micrometer提供了基于Java的monitor facade,其与springboot应用和prometheus的集成方式如下图展示 上图中展示的很清楚,应用通过micrometer采集和暴露监控端点给prometheus,prometheus通过pull模式来采集监控时序数据信息.之后作为数据源提供给grafana进行展示. micrometer支持的度量方式及在springboot中的应用示例 CounterCounter(计数器)简单理解就是一种只增不减的计数器.它通常用于记录服务

今天在学习小米便签的源码的时候,至于源码的地址,http://m.blog.csdn.net/article/details?id=50544248 ,里面有好多github的开源项目,打开项目,报错2处,一处就是便是找不到setLatestEventInfo()这个方法,我用的api6.0编译的,在这个api这个方法时被弃用的,采用Notification.Builder来代替, 原来的用法:1首先是拿到NotificationManager这个管理类实例, mNotifiManager =

Builder 使用创建者模式又叫建造者模式.简单来说,就是一步步创建一个对象,它对用户屏蔽了里面构建的细节,但却可以精细地控制对象的构造过程. 基础使用 @Builder注释为你的类生成相对略微复杂的构建器API.@Builder可以让你以下面显示的那样调用你的代码,来初始化你的实例对象: Student.builder() .sno( "001" ) .sname( "admin" ) .sage( 18 ) .sphone( "110" )

$rawSql = $builder->columns(["aa","bb"]) ->from("TableName") ->where("Item1 = 4 AND Item2 = 1") ->getPhql(); $items = $builder->getQuery()->execute(); 注意colums和where的不同. $result = $this->modelsM

前提 最近公司在联合运维做一套全方位监控的系统,应用集群的技术栈是SpringCloud体系.虽然本人没有参与具体基础架构的研发,但是从应用引入的包和一些资料的查阅大致推算出具体的实现方案,这里做一次推演,详细记录一下整个搭建过程. Prometheus是什么 Prometheus(普罗米修斯,官网是https://prometheus.io/),是一个开源的系统监控和告警的工具包,其采用Pull方式采集时间序列的度量数据,通过Http协议传输.它的工作方式是被监控的服务需要公开一个Promet

JVM应用度量框架Micrometer实战 前提 spring-actuator做度量统计收集,使用Prometheus(普罗米修斯)进行数据收集,Grafana(增强ui)进行数据展示,用于监控生成环境机器的性能指标和业务数据指标.一般,我们叫这样的操作为"埋点".SpringBoot中的依赖spring-actuator中集成的度量统计API使用的框架是Micrometer,官网是Micrometer.io.在实践中发现了业务开发者滥用了Micrometer的度量类型Counter

前提 最近线上的项目使用了spring-actuator做度量统计收集,使用Prometheus进行数据收集,Grafana进行数据展示,用于监控生成环境机器的性能指标和业务数据指标.一般,我们叫这样的操作为"埋点".SpringBoot中的依赖spring-actuator中集成的度量统计API使用的框架是Micrometer,官网是micrometer.io.在实践中发现了业务开发者滥用了Micrometer的度量类型Counter,导致无论什么情况下都只使用计数统计的功能.这篇文

Prometheus自定义监控内容 一.io.micrometer的使用 1.1 Counter 1.2 Gauge 1.3 Timer 1.4 Summary 二.扩展 相关内容原文地址: 博客园:Throwable:基于Prometheus搭建SpringCloud全方位立体监控体系 一.io.micrometer的使用 在SpringBoot2.X中,spring-boot-starter-actuator引入了io.micrometer,对1.X中的metrics进行了重构,主要特点是支

目录 Micrometer 计数器 仪表 摘要 计时器 Prometheus grafana 保存后我们就能在dashboard上看得我我们的监控指标了参考 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.本次便利用Micrometer搭建出一套可视化的监控体系. Micrometer Micrometer 为 Java 平台

Step 1.添加依赖 <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-actuator</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>io.micrometer</groupId> <artifactId>

前言 上一篇文章中已经给大家整体的介绍了开源监控系统Prometheus,其中Exporter作为整个系统的Agent端,通过HTTP接口暴露需要监控的数据.那么如何将用户指标通过Exporter的形式暴露出来呢?比如说在线,请求失败数,异常请求等指标可以通过Exporter的形式暴露出来,从而基于这些指标做告警监控. 演示环境 $ uname -a Darwin Darwin Kernel Version : Thu Apr :: PDT ; root:xnu-~/RELEASE_X86_64

