本文的主要目的是实现微服务的监控,简单了解了上述工具的概念后,我们就来动手实践一下。首先创建一个简单的Spring Boot项目,其主要依赖如下:
springboot2在spring-boot-actuator中引入了micrometer,对1.x的metrics进行了重构,另外支持对接的监控系统也更加丰富(Atlas、Datadog、Ganglia、Graphite、Influx、JMX、NewRelic、Prometheus、SignalFx、StatsD、Wavefront)。1.x的metrics都有点对齐dropwizard-metrics的味道,而micrometer除了一些基本metrics与dropwizard-metrics相类似外,重点支持了tag。这是一个很重要的信号,标志着老一代的statsd、graphite逐步让步于支持tag的influx以及prometheus。
众所周知,Spring Boot有个子项目Spring Boot Actuator,它为应用提供了强大的监控能力。从Spring Boot 2.0开始,Actuator将底层改为Micrometer,提供了更强、更灵活的监控能力。Micrometer是一个监控门面,可以类比成监控界的 Slf4j 。
访问{ip}:8848/nacos/actuator/prometheus,看是否能访问到metrics数据
现在好多公司都在使用微服务,也有一些公司在落地DDD在业务中,那么你的服务做了监控了吗?一般除了错误日志的监控,报警发邮件、飞书消息或者短信,还有的对数据库或者服务器做了一些监控,那么你对你的服务的JVM层面做了监控吗?
This section provides guidance on configuring alerts for Web frontend applications, including log/metrics exporters, Prometheus monitoring rules (in YAML format), alerting rules, and recommendations for suitable Grafana dashboard configurations.
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。
启动成功后,可以访问 http://192.168.50.153:9109/metrics ,看抓取的信息
当某个应用程序在生产环境中运行时,监控其运行状况是必要的。通过实时了解应用程序的运行状况,你能在问题出现之前得到警告,也可以在客户注意到问题之前解决问题。
Web前端的日志/指标导出器配置、Prometheus 监控规则(YAML格式)、告警规则,以及推荐一个适合的 Grafana 仪表板配置。
当应用程序在生产环境(以及您的其他环境)中运行时,监控其健康状况是明智之举。你想确保一切都在没有任何问题地运行,而了解这一点的唯一方法是衡量你的应用程序的健康状况。当出现问题时,您希望在客户注意到问题之前得到通知,也许您可以在客户注意到任何事情之前解决问题。在本文中,您将创建一个示例 Spring Boot 应用程序,您可以在 Spring Actuator、Micrometer、Prometheus 和 Grafana 的帮助下对其进行监控。这在下面的概述中可视化,其中 Spring Actuator 和 Micrometer 是 Spring Boot App 的一部分。
前面两篇文章已经介绍如何搭建Prometheus和Grafana,本文介绍如何快速监控Spring Boot进程 快速接入 引入Jar包(pom.xml) <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-actuator</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>io.micrometer</gr
所有可以向Prometheus提供监控样本数据的程序都可以被称为一个Exporter.而Exporter的一个实例称为target,如图下所示,
Prometheus 是一个开源的,具有丰富功能的监控与警报工具包,它于2012年由SoundCloud发起,其设计目标是实现一套在多维数据世界且可靠的监控系统,现在已经成为了云原生计算基金会的重要项目之一。Prometheus的设计理念非常符合今天分布式计算,微服务和云基础设施的需求,可以说是当下最主流的监控与警告系统之一。
一直以来都想知道现在「Go服务监控」是如何搭建和工作的,于是最近就抽了点时间去学习下这服务监控的搭建过程。
Prometheus 提供了官方版 Golang 库(https://github.com/prometheus/client_golang) 用于采集并暴露监控数据,本文快速为你介绍如何使用官方版 Golang 库来暴露 Golang runtime 相关的数据,以及其它一些基本简单的示例,并使用 Prometheus 监控服务来采集指标展示数据。
Prometheus 官方和社区提供了非常多的exporter,涵盖数据库、中间件、OS、存储、硬件设备等,具体可查看exporters[1]、exporterhub.io[2],通过这些 exporter 基本可以覆盖80%的监控需求,依然有小部分需要通过自定义脚本或者定制、修改社区exporter实现。本文我们将学习如何通过go编写一个简单的expoter用于暴露OS的负载。
当前 OpenSearch 使用的越来越多, 但是 OpenSearch 生态还不尽完善.
