一.概述 prometheus可以通过远程存储来解决自身存储的瓶颈,所以其提供了远程存储接口,并可以通过过配置文件进行配置(prometheus.yml).一般情况下我们使用其默认的配置参数,但是为了满足特定的应用场景需要对其进行优化,本章节介绍可通过远程写入配置使用的调整参数,如下所示: # The URL of the endpoint to send samples to. url: <string> # Timeout for requests to the remote write

#cmd /usr/local 今天讲一下如何监控服务器中的mysql数据库的性能 一.数据库操作 1.mysql启动 #service mysqld start #启动数据库 #service mysqld stop #关闭数据库 #service mysqld restart #重启数据库 2.进入 mysql mysql -u root -p 3.新增监控 mysql 账号 #use mysql #GRANT ALL PRIVILEGES ON *.* TO '帐号'@'localhost

为什么说 Prometheus 是足以取代 Zabbix 的监控神器?   Kuberneteschina 致力于提供最权威的 Kubernetes 技术.案例与Meetup! ​关注他 12 人赞同了该文章 作者:陈晓宇来源:dbaplus 社群校对:Bot(才云).星空下的文仔(才云) Kubernetes 自从 2012年开源以来便以不可阻挡之势成为容器领域调度和编排的领头羊.Kubernetes 是 Google Borg 系统的开源实现,于此对应,Prometheus 则是 Googl

下载Prometheus 下载最新安装包,本文说的都是在Linux x64下面内容,其它平台没尝试过,请选择合适的下载. Prometheus 主程序,主要是负责存储.抓取.聚合.查询方面. Alertmanager 程序,主要是负责实现报警功能. Pushgateway 程序,主要是实现接收由Client push过来的指标数据,在指定的时间间隔,由主程序来抓取. *_exporter 这类是不同系统已经实现了的集成. 下载解压,一般默认的配置就可以运行. tar xvfz prometheu

wmi_exporter+Prometheus+Grafana 原文地址: CSDN:NRlovestudy:Windows 下搭建 wmi_exporter+Prometheus+Grafana 服务器性能监控平台 wmi_exporter(Windows) / node_exporter (Linux) 是用来做数据采集的 wmi_exporter 是属于 Martin Lindhe 开发的:node_exporter 是属于 Prometheus 开发的 下载安装 wmi_exporter

阿里云容器服务Kubernetes(简称ACK)支持一键部署Istio,可以参考文档在ACK上部署使用Isito.Istio on ACK提供了丰富的监控能力,为网格中的服务收集遥测数据,其中Mixer是负责提供策略控制和遥测收集的Istio组件.使用Prometheus进行监控是Istio提供的监控能力之一.Prometheus是一个开源的监控和报警系统,Prometheus依赖少,功能齐全,广泛用于Kubernetes集群的监控系统中.Istio自0.8版本开始默认将Prometheus包含

原文 :https://docs.gitlab.com.cn/ce/ 英文 :https://about.gitlab.com/handbook/ GitLab Community Edition GitLab发布的所有在线技术文档,包括: General Documentation 用户文档: 针对使用 GitLab 的普通用文档 管理文档: 针对管理 GitLab 实例的管理文档 贡献文档: 针对 GitLab 开发者和贡献者的文档 Topics: pages organized per t

一.前言 本文主要以__alloc_workqueue_key函数为主线,描述CMWQ中的创建一个workqueue实例的代码过程. 二.WQ_POWER_EFFICIENT的处理 __alloc_workqueue_key函数的一开始有如下的代码: if ((flags & WQ_POWER_EFFICIENT) && wq_power_efficient)         flags |= WQ_UNBOUND; 在kernel中,有两种线程池,一种是线程池是per cpu的,

当下成熟的互联网公司都建立有从基础设施到应用程序的全方位监控系统,力求及时发现故障进行处理并为优化程序提供性能数据支持,降低整体运维成本.国内外商业的APM有Compuware.iMaster.博睿Bonree.听云.New Relic.云智慧.OneAPM.AppDyn.Amics等. 本文主要针对Java技术体系介绍APM的关键实现技术以及业界主流APM工具的功能特点. 一.APM核心功能 APM被形象的称为应用程序的私人医生,越来越收到青睐,比起通过日志方式记录关键数据显然要更加实用,AP

内容来自github 官方文档,参考连接:https://github.com/cortexproject/cortex/blob/master/docs/architecture.md Cortex consists of multiple horizontally scalable microservices. Each microservice uses the most appropriate technique for horizontal scaling; most are stat

1 什么是 Kubernetes? Kubernetes 是 Google 开源的容器集群管理系统,其管理操作包括部署,调度和节点集群间扩展等. 如下图所示为目前 Kubernetes 的架构图,由 master 和 node 端构成,调度部署和扩展由 master 发起,node 协助 master 实现这些功能.  使用 Kubernetes 可以做到: 自动化容器的部署和复制:随时扩展或收缩容器规模:将容器组织成组,并且提供容器间的负载均衡:提供容器弹性,如果容器失效就替换它等等. 2 P

