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 =

通过micrometer实时监控线程池的各项指标 前提 最近的一个项目中涉及到文件上传和下载,使用到JUC的线程池ThreadPoolExecutor,在生产环境中出现了某些时刻线程池满负载运作,由于使用了CallerRunsPolicy拒绝策略,导致满负载情况下,应用接口调用无法响应,处于假死状态.考虑到之前用micrometer + prometheus + grafana搭建过监控体系,于是考虑使用micrometer做一次主动的线程池度量数据采集,最终可以相对实时地展示在grafana的

1.介绍HBase集群上region数目由于业务驱动而越来越多,由于服务器本身,网络以及hbase内部的一些不确定性bug等因素使得这些region可能面临着不可用或响应延时情况.通过对region的监控,也可以反映出hdfs集群的状况2.工具org.apache.hadoop.hbase.tool.Canary 监控Region的可用和读写状况Usage: bin/hbase org.apache.hadoop.hbase.tool.Canary [opts] [table 1 [table

监控UNIX一. lr监控UNIX ,UNIX先启动一rstatd服务 以下是在IBM AIX系统中启动rstatd服务的方法: 1. 使用telnet以root用户的身份登录入AIX系统 2. 在命令行提示符下输入:vi /etc/inetd.conf 3. 查找rstatd,找到#rstatd   sunrpc_udp     udp     wait    root    /usr/sbin/rpc.rstatd rstatd 100001 1-3 4. 将#去掉 5. :wq保存修改结果

前面我们已经学习了 Prometheus 的使用,了解了基本的 PromQL 语句以及结合 Grafana 来进行监控图表展示,通过 AlertManager 来进行报警,这些工具结合起来已经可以帮助我们搭建一套比较完整的监控报警系统了,但是也仅仅局限于测试环境,对于生产环境来说则还有许多需要改进的地方,其中一个非常重要的就是 Prometheus 的高可用. 单台的 Prometheus 存在单点故障的风险,随着监控规模的扩大,Prometheus 产生的数据量也会非常大,性能和存储都会面临问

一.首先配置redis的主从同步集群. 1.主库的配置文件不用修改,从库的配置文件只需增加一行,说明主库的IP端口.如果需要验证的,也要加多一行,认证密码. slaveof 192.168.20.26 5268 masterauth hodge01 一主多从的话,就启用多个从库.其中,从库都是一样的方案.本次有两个slave. 2.命令检查. /usr/local/redis/bin/redis-cli -p 5257 -a hodge01 info Replication 二.sentinel

如何实现zabbix监控windows机器的N卡GPU指标呢? Nvidia卡在安装驱动程序的时候,已经自带安装了一个命令行工具来获取显卡的各个性能指标值 在windows机器上,我们可以把该路径加入环境变量中,在cmd命令行中输入nvidia-smi.exe,即可看到当前显卡的运行状态 当然,我们还可以根据该工具,返回我们特定想要的某些性能指标,比如: 第1张显卡已经使用的显存大小,单位是MiB -i 0 表示第一张显卡 --query-gpu=memory.used 表示查询显存使用值 --

问题情形 为了使用Application Insights也可以监控Azure VM中的相关性能数据,如CPU, Memory,IIS Reuqest等信息,可以在VM中开始一个一个扩展插件: Azure Monitor Application Insights Agent 在Azure Application Insights的最终效果如下图(可直接在Live Metrics页面查看VM中的实时指标,Incoming Requests/Outgoing Requests/Overall Hea

这17个指标根据需要设置吧,指标设置的越多,对服务器真实值影响越大,所以要秉承按需而设的原则.   1.Average load:Average number of processes simultaneously in Ready state during the last minute.    上一分钟同时处于"就绪"状态的平均进程数2.Collision rate:Collisions per second detected on the Ethernet.    每秒钟在以太网

一.端口转发. 如果在一个主机里面,安装了两个redis实例,可以在项目里面配置IP端口,用iptables转发. iptables -t nat -A PREROUTING -p tcp --dport 6379 -j REDIRECT --to-ports 7379 当发生切换的时候,触发了脚本,执行语句.端口可以马上转发带正确的redis上面.参数的含义: 脚本配置: 脚本实例: #!/bin/bash iptables -t nat -I PREROUTING -p tcp --dpor

1.Average load:Average number of processes simultaneously in Ready state during the last minute.   上一分钟同时处于“就绪”状态的平均进程数2.Collision rate:Collisions per second detected on the Ethernet.    每秒钟在以太网上检测到的冲突数.3.Context switches rate:Number of switches betw

