轻便式Redis Monitor面向研发人员图形可视化监控工具,借鉴了LEPUS(天兔)监控平台以及redis-cli info命令输出的监控指标项,去掉了一些不必要看不懂的监控项,目前采集了数据库连接数、QPS、内存使用率统计和同步复制延迟时长,以及列出当前所有慢查询命令。
在配置动作中,我们可以设置相应的报警媒介给工作人员报警。但其实不用每次出故障都立即报警,也可以尝试先让zabbix为我们重启相应的服务,如果多次重启都失败了,则继续报警,让负责人来处理相关问题。
此时我们打开浏览器,访问ip:9121这个地址就可以获取到redis的监控信息了。
这篇文章不会涉及到Kafka 的具体操作,而是告诉你 Kafka 是什么,以及它能在爬虫开发中扮演什么重要角色。
前言 监控系统是整个业务系统中至关重要的一环,它就像眼睛一样,时刻监测机房、网络、服务器、应用等运行情况,并且在出现问题时能够及时做出相应处理。 美团点评刚开始使用的是Zabbix监控系统,几经优化,在当时能够达到2W+机器,450W+监控项的量。随着各业务线的发展,监控项越来越多,Zabbix的问题也越来越突出,当时针对Zabbix的吐槽问题有: 不支持扩展,本身是一个单点,当机器规模超过万台的时候会出现很明显的性能问题。 改造难度比较大,不支持定制化功能。 配置比较复杂,学习成本较高。 对外提供的API
为了节省资源,博主这里只搭建了一台,只有一台主的服务器。端口:6301密码:rds6301_paswd
随着互联网的蓬勃发展,软件开发技术更新速度越来越快,程序员只有不断学习,充实自己,才能不被淘汰。那么我们如何了解国内最新的技术理念、服务框架、技术架构呢?为了节省时间,高效学习,小编已经为大家整理好了
之前再和朋友一起讨论之后,从一个牛逼公司得来的整体shell告警方案,今天看来这个比较牛逼的Python技术再次刷新了我对Python重新认识!! 在多个运维技术分享中都会谈及到“告警风暴”这个词,即
InfluxDB 1.x 否 事件数据默认存储MySQL,支持存储到InfluxDB,如有使用InfluxDB需求则必须需要部署
简介 Redis Manager 是 Redis 一站式管理平台,支持集群的创建、管理、监控和报警。 集群创建:包含了三种方式 Docker、Machine、Humpback; 集群管理:支持节点扩容、缩容、Slots迁移、BeMaster、BeSlave、Memory Purge、配置修改等功能; 集群监控:Redis 集群重要监控指标,如Memory、Clients、命中率等;可实时查看Redis Info、Redis Config、Slow Log等信息;Query 功能可查询任何类型的Key
前面的文章讲到了怎么配置触发器,下面将继续探讨怎么通过触发器实现邮件,微信等告警。
Supervisor是用Python开发的一套通用的进程管理程序,能将一个普通的命令行进程变为后台daemon,并监控进程状态,异常退出时能自动重启。它是通过fork/exec的方式把这些被管理的进程当作supervisor的子进程来启动,这样只要在supervisor的配置文件中,把要管理的进程的可执行文件的路径写进去即可。也实现当子进程挂掉的时候,父进程可以准确获取子进程挂掉的信息的,可以选择是否自己启动和报警。supervisor还提供了一个功能,可以为supervisord或者每个子进程,设置一个非root的user,这个user就可以管理它对应的进程
前面对远程http服务的拨测体验简单拨测了一下http服务,最近偶遇了一下服务到期默认进入回收站,服务连不上redis数据库的问题(腾讯云报警通知服务现在不能保证优先队列,现在会滞后性)。由于日志业务上报问题,业务的错误日志没有上报给我,程序自己收集的,这就造成了滞后性。现在了想把云内资源都监控起来,当然了我不想使用所谓的云监控!下面搞一下redis elastic mysql mongo等服务的exporter黑盒监控!
