1:如果同一台服务器上安装有多个MongoDB实例,telegraf.conf 中关于 MongoDB 如何配置?配置数据在[INPUT PLUGINS的[[inputs.mongodb]]]部分. 单个实例配置 servers = ["mongodb://UID:PWD@XXX.XXX.XXX.124:27218"] 错误的多实例配置(例如两个实例); servers = ["mongodb://UID:PWD@XXX.XXX.XXX.124:27218"] se

InfluxDB的介绍及安装 InfluxDB是支持持续写入的时序数据库,常用于监测系统所需要的数据的存储. 官网的详细安装步骤 https://docs.influxdata.com/influxdb/v1.3/introduction/installation/ 安装成功,启动之后.为了方便后面配置Grafana的数据源,先利用InfluxDB自带的客户端,建立一个数据库,并写入一些数据.   在命令行中执行influx,唤起cli

Telegraf+InfluxDB+Grafana搭建服务器监控平台 tags:网站 个人网站:https://wanghualong.cn/ 效果展示 本站服务器状态监控:https://status.wanghualong.cn 前言 要搭建服务器监控平台,总共分三步: 第一步,数据采集: 第二步,数据存储: 第三步,数据可视化. 其中,数据存储连接数据采集与数据可视化,是非常重要的中间环节.本文非常凑巧的选择了时序数据库InfluxDB.(@(滑稽)为什么巧,当然不是因为我只会用这个) I

网上查看了很多关于环境搭建的文章,都比较久远了很多安装包源都不可用了,今天收集了很多资料组合尝试使用新版本来搭建,故在此记录. 采集数据(collectd)-> 存储数据(influxdb) -> 显示数据(grafana) 常用配置: influxdb + grafana安装在一台机器负责监控数据收集及展示 collectd安装在一台或多台被监控服务端,跟监控端的25826端口对接,上传本地监控的数据 influxdb监控25826端口以获得数据,自身处于8086端口,grafana从808

之前在业务中遇到服务器负载过高问题,由于没有监控,一直没发现,直到业务方反馈网站打开速度慢,才发现问题.这样显得开发很被动.所以是时候搭建一套监控系统了. 由于是业余时间自己捯饬,所以神马业务层面的监控先不做,先用最简单的方式接入系统层面的监控,例如服务器.数据库等. 调研了一段时间,发现Prometheus+Grafana还是可以的.这里就主要记录一下搭建的过程. 基本概念 Prometheus 时间序列化数据库,我的理解就是将数据打上标签,以时间维度存储.后面有机会在深入研究. Grafan

Zabbix 是一个企业级分布式开源监控解决方案,其监控与告警功能十分强大.Grafana是一款开源的可视化软件,可以搭配数据源实现一个数据的展示和分析:Grafana功能强大,有着丰富的插件.两者结合以下,逼格还是挺高的. 两套程序可以安装在一个CentOS7系统上边. 本来想省点事用zabbix appliance来搭建,也就是装好的zabbix系统直接拿来用,但是里边太多坑,底层是Ubuntu系统,说说遇到的坑. 比如vi编辑器不好用,有的服务找不到,还有监控VMware时自动发现规则里的

版权声明:本文为博主原创文章,遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明.本文链接:https://blog.csdn.net/qq_25042791/article/details/86673581这次分享使用Metrics.net + influxdb + grafana 构建项目自动化监控和预警方案.通过执行耗时,定位哪些接口拖累了服务的性能:通过请求频次,设置适当的限流和熔断机制,拦截非法或不合理的请求,保障服务的可用性.本次内容较多,部分详细内容将使用链接

搭建需求? jmeter自身的聚合测试报告可视化效果极差,为更加形象的.动态的展示测试过程,需要一个具有时序性的可视区来展示给我们的测试者, 这时候就需要用到后端监控,下面我们来开始搭建符合这种测试需求的测试平台 此次测试平台基于阿里云进行搭建,具体的环境读者可自行选择,例如centos或者readhat Docker环境搭建: 本章重点讲解性能平台建设,docker搭建及常用操作命令请参考docker讲解章节 jmeter环境搭建: 详细内容请参看jmeter环境 influxDB环境搭建:

小贴士: 建议使用jmeter3.3+版本,在这个版本以后才有backend listenter 对接influxDB. Jmeter中backend listenter如图 ​ influxdbUrl :http://localhost:8086/write?db=jmeter#host写安装influxdb服务的ip地址+端口,如修改填写修改后的端口 db创建数据库:jmeterapplication :随便起个名字,后面grafana会用到 jmeter中添加请求运行, 执行的数据就会记录

一.简介 1.1 Prometheus Prometheus是一套开源的监控系统,它将所有信息都存储为时间序列数据:因此实现一种Profiling监控方式,实时分析系统运行的状态.执行时间.调用次数等,以找到系统的热点,为性能优化提供依据. 1.2 Grafana Prometheus中存储的数据,通过Grafana很优美的展现出来 二.安装 2.1 安装prometheus 官网下载:https://prometheus.io/download/ 2.1.1 解压启动 sudo tar -zx

