这里记录下influx控制台的简单使用,如需更多功能请参考InfluxDB官方文档: https://docs.influxdata.com/influxdb/v1.1/ 环境: CentOS6.5_x64InfluxDB版本:1.1.0 准备工作 启动服务器 执行如下命令: service influxdb start 示例如下: [root@localhost ~]# service influxdb start Starting influxdb... influxdb process w

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. 本文使用时序数据库InfluxDB来进行持久

本文作者:七牛云布道师@陈爱珍,DBAPlus社群联合发起人.前新炬技术专家.多年企业级系统的应用运维及分布式系统实战经验.现专注于容器.微服务及DevOps落地的研究与实践. 安装过程 三个都直接下载镜像启动容器 cadvisor:数据采集 Influxdb:数据存储 grafana:数据展示 启动influxdb容器 docker run -d -p 8083:8083 -p 8086:8086 --expose 8090 --expose 8099 --name influxsrv tut

1.安装 请参考http://www.cnblogs.com/zhja/p/5996191.html, 安装完毕运行influxd,http://域名:8083为控制台界面:http://域名:8086为api地址:运行influx进入命令行模式. 2.go操作influxdb 1)利用influxdb的client,github地址:github.com/influxdata/influxdb/client/v2 2)创建用户和授权 create user zhja with password

完成一套精准,漂亮图形化监控系统从这里开始第一步 Telegraf是收集和报告指标和数据的代理 它是TICK堆栈的一部分,是一个用于收集和报告指标的插件驱动的服务器代理.Telegraf拥有插件或集成功能,可直接从运行的系统获取各种指标,从第三方API获取指标,甚至通过StatsD和Kafka消费者服务来收听指标.它还具有输出插件,可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

最近这段时间一直在忙,没时间写博客,负责了一个项目,从前端到后端一直忙,同时还有其他第几个项目的系统架构要处理. 去年就开始关注net core了,只是平时写写demo,没用在项目中,正好这次机会就用了net core,具体是什么时候开始的不太记得了,总之刚开始是用core 1.0开发,然后在开发的时候突然想到,平时我们的项目中都没有做过项目的实时监控,为什么这次不试试看呢,而且还能知道每天什么时段的流量走向,系统吞吐量等.记得之前去北京总公司的时候,看到java开发部那边有一个大屏幕,实时的显

在日常系统工作中,我们为了洞察系统的问题和运作情况通常会记录日志的方式来进行分析,但是在很多情况下都是被动的在出问题后才会去查日志.在很多时候,我们可能更需要相对实时的了解整个系统或者某一时段的运行的情况,诸如系统出错的频率以及响应时间等等指标.这些动态的准实时信息对于监控整个系统的运行和健康状况非常重要,而本文的主角们能通过很好的配合帮助你实现这个目标,而且是一种高大上的实现方式.想想泡杯茶翘着二郎腿看着偌大的屏幕上有着一堆华丽的仪表和曲线图,即使看不懂也很牛B的样子啊!(谁知道我看得懂看不懂

在性能测试过程中,对测试结果以及的实时监控与展示也是很重要的一部分.这篇博客,介绍下linux环境下InfluxDB的安装以及功能特点. 官网地址:influxdata 官方文档:influxdb文档 参考:InfluxDB系列教程 环境:CentOS7.4 64位 InfluxDB版本:1.0.2 一.InfluxDB介绍 InfluxDB 是用Go语言编写的一个开源分布式时序.事件和指标数据库,无需外部依赖. 1.特色功能 ①.基于时间序列,支持与时间有关的相关函数(如最大,最小,求和等):

使用Spring Boot Actuator将指标导出到InfluxDB和Prometheus   Spring Boot Actuator是Spring Boot 2发布后修改最多的项目之一.它经过了主要的改进,旨在简化定制,并包括一些新功能,如支持其他Web技术,例如新的反应模块 - .它还为 添加了开箱即用的支持,这是一个开源时间序列数据库,旨在处理大量带时间戳的数据.与 使用的版本相比,它实际上是一个很大的简化.您可以通过阅读我之前的一篇文章使用Grafana和InfluxDB自定义指标