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。
需在被监控主机上安装 agent,所有数据都存在数据库里, 产生的数据很大,瓶颈主要在数据库。
实现合并流数据在redis存储的地理位置数据拉宽操作——LocationInfoRedisFunction
Geewolf:《FastDFS分布式存储实战》作者,国内第一本《Ansible中文手册》译者、Flamingo、FMS作者
在这篇文章中,我们将深入探讨Redis支持的数据类型以及如何解决大Key问题。通过了解Redis的数据类型以及相应的使用场景,我们可以更好地利用Redis的特性来满足各种数据存储需求。
在现代分布式系统中,消息队列和事件驱动架构变得越来越重要,它们在异步处理、解耦服务组件、实现事件驱动的微服务等方面发挥着关键作用。Redis,作为一款多功能的开源数据结构存储系统,自4.0版本开始引入了Stream数据结构,为构建高效的消息队列和事件驱动系统提供了新的可能。本文将深入解析Redis Stream的特性、操作命令,并通过具体案例展示其在实际场景中的应用。
2.Transfer http:6060 rpc:8433 socket:4444
今天早晨遇到一个Redis的线上的问题,也算是一个Redis的经典问题了,这里记录下分析和排查过程,希望对大家有所帮助。
我们经常讲:研发人员有两只眼睛,一只是监控平台,另一只是日志平台。在对性能和高可用讲究的场景里,监控平台的重要性再怎么强调也不过分。
大家好,我是蓝胖子,关于性能分析的视频和文章我也大大小小出了有一二十篇了,算是已经有了一个系列,之前的代码已经上传到github.com/HobbyBear/performance-analyze,接下来这段时间我将在之前内容的基础上,结合自己在公司生产上构建监控系统的经验,详细的展示如何对线上服务进行监控,内容涉及到的指标设计,软件配置,监控方案等等你都可以拿来直接复刻到你的项目里,这是一套非常适合中小企业的监控体系。
概述: 本文主要分享一下博主在学习wxpy 的过程中开发的一个小程序。博主在最近有一个监控报警的需求需要完成,然后刚好在学习wxpy 这个东西,因此很巧妙的将工作和学习联系在一起。 博文中主要
本文根据贵金属使用Redis的经验,整理了Redis服务端配置模板、哨兵配置模板、监控项部署、持久化解决方案、Jedis客户端连接池配置说明,旨在减少大家在使用Redis过程中因为配置不当引发的问题。
2015年12月,也就是在一年前,开发了半年的云存储服务上线。这对于付出了半年努力的我们来说,是一件鼓舞人心的事件。因为这个服务在我们手上经历了从0到1的过程。这是我们自己的一小步,却是整个云存储服务的一大步。 我们开发的是一款视频监控类的软件,分为视频采集端跟观看端。采集端可以是专业摄像头,手机,无人机等各类智能设备,观看端一般是手机或者电脑。最基础的功能,就是视频观看,采集端实时采集图像,编码,传输,观看端进行点播服务。同时采集端可以监测视频画面的运动幅度,然后触发报警,并且会录制报警视频。我们的云存储
监控期望的目标 及时发现 需要的是即时监控并报警 及时定位 定位问题要分开讲 运维层面 是机器硬件问题还是上面运行的基础服务的问题,或者是新上线代码的问题,需要回滚。 代码层面 在发生问题的时候,优先解决问题。定位代码问题提交hotfix 可以在解决问题之后做。 及时处理 提前预测(尽量减少问题的发生) 提前预测可以做的事情有很多,数据挖掘/分析之类的。当然有个更简单的方法,就是先小范围上线,进行监控。如果发现出问题了,就停止上线,进行回滚。(我们现在就是这样做的,虽然原因并不是这个 2333 监控遇到的
上篇给大家介绍了去哪儿支付系统架构演进的服务化拆分(点击阅读原文可查看上篇内容),接下来介绍一下在服务化拆分过程中遇到的一些问题与挑战,拆分过程中的DB处理、异步化,监控&报警等内容。
最近一两天线上老是偶现的redis读超时报警,并且是业务低峰期间,甚是不解,于是开始着手排查。
ssh root@172.26.117.243 ps aux|grep kol.|awk '{print $2}'|xargs kill
设计一个高并发、高可用的分布式秒杀系统是一个非常具有挑战性的任务,需要从架构、数据库、缓存、并发控制、降级限流等多个维度进行考虑。以下是一个典型的秒杀系统设计思路:
