Prometheus的四种数据类型 counter (只增不减 计数) Gauge (常规数值 可变化大小) histogram (柱状图 小于上边界的 总数与次数) summary (分位数  小于自定义值的百分比 总数与次数) Counter类型(只增不减 重启清空) Counter是计数器类型: 1.Counter 用于累计值,例如记录请求次数.任务完成数.错误发生次数. 2.一直增加,不会减少. 3.重启进程后,会被重置. 例如:http_response_total{method="G

下面给出简单的代码,这里通过将变量重置为零来实现过滤字段的目的: type student struct { Age int `json:"age,omitempty"` Name string `json:"name,omitempty"` School string `json:"school,omitempty"` } var st = student{ Age: 10, Name: "john smith", Scho

1.在grub启动页面,按e编辑启动选项 2.找到Linux 16的那一行,将ro改为rw init=/sysroot/bin/sh 3.按下 Control+x ,使用修改后的设置启动,出现命令行 4.输入以下命令 chroot /sysroot   #使用过rescue模式的人都知道这是切换文件系统 passwd root   #修改密码 touch /.autorelabel #更新系统信息 exit                       #回到原来的文件系统 reboot    

1. 概述 1.1 说明 css重置样式主要是为了让各个浏览器的CSS样式有一个统一的基准,使HTML元素样式在跨浏览器时有一致性的效果. 备注:浏览器的兼容问题,不同浏览器对有些标签的默认值是不同的,如果不对css初始化往往会出现浏览器之间的页面显示差异.但是初始化样式也会对SEO有一定的影响,故初始化时尽量使影响最小. 1.2 重置文件 reset.css:传统的重置样式文件,重置清零处理来保障统一基准,如(*{ margin:0; padding:0; }). normailze.css:

题目描述(中等难度) 给定一个 m x n 的矩阵,如果一个元素为 0 ,则将其所在行和列的所有元素都设为 0 .请使用 原地 算法. 进阶: 一个直观的解决方案是使用  O(mn) 的额外空间,但这并不是一个好的解决方案. 一个简单的改进方案是使用 O(m + n) 的额外空间,但这仍然不是最好的解决方案. 你能想出一个仅使用常量空间的解决方案吗? 示例 1: 输入:matrix = [[1,1,1],[1,0,1],[1,1,1]] 输出:[[1,0,1],[0,0,0],[1,0,1]]

Prometheus(译:普罗米修斯)用领先的开源监控解决方案为你的指标和警报提供动力(赋能). 1.  概述 1.1.  Prometheus是什么? Prometheus是一个开源的系统监控和警报工具包.自2012年启动以来,许多公司和组织都采用了Prometheus,该项目拥有非常活跃的开发人员和用户社区.它现在是一个独立的开源项目,独立于任何公司进行维护.Prometheus于2016年加入云原生计算基金会,成为继Kubernetes之后的第二个托管项目. 1.1.1.  Prometh

欢迎加入go语言学习交流群 636728449 Prometheus笔记(二)监控go项目实时给grafana展示 Prometheus笔记(一)metric type 文章目录 Prometheus笔记(一)metric type 1.Counter 1.1 Counter 1.2 CounterVec 2.Gauge 2.1 Gauge 2.2 GaugeVec 3.Summary 4.Histogram 二.参考资料 Prometheus笔记(一)metric type Prometheu

前言 本文来自Prometheus官网手册1.Prometheus官网手册2 和 Prometheus简介 说明 Prometheus从根本上存储的所有数据都是时间序列: 具有时间戳的数据流只属于单个度量指标和该度量指标下的多个标签维度.除了存储时间序列数据外,Prometheus还可以生成临时派生的时间序列作为查询的结果. metrics和labels(度量指标名称和标签) 每一个时间序列数据由metric度量指标名称和它的标签labels键值对集合唯一确定. 这个metric度量指标名称指定

1.  Prometheus是什么 Prometheus是一个具有活跃生态系统的开源系统监控和告警工具包.一言以蔽之,它是一套开源监控解决方案. Prometheus主要特性: 多维数据模型,其中包含由指标名称和键/值对标识的时间序列数据 PromQL,一种灵活的查询语言 不依赖分布式存储: 单服务器节点是自治的 时间序列收集通过HTTP上的pull模型进行 通过中间网关支持推送(push)时间序列 通过服务发现或静态配置发现目标 支持多种模式的图形和仪表盘 为什么用pull(拉取)而不用pus

Micrometer 为基于 JVM 的应用程序的性能监测数据收集提供了一个通用的 API,支持多种度量指标类型,这些指标可以用于观察.警报以及对应用程序当前状态做出响应. 通过添加如下依赖可以将 Micrometer 收集的服务指标数据发布到 Prometheus 中. <dependency> <groupId>io.micrometer</groupId> <artifactId>micrometer-registry-prometheus</a