这17个指标根据需要设置,指标设置的越多,对服务器真实值影响越大,所以要秉承按需而设的原则.   1.Average load:Average number of processes simultaneously in Ready state during the last minute.    上一分钟同时处于“就绪”状态的平均进程数2.Collision rate:Collisions per second detected on the Ethernet.    每秒钟在以太网上检测到的冲

目录 1.资源指标和资源监控 2.Weave Scope监控集群 (1)Weave Scope部署 (2)使用 Scope (3)拓扑结构 (4)实时资源监控 (5)在线操作 (6)强大的搜索功能 2.核心指标监控之metrics-server 1.资源指标和资源监控 一个集群系统管理离不开监控,同样的Kubernetes也需要根据数据指标来采集相关数据,从而完成对集群系统的监控状况进行监测.这些指标总体上分为两个组成:监控集群本身和监控Pod对象,通常一个集群的衡量性指标包括以下几个部分: 节

这篇文章主要介绍了Windows下使用性能监视器监控SqlServer的常见指标,常见指标包括Buffer Cache Hit Ratio.Pages/sec. Available Bytes.Disk Time.Avg. Disk Queue Length.Processor Time.Processor Queue Length等 1.SQL Server Buffer: Buffer Cache Hit Ratio 这是一个很重要查看内存是否不足的参数.SQL Server Buffer中

用windows性能监视器监控sqlserver的常见指标   上边文章中提到win的性能监视器是监控数据库性能必备的工具,接下来我就给大家介绍一些常见的监控指标,其实无非就是磁盘,cpu,内存等硬件的运行指标还有数据库自身的像锁啊.用户连接数啊.还有就是根据自身业务决定的需要注意的参数指标. 1.SQL Server Buffer: Buffer Cache Hit Ratio 这是一个很重要查看内存是否不足的参数.SQL Server Buffer中的计数器Buffer Cache Hit

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

zabbix监控对象区分 使用SNMP监控交换 使用IPMI监控服务器硬件 使用Agent监控服务器 使用JMX监控JAVA SNMP监控流程 交换机上开启snmp 在zabbix上添加监控(设置SNMP interfaces) 关联监控模版. IPMI 建议使用自定义item监控服务器硬件,在本地执行ipmitool命令来获取数据 可以在本地执行ipmitool命令获取数据(命令需要安装)连接远程控制卡监控 JMX(使用Zabbix Java Gateway代理) 用来获取java数据,实现监

为了使得私有化部署的系统能更健壮,同时不增加额外的部署运维工作量,本文提出了一种基于 ELK 的开箱即用的日志和指标收集方案. 在当前的项目中,我们已经使用了 Elasticsearch 作为业务的数据储存,同时利用 ansible.docker.jenkins 组合了一套快速部署的工具.在配置好需要部署主机的 ssh 连接信息后,我们可以通过 jenkins 一键部署一个 Elasticsearch 和 Kibana.     这套系统遵循以下的设计原则: Self-Contained Dep

基于prometheus的微服务指标监控 服务上线后我们往往需要对服务进行监控,以便能及早发现问题并做针对性的优化,监控又可分为多种形式,比如日志监控,调用链监控,指标监控等等.而通过指标监控能清晰的观察出服务指标的变化趋势,了解服务的运行状态,对于保证服务稳定起着非常重要的作用 prometheus是一个开源的系统监控和告警工具,支持强大的查询语言PromQL允许用户实时选择和汇聚时间序列数据,时间序列数据是服务端通过HTTP协议主动拉取获得,也可以通过中间网关来推送时间序列数据,可以通过静态

导读 Grafana 是一个有着丰富指标的开源控制面板.在可视化大规模测量数据的时候是非常有用的.根据不同的指标数据,它提供了一个强大.优雅的来创建.分享和浏览数据的方式. 它提供了丰富多样.灵活的图形选项.此外,针对数据源,它支持许多不同的存储后端.每个数据源都有针对特定数据源的特性和功能所定制的查询编辑器.Grafana 提供了对下述数据源的正式支持:Graphite.InfluxDB.OpenTSDB. Prometheus.Elasticsearch 和 Cloudwatch. 每个数据

1. 业界案例 目前前端性能监控系统大致为分两类:以GA为代表的代码监控和以webpagetest为代表的工具监控. 代码监控依托于js代码并部署到需监控的页面,手动计算时间差或者使用浏览器的的API进行数据统计. 影响代码监控数据的因素有以下几种: 浏览器渲染机制: 浏览器对API的实现程度,比如performance API: 工具监控不用将统计代码部署到页面中,一般依托于虚拟机.以webpageTest为例,输入需统计的url并且选择运行次url的浏览器版本,webpageTest后台虚拟