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Prometheus pushgateway的部署使用

pushgateway 的部署:tar xf pushgateway-0.8.0.linux-amd64.tar.gz -C usrlocalcd usrlocalpushgateway-0.8.0.linux-amd64 .pushgateway --web.listen-address=:9091 --web.telemetry-path=metrics --persistence.interval=5m --persistence.file

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PrometheuspushGateway安装与使用

https:github.comprometheusprometheusreleasesdownloadv2.30.0prometheus-2.30.0.linux-amd64.tar.gztar zxvf prometheus -2.30.0.linux-amd64.tar.gzln -s prometheus-2.30.0.linux-amd64 prometheus wget https:github.comprometheuspushgatewayreleasesdownloadv1.4.1pushgateway -1.4.1.linux-amd64.tar.gztar zxvf pushgateway-1.4.1.linux-amd64.tar.gzln -s pushgateway-1.4.1.linux-amd64 pushgatewayCopy修改配置文件mkdir dataprometheusdata vim dataprometheusprometheus.yml 新增: - job_name: pushgateway 启动pushgatewaynohup datapushgatewaypushgateway > datapushgatewaypushgateway.log 2>&1 &Copyprometheus与pushgateway

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    Prometheus 使用 PushGateway 进行数据上报采集

    PushGateway 作为 Prometheus 生态中的一个重要一员,它允许任何客户端向其 Push 符合规范的自定义监控指标,在结合 Prometheus 统一收集监控。 PushGateway 使用场景:Prometheus 采用定时 Pull 模式,可能由于子网络或者防火墙的原因,不能直接拉取各个 Target 的指标数据,此时可以采用各个 Target 往 PushGateway 上 Push 数据,然后 PrometheusPushGateway 上定时 pull。 其中 Prometheus 安装配置,可以参照之前文章 Prometheus 监控报警系统 AlertManager 之邮件告警,这里着重介绍一下如何启动并配置 PushGateway 并配置数据上报到 OK,现在 PushGateway 服务已经启动完毕,但是还没有跟 Prometheus 关联起来,我们需要的是通过 PushGateway 来上传自定义监控数据,然后通过 Prometheus 采集这些数据来进行监控

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    pushgateway on k8s 部署yaml

    pushgateway on k8s 部署yaml prometheus pushgateway部署的yaml文件 pushgateway的deployment文件内容apiVersion: appsv1beta2kind : pushgateway-tttspec: selector: app: pushgateway-ttt #type: NodePort ports: - name: pushgateway-ttt : 9091在Prometheus中配置pushgateway及pull pushgateway数据配置# prometheus配置文件中配置pull pushgateway组件配置- job_name : pushgateway scrape_interval: 60s metrics_path: metrics static_configs: - targets: # prometheus的deployment 配置文件配置环境变量,这样prometheus才会去pull pushgateway缓存的数据# 所有推到pushgateway的数据都会在metrics接口的体现

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    零基础学Flink:监控 on Prometheus

    对于监控有兴趣的同学,也可以移步到《Prometheus入门》去看看。Pushgateway前文并没有对,pushgateway进行介绍,下面来简述一下。 PushgatewayPrometheus 生态中一个重要工具,使用它的原因主要是:Prometheus 采用 pull 模式,可能由于不在一个子网或者防火墙原因,导致 Prometheus 无法直接拉取各个 Prometheus 拉取状态 up 只针对 pushgateway, 无法做到对每个节点有效。Pushgateway 可以持久化推送给它的所有监控数据。 因此,即使你的监控已经下线,prometheus 还会拉取到旧的监控数据,需要手动清理 pushgateway 不要的数据。拓扑图如下:? prometheus配置scrape_configs: - job_name: pushgateway static_configs: - targets: labels: instance: pushgateway

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    使用Prometheus+Grafana监控Flink on YARN作业

