随着系统越来越大,越来越复杂,我们需要在业务方面加上一些监控服务.Metrics作为一款监控指标的度量类库,提供了许多工具帮助开发者来完成自定义的监控工作. 使用Metrics 使用Metrics,只需要在pom文件里面加入一下依赖: <dependency> <groupId>io.dropwizard.metrics</groupId> <artifactId>metrics-core</artifactId> <version>

使用Metrics监控应用程序的性能   在编写应用程序的时候,通常会记录日志以便事后分析,在很多情况下是产生了问题之后,再去查看日志,是一种事后的静态分析.在很多时候,我们可能需要了解整个系统在当前,或者某一时刻运行的情况,比如当前系统中对外提供了多少次服务,这些服务的响应时间是多少,随时间变化的情况是什么样的,系统出错的频率是多少.这些动态的准实时信息对于监控整个系统的运行健康状况来说很重要. 一些应用程序,比如对外提供接口或者服务的WebService,对整个系统的实时运行情况进行监控显得

使用Metrics监控应用程序的性能 在编写应用程序的时候,通常会记录日志以便事后分析,在很多情况下是产生了问题之后,再去查看日志,是一种事后的静态分析.在很多时候,我们可能需要了解整个系统在当前,或者某一时刻运行的情况,比如当前系统中对外提供了多少次服务,这些服务的响应时间是多少,随时间变化的情况是什么样的,系统出错的频率是多少.这些动态的准实时信息对于监控整个系统的运行健康状况来说很重要. 一些应用程序,比如对外提供接口或者服务的WebService,对整个系统的实时运行情况进行监控显得尤为

使用App.Metrics监控消息队列 一.简介 App Metrics是一个开放源代码和跨平台的.NET库,用于记录应用程序中的指标.App Metrics可以在.NET Core或也支持.NET 4.5.2的完整.NET框架上运行. App Metrics通过在内存中进行采样和聚合,并提供可扩展性点以指定间隔将指标刷新到存储库中,从而抽象化了Metrics的基础存储库,例如InfluxDB,Prometheus,Graphite,Elasticsearch等. App Metrics提供了各

一.背景 目前我们的生产环境一层Nginx已经容器化部署,但是监控并不完善,我们期望其具有Ingress-Nginx-Controller组件上报监控的数据.这样可以建立请求全链路的监控大盘.有利于监控查看关键链路的状态信息,并快速定位问题.因此需要研究Ingress-Nginx-Controller组件的监控机制原理,看是否可以移植到一层nginx上实现metrics监控数据的采集. 二.分析 首先,目前常用的Ingress-Nginx-Controller有两个.一个是K8S官方开源的Ing

在编写应用程序的时候,通常会记录日志以便事后分析,在很多情况下是产生了问题之后,再去查看日志,是一种事后的静态分析.在很多时候,我们可能需要了解整个系统在当前,或者某一时刻运行的情况,比如当前系统中对外提供了多少次服务,这些服务的响应时间是多少,随时间变化的情况是什么样的,系统出错的频率是多少.这些动态的准实时信息对于监控整个系统的运行健康状况来说很重要. 一些应用程序,比如对外提供接口或者服务的WebService,对整个系统的实时运行情况进行监控显得尤为重要,着就像我们操作系统里面的资源管理

在编写应用程序的时候,通常会记录日志以便事后分析,在很多情况下是产生了问题之后,再去查看日志,是一种事后的静态分析.在很多时候,我们可能需要了解整个系统在当前,或者某一时刻运行的情况,比如当前系统中对外提供了多少次服务,这些服务的响应时间是多少,随时间变化的情况是什么样的,系统出错的频率是多少.这些动态的准实时信息对于监控整个系统的运行健康状况来说很重要. 一些应用程序,比如对外提供接口或者服务的WebService,对整个系统的实时运行情况进行监控显得尤为重要,着就像我们操作系统里面的资源管理

一.简介 App Metrics是一个开放源代码和跨平台的.NET库,用于记录应用程序中的指标.App Metrics可以在.NET Core或也支持.NET 4.5.2的完整.NET框架上运行. App Metrics通过在内存中进行采样和聚合,并提供可扩展性点以指定间隔将指标刷新到存储库中,从而抽象化了Metrics的基础存储库,例如InfluxDB,Prometheus,Graphite,Elasticsearch等. App Metrics提供了各种度量标准类型来度量事物,例如请求率,计

haproxy 2.0 已经发布一段时间了,提供内部直接暴露的prometheus metrics 很方便 ,可以快速的监控系统的状态 以下是一个简单的demo 环境准备 docker-compose 文件   version: "3" services: grafana: image: grafana/grafana ports: - "3000:3000" prometheus: image: prom/prometheus volumes: - ".

