转发自:https://blog.csdn.net/majianxiong_lzu/article/details/90437559 主要指标梳理 Cluster Health – Nodes and Shards Search Performance – Request Latency and Search Performance – Request Rate Indexing Performance – Refresh Times Indexing Performance – Merge T

1.集群监控 集群监控主要包括两个方面的内容,分别是集群健康情况和集群的运行状态. 集群健康状态可以通过以下api获取: http://ip:9200/_cluster/health?pretty 关键指标说明: status: #集群状态,分为green.yellow和red. number_of_nodes/number_of_data_nodes: #集群的节点数和数据节点数. active_primary_shards: #集群中所有活跃的主分片数. active_shards: #集群

###################ElasticSearch监控指标梳理########################### #author:lugh1 # #date:2021-09-26 # #description:ES监控指标 # ###################ElasticSearch监控指标梳理########################### ##集群 status #集群状态green.yellow.red number_of_nodes #集群节点个数 act

ES监控方案 本文主要讲述使用 Prometheus监控ES,梳理核心监控指标并构建 Dashboard ,当集群有异常或者节点发生故障时,可以根据性能图表以高效率的方式进行问题诊断,再对核心指标筛选添加告警. 根据<How to monitor Elasticsearch performance>一文中的介绍: Elasticsearch本身提供了大量的指标,可以帮助我们进行故障预检,并在遇到诸如节点不可用.JVM OutOfMemoryError和垃圾回收时间过长等问题时采取必要措施. 通

导语 Elasticsearch(文中简称ES)是分布式全文搜索引擎,产品提供高可用.易扩展以及近实时的搜索能力,广泛应用于数据存储.搜索和实时分析.很多服务的可用性对ES重度依赖.因此,保障ES自身可用性,是实现服务高可用的重中之重. 基于京东云丰富的运维实战经验,接下来我们将陆续推出ES运维干货,欢迎小伙伴们持续关注.今天带来第一篇内容——Elasticsearch监控实战. 监控,是服务可用性保障的关键之一.本文从运维角度,对ES服务监控进行了系统性总结,涵盖监控工具选型.监控采集项筛选介

[MySQL]常用监控指标及监控方法 转自:https://www.cnblogs.com/wwcom123/p/10759494.html  对之前生产中使用过的MySQL数据库监控指标做个小结.  指标分类 指标名称 指标说明 性能类指标 QPS 数据库每秒处理的请求数量 TPS 数据库每秒处理的事务数量 并发数 数据库实例当前并行处理的会话数量 连接数 连接到数据库会话的数量 缓存命中率 查询命中缓存的比例 高可用指标 可用性 数据库是否可以正常对外服务 阻塞 当前阻塞的会话数 慢查询 慢

原文地址:http://blog.csdn.net/lizhitao/article/details/24581907 1.监控目标 1.当系统可能或处于亚健康状态时及时提醒,预防故障发生 2.报警提示 a.短信方式 b.邮件 2.监控内容 2.1 机器监控 Kafka服务器指标 CPU Load Disk IO Memory 磁盘log.dirs目录下数据文件大小,要有定时清除策略 2.2 JVM监控 主要监控JAVA的 GC time(垃圾回收时间),JAVA的垃圾回收机制对性能的影响比较明

apache kafka中国社区QQ群:162272557 1.监控目标 1.当系统可能或处于亚健康状态时及时提醒,预防故障发生 2.报警提示 a.短信方式 b.邮件 2.监控内容 2.1 机器监控 Kafkaserver指标 CPU Load Disk IO Memory 磁盘log.dirs文件夹下数据文件大小,要有定时清除策略 2.2 JVM监控 主要监控JAVA的 GC time(垃圾回收时间).JAVA的垃圾回收机制对性能的影响比較明显 2.3 Kafka系统监控 1.Kafka整体监

Linux CPU监控指标 Linux提供了非常丰富的命令可以进行CPU相关数据进行监控,例如:top.vmstat等命令.top是一个动态显示过程,即可以通过用户按键来不断刷新当前状态.如果在前台执行该命令,它将独占前台,直到用户终止该程序为止,比较准确的说,top命令提供了实时的对系统处理器的状态监视,它将显示系统中 CPU 最“敏感”的任务列表.该命令可以按 CPU 使用,内存使用和执行时间对任务进行排序:而且该命令的很多特性都可以通过交互式命令或者在个人定制文件中进行设定.      t

关于生产者相关的监控指标含义的理解,希望大神帮忙进行确定下.     这边找了官网,看了网上各样的资料,但都无法帮我理解监控项目相关含义.     相关的监控项目是从jconsole获取的,并接入到了zabbix中.     kafka版本:0.10.0     jdk版本:1.7     zabbix:3.4 相关监控项目的理解: ProducerRequest Count :生产者请求总数量 ProducerRequest EventType:生产者请求事件类型 ProducerReques

目前zookeeper获取监控指标已知的有两种方式: 1.通过zookeeper自带的 four letter words command 获取各种各样的监控指标 2.通过JMX Client连接zookeeer对外提供的MBean来 获取监控指标 (需要修改启动脚本,使其支持远程JMX连接) 上述两种方式获取的指标大体上是一致的. 通过下列命令来获取这些监控信息 echo commands  |  nc ip port 如:echo conf | nc 192.168.144.110 2181