                                                                                                                                                                                                                                                          

----------------------------------------------------------------------------------- ByteArrayInputStream  类声明:public class ByteArrayInputStream extends InputStream位于java.io包下官方对其说明: A ByteArrayInputStream contains an internal buffer that contains byt

搬砖的陈大师版权所有,转载请注明:http://www.lenggirl.com/tool/RabbitMQ.html 手册:http://www.rabbitmq.com/getstarted.html 安装:http://www.rabbitmq.com/download.html 参考:http://blog.csdn.net/whycold/article/details/41119807 一.介绍 AMQP,即Advanced Message Queuing Protocol,高级消息

本篇文章主要介绍了Linux下如何对端口流量进行统计,小编觉得挺不错的,现在分享给大家,也给大家做个参考.一起跟随小编过来看看吧   在不修改源代码的情况下对程序暴露端口流量进行监控统计,可以利用Linux中自带的Iptable添加简单的规则让其起到端口流量统计的作用.但是需要注意的是在服务器重启.Iptable服务重启的时候统计数据会被重置清零. 添加需要统计的端口 1.输入监控 下面示例是监控目标端口是8080的输入流量 –dport(destination port 的缩写) iptabl

名称 是否需要重启 值 允许值 描述 auto_increment_increment 否 1 1-65,535 auto_increment_increment和auto_increment_offset 用于master-to-master的复制,并可以用来控制AUTO_INCREMENT列的操作. auto_increment_offset 否 1 1-65,535 auto_increment_increment和auto_increment_offse用于master-to-maste

一.Prometheus中的基本概念 Prometheus将所有数据存储为时间序列,这里先来了解一下prometheus中的一些基本概念 指标名和标签每个时间序列都由指标名和一组键值对(也称为标签)唯一标识. metric的格式如下: <metric name>{<label name>=<label value>, ...} 例如: http_requests_total{host="192.10.0.1", method="POST&q

方法是与特定类型相关联的函数.类,结构和枚举都可以定义实例方法,这些方法封装了用于处理给定类型的实例的特定任务和功能.类,结构和枚举也可以定义类型方法,它们与类型本身相关联.类型方法类似于Objective-C中的类方法. 结构和枚举可以在Swift中定义方法的事实是与C和Objective-C的主要区别.在Objective-C中,类是唯一可以定义方法的类型.在Swift中,您可以选择是定义类,结构还是枚举,并且仍然可以灵活地在您创建的类型上定义方法. 实例方法 实例方法是属于特定类,结构或枚

函数列表 一些函数有默认的参数,例如:year(v=vector(time()) instant-vector).v是参数值,instant-vector是参数类型.vector(time())是默认值. abs() abs(v instant-vector)返回输入向量的所有样本的绝对值. absent() absent(v instant-vector),如果赋值给它的向量具有样本数据,则返回空向量:如果传递的瞬时向量参数没有样本数据,则返回不带度量指标名称且带有标签的样本值为1的结果 当监

X86寄存器 ·x86寄存器分类: 8个通用寄存器:EAX.EBX.ECX.EDX.ESI.EDI.ESP.EBP 1个标志寄存器:EFLAGS 6个段寄存器:CS.DS.ES.FS.GS.SS 5个控制寄存器:CR0.CR1.CR2.CR3.CR4 8个调试寄存器:DR0.DR1.DR2.DR3.DR4.DR5.DR6.DR7 4个系统地址寄存器:GDTR.IDTR.LDTR.TR 其他寄存器:EIP.TSC等.   一．          通用寄存器 32位 16位 8位 EAX AX AH

甲协议定义的该适合特定任务或片的功能的方法,属性和其他要求的蓝图.然后,可以通过类,结构或枚举来采用该协议,以提供这些要求的实际实现.任何满足协议要求的类型都被认为符合该协议. 除了指定符合类型必须实现的要求之外,您还可以扩展协议以实现其中一些要求或实现符合类型可以利用的其他功能. 协议语法 您可以使用与类,结构和枚举非常类似的方式定义协议: protocol SomeProtocol { // protocol definition goes here } 自定义类型声明它们采用特定协议,方法

作者丨 Jay Kreps Confluent 联合创始人兼 CEO Jay Kreps 发表了一篇博文,给出了 Kafka 的真正定位——它不只是个消息系统,它还是个存储系统,而它的终极目标是要让流式处理成为现代企业的主流开发范式.以下内容翻译自作者的博文,查看原文 It’s Okay To Store Data In Apache Kafka: https://www.confluent.io/blog/okay-store-data-apache-kafka/ 人们总是问是否可以把 Kaf