概述 上一篇文章分析了cloudera manager中监控数据.中心数据的存储方式,如何配置外部表等.这一篇文章进一步分析监控数据的存储,配置,调优等. Service Monitor 和 Host Monitor 角色在cloudera manager中存储了时间序列.健康数据.Impla查询和Yarn应用的元数据.经过查看对应的Cloudera Manager的存储连接,发现Service Monitor和Host Monitor的存储使用的是levelDB的解析类,由此能够判断出本地存储

Spring Cloud(六):Hystrix 监控数据聚合 Turbine[Finchley 版]  发表于 2018-04-17 |  更新于 2018-05-07 |  上一篇我们介绍了使用 Hystrix Dashboard 来展示 Hystrix 用于熔断的各项度量指标.通过 Hystrix Dashboard,我们可以方便的查看服务实例的综合情况,比如:服务调用次数.服务调用延迟等.但是仅通过 Hystrix Dashboard 我们只能实现对服务当个实例的数据展现,在生产环境我们的

前言 SpringCloud 是微服务中的翘楚,最佳的落地方案. 使用 SpringCloud 的 Hystrix Dashboard 组件可以监控单个应用服务的调用情况,但如果是集群环境,可能就 不能满足需求了,这时就用到了 SpringCloud 另一个组件:Turbine. Turbine 将每个应用服务的调用情况聚合在一起展示出来. 如果了解过 Hystrix Dashboard,那么可以简单认为 Turbine 就相当于另起了一个工程,把其他工程的监控情况 全部显示到了 Turbine

上一篇我们介绍了使用 Hystrix Dashboard 来展示 Hystrix 用于熔断的各项度量指标.通过 Hystrix Dashboard,我们可以方便的查看服务实例的综合情况,比如:服务调用次数.服务调用延迟等.但是仅通过 Hystrix Dashboard 我们只能实现对服务当个实例的数据展现,在生产环境我们的服务是肯定需要做高可用的,那么对于多实例的情况,我们就需要将这些度量指标数据进行聚合.下面,我们就来介绍一下另外一个工具:Turbine. 准备工作 我们将用到之前实现的几个应

上一篇我们介绍了使用Hystrix Dashboard来展示Hystrix用于熔断的各项度量指标.通过Hystrix Dashboard,我们可以方便的查看服务实例的综合情况,比如:服务调用次数.服务调用延迟等.但是仅通过Hystrix Dashboard我们只能实现对服务当个实例的数据展现,在生产环境我们的服务是肯定需要做高可用的,那么对于多实例的情况,我们就需要将这些度量指标数据进行聚合.下面,在本篇中,我们就来介绍一下另外一个工具:Turbine. 准备工作 在开始使用Turbine之前,

原文地址:https://windmt.com/2018/04/17/spring-cloud-6-turbine/ 上一篇我们介绍了使用 Hystrix Dashboard 来展示 Hystrix 用于熔断的各项度量指标.通过 Hystrix Dashboard,我们可以方便的查看服务实例的综合情况,比如:服务调用次数.服务调用延迟等.但是仅通过 Hystrix Dashboard 我们只能实现对服务当个实例的数据展现,在生产环境我们的服务是肯定需要做高可用的,那么对于多实例的情况,我们就需要

之前介绍了Sentinel相关的文章,小伙伴在生产实践中不知道有没有这个疑问?我们的Sentinel控制台监控的数据只能看最近5分钟的,如图 那么就导致历史数据是查看不了的,那肯定是不行的,在生产环境中我们最起码能够看到最近几天甚至几个月的监控数据,方便我们排查出哪些时间段/哪些天,哪些接口会到达什么样的QPS:方便我们对整体系统的QPS.以及异常情况有基本的了解. 如果要做到这些,就需要做到对这些数据进行持久化,而不能只保存在内存中.那我们今天就来介绍一下怎么改造Sentinel控制台,可以达

遥想 2015 年 8 月 17 日,Cloud Insight 还在梳理功能原型,畅想 Cloud Insight 存在的意义:为什么阿里云用户需要使用 Cloud Insight 来加强管理. 而今,我们就已经实现了这样的功能: 使用标签来实现数据的聚合和分组. 相信使用过 OpenTSDB 或者 InfluxDB 的人都知道标签的存在:Tag.这也是为什么越来越多 Zabbix 或者 Nagios 用户迁移至 OpentsDB 来自建运维监控系统的原因. 如果所示,Zabbix 只提供单台

前言 前面一章,我们讲解了如何整合Hystrix.而在实际情况下,使用了Hystrix的同时,还会对其进行实时的数据监控,反馈各类指标数据.今天我们就将讲解下Hystrix Dashboard和Turbine.其中Hystrix Dashboard是一款针对Hystrix进行实时监控的工具,通过Hystrix Dashboard我们可以在直观地看到各Hystrix Command的请求响应时间, 请求成功率等数据,监控单个实例内的指标情况.后者Turbine,能够将多个实例指标数据进行聚合的工具

主机错误: 该主机与 Cloudera Manager Server 失去联系的时间过长. 该主机未与 Host Monitor 建立联系 解决办法: 首先查看该主机NTP服务是否启动:https://www.cnblogs.com/sisimi/p/7698452.html 如果已经启动,请查看客户端服务是否启动:/opt/cm-5.14.0/etc/init.d/cloudera-scm-agent start 启动之后主机一切正常.

