awk -F '[ %]+' '/\/$/{print $5}'` logFile=/tmp/check.log function Sendmail(){ mail -s "summer监控报警...check(){ if [ `echo "$cpuUsed>80"|bc` -eq 1 -o $diskUsed -ge 85 ];then echo "`date +%F` CPU
在zabbix监控中，默认cpu监控模板中的触发器，当负载在一定时间内（比如最近5分钟）超过5以上为报警阀值。...但是在实际场景中，由于服务器配置不一样，这个默认的cpu触发器用起来意义就不大了，这时候就需要我们手动自定义cpu的触发器了。...在cpu utilization中有一个cpu idle时间，即cpu的空闲时间，当空闲时间小于20%的时候就是cpu大于80%的时候。...所以cpu达到80%后报警的触发器配置如下： 名称：cpu user percent on {HOST.NAME} gt 80% 表达式：{Template OS Linux:system.cpu.util
前言春天到了大地都复苏了，沉寂了很久的cpu也开始慢慢复苏了，所谓前人埋坑后人填坑，伴随着阿里云监控报警，线上CPU使用率暴增，于是就开始了排查之路。...出现问题现象由于服务的cpu暴增到达一定程度，导致服务假死，接口调用全部返回502不可用，链接超时导致服务器方面无法给予正常的反应。...通过查看阿里云数据库RDS，慢sql日志进行分析，发现数据库的CPU使用率在某一时间到达了96%，这不完犊子了。...优化结果对比由此可见优化后的执行效率还是比较高的，线上服务也没有在报警了，但是还有其他服务在报警…. 还有磁盘使用率到达90%…. Wtf真的是优化之路途漫漫啊。
继上次服务器被黑之后，今天发现又一次被黑进当成挖矿肉鸡（当然不是同一台啦），从CPU使用率报警90%之后，登陆服务器发现有一个进程达到了100%之上，请看下图： ?...看着CPU瞬间倾泻下来 整个世界都清净多了，犹如手上的烟头，悠然的冒着青烟。。。
Linux系统CPU、内存、硬盘、网络、LNMP服务整体监控邮件报警 功能介绍： 1.系统方面： （1）CPU检查报警 （2）内存检查，自动释放 （3）硬盘检查报警 （4）网络检查 2.服务方面： （1...）NGINX检查报警 （2）PHP检查报警 （3）MySQL检查报警 代码如下： #!.../bin/bash IP=`ifconfig|awk'NR==2{print $2}'|awk-F: '{print $2}'` #一.检查系统情况 #1.CPU检查 echo"##########CPU...if[ $cpu_number -gt "7000"];then echo"$IP CPU is hight"| mail -s "warn!...server: $IP CPU is hight"15210942688@163.com else echo-e "\033[32m ...CPU is (OK) !
前面两篇分别说了报警执行器和报警规则的定义及用户扩展加载，接下来就是比较核心的一块了，如何将报警规则和报警执行器关联起来，即当发生报警时，应该call哪一个报警执行器 I. 背景知识点 0....声明 在正式进入之前，有必要额外声明一下，因为目前的v1版本，没有开放报警规则的自定义，也就是说，目前只支持默认的报警规则，所以接下来的主要内容将集中在 系统默认的报警规则的解析 即基于报警频率阀值，自动选择报警执行器的规则解析...报警规则 如果对于报警规则，依然不是很清晰的，可以阅读一下《报警系统QuickAlarm之报警规则的设定与加载》 这里简单的进行说明，系统中默认的报警规则结构为： key为报警类型（即用户执行报警时，传进来的报警类型参数...） value为具体报警规则 每个报警执行器拥有一个报警频率区间，通过报警频率映射到报警执行器的区间来选择对应的AlarmExecutor，这就是系统定义的报警规则 II....报警规则解析 通过前面的报警规则的简单说明，基本上也可以捞出报警规则的解析原则了 每种报警类型，对应一个报警规则 每个报警规则中，可以有多个报警执行器 每个报警执行器都有一个对应的报警频率的阀值 根据阀值对所有的报警执行器排序