    Flink支持多种汇报监控指标(metrics)的reporter,如JMX、SLF4J、InfluxDB、Prometheus等。 这里我们选择Prometheus+grafana,下面我们线给出一个架构图下面讲述一下配置过程1.pushGateway的安装从上图可知,Prometheus是从pushgateway拉取数据的,但是flink on yarn作业的每一个任务对应的集群不一样,地址不一样,那么对于Prometheus这样一个主动拉取的角色,就必须借助一个固定地址的数据中转站来进行数据的获取,pushgateway就具有类似的功能首先我们根据 metrics_path defaults to metrics # scheme defaults to http. static_configs: - targets : labels: instance: prometheus - job_name : pushgateway static_configs: - targets : labels: instance: pushgateway启动:nohup .prometheus

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    使用 Prometheus 和 Grafana 监控 Linux 进程

    我们今天将要实践的具体细节是这样的:我们的架构使用了四种不同的组件:一个用来周期性提供指标到 Pushgateway 的 bash 脚本;Pushgateway: 单个脚本用作目标的指标项缓存;Prometheus Prometheus 会将 Pushgateway 作为目标,以便检索并存储指标项;Grafana: 一个仪表盘监控工具通过 PromQL 从 Prometheus 检索数据然后绘制它们。 这也就是为什么我们需要使用 Pushgateway;为短命任务而设计,Pushgateway 会缓存从脚本中接收的指标并将它们暴露给 Prometheus。 目标(在这里是 Pushgateway)需要被配置到 Prometheus 配置文件中。 但是在继续后面的工作之前,让我们看看 Pushgateway 期望输入的内容。Pushgateway,非常像 Prometheus,使用键值对运行: 键描述了监控的指标然后值就不言自明了。

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    java应用监控之prometheus核心组件

    目录1、prometheus总体结构2、Prometheus Server3、Exporters4、AlertManager 5、PushGateway 上一篇我们对prometheus做了一个简单的介绍 pushgateway,因为prometheus只支持pull模式,通过pushgateway方式,处理那些不允许外部访问的监控,起到中间桥梁的作用。 5、PushGateway由于Prometheus数据采集基于Pull模型进行设计,因此在网络环境的配置上必须要让Prometheus Server能够直接与Exporter进行通信。 当这种网络需求无法直接满足时,就可以利用PushGateway来进行中转。可以通过PushGateway将内部网络的监控数据主动Push到Gateway当中。 而Prometheus Server则可以采用同样Pull的方式从PushGateway中获取到监控数据。END

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    gRPC: 如何在 gRPC 服务中加入 Prometheus 监控?

    介绍 本文将介绍如何在 gRPC 微服务中,加入 Prometheus 监控。 我们将会使用 rk-prom 来启动 prometheus 客户端。 客户端中添加监控 我们需要先了解 Prometheus 中的如下概念。 pushgateway 接下来,我们看一下,如何让 gRPC 服务,自动把监控数据推送到远程 Pushgateway 中。 Please see advanced user guide for details. 2.在本地启动 pushgateway 我们使用 docker 启动 pushgateway $ docker run

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    Prometheus 入门

    Prometheus 采用了 pull 模式进行数据收集,同时也支持使用 Pushgateway 的 push 模式进行数据中转。 ,可以方便地自定义探针(exporter)利用 Pushgateway 组件可以以 push 的方式接收监控数据提供了容器化版本架构Prometheus 的架构主要由以下部分组成:Prometheus Pushgateway 的宕机会导致所有被推送到这个 Pushgateway 上的数据的丢失,如果使用多个 Pushgateway 实例组成的集群,那么每一次数据推送只会被分发到单个实例上,但 Prometheus 结构的数据,并进行存储,如果 Prometheus Server 与 Exporter 不能够直接进行通信,那么我们可以将 exporter 上的数据推送到 Pushgateway 上,并让 Prometheus Prometheus 还没来得及 pull 数据就结束了,所以不允许在向 pushgateway 推送数据时带上时间戳。

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    Prometheus分布式监控

    一、概述prometheus安装在阿里云上面,监控节点在公司内部机房,2个网络直接是不互通的。 Pushgateway负责接收数据3. PrometheusPushgateway中拉取数据,结合Grafana做数据展示。 二、部署操作阿里云服务器PrometheusPushgateway,是直接docker部署的。 配置Pushgateway时,必须要加一个参数honor_labels: true- job_name: pushgateway    honor_labels: true    static_configs 那么在Grafana现有的模板中,无法展示推送到Pushgateway的数据。

