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spring batch:如果作业在过去xx分钟内失败,则使用grafana & prometheus发出警报

Spring Batch是一个轻量级的开源批处理框架,用于开发和执行大规模、高性能、可靠的批处理应用程序。它提供了一种简单而强大的方式来处理大量的数据,并且可以与各种数据源(如数据库、文件、消息队列等)进行交互。

在Spring Batch中,作业是由一系列的步骤组成的。每个步骤可以包含读取数据、处理数据和写入数据等操作。作业可以被配置和调度,可以在指定的时间间隔内运行,也可以根据特定的触发条件来执行。

对于上述的需求,即如果作业在过去xx分钟内失败,则使用Grafana和Prometheus发出警报,可以通过以下步骤来实现:

  1. 配置Grafana和Prometheus:首先,需要安装和配置Grafana和Prometheus,以便能够监控和报警。可以参考Grafana和Prometheus的官方文档进行安装和配置。
  2. 配置Spring Batch作业:在Spring Batch的作业配置中,可以使用Spring的定时任务功能来定期执行作业。可以使用@Scheduled注解来指定作业执行的时间间隔。
  3. 监控作业执行状态:在作业的配置中,可以使用Spring Batch提供的监听器来监控作业的执行状态。可以实现JobExecutionListener接口,并在afterJob方法中检查作业的执行状态。
  4. 发出警报:在afterJob方法中,可以检查作业的执行状态是否为失败。如果作业失败,并且在过去xx分钟内失败,则可以使用Grafana和Prometheus的API来发出警报。可以使用RestTemplate或其他HTTP客户端库来调用Grafana和Prometheus的API。

总结起来,使用Spring Batch可以方便地开发和执行批处理作业。通过配置Grafana和Prometheus,并结合Spring Batch的监听器和定时任务功能,可以实现在作业失败时发出警报的需求。

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  • 腾讯云监控(https://cloud.tencent.com/product/monitoring):提供全面的云端监控服务,可监控云服务器、数据库、负载均衡等资源的状态和性能。
  • 腾讯云云函数(https://cloud.tencent.com/product/scf):提供事件驱动的无服务器计算服务,可用于触发和执行批处理作业。
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请注意,以上推荐的腾讯云产品仅供参考,具体选择应根据实际需求和情况进行。

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我们将创建一个警报如果我们创建的CPU查询(5分钟的节点平均CPU使用率)至少60分钟超过80%,则会触发警报 代码清单:第一条警报规则 groups: - name: node_alerts...示例中,指标instance:node_cpu:avg_rate5m需要在触发警报之前的60分钟大于80%。...如果上次重新加载失败使用指标prometheus_config_last_reload_successful,且指标的值 为0 第二条规则确保Prometheus服务器可以发现Alertmanager...如果带有active标签的node_systemd_unit_state指标值为0,则会触发此警报,表示服务故障至少60秒 警报会检测up指标的值是否为0,如果是0表示抓取失败 up{job="node...你可以将其视为警报缓冲 发出警报后,如果收到来自该分组的下一次评估的新警报,那么Alertmanager将等待group_interval选项中指定的时间段(即5分钟),然后再发送新警报 我们还指定了

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Spring Boot + Prometheus + Grafana 打造可视化监控,一目了然!

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使用 Grafana Mimir 实现云原生监控报警可视化

grafana 中可视化 Mimir 允许用户运行查询,通过记录规则创建新数据,并利用租户联合在多个租户之间设置警报规则。所有这一切都可以与 Grafana 仪表盘联系在一起。...如果这些原始块被立即硬删除,涉及压缩块的某些查询可能会暂时失败或返回部分结果。...接收失败和数据丢失 如果接收程序进程崩溃或突然退出,所有尚未上载到长期存储的内存中序列都可能丢失。...部署查询前端时,应该向查询前端而不是查询器发出查询请求。集群中需要查询器来执行查询,在内部队列中保存查询。在这种情况下,查询器充当从队列中提取作业、执行作业并将结果返回到查询前端进行聚合的工作者。...工作原理 队列 查询前端使用排队机制来: 如果查询失败,请确保重试可能导致查询器内存不足(OOM)错误的大型查询。

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生产服务器宕机了,线上业务挂掉了!你的 Promtheus 怎么又不报警了呢?

我们先介绍一点背景知识,Prometheus 生态中的警报 Prometheus Server 中计算警报规则(Alert Rule)并产生的,而所谓计算警报规则,其实就是周期性地执行一段 PromQL...,得到的查询结果就是警报,比如: node_load5 > 20 这个 PromQL 会查出所有”最近一次采样中,5分钟平均 Load 大于 20”的时间序列。...可以这么说,Alertmanager 的目标不是简单地”发出警报”,而是”发出高质量的警报”。...这些结合在一起,就会导致警报规则计算时“看到的内容”和我们 Grafana 图表上观察到的内容不一致,比如下面这张示意图: ?...如此这般,我们就被”图表“给蒙骗过去,质疑起警报来了。

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可观测性是什么?

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使用 MinIO 与 Grafana Mimir 实现指标持久化存储

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