Send on all alerts：勾选后表示默认所有的报警都会通过这个通道发 Include image：勾选后表示在报警的时候同时截图发送，因为目前的报警通知不支持图片，所以这里不用勾选...Disable Resolve Message：勾选后表示当状态从报警中恢复到正常时，不再发送信息，即不告知恢复正常，这里不用勾选 Send reminders：勾选后表示除了状态刚变成报警中时会发报警消息...，过后每隔一段时间，如果依然处于报警中的状态，那么还会发一次重复报警 Send reminder every：表示每隔多长时间发送重复报警，这里填默认30分钟 Url：正式服的报警服务器...进入编辑菜单 选择铃铛图表—create alert 设置图表报警 这里报警阈值设置的是取CPU Load平均值 因为是实验，所以预警值是0.5方便测试报警 设置完成后，发现图表上出现了预警线...，点击保存吧 接下来在node2上搞大CPU的负载吧 报警了，完美。
报警系统QuickAlarm之默认报警规则扩展 本篇主要是扩展默认的报警规则，使其能更加友好的支持同时选择多种报警方式 扩展遵循两个原则 不影响原有的配置文件格式 简化规则解析复杂度 I....，那么上面的配置中， threshold中只定义了一个阀值参数显然是不合适的，主要问题在于 单一阀值，不允许不同报警方式存在交叉 两个报警方式的threshold值相等时，选中的具体是哪个不可预期 所以我们的目标是将上面的参数中...， * * 当报警计数 count >= min * - max 非null, count < max 则选择本报警方式; * count >=..., 要求用户必须存在 alarmConfig.setUsers(basicAlarmConfig.getUsers()); // 报警上限, 如果用户没有填写，采用默认的（因为短信报警按条数要钱...其他 相关博文 报警系统QuickAlarm总纲 报警系统QuickAlarm之报警执行器的设计与实现 报警系统QuickAlarm之报警规则的设定与加载 报警系统QuickAlarm之报警规则解析 报警系统
在这里可以设置邮件报警，同时右侧也给出了APP下载地址，下载后直接安装登陆即可。...接下来我们在设置一下微信报警 点击右上角的人头像—个人中心 点击绑定微信，使用微信扫描即可绑定。 好了到此我们的告警插件就设置好了，接下来要设置zabbix-server平台。...二、zabbix监控平台调用报警插件 案例: 监控平台调用onealter插件，实现报警 点击管理—报警媒介类型 可以看到我们安装好的onealter，我们点击后边的测试，看看是否能正常工作 如果测试失败...回到zabbix告警平台点击右上角 人头像—报警媒介—添加收件人 设置告警收件人，可以设置多个人。 ok，我们zabbix监控平台设置好了。...测试报警 之前设置过一个自定义监控，我们监控了登陆用户数量，我们通过同时登陆node1超过三个用户，验证报警。
配置操作 默认标题： {TRIGGER.STATUS}:{TRIGGER.NAME} 消息内容： 报警主机：{HOST.NAME} 报警IP：{HOST.IP} 报警时间：{EVENT.DATE}-{EVENT.TIME...} 报警等级：{TRIGGER.SEVERITY} 报警信息：{TRIGGER.NAME}：{ITEM.VALUE} 事件ID：{EVENT.ID} ?...配置微信报警 注册企业微信 配置微信报警需要注册企业微信 https://work.weixin.qq.com/wework_admin/ 获取企业ID 点击‘我的企业’到最下面获取 ?...配置报警媒介 ?...测试微信报警 重启虚拟机测试,企业微信收到邮件 ?
在Grafana添加短信报警方式 2....在相关图表中应用短信报警 二、实际操作 添加报警方式 点击Alerting-->Notification channels 选择新建 输入报警方式的名字，比如： devops-sms 类型选择 webhook...error or timeout 如果执行错误或超时，这里选择触发报警 这里有一条红线，表示警戒线，就是刚刚设置的报警条件。 ...秒后，它不会再次触发，防止 报警风暴产生！...它才会报警，否则不会！
一、概述 报警是Grafana的一项革命性功能，它让Grafana从一个数据可视化工具变成一个真正的任务监控工具。报警规则可以使用现有的图表控制面板设置，阈值可以通过拖拉右边的线控制，非常简单。...二、配置 Grafana版本必须是4.0+才支持报警功能，相关安装教程见：Linux下打造全方位立体监控系统 首先编辑配置文件 cd /etc/grafana/ cp grafana.ini grafana.ini.bak...添加邮件报警 ? 三、测试 点击测试 ? 出现以下提示，表示成功！ ? 查看邮件 ?
