一 应用场景描述 在目前公司的业务中,没有太多使用ZooKeeper作为协同服务的场景.但是我们将使用Codis作为Redis的集群部署方案,Codis依赖ZooKeeper来存储配置信息.所以做好ZooKeeper的监控也很重要. 二 ZooKeeper监控要点 1.系统监控 内存使用量    ZooKeeper应当完全运行在内存中,不能使用到SWAP.Java Heap大小不能超过可用内存. Swap使用量    使用Swap会降低ZooKeeper的性能,设置vm.swappiness =

目前zookeeper获取监控指标已知的有两种方式: 1.通过zookeeper自带的 four letter words command 获取各种各样的监控指标 2.通过JMX Client连接zookeeer对外提供的MBean来 获取监控指标 (需要修改启动脚本,使其支持远程JMX连接) 上述两种方式获取的指标大体上是一致的. 通过下列命令来获取这些监控信息 echo commands  |  nc ip port 如:echo conf | nc 192.168.144.110 2181

命令示例描述 Conf echo conf | nc localhost 2181 (New in 3.3.0)输出相关服务配置的详细信息.比如端口.zk数据及日志配置路径.最大连接数,session超时时间.serverId等 Cons echo cons | nc localhost 2181 (New in 3.3.0)列出所有连接到这台服务器的客户端连接/会话的详细信息.包括“接受/发送”的包数量.session id .操作延迟.最后的操作执行等信息. Crst echo crst |

转发自:https://blog.csdn.net/majianxiong_lzu/article/details/90437559 主要指标梳理 Cluster Health – Nodes and Shards Search Performance – Request Latency and Search Performance – Request Rate Indexing Performance – Refresh Times Indexing Performance – Merge T

  Kafka中操作topic时 Error: Failed to parse the broker info from zookeeper 1.问题描述   2.问题原因     kafka在启动后,会将broker的信息存放在对应的zookeeper里的zNode中,默认存放在zookeeper中的路径 /broker/ids/xxx(当然如果在kafka的server.properties文件中指定zookeeper中的路径/kafka,那么对应的zNode也会在/kafka下创建)  

[转]Windows 性能监视器的基本指标说明(CPU,内存,硬盘参数) 作为一个系统工程师来说,要看懂监控的数据至关重要,关系着优化和分析出现的问题.我是在运维过程中要用到的.因此,今天给出Windows 性能监视器的一些基本指标(CPU,内存,硬盘参数),希望对大家将来优化和分析问题提供帮忙. 直接在window系统中点击win键输入“性能监视器”就可以看到,参数设置类似这样: CPU Windows -Processor 指标名称 指标描述 指标范围 指标单位 CPU利用率(% Proce

注:以下指标取自SQL Server自身提供的性能计数器. [@more@] SQL Server 指标名称 指标描述 指标范围 指标单位 1．SQL Server中访问方法(Access Methods)对象包含的性能计数器 全表扫描/秒 (Full Scans/sec) 指每秒全表扫描的数量.全表扫描可以是基本表扫描或全索引扫描.由于全表扫描需要耗费大量时间,因此全表扫描的频率过高的话,会影响性能. 如果该指标的值比1或2高,应该分析设计的查询以确定是否确实需要全表扫描,以及SQL查询是否可

zookeeper 命令: 命令 说明 ./zkServer.sh start 启动ZooKeeper(终端执行) ./zkServer.sh stop 停止ZooKeeper(终端执行) ./zkCli.sh 启动cli(终端执行) create [znode-path] [desc] 创建znode,默认为永久znode(desc不能省略) create -s [znode-path] [desc] 添加顺序znode(desc不能省略) create -e [znode-path] [de

SQL Server 注:以下指标取自SQL Server自身提供的性能计数器. 指标名称 指标描述 指标范围 指标单位 1．SQL Server中访问方法(Access Methods)对象包含的性能计数器 全表扫描/秒 (Full  Scans/sec) 指每秒全表扫描的数量.全表扫描可以是基本表扫描或全索引扫描.由于全表扫描需要耗费大量时间,因此全表扫描的频率过高的话,会影响性能. 如果该指标的值比1或2高,应该分析设计的查询以确定是否确实需要全表扫描,以及SQL查询是否可以被优化. 次数

zookeeper主要是为了统一分布式系统中各个节点的工作状态,在资源冲突的情况下协调提供节点资源抢占,提供给每个节点了解整个集群所处状态的途径.这一切的实现都依赖于zookeeper中的事件监听和通知机制. zookeeper中的事件和状态 事件和状态构成了zookeeper客户端连接描述的两个维度.注意,网上很多帖子都是在介绍zookeeper客户端连接的事件,但是忽略了zookeeper客户端状态的变化也是要进行监听和通知的.这里我们通过下面的两个表详细介绍zookeeper中的事件和状态

java springboot整合zookeeper增删改查入门教程 zookeeper的安装与集群搭建参考:https://www.cnblogs.com/zwcry/p/10272506.html 描述:本章主要讲java代码如何实现zookeeper节点的增删改查,用法与解释全部在注释里. 本教程的工程,使用maven.jdk8.springboot.zookeeper 3.4.12 重点:大家学会增删改查后,不妨动脑想下,zookeeper如何实现分布式锁,小小的提示下,竞争创建临时节点