某个业务线使用Redis集群保存用户session数据,数据量大约在4千万-5千万,每天发生3-4次AOF重写,每次时间持续30-40秒,AOF重写期间出现Redis主进程阻塞,应用端响应超时的问题。
我们知道监控是保证系统运行必不可少的功能,特别是对于 Kubernetes 这种比较庞大的系统来说,监控报警更是不可或缺,我们需要时刻了解系统的各种运行指标,也需要时刻了解我们的 Pod 的各种指标,更需要在出现问题的时候有报警信息通知到我们。
最近梳理了之前学习的架构设计相关的一些课程学习总结,将其整理成了一个大纲脑图,以每篇5分钟系列展现出来,希望对你有所帮助。
使用redis存储群发消息。当初匆忙上线,设计上有两个主要问题:一是在每个userid的key中存储消息体,从数据库的角度看,存在大量的数据冗余,占用大量存储空间。二是不设置key的过期时间,使得redis像貔貅一样只进不出,不断膨胀。
我们知道,奉行长期主义的网络公司,势必应在软件开发流程管理体系上具备规范意识,即代码提交有CR(CodeReview),功能测试上自动化,而功能发布讲究三板斧:灰度、监控、止血。灰度属于测试范畴,止血则是亡羊补牢,今天我们来聊聊监控,提起监控,就不得不提在DepOps(自动化运维)领域鼎鼎有名的Prometheus(普罗米修斯),有人说这个开源系统的名字怎么有点如雷贯耳啊,没错,它的名字就是取自从宙斯手中为人类夺回圣火的古希腊神明普罗米修斯,而Prometheus的Logo恰恰就是奥林匹克圣火。Prometheus主要的功能就是可以无时不刻的监控所有部署在生产环境中的服务,如果服务出现问题则会及时报警以提醒开发者。
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。
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。
由于Redis主线程是单线程的,所以会存在慢查询会导致redis请求延时,可以参考:
Redis 是一个集群,三主三从,每个节点各配置了一个监控,监控的测试逻辑大致是,用INFO,CLUSTER SLOTS,CLUSTER NODES 等命令查看节点以及集群的基本信息是否正常,然后给主节点(master) set 一个 dummy key,看是否在规定时间内能同步到从节点(slave)。
Lepus是一套开源的数据库监控平台,目前已经支持MySQL、Oracle、SQLServer、MongoDB、Redis等数据库的基本监控和告警(MySQL已经支持复制监控、慢查询分析和定向推送等高级功能)。Lepus无需在每台数据库服务器部署脚本或Agent,只需要在数据库创建授权帐号后,即可进行远程监控,适合监控数据库服务器较多的公司和监控云中数据库,这将为企业大大减化监控部署流程,同时Lepus系统内置了丰富的性能监控指标,让企业能够在数据库宕机前发现潜在性能问题进行处理,减少企业因为数据库问题导致的直接损失。
今日闲暇之时,头脑风暴了一个问题 — 随着 QPS、业务复杂度的不断增长,哪些因素会成为瓶颈,又应该如何去优化呢? 结合此前的高并发场景相关的工作经验,从以下五点进行了考虑和总结:
这个问题很早之前我就遇到过,但是一直没有仔细去研究,上个月看了极客的课程,有一篇文章专门有过讲解,刚好有粉丝也问我这个问题,所以感觉有必要单独出一篇。
Prometheus是由SoundCloud开发的开源监控报警系统和时序列数据库(TSDB)。
早期,一直在用zabbix,不过随着业务的快速发展,以及互联网公司特有的一些需求,现有的开源的监控系统在性能、扩展性、和用户的使用效率方面,已经无法支撑了。
因为系统数据量持续性增大,腾讯云的MySQL已经达到瓶颈,无法进行升级操作,如果自己搭建一个分库分表系统,速度和可靠性上面都会很差,综合各方面考虑,最后决定采用阿里云的PolarDB-X分布式数据库。
因为我崇尚简单,所以我憎恨一切所谓的「重量级」框架,比如「Laravel」,有时候这种憎恨甚至到了偏执的程度,以至于如果我看到简历里写着诸如「精通 Laravel」之类的话,那么便会毫不犹豫的 PASS 掉候选人。不过现在我承认有点喜欢「Laravel」了,虽然性能依然是无法回避的短板,但是又有几个网站能触及其性能瓶颈呢?而它丰富的组件则实实在在的节约了开发者大把的时间,比如本文要说的队列。
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