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

1.Prometheus 1)介绍 Prometheus是一套开源的监控&报警&时间序列数据库的组合,基于应用的metrics来进行监控的开源工具 . 架构图: 2)下载 https://prometheus.io/download/ 3)安装 tar -xvzf prometheus-2.1.0.linux-amd64.tar.gz ln -s prometheus-2.1.0.linux-amd64 prometheus ./prometheus --config.file=prome

背景 某系统使用 Kafka 存储实时的行情数据,为了保证数据的实时性,需要在多地机房维护多个 Kafka 集群,并将行情数据同步到这些集群上. 一个常用的方案就是官方提供的 KafkaMirrorMaker 方案: 该方案的优点是能尽可能保证两个 Kafka 集群的数据一致(为了避免网络故障导致丢数据,要将其与 Kafka Cluster B 部署在同个机房),并且使用者无需进行开发工作,只需要进行响应的配置即可. 存在的问题 行情数据具有数据量大且时效性强的特点: 跨机房同步行情数据会消耗较

前言 micrometer中自带了很多其他框架的指标信息,可以很方便的通过prometheus进行采集和监控,常用的有JVM的信息,Http请求的信息,Tomcat线程的信息等. 对于一些比较活跃的框架,有些还是不支持的,比如Dubbo.如果想监控Dubbo的一些指标,比如线程池的状况,我们需要手动去扩展,输出对应的线程池指标才行. 在这种情况下,肯定是没什么思路的,因为你不知道怎么去扩展,下面给大家介绍去做一件事情之前的思考,方式方法很重要. Dubbo有没有现成的实现? 参考micromet

1.  自定义指标 为了注册自定义指标,请将MeterRegistry注入到组件中,例如: public class Dictionary { private final List<String> words = new CopyOnWriteArrayList<>(); Dictionary(MeterRegistry registry) { registry.gaugeCollectionSize("dictionary.size", Tags.empty(

如何监控 Log4j2 异步日志遇到写入瓶颈 在之前的一篇文章中(一次鞭辟入里的 Log4j2 异步日志输出阻塞问题的定位),我们详细分析了一个经典的 Log4j2 异步日志阻塞问题的定位,主要原因还是日志文件写入慢了.并且比较深入的分析了 Log4j2 异步日志的原理,最后给出了一些解决方案. 新的问题 - 如何更好的应对这种情况? 之前提出的解决方案仅仅是针对之前定位的问题的优化,但是随着业务发展,日志量肯定会更多,大量的日志可能导致写入日志成为新的性能瓶颈.对于这种情况,我们需要监控. 首

本系列代码地址:https://github.com/HashZhang/spring-cloud-scaffold/tree/master/spring-cloud-iiford Log4j2 异步日志核心通过 RingBuffer 实现,如果某一时刻产生大量日志并且写的速度不及时导致 RingBuffer 满了,业务代码中调用日志记录的地方就会阻塞.所以我们需要对 RingBuffer 进行监控.Log4j2 对于每一个 AsyncLogger 配置,都会创建一个独立的 RingBuffer

SpringBoot整合Prometheus 一.需求 二.实现步骤 1.引入jar包 2.application.prometheus文件配置 3.查看指标数据 4.接入到 prometheus 中 1.修改 prometheus.yml 配置文件 2.在 prometheus 中查看指标数据 三.个性化 MeterRegistry 1.增加全局标签 2.对标签.指标名称等进行过滤. 3.监控业务数据 1.如果我们的监控依赖其它的bean,推荐使用`MeterBinder`注册 2.不依赖其它

最近,业务增长的很迅猛,对于我们后台这块也是一个不小的挑战,这次遇到的核心业务接口的性能瓶颈,并不是单独的一个问题导致的,而是几个问题揉在一起:我们解决一个之后,发上线,之后发现还有另一个的性能瓶颈问题.这也是我经验不足,导致没能一下子定位解决:而我又对我们后台整个团队有着固执的自尊,不想通过大量水平扩容这种方式挺过压力高峰,导致线上连续几晚都出现了不同程度的问题,肯定对于我们的业务增长是有影响的.这也是我不成熟和要反思的地方.这系列文章主要记录下我们针对这次业务增长,对于我们后台微服务系统做的