创业公司如何做数据分析?网站分析工具里的指标千百种,到底要从哪些数据入手呢?除了流量跟转换率,还有哪些数据跟公司成长有关呢?或许可以从了解AARRR Metrics开始.AARRR Metrics是由硅谷知名创业孵化中心500Startups的创办人Dave McClure所提出的一组指标,这些指标描述了不同阶段的使用者行为,我们则可以借此了解目前事业发展的状况. AARRR是什么? AARRR是从使用者生命周期的角度来看的一组指标,定义如下: Acquisition(获得使用者):使用者从各式

温馨提示:在这里我再次提个小要求,希望大家能习惯看官方文档,文档虽然是英文但用词都比较简单,基本都能看懂文档表达的意思.授之以鱼不如授之以渔的道理相信大家都明白,也希望通过猿人谷的这个ZooKeeper系列,让大家入门.到熟悉,举一反三后能精通ZooKeeper. 在前一篇我们介绍了ZooKeeper单机版.伪集群和集群环境搭建,通过命令行的方式做了节点的创建.删除.更新.获取节点信息的测试.Zookeeper 的目的是为客户端构建复杂的协调功能提供简单.高效的核心 API,这一篇我们用Java

目录 CVSS相关指标 一.CVSS是什么 二.指标内容 1.Base指标 2.Temporal指标 3.Environmental指标 三.Base, Temporal, Environmental Vectors 四.CVSS第2版 参考链接 CVSS相关指标 一.CVSS是什么 CVSS--Common Vulnerability Scoring System(通用漏洞评估系统) CVSS由三个指标组组成:Base指标,Temporal指标,Environmental指标.其中每个由一组指

转载:http://kms.lenovots.com/kb/article.php?id=7045 Windows 性能监视器的基本指标(CPU,内存,硬盘参数) 作为一个系统工程师来说,要看懂监控的数据至关重要,关系着优化和分析出现的问题,因此,今天给出Windows 性能监视器的一些基本指标(CPU,内存,硬盘参数),希望对大家将来优化和分析问题提供帮忙. Windows -Processor 指标名称 指标描述 指标范围 指标单位 CPU利用率(% Processor Time) % Pr

Kafka是什么? Kafka是一个分布式,有分区的,有副本的日志服务系统,由LinkedIn公司开发,并于2011年开源.从本质上来说,Kafka拥有一套可扩展的发布/订阅消息队列架构,并组成了一套分布式的日志系统,这套系统的创建,是为任何一家大公司搭建一套可处理实时数据的统一平台. 和许多其他消息队列系统相比(RabbitMQ,ActiveMQ,Redis),Kafka有一些主要的区别: 如上面提到的,Kafka底层是一个多副本的日志系统 Kafka并不使用AMQP或其他已经存在的通信协议,

高驰涛 云智慧首席架构师 据云智慧统计,APM从客户端采集的性能数据可能占到业务数据的50%,而企业要做到从Request到Response整个链路中涉及到的所有数据的准确采集,并进行有效串接,进而实现真正的端到端,绝非一件易事. 那么云智慧是如何进行APM数据采样的,又是如何在“端到端”应用性能管理中满足用户对业务数据的高性能分析的呢?在2016年9月全球运维大会的APM专场上,云智慧首席架构师高驰涛先生为你揭晓APM背后的大数据奥秘. 高驰涛(Neeke Gao),云智慧首席架构师,PHP/

         本文是课程训练的报告,部分图片由于格式原因并没有贴出,有兴趣者阅读完整报告者输入以下链接 http://files.cnblogs.com/files/liugl7/基于SPSS的老年奥运会运动员数据分析.pdf 关于本文的第三部分中聚类分析的部分是不恰当的,然而为了课程报告的完整性,这里做了折衷.对于Split1~Split10的处理在问题讨论一节中的第一个问题中给出了一种处理方式. ----------------------------------------------

描述性统计分析是针对数据本身而言,用统计学指标描述其特征的分析方法,这种描述看似简单,实际上却是很多高级分析的基础工作,很多高级分析方法对于数据都有一定的假设和适用条件,这些都可以通过描述性统计分析加以判断,我们也会发现,很多分析方法的结果中,或多或少都会穿插一些描述性分析的结果. 描述性统计主要关注数据的三大内容: 1.集中趋势 2.离散趋势 3.数据分布情况 描述集中趋势的指标有均值.众数.中位数,其中均值包括截尾均值.几何均值.调和均值等. 描述离散趋势的指标有频数.相对数.方差.标准差.

---恢复内容开始--- http://blog.csdn.net/frankiewang008/article/details/41965543 1-HBase的安装 HBase是什么? HBase是Apache Hadoop中的一个子项目,Hbase依托于Hadoop的HDFS作为最基本存储基础单元,通过使用hadoop的DFS工具就可以看到这些这些数据 存储文件夹的结构,还可以通过Map/Reduce的框架(算法)对HBase进行操作,如右侧的图所示: HBase在产品中还包含了Jetty

[转]Fragstats软件使用及其景观生态学意义     原文地址:http://blog.163.com/shuailai@126/blog/static/132380408201041525137936/ 现在景观格局研究普遍采用Fragstats 3.3软件计算格局指数,我在写文章的过程中也使用了这一软件,期间也遇到不少问题,幸得高人指点和自己不断摸索(当时网上鲜有使用方法),终于把数据算出来了,现在把使用过程中遇到的一些问题与方法写出来,希望对后来者有些帮助,在写这个的过程中,参考了一