 最大限制数 * get 获取到的值 * get_sum 获取到的总数 * get_or_fail_fail

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    Redis性能

    •性能:Performance•内存: Memory•基本活动:Basic activity•持久性: Persistence•错误:Error性能:Performance 内存: Memory基本活动:Basic activity持久性: Persistence错误:Error方式•redis-benchmark•redis-stat•redis-faina | grep 需要过滤的参数.redis-cli info stats | grep ops交互式info命令使 #.redis-cli > info server性能:redis-cli info | grep ops # 每秒操作数内存# .redis-cli info | grep used | grep human used_memory_human:2.99M # 内存分配器从操作系统分配的内存总量 如果发现数量不对劲,就可以使lcient list令列出所有的客户端链接地址来确定源头。

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    使PrometheusMySQL性能

    修改exporter配置 在root目录下建立文件 .my.cnf,输入mysql的访问参数(最好给MySQL建立一个单独的户,为了方便测试我们直接使root户)host = 192.168.249.129user =:9200修改默认启动端口,防止跟上文中启动的服务器冲突。 修改prometheus配置 在prometheusscrape_configs中加入mysql的听地址- job_name: mysql29 static_configs: - targets: 报表从 grafana官网上查找Mysql的dashboard MySQL_Overview并将其导入grafana。? 查看效果??大功告成。

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    使 Node Exporter 自定义

    node_exporter 除了本身可以收集系统之外,还可以通过 textfile 模块来采集我们自定义的,这对于系统提供了更灵活的使空间,比如我们通过脚本采集的数据就可以通过该模块暴露出去 ,于 Prometheus 进行报警。 默认情况下 node_exporter 会启 textfile 组建,但是需要使 --collector.textfile.directory 参数设置一个于采集的路径,所有生成的将放在该目录下 所有自定义生成的需要按照如下所示的方式进行存储,比如我们使 shell 或者 python 脚本写入的文件:# HELP example_metric Metric read from somepathtextfileexample.prom ,比如采集时间为每 10 分钟一次,那么修改时间该 pathtodirectoryrole.prom.

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    ClickHouse常有哪些?

    在前一篇文章《ClickHouse的运行可以怎么玩?》中,我介绍了怎么利 ClickHouse 内置的 metrics 服务,轻松与 Prometheus 和 Grafana 集成。 所以今天就接着聊一聊,在 ClickHouse 中有哪些常。 由于 ClickHouse 内部记录的非常多, 这里不可能列全,所以今天只能算是抛砖引玉,供大家参考。 metrics.MemoryTracking分配给server的内存总数MarkCacheHitsMarkCacheMissesMarkCache缓存的命中率 除了上述的几类常规操作之外,对于副本而言也有一些常 ,我没有列全,大家可以顺着思路继续添加自己喜欢的

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    干货 | Elasticsearch Top10

    0、Elasticsearch集群的重要性Elasticsearch具有通性,可扩展性和实性的特点,集群的基础架构必须满足如上特性。合理的集群架构能支撑其数据存储及并发响需求。 本文我们将从五个不同的维度来看待集群,并从这些维度中提炼出的关键,并探讨通过观察这些可以避免哪些潜在问题。?1、集群健康维度:分片和节点集群、索引、分片、副本的定义不再赘述。 6、ElasticsearchTop10经过上面的分析,Top10如下。使英文是为了命令行返回一致,更好理解。 不同之间的紧密耦合以及了解配置变化如何影响每个需要一支经验丰富且训练有素的工程师团队。对于将Elasticsearch作为解决方案的任何公司而言,投资全面的策略至关重要。 显然此篇是的全局思维。五个思维维度+10个维度剖析了Elasticsearch最常见的,在大规模集群实践中都会的到。

    3.2K70

    聊聊lettuce的

    序本文主要研究一下lettuce的DefaultCommandLatencyEventPublisherlettuce-core-5.0.4.RELEASE-sources.jar! firstResponseLatency, long completionLatency); }DefaultCommandLatencyEventPublisher主要是依靠CommandLatencyCollector来获取的 ,而其的采集则依靠recordCommandLatency方法来记录CommandHandlerlettuce-core-5.0.4.RELEASE-sources.jar! ,client端可以根据需求消费eventBus的数据来获取lettuce的相关。 可以说在场景,采事件驱动的方式进行实现,显得更为灵活,把Event-Driven Architecture的思想发挥的淋漓尽致。

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    prometheuspod相关

    背景介绍临近618了,昨天开发同事来找我,问我为啥看grafana,我的服务内存随着压测一直在增长,不释放呢。然后给我看了的图。? 其实是因为pod的值了 container_memory_usage_bytes ,是包含cache的,所以感觉是一直不释放,今天就详细说下这些的含义。 2. 容器内存相关名称类型单位说明container_memory_rssgauge字节数bytesRSS内存,即常驻内存集(Resident Set Size),是分配给进程使实际物理内存,而不是磁盘上缓存的虚拟内存 container_memory_swapgauge字节数bytes虚拟内存使量。虚拟内存(swap)的是磁盘来模拟内存使。 > container_memory_usage_bytes >= container_memory_working_set_bytes > container_memory_rss如果说开发想看自己实际内存占

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    Tensorboard 可视化

    TensorBoard 除了可以可视化 TensorFlow 的计算图,还可以可视化 TensorFlow 程序运行过程中各种有助于了解程序运行状态的。 在本节中将介绍如何利 TensorBoard 中其他栏目可视化这些。 TEXT(文本)六个界面来可视化其他的。 为mean+name,其中mean为命名空间,是命名空间的分隔符 # 在相同命名空间中的会被整合到同一栏中,name则给出了当前属于哪一个变量 mean = tf.reduce_mean 按命名空间分类的????????

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