Prometheus通过expoeter监控Elasticsearch集群,比传统的APM或者zabbix监控更加深入;配合exporter可已经详细监控这个es集群的信息。
看了一篇文章,里面涉及到了一些golang程序监控的问题,回过头总结了一下实现方式,简单介绍一下
基于 centos7.9 docker-ce-20.10.18 kubelet-1.22.3-0 kube-prometheus-0.10 prometheus-v2.32.1
2被测端监控:Exporter + Prometheus + Grafana 上一节我们介绍了在压测端使用JMeter集群+Influxdb存储+Grafana实时数据展示进行监控压测端,这一节我们来介绍下在被测端的监控工具组合:Exporter + Prometheus + Grafana。 2.1 Exporter 在被测端,如果操作系统为Linux系统,对应的Exporter为node_exporter;如果操作系统为Windows系统,对应的Exporter为windows_exporter.exe。我们先来介绍node_exporter的安装。 1)node_exporter node_exporter可通过以下几个步骤进行和下载和安装。
本篇是系列中的第四篇内容,我们继续聊聊如何把一个简化过的私有云环境部署在笔记本里,以满足低成本、低功耗、低延时的实验环境。
RabbitMQ 是我们常用的消息的中间件,在项目开发、测试、部署到生成环境时,经常需要部署一套 RabbitMQ 来对数据进应用解耦、异步、流量削锋、数据分发、错峰流控、日志收集等等。这里介绍下如何在 Kubernetes 环境中部署用于开发、测试的环境的 RabbitMQ 消息中间件,当然,部署的是单节点模式,并非用于生产环境的集群模式。单节点的 RabbitMQ 部署简单,且配置存活探针,能保证快速检测 RabbitMQ 是否可用,当不可用时快速进行重启。
G1 GC,全称Garbage-First Garbage Collector,通过-XX:+UseG1GC参数来启用,作为体验版随着JDK 6u14版本面世,在JDK 7u4版本发行时被正式推出,相信熟悉JVM的同学们都不会对它感到陌生。在JDK 9中,G1被提议设置为默认垃圾收集器(JEP 248)。在官网中,是这样描述G1的:
前面我们一起配置了如何在 kube-prometheus 下面新增一个监控项 Kubernetes 集群监控 ETCD 组件。如果我们在 Kubernetes 集群中有了很多的 Service 和 Pod,那么我们都得一个一个的去建立一个对应的 ServiceMonitor 对象来进行监控吗?这样岂不是又变得很繁琐起来了?
Prometheus[1] + Grafana[2] 快速上手,监控主机的 CPU, GPU, MEM, IO 等状态。
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。
本篇原文来 LinkedIn 的 Zhenyun Zhuang,原文:Application Pauses When Running JVM Inside Linux Control Groups[1],在容器化的进程中,或多或少会给现有应用程序带来一些问题,这篇文章讲的是 LinkedIn 在使用 cgroups 构建容器化产品过程中,发现资源限制策略对 Java 应用程序性能会产生一些影响,文章深入分析问题根本原因,并给出解决方案。笔者看过后,觉得非常赞,因此翻译后献给大家,希望对大家有帮助。
本篇原文来自 LinkedIn 的 Zhenyun Zhuang,原文:Application Pauses When Running JVM Inside Linux Control Groups[1],在容器化的进程中,或多或少会给现有应用程序带来一些问题,这篇文章讲的是 LinkedIn 在使用 cgroups 构建容器化产品过程中,发现资源限制策略对 Java 应用程序性能会产生一些影响,文章深入分析问题根本原因,并给出解决方案。笔者看过后,觉得非常赞,因此翻译后献给大家,希望对大家有帮助。