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    Gin 框架:添加 Prometheus 监控

    介绍 通过一个完整例子,往 Gin 框架微服务中添加 Prometheus 监控。 Gin 框架监控中间件,会在后续的文章中介绍。 我们将会使用 rk-boot 来启动 Gin 框架微服务。 ---gin: - name: greeter port: 8080 enabled: true prom: enabled: true # Enable prometheus client# path 客户端中添加监控 我们需要先了解 Prometheus 中的如下概念。 接下来,我们看一下,如何自动把监控数据推送到远程 pushgateway 中。 Please see advanced user guide for details. 2.在本地启动 pushgateway 我们使用 docker 启动 pushgateway $ docker run

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    Prometheus 监控实践

    在上面流程中,Prometheus 通过配置文件中指定的服务发现方式来确定要拉取监控指标的目标(Target),接着从要拉取的目标(应用容器和Pushgateway)发起HTTP请求到特定的端点(Metric :Pushgateway,用来接收来自服务的主动上报,它适用于那些短暂存活的批量任务来将指标推送并暂存到自身上,借着再由Prometheus 来拉取自身,以防止指标还没来得及被 Prometheus 拉取便退出 除此以外 Pushgateway 也适用于在 Prometheus 与应用节点运行在异构网络或被防火墙隔绝时,无法主动拉取节点的问题,在这种情况下应用节点可以通过使用Pushgateway的域名将指标推送到 Pushgateway实例上,Prometheus就可以拉取同网络下的Pushgateway 节点了,另外配置拉取 Pushgateway 时要注意一个问题:Prometheus 会把每个指标赋予 job 和instance标签,当Prometheus拉取Pushgateway时,job和instance则可能分别是PushgatewayPushgateway主机的ip,当pushgateway上报的指标中也包含

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    基于Prometheus+Grafana打造企业级Flink监控系统

    Prometheus 生态圈中包含了多个组件,Prometheus 的主要模块包括:Prometheus server, exporters, Pushgateway, PromQL, Alertmanager 这里面有几个核心的组件:Flink App :这是我们需要监控的数据来源Pushgateway+nodeManger : 都是Prometheus 生态中的组件,pushGateway服务收集Flink pushgateway然后我们把 Flink集群、nodeManager、pushGatewayPrometheus、Grafana分别启动起来。 所以 agent 采取数据推送至 pushgateway,然后由 Prometheus Server 去 pushgateway 上面 pull 数据。 Prometheus ServerPrometheus Server 去 pushgateway 上面拉数据的时间间隔设置为 10s。多个 pushgateway 的情况下,就配置多个组即可。

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    Prometheus监控实战》第11章 推送指标和Pushgateway

    第11章 推送指标和Pushgateway在某些情况下,没有可以从中抓取指标的目标。造成这种情况的原因有很多安全性或连接性问题,使你无法访问目标资源。 在这种情况下,Prometheus作业将会发现目标已完成执行并且不再可以被抓取目标资源没有可以抓取的端点,例如批处理作业。 Pushgateway位于发送指标的应用程序和Prometheus服务器之间。Pushgateway接收指标,然后作为目标被抓取,以将指标提供给Prometheus服务器? 11.1.1 Pushgateway使用场景网关(gateway)不是一个完美的解决方案,只能用作有限的解决方案使用,特别是用于监控其他无法访问的资源可能还会希望避免使网关成为单点故障或性能瓶颈,因为Pushgateway 肯定不会像Prometheus服务器那样可扩展与功能齐全的推送监控工具相比,网关更接近于代理,因此,使用它将丢失Prometheus服务器提供的很多有用功能,这包括通过up指标和指标过期进行实例状态监控