通过cadvisor+influxdb+grafana三者有机结合,打造跨主机容器监控. 优点 1.跨主机监控,可扩展 2.容器自发现 3.历史数据长期保存 4.自定义配置程度高 缺点 1.不能自动隐藏已停止的容器 2.无法实现故障告警 组件 数据采集–cAdvisor cAdvisor为Docker容器用户提供了了解运行时容器资源使用和性能特征的工具. cAdvisor是单机版容器监控系统,通过收集宿主机的cgroup统计信息,经过加工处理后通过图展示在页面上. 这些信息包括宿主机.容器的CP

https://blog.csdn.net/tonywu1992/article/details/83576863

dashboard最终效果 多了执行sh的窗口 heapster+influxdb+grafana搭建 整个架构是 dashboard去检测 hepster service服务, heapster通过cadvisor搜集到数据入库到influxdb. 而dashboard访问heapster的svc的8086端口获取数据绘图. 准备yaml https://github.com/kubernetes/heapster/blob/master/deploy/kube-config/influxdb

我们都知道Jmeter提供了原生的结果查看,既然有原生的查看结果,为什么还要多此一举使用其他工具进行查看呢,除了查看内容丰富外还有最主要的原因:Jmeter提供的查看结果插件本身是比较消耗性能的,所以在正式压测中应当禁用.但是我们又需要在脚本运行时实时查看结果,这时就需要借助外在工具实现.除此之外,在真实压测过程中还需要注意Jmeter图形化模式只适合调试使用,不要进行压测.图形化的压测方式会消耗较多的客户端性能,在压测过程中容易因为客户端问题导致内存溢出.官方也给出了提示通过命令行执行.执行命

俗话说,没有监控的系统就是在裸奔,好的监控就是运维人员的第三只手,第三只眼.本文将使用prometheus及Grafana搭建一套监控系统来监控主机及数据库(MySQL.Redis). 1.  安装Grafana Grafana是一个可视化面板(Dashboard),有着非常漂亮的图表和布局展示,功能齐全的度量仪表盘和图形编辑器,支持Graphite.zabbix.InfluxDB.Prometheus等数据源. 1.1 下载并安装 下载地址:https://grafana.com/grafan

Nginx是一个开源.免费.高性能的HTTP和反向代理服务器,也可以用于IMAP/POP3代理服务器.充分利用Nginx的特性,可以有效解决流量高并发请求.cc攻击等问题. 本文探讨了电商场景下Nginx的监控方案,并将使用过程中遇到的问题和解决方案与大家一起分享. 一.对于Nginx你一定了解的基础 1.特性 作为Web服务器,Nginx不免要与Apache进行比较.相比Apache服务器,Nginx因其采用的异步非阻塞工作模型,使其具备高并发.低资源消耗的特性,高度模块化设计使Nginx具备

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

由于项目需要,简单看来下时序数据库: 时序数据库是针对大量数据写入.主要用于记录时序数据的,使用于监控记录的场景:写多读少场景: 什么是时序数据.时序数据是基于时间的一系列的数据.在有时间的坐标中将这些数据点连成线,往过去看可以做成多纬度报表,揭示其趋势性.规律性.异常性;往未来看可以做大数据分析,机器学习,实现预测和预警. 时序数据库就是存放时序数据的数据库,并且需要支持时序数据的快速写入.持久化.多纬度的聚合查询等基本功能. 对比传统数据库仅仅记录了数据的当前值,时序数据库则记录了所有的历史

1.什么是Telegraf? Telegraf是一个用Go语言开发的代理程序,可用于收集和报告指标.Telegraf插件直接从其运行的系统中获取各种指标,从第三方API中提取指标,甚至通过StatsD和Kafka消费者服务来监听指标.它还具有输出插件,可以将指标发送到各种其他数据存储,服务和消息队列,包括InfluxDB,Graphite,OpenTSDB,Datadog,Librato,Kafka,MQTT,NSQ等.github开源地址:https://github.com/influxda

利用docker compose组合应用并利用scale可以快速对容器进行扩充,而docker compose启动的服务容器都在同一台宿主机上,对于一个宿主机上运行多个容器应用时,容器的运行情况,如:CPU使用率,内存使用率,网络状态,磁盘空间等一系列随时间变化的时序数据信息,都需要进行了解,因此监控是必须的. 容器监控方案选择 对于容器的监控方案可谓多种多样,除了docker本身自带的 docker stats 命令,还有Scout,Data Dog,Sysdig Cloud,Sensu Mo

前提 前一篇文章通过Redis的有序集合Sorted Set和调度框架Quartz实例一版简单的延时任务,但是有两个相对重要的问题没有解决: 分片. 监控. 这篇文章的内容就是要完善这两个方面的功能.前置文章:使用Redis实现延时任务(一). 为什么需要分片 这里重新贴一下查询脚本dequeue.lua的内容: -- 参考jesque的部分Lua脚本实现 local zset_key = KEYS[1] local hash_key = KEYS[2] local min_score = AR