上次文章我们简单的介绍了一下prometheus配合altermanager通过邮件进行报警，这里我们学习一下使用gafana进行报警，我们说altermanager是prometheus推送的方式进行报警的...，其中altermanager的作用就是看报警信息如何发送的功能。...上边我们简单的说了一下gafana的邮件报警，这里我们配置一下如何让我们的监控面板来进行报错，首先我们要明白的是gafana导入的面板不能配置报警，也就是说我们要报警还必须手动的去创建面板，然后编写promSql...查询语句，然后设置报警的条件和报警的信息。...当然嗨哟啊选择使用邮件报警的配置。 最后还是收到了邮件，但是图没有显示处理哈。可能啥地方配置的不对。
前面一篇是报警执行器的定义与加载已经完成，但与之对应的报警规则有是如何定义和加载的呢？...此外，既然命名为规则，那么就需要有对应的解析器，以根据报警规则和报警类型等相关输入条件，来选择对应的报警执行器，因此本文主要包括的内容就比较清晰了 报警规则的定义 报警规则的加载 报警规则的解析以及报警执行器选择...定义了一个优先级，我们的目标是 针对报警频率设置不同区间，每个区间对应一种报警类型 当实际调用的报警频率达到这个区间，就选择这种报警类型 同时也允许关闭根据频率选择报警器的功能，全程用一个默认 每种报警类型的用户都可以自定义...（当大量报警时，可以先关闭报警，然后再查问题） getAlarmConfig：核心方法，根据报警类型，返回对应的报警规则 系统默认提供一个从配置文件中加载报警规则的方案，主要会依赖两个配置文件 alarm.properties...小结 鉴于篇幅问题，关于报警规则与报警执行器之间的关系，对应的解释器放在下一篇进行说明，简要小结一下本文内容 报警规则： 采用阀值区间方式，将报警频率与报警执行器关联起来 规则加载： 支持SPI方式注入用户加载器
今天收到一封报警邮件，这引起了我的注意。当然过了一会，有收到了CPU使用率恢复的邮件。...监控项目: CPU iowait time：14.1 % ------------------------------------ 报警时间:2016.01.05-03:31:26 看到这封报警邮件...首先第一个疑问，为什么备库会报出CPU异常的邮件，到底是什么操作导致。 第二，为什么是备库报警，主库为什么没有报警。 第三，怎么去杜绝或者减少这类报警。...首先来逐步分析这个问题，为什么备库会报出CPU异常，这是一个OLAP的数据库，11gR@,CPU使用异常，是否是因为备库在做大量的报表查询？ 要想验证这个问题，可以用一个直接了当的sql来说明。...所以通过备库的CPU报警我们发现备库存在大量的日志切换，然后把注意力很自然转移到主库，发现在特定的时间段里会产生大量的归档，而大量的归档的产生会 给备库造成一些系统压力，导致CPU负载过高，但是根本的是为什么主库的归档产生非常多
钉钉报警设置 创建群机器人 11111 ? ? 接口地址 ?...不仅如此，群机器人支持Webhook协议的自定义接入，支持更多可能性，例如：你可将运维报警提醒通过自定义机器人聚合到钉钉群。"...zabbix集成钉钉报警 钉钉报警python脚本 https://ding-doc.dingtalk.com/doc#/serverapi2/qf2nxq https://blog.csdn.net/.../usr/bin/env python #coding:utf-8 #zabbix钉钉报警 import requests,json,sys,os,datetime webhook="https://oapi.dingtalk.com
AlertManager Dingtalk 简介 用于接收AlertManager服务通知并通过钉钉机器人报警 prometheus-operator 安装请参考往期文章 Prometheus Operator...手动部署 AlertManager 钉钉报警服务示例 ?...name: dingtalk-secret key: token resources: requests: cpu...: 50m memory: 100Mi limits: cpu: 50m memory: 100Mi ---
本文收录于 www.cswiki.top CPU 全称 Central Processing Unit，中央处理器，计算机的大脑，长这个样子： CPU 通过一个插槽安装在主板上，这个插槽也叫做 CPU...Socket，它长这个样子： 而我们说的多核 CPU，一个 CPU 有几个核，这个核就是 Core 其实在很久之前是没有 Core 的概念的，一个 CPU 就是一个完整的物理处理单元，之后由于多核技术的发展...，CPU 的概念转变为了一个容器（container），而 Core 则变成了真正的物理处理单元。...一个 CPU 中可以有多个 Core，各个 Core 之间相互独立且可以并行执行 所以你说一个多核 CPU 支不支持多进程/线程并行？...Core 的数量，而非 CPU 数量，比如常见的线程池的 corePoolSize 设置为 CPU 个数 * 2，这里的 CPU 个数，其实指的就是 CPU Core 的个数 当然了，还有 Hyper-threading
基于自定义的pattern，我们可以做很多工作，比如监控报警、风控、反爬等等，接下来我们基于一个简单的报警小例子来讲解一些FLINK cep的实际应用。...案例详解 我们基于flink CEP做一个简单的报警，首先我们简化一下报警的需求 1.统计出来每秒钟http状态码为非200的数量所占比例。大于0.7的时候触发报警。...最后recovery pattern加上一个optional 是我为了区分报警，和报警恢复想的的一个方案，这样的话，如果是只匹配到了alert pattern，输出的就是报警，如果recovery pattern...也匹配到了，那么就是报警恢复。...在我们获得了相应的报警和恢复之后，接下来就是调用报警接口进行处理了，我们这只是简单的打印出来信息。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