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    Prometheus指标优化

    背景1、目前生产环境的prometheus偶发内存不足OOM现象【宿主机24G内存】2、pushgateway拉取会出现超时情况3、上述情况已经影响到监控告警系统的稳定性,需要及时介入治理。 优化措施1、调整pushgateway1、调大prometheus去拉取pushgateway的时间间隔和拉取超时时间 # 这里只贴了核心的配置,全量配置放在gitlab上,具体参考附录部分- job_name ,但是需要告知部分业务方,打点数据发到新的pushgateway上。 也就是按照业务维度拆分pushgatewayprometheus 表达式写法:top10的metrics数量,按metrcis名称区分: topk(10,count by (__name__) ({__name__=~.+}))top10的job

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    flink-1:flink1.11.3单机部署并开启prometheus-metrics

    的度量支持:cp pluginsmetrics-prometheusflink-metrics-prometheus-1.11.3.jar lib修改flink-conf.yaml配置文件(All job 但是这种方式获取metrics有一个问题,因为task是由yarn调度到不同节点然后运行的,所以prometheus配置中不能写死IP,只能通过pushgateway的方式由flink的jobtask将 metrics主动推送到pushgateway,然后prometheus定期的从pushgateway取数据。 的pushgateway看到:?? 打开prometheus可以看到已经收集到的指标:?有采集数据后,贺鹏远后续在grafana出监控图表,最后观察指标变化,确认报警公式。

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    监控实战Prometheus+Grafana

    采用技术组件client lib(flink-metrics-prometheus_x.jar) + PushGateway + Prometheus Server + Grafana完成对 flink Prometheus 如何监控 flink?第一步:下载 pushgateway 镜像,并完成启动。 # 下载 pushgateway 镜像docker pull prompushgateway # 启动 pushgatewaydocker run -d -p 9091:9091 prompushgateway 第二步:在 prometheus.yml 中添加 pushgateway 的配置,用于告诉 Prometheus 监控 pushgateway,并重新启动 prometheus。 : linux - job_name: pushgateway static_configs: - targets: labels: instance: pushgateway第三步:针对 flink

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    使用prometheus监控hudi相关指标

    前提首先请安装好prometheuspushgateway以及grafana,如果还没安装请参考:PrometheuspushGateway安装与使用Grafana安装指南对hudi相关指标进行监控 基本环境介绍本文使用的prometheuspushgateway以及grafana的地址和端口分别为: promotheus:hadoop1:9090 pushgateway:hadoop1:9091 grafana:windows安装的程序,直接接入prometheus数据本文使用的示例与Flink SQL Client实战CDC数据入湖文章所述基本一致,只是在创建hudi目标表有所不同,并且原来的表名为 _相关指标,具体指标含义可参考:hudi监控指标介绍相关指标查看从上述步骤中,我们可以看到其数据写入模式为insert,那么我们打开pushgateway,可以看到如下指标:prometheus中可以看到 :而grafana通过接入prometheus中的数据,可进行展示:而当数据停止写入到hudi中时,下述指标中的红线后部分,我们可以发现其趋于稳定:注意事项某些指标在刚开始数据写入的时候并没有上报,需要等待一段时间

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    kafka客户端指标上报Prometheus方案(已开源)

    所以我们借鉴一些开源组件的思路,实现了这个小巧简单的lib来帮助开发者将kafka客户端的指标上报到Prometheus。 二、功能设计与效果展示 1、功能模块 已具备如下基础功能: 支持HTTP Export 支持PushGateway(含pushService) 支持Producer(含Dashboard) 支持Consumer 受限于kafka和Prometheus的限制,翻译模块的实现还不是很优雅。 与Prometheus完美结合, 覆盖官方客户端的全部指标,后续结合运营经验提供黑白名单参考 同时支持HTTP Export和PushGateway 的推拉模型 支持Producer和Consumer2 pg = new PushGateway(127.0.0.1:9091);pg.push(registry, my_kafka_client_job); 四、ROADMAP 考虑到兼容0.9.0.1的

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      Prometheus 是一个开源监控系统,云监控 Prometheus 服务完全兼容开源 Prometheus 生态,在继承开源 Prometheus 监控能力的同时 ,还提供高可用的 Prometheus 托管服务及与开源可视化的 Grafana,为您减少用户的开发及运维成本。

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