欢迎来到Spring Boot Actuator教程系列的第二部分.在第一部分中,你学习到了spring-boot-actuator模块做了什么,如何配置spring boot应用以及如何与各样的actuator endpoints交互. 在这篇文章中,你将学习sprint boot如何整合外部监控系统Prometheus和图表解决方案Grafana. 在这篇文章的末尾,你将在自己本地电脑上建立一个Prometheus和Grafana仪表盘,用来可视化监控Spring Boot应用产生的所有me

Gauge用来显示单词一个数的 勾选,这里编程仪表盘 设置仪表盘的最大值.最小值 保存 直接保存 保存成功的提示 返回 这就是我们做的一个简单的仪表盘 这个不适合我们的counter,因为没有最大值 ,上限. 可以拖动调整大小. 折线图 一段时间内访问量的曲线,波动情况.启动我们这个测试类,以1秒10次的频率去访问我们的订单接口. 让测试类在后面跑着,然后我们加一个面板 选择数据源 rate是用的最多的一个函数,在采集到的数据之上去做计算.rate就是计算指定范围内每秒的数据量. 按照我这个代码

自己写代码来定义一个metrics,然后让prmetheus收走,在grafana里面定义一个panel并展示出来. prometheus的四种metrics指标.虽然所有的metrics都是数字,但是数字和数字之间还不一样. counter:比如说请求的总量,cpu的使用时间 Gauge:统计的数,是可增加也可以减少的,比如说当前业务使用的内存的大小.垃圾回收后,内存就会减少. Hostogram:用来做数据分布统计,比如说请求的响应时间来举例子,某个应用收了100个请求,在这100个请求里面

最近这段时间一直在忙,没时间写博客,负责了一个项目,从前端到后端一直忙,同时还有其他第几个项目的系统架构要处理. 去年就开始关注net core了,只是平时写写demo,没用在项目中,正好这次机会就用了net core,具体是什么时候开始的不太记得了,总之刚开始是用core 1.0开发,然后在开发的时候突然想到,平时我们的项目中都没有做过项目的实时监控,为什么这次不试试看呢,而且还能知道每天什么时段的流量走向,系统吞吐量等.记得之前去北京总公司的时候,看到java开发部那边有一个大屏幕,实时的显

到目前为止,各种日志收集,统计监控开源组件数不胜数,即便如此还是会有很多人只是tail -f查看一下日志文件.随着容器化技术的成熟,日志和metrics度量统计已经不能仅仅靠tail -f来查看了,你甚至都不能进入部署的机器.因此,日志收集和metrics统计就必不可少.日志可以通过logstash或者filebeat收集到ES中用来查阅.对于各种统计指标,springboot提供了actuator组件,可以对cpu, 内存,线程,request等各种指标进行统计,并收集起来.本文将粗略的集成i

前言 .net core 2.* 实施性能监控 这个工具其实给运维 大大们用起来是更爽的.但是Grafana现在还没有找到中文版. 本文需要了解的相关技术与内容: InfluxDb(分布式时序数据库,开源)(注:分布式部分已商业化最新的分布式版本已不在开源,单例的继续开源) Grafana(开源的,功能齐全的度量仪表盘和图形编辑器) App Metrics(主角,开源的支持.NET Core的监控插件,采用管道注入的方式,对代码的入侵性极小) 效果图 安装influxdb influxdb在1.

App Metrics监控需要安装InfluxDB时序数据库和Grafana可视化分析工具 1.安装InfluxDB 下载地址:https://portal.influxdata.com/downloads/#influxdb 我这里下载的是Windows版本的. 解压influxdb,编辑influxdb.conf,配置相关路径 [meta] # Where the metadata/raft database is stored dir = "D:/influxdb/meta" [

OpenFalcon-SuitAgent 项目地址:github 版本说明 本系统版本划分如下 alpha:内部测试版(不建议使用于生产环境) beta:公开测试版(不建议使用于生产环境) final:最终正式版(可用于生产环境) 当前版本请查看pom.xml信息. 使用之前 此系统是和OpenFalcon监控系统一起使用,是为了更方便的进行运维监控.若不了解,可以先点击链接去OpenFalcon的官方社区进行了解. 目前此系统仅支持类Unix系统下使用,不支持Windows系统 什么是Suit

这里主要介绍metrics与spring集成的使用方式. 1  添加maven依赖 <dependency> <groupId>com.ryantenney.metrics</groupId> <artifactId>metrics-spring</artifactId> <version>3.1.2</version> </dependency> <dependency> <groupId&

前言 前面我们聊了一下一个应用程序 应该监控的8个关键位置. . 嗯..地址如下: 应用程序的8个关键性能指标以及测量方法 最后卖了个小关子,是关于如何监控ASP.NET Core的. 今天我们就来讲讲如何监控它,下面上效果图: 阅读本文需要了解的相关技术与内容: InfluxDb(分布式时序数据库,开源)(注:分布式部分已商业化最新的分布式版本已不在开源,单例的继续开源) Grafana(开源的,功能齐全的度量仪表盘和图形编辑器) App Metrics(主角,开源的支持.NET Core的监

前言 本文介绍在k8s集群中使用node-exporter.prometheus.grafana对集群进行监控.其实现原理有点类似ELK.EFK组合.node-exporter组件负责收集节点上的metrics监控数据,并将数据推送给prometheus, prometheus负责存储这些数据,grafana将这些数据通过网页以图形的形式展现给用户. 在开始之前有必要了解下Prometheus是什么?Prometheus (中文名:普罗米修斯)是由 SoundCloud 开发的开源监控报警系统和

背景说明: PMM是percona公司提供的一个对于MySQL和MongoDB的监控和管理平台.PMM有两部分组成PMM Client和PMM Server PMM Client:安装在每一台需要进行监控的数据库主机中,包括以下工具 . pmm-admin:pmm客户端客理工具,用于增加或是删除需要监控的数据库实例 . percona-qan-agent:用于搜集数据库性能数据 . node_exporter :用于搜集常用的系统指标 . mysqld_exporter:用于搜集MySQL性能指