MongoDB 是我们常用的 NoSQL 数据库,在项目开发、测试、部署到生成环境时,经常需要部署一套 MongoDB 来对文档数据进行存储。这里介绍下如何在 Kubernetes 环境中部署用于开发、测试的环境的 MongoDB 数据库,当然,部署的是单节点模式,并非用于生产环境的主从或集群模式。单节点的 MongoDB 部署简单,且配置存活探针,能保证快速检测 MongoDB 是否可用,当不可用时快速进行重启。
目前监控k8s集群指标是SkyWalking v9版本新特性,配置的时候网上一篇文章没有,搞了很久,记录一下,经验之谈就是多番找GitHub中 Issues 和阅读官方文档。
导读:springboot2 项目监控服务 ,采用Micormeter度量指标库,帮助我们监控应用程序的度量指标,并将其发送到Prometheus中。监控指标有系统负载、内存使用情况、应用程序的响应时间、吞吐量、错误率等。
Prometheus 是一套开源的系统监控报警框架。它由工作在 SoundCloud 的 员工创建,并在 2015 年正式发布的开源项目。2016 年,Prometheus 正式加入 Cloud Native Computing Foundation,非常的受欢迎。
G1垃圾收集器的设计原则是“首先收集尽可能多的垃圾(Garbage First)”,目标是为了尽量缩短处理超大堆(超过4GB)产生的停顿。
作为 5 年以上工作经验的技术人员,或多或少在系统维护,系统保障,系统调优遇到过上面的这几个场景,你可能是通过重启,调整一些 jvm 参数解决,如果大家需要深入的探究找到问题的原因,可以耐心看看下文我对 G1 的一些总结。
遂查看节点的内存使用率,发现在有大量超时异常时,服务节点的内存使用率并没有明显的变化。此时觉得应该不是 GC 导致的问题。(埋下大坑)
URL监控通过blackbox-exporter组件监控,组件部署位置192.168.0.39。
这里我们演示中,prometheus以及mysqld_exporter都使用容器进行运行。这里我的服务器配置为阿里云2h4g
Kubernetes 是一个简单且复杂的系统,简单之处在于其整体架构比较简单清晰,是一个标准的 Master-Slave 模式,如下:
导语:本文详细介绍了 ElasticSearch 如搜索性能指标、索引性能指标、内存使用和垃圾回收指标等六类监控关键指标、集群和索引两类大盘配置示例,以及 ES 在查询性能差、索引性能差的两种典型问题场景下详细的原因、排查方式和解决方案,同时也介绍了如何通过 Prometheus 监控搭建可靠的监控系统,详尽全面,推荐给大家,也欢迎各位一起交流。
本文主要研究一下如何将springboot2的metrics输出到influxdb
有如上三种,其中指定file的话,可以使用%p变量表示当前jvm的pid,用%t表示jvm的启动时间戳。比如
本文系《Spring Boot Actuator详解与深入应用》中的第二篇。在上一篇文章:Spring Boot Actuator详解与深入应用(一):Actuator 1.x主要讲了Spring Boot Actuator 1.x的应用与定制端点。Spring Boot2.0的正式版已经发布有一段时间了,目前已经到了2.1.0.RELEASE。关于Spring Boot2.x的特性,在此不详细叙述了,但是其流行的趋势是显而易见的。
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对于 Java 开发的同学来说,JVM 性能优化可以说是比较难掌握的知识点。这不仅因为 JVM 性能优化需要掌握晦涩难懂的 JVM 知识,还因为 JVM 性能优化很难有使用场景。这导致了许多人对 JVM 性能优化不熟悉,感觉就像是空中楼阁的天物一样不可触及。这几天工作中做了一次 JVM 性能优化,我想这对于 JVM 调优的初学者会有较大帮助。
Prometheus最初由SoundCloud开发,旨在监控其基础设施和应用程序。随着时间的推移,它变得越来越流行,成为云原生时代的监控系统。Prometheus是一款分布式系统,它使用pull模型从应用程序和系统中收集指标,并使用PromQL(Prometheus Query Language)进行查询和分析。Prometheus还提供了丰富的可视化和报警功能,可以帮助我们更好地理解应用程序和系统的状态。
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