-- 知道你为什么惧组件很多的一些开源软件? 因为缺乏阅读能力. 最近我接手了druid+kafka+elk一套等日志系统. 但是我对druid很陌生, 周旋了几天, 官网文档快速开始照着做了下. 看了这个文章才大概明白套路. 入库: kafka-->tranquility-->overload-->middleManager 查询: broker-->historical-->deepdrive coordinator是管理segment的(下载删除等) 需要注意的是con

Prometheus是什么 Prometheus是一套开源监控系统和告警为一体,由go语言(golang)开发,是监控+报警+时间序列数 据库的组合.适合监控docker容器.因为kubernetes(k8s)的流行带动其发展. Prometheus的主要特点 多维度数据模型,由指标名称和键/值对标识的时间序列数据. 作为一个时间序列数据库,其采集的数据会以文件的形式存储在本地中. 灵活的查询语言,PromQL(Prometheus Query Language)函数式查询语言. 不依赖分布式存

特别声明: 此次并非针对其他参与2013中国十大优秀开源项目的同行,体系有漏洞要谴责的是制定规则并从中获益但不作为的权贵,草根们制定不了规则但可发现和利用漏洞,这是程序员应有反叛精神没错.但被作为道具不可接受.我代表FineUI请求CSDN公开数据,如果您觉得CSDN有必要撕下遮羞布,请共同呼吁. ============ 有人说我太较真了,有人说我应该匿名举报,还有人说有本事你也刷票呀,不过今天我还是要把我知道的说出来,我不会说哪些软件在恶意刷票,我也没有资格说哪些软件在恶意刷票,我只是从程序

前言 读本篇文章之前,可以先读前两篇文章.为了照顾没看过的朋友,我也会稍作复习. 思考大纲: .Net架构篇:思考如何设计一款实用的分布式监控系统? 实践篇一:.NetCore实践篇:分布式监控客户端ZipkinTracer从入门到放弃之路 实践篇二:.NetCore实践篇:分布式监控系统zipkin踩坑之路(二) 上一章节,我们遗留了两个问题, 聚合调用span传送到zipkin时,没有产生聚合的span. 菜单dependencies没有聚合数据,zipkin-dependencies启动失

mongodb可以通过profile来监控数据 (mongodb性能优化)   开启 Profiling  功能 ,对慢查询进行优化: mongodb可以通过profile来监控数据,进行优化. 查看当前是否开启profile功能用命令 db.getProfilingLevel()  返回level等级,值为0|1|2,分别代表意思:0代表关闭,1代表记录慢命令,2代表全部 db.setProfilingLevel(level);  #level等级,值同上 level为1的时候,慢命令默认值为

前言 阿里巴巴提供的控制台只是用于演示 Sentinel 的基本能力和工作流程,并没有依赖生产环境中所必需的组件,比如持久化的后端数据库.可靠的配置中心等.目前 Sentinel 采用内存态的方式存储监控和规则数据,监控最长存储时间为 5 分钟,控制台重启后数据丢失. 企业版 这里推荐一下阿里云的官方版,AHAS Sentinel 控制台 是 Sentinel 控制台的阿里云上版本,提供企业级的控制台服务,包括: 实时请求链路查看 还有各种酷炫的监控图表 可靠的实时监控和历史监控数据查询,无需自

TIPS 本文基于Spring Boot 2.1.4,理论支持Spring Boot 2.x所有版本 众所周知,Spring Boot有个子项目Spring Boot Actuator,它为应用提供了强大的监控能力.从Spring Boot 2.0开始,Actuator将底层改为Micrometer,提供了更强.更灵活的监控能力.Micrometer是一个监控门面,可以类比成监控界的 Slf4j . 借助Micrometer,应用能够对接各种监控系统,例如: AppOptics Atlas Da

摘要:UAVStack推出的JVM监控分析工具提供基于页面的展现方式,以图形化的方式展示采集到的监控数据:同时提供JVM基本参数获取.内存dump.线程分析.内存分配采样和热点方法分析等功能. 引言 作为AllInOne的智能化服务技术栈,UAVStack提供了非常全面的监控数据采样功能,同时支持数据监控与预警.近期,我们整合了原有的数据采集展示功能,新增JVM分析功能,推出了更易用的JVM监控分析工具. 熟悉JDK的开发者都知道,JDK本身提供了一套JVM分析工具,包括jinfo.jmap.j

根据官方wiki文档,sentinel控制台的实时监控数据,默认仅存储 5 分钟以内的数据.如需持久化,需要定制实现相关接口. https://github.com/alibaba/Sentinel/wiki/在生产环境中使用-Sentinel-控制台 也给出了指导步骤: 1.自行扩展实现 MetricsRepository 接口: 2.注册成 Spring Bean 并在相应位置通过 @Qualifier 注解指定对应的 bean name 即可. 本文先学习官方提供的接口梳理思路,然后使用S

问题 在上一篇文章中,我们使用Telegraf自带的Plugin配置好了的监控,但是自带的Plugin并不能完全覆盖我们想要的监控指标,就需要收集额外的自定义的监控数据,实现的方法有: 开发自己的Telegraf Plugin 使用可以执行自定义脚本的inputs plugin 此处收集的监控项不多,收集间隔也不是很频繁,所以我选择Telegraf预置的Inputs.exec plugin实现.它非常灵活,可以执行任意命令和脚本.在脚本中实现获取监控数据的逻辑,然后使用inputs.exec执行