背景 Jmeter原生的实时监控每半分钟收集一次数据,只能在Linux控制台查看日志输出,界面看起来不直观,图表报告只能等压测结束后才能生成.如下图为jmeter在Linux下运行的实时日志: 那么如何在压测过程中实时生成图表监控数据呢?这里介绍一种实现方案:搭建Jmeter + Grafana + InfluxDB性能测试监控环境. 实现方案 BackendListener:Jmeter中的监听器 InfluxDB:存储实时数据的DB Grafana:DB中存储的实时数据可以在浏览器查看 软件

 前言 对于一个运维DBA来说,了解数据库的TPS.QPS很有必要(QPS:每秒查询数,即对数据库每秒的DML的操作数:TPS:每秒事物处理,即对数据库每秒DDL操作数),通过了解他们,可以掌握一个实例的基本工作运行状态.此外,还有系统地运行与性能信息,如CPU和内存配置信息等等.目前对这些数据进行可视化的方法有很多,其中一种就是本文将要介绍的通过时序数据库(influxdb)+grafana+python脚本+......来构建监控系统. 注:本文监控的数据不仅限于TPS.QPS.CPU等.下

概述 本文我们将介绍如何使用JMeter+InfluxDB+Grafana打造压测可视化实时监控. 引言 我们很多时候在使用JMeter做性能测试,我们很难及时察看压测过程中应用的性能状况,总是需要等到测试完成后去看Report,如果是长时间压测,比如压测1~2天,那就更烦人了. 压测的时候,我们实时通过监听器 GenerateSummaryResults汇总输出,可以看到如下内容 GenerateSummaryResults汇总展示了压测中需要关注的大量信息,其中包括:Avg (Average

操作系统 : CentOS7.3.1611_x64 go语言版本:1.8.3 linux/amd64 InfluxDB版本:1.1.0 这里以添加 syncd 服务为例记录下InfluxDB添加新服务的流程. 添加主服务代码 在 influxdata/influxdb/services 目录建立 syncd 文件夹,用于存放 syncd 服务相关代码. 1.添加服务配置相关内容 添加 config.go 文件,示例内容如下: package syncd // E-Mail : Mike_Zhan

操作系统 : CentOS7.3.1611_x64 go语言版本:1.8.3 linux/amd64 InfluxDB版本:1.1.0 服务模块介绍 源码路径: github.com/influxdata/influxdb/services/snapshotter service.go : snapshotter服务的实现 service_test.go : snapshotter服务的测试代码 client.go : 提供snapshotter服务的客户端访问API 快照服务主要提供如下功能:

1.在maven项目的pom.xml引入metrics-spring和metrics-influxdb两个jar包 <dependency> <groupId>com.ryantenney.metrics</groupId> <artifactId>metrics-spring</artifactId> <version>3.1.3</version> </dependency> <dependency&

从网上下载的Windows下的InfluxDB.Grafana,都是控制台程序,打开窗口后,很容易被别人给关掉,因此考虑做成Windows服务,nssm正是解决该问题的利器. 1.下载nssm http://www.nssm.cc/download 查看官网提示,如果是win10,并且更新到了“Creators Update”,应该下载“nssm 2.24-101-g897c7ad”版本,否则启动时会报错 2.解压下载的nssm,找到里面的64位版本(我的电脑也是64位的),放到和influxd

操作系统 : CentOS7.3.1611_x64 go语言版本:1.8.3 linux/amd64 InfluxDB版本:1.1.0 influxdata主目录结构 [root@localhost influxdata]# pwd /root/dev/golib/src/github.com/influxdata [root@localhost influxdata]# tree -d -L . ├── influxdb ├── influxql ├── usage-client ├── ya

操作系统 : CentOS7.3.1611_x64 go语言版本:1.8.3 linux/amd64 InfluxDB版本:1.1.0 go语言安装参考: http://www.cnblogs.com/MikeZhang/p/InstallGolangInLinux20170610.html 