对之前生产中使用过的MySQL数据库监控指标做个小结.  指标分类 指标名称 指标说明 性能类指标 QPS 数据库每秒处理的请求数量 TPS 数据库每秒处理的事务数量 并发数 数据库实例当前并行处理的会话数量 连接数 连接到数据库会话的数量 缓存命中率 查询命中缓存的比例 高可用指标 可用性 数据库是否可以正常对外服务 阻塞 当前阻塞的会话数 慢查询 慢查询情况 主从延迟 主从延迟时间 主从状态 主从链路是否正常 死锁 查看死锁信息 [QPS指标]  show global status whe

通用监控指标 对于每个RPC服务应该监控 RpcProcessingTimeAvgTime(PRC处理的平均时间) 通常hdfs在异常任务突发大量访问时,这个参数会突然变得很大,导致其他用户访问hdfs时,会感觉到卡顿,从而影响任务的执行时间 CallQueueLength(RPC Call队列的长度) 如果callqueue队列数值一直处于较高的水平,例如对于NN来说CallQueue的长度等于handler*100,也就是说NN可能收到了大量的请求或者server在处理rpc请求时耗时很长,

监控指标: 1.CPU平均使用率 2.内存平均使用率 3.应用程序错误数 4.应用程序请求量 5.应用平均响应时间 6.硬件I/O指标 7.JMX 7.1.Full gc count 7.2.Full gc time 7.3.Young gc count 7.4.Young gc time 7.5.Heap memory used 7.6.threads 7.7.Eden,survivor 7.8.Old generation

Tensorflow监控指标可视化 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 参考文献 强烈推荐Tensorflow实战Google深度学习框架 实验平台: Tensorflow1.4.0 python3.5.0 MNIST数据集将四个文件下载后放到当前目录下的MNIST_data文件夹下 Tensorflow命名空间与计算图可视化介绍了通过TensorBoard的GRAPHS可视化TensorFlow计算图的结构以及在计算图上的信息.TensorBoard 除了可以可视化Tens

为了排查问题,对数据库的监控是必不可少的,在此介绍下 MySQL 中的常用监控指标. 简介 MySQL 有多个分支版本,常见的有 MySQL.Percona.MariaDB,各个版本所对应的监控项也会有些区别,在此仅介绍一些通用的监控项. 通常,监控项的源码是在 mysql/mysqld.cc 文件中定义,其内容如下所示. SHOW_VAR status_vars[]= { {"Aborted_clients", (char*) &aborted_threads, SHOW_L

1.介绍 集群健康 就像是光谱的一端——对集群的所有信息进行高度概述. 而 节点统计值 API 则是在另一端.它提供一个让人眼花缭乱的统计数据的数组,包含集群的每一个节点统计值. 节点统计值 提供的统计值如此之多,在完全熟悉它之前,你可能都搞不清楚哪些指标是最值得关注的.我们将会高亮那些最重要的监控指标(但是我们鼓励你记录接口提供的所有指标—— 或者用 Marvel ——因为你永远不知道何时需要某个或者另一个值). 2.节点统计值命令 GET _nodes/stats 3.结果介绍 1.开头部分

通过JMX获取weblogic的监控数据,包括JDBC,SESSION,SERVERLET,JVM等信息.主要用到weblogic自己的t3协议,所以要用到weblogic的jar包:wlfullclient.jar和wlclient.jar.这两个jar包怎么获取我专门在另外一篇文章中讲.下面贴一些获取监控指标的代码,做个备份只用吧. 1.对JDBC的监控,只取了最重要的监控指标: package test; import java.io.IOException; import java.ne

概述 HikariCP提供了一些监控指标,他的监控指标都是基于MicroMeter提供出来的,然后支持Prometheus和Dropwizard.本次我们将讨论一下HikariCp的监控指标有哪些,为什么提供这些指标,以及咱们如何去做监控. 监控指标 就像com.zaxxer.hikari.metrics.PoolStats提供的那样,几个重要的指标都存储在poolState中. totalConnections 总连接数,包括空闲的连接和使用中的连接. idleConnections 空闲连接

上一节介绍了pushgateway的作用.优劣以及部署使用,本机通过几个实例来重温一下自定义监控指标是如何使用的. 一.监控容器启动时间(shell) 使用prometheus已经两个月了,但从未找到容器运行时间的指标(有一个类似的指标是容器创建时间).学会自定义监控指标后,第一个实例就应该来搞定它. 前提条件是,部署好pushagateway! 在被监控机器上(linux),创建以下脚本 #!/bin/bash allname=`docker ps --format "{{.Names}}&q

grafana结合prometheus提供了大量的模板,虽然这些模板几乎监控到了常见的监控指标,但是有些特殊的指标还是没能提供(也可能是我没找到指标名称).受zabbix的影响,自然而然想到了自定义监控项,promethues同样也支持. 一.简介 Pushgateway是prometheus的一个重要组件,利用该组件可以实现自动以监控指标,从字面意思来看,该部件不是将数据push到prometheus,而是作为一个中间组件收集外部push来的数据指标,prometheus会定时从pushgat