2021-10-21补充: 我通过修改源码来让prometheus支持remote-write,纯属多此一举: --enable-feature=remote-write-receiver这个命令行参数可以开启remote-write能力,不过写入路径是:/api/v1/write 不过,我仍然保留了原来的代码,并兼容了 /api/v1/receive 这个路径. 之前测试了thanos reveiver的remote write能力,后续又希望thanos reveiver具备更多能力. 既然

如果学会了如何抓取app的metrics,则blackbox-exporter抓取网络性能套路是相同的. 一,在blackbox-exporter的blackbox.yml里配置好抓取模块,常见的是http_get,http_post,tcp,icmp. 二,在prometheus的平台侧,配置好抓取http-probe或tcp-probe的job规则. 三,应用侧的service里加上相关annotation注释,配合prometheus的metrics抓取. 下面根据网上文档,记录相关的ya

1.大部分自动化测试人员都是在本地执行UI自动化测试,也就是代码和浏览器必须在同一台机器上,这样的的缺陷很多,无法多任务并发执行UI自动化测试用例,效率极低 2.正是如此,Selenium 的remote模式为我们带来了解决办法(俗称Selenium gird)工作原理就是分布式的,由一个中央控制器来控制多个节点机器(用例执行机)来同时多任务并发执行UI自动化测试用例,详见博客:(http://www.cnblogs.com/zw520ly/p/5995708.html) 3.虽然这样解决了多任

在本模块中,我将把几个常用的监控部分给梳理一下.前面我们提到过,在性能监控图谱中,有操作系统.应用服务器.中间件.队列.缓存.数据库.网络.前端.负载均衡.Web 服务器.存储.代码等很多需要监控的点.显然这些监控点不能在一个专栏中全部覆盖并一一细化,我只能找最常用的几个,做些逻辑思路的说明,同时也把具体的实现描述出来.如果你遇到了其他的组件,也需要一一实现这些监控. 在本篇中,主要想说明白下图的这个监控逻辑. 这应该是现在最流行的一套监控逻辑了吧.我今天把常见的使用 Grafana.Prome

最近项目组在做Prometheus指标采集和告警,其中用到了Prometheus的exemplar特性,由于该特性比较新,当前支持该特性的存储有比较少.因此需要自行实现exemplar功能. 我在github上创建了一个代码库,内容如下: 功能支持列表 支持从kafka消费Prometheus指标数据,数据使用protobuf编码 支持Prometheus exemplar功能 支持exemplar的wal 支持remote write指标到存储 kafka消费端 本项目使用的是腾讯的cKafk

最近有做一个Prometheus metrics代理的一个小项目,暂称为prom-proxy,目的是为了解析特定的指标(如容器.traefik.istio等指标),然后在原始指标中加入应用ID(当然还有其他指标操作,暂且不表).经过简单的本地验证,就发布到联调环境,跑了几个礼拜一切正常,以为相安无事.但自以为没事不代表真的没事. 昨天突然老环境和新上prom-proxy的环境都出现了数据丢失的情况,如下图: prom-proxy有一个自服务指标request_total,经观察发现,该指标增长极

转载自:https://cloud.tencent.com/developer/article/1508319 文章目录1.Micrometer 介绍2.环境.软件准备3.Spring Boot 工程集成 Micrometer4.配置 Prometheus 监控应用指标5.配置 Grafana Dashboard 展示监控项6.自定义监控指标并展示到 Grafana6.1.监控某几个 API 请求次数6.2.监控所有 API 请求次数6.3.监控实时在线人数 1.Micrometer 介绍 Mi

查找了很多文档,没有完全达到我要求的, 于是,作了一定的调整,成现在这样. 操作步骤如下: 一,准备好两个文件. jmx_prometheus_javaagent-0.3.1.jar jmx_exporter.yml jmx_exporter.yml作最简单配置如下: --- rules: - pattern: ".*" 二,tomcat的启动项,一直在bin下单独的setenv.sh里操作,新增如下启动选项,将jar包及yaml加入启动选项. JAVA_OPTS="$JAV

使用到 Grafana+Prometheus+Mysql_exportor 使用Prometheus和Grafana,可以快速的构建我们性能测试的绝大多数的监控模型:数据库监控.服务器监控.Jvm监控.Tomcat监控.Mq监控.Redis监控.Consul监控.Haproxy监控.Nginx监控 ....(明天见...) 构建正确和全链路的监控模型,是性能测试工作中必须的工作,也是性能测试的基础. 搭建性能测试Mysql监控模型 效果图 安装Mysqld_exporter 在需要监控的数据库服

服务器的监控,也是采用Prometheus和Grafana.可以监控服务器系统负载.CPU使用率.网络流量.磁盘使用率.磁盘读写速度.IO耗时.网络信息. 效果图 安装使用 安装启动node_exporter 配置修改prometheus.yml 见上一篇安装使用说明: 下载Grafana的Node Exporter仪表盘 https://grafana.com/grafana/dashboards/8919 导入仪表盘 Import dashboard 推荐简单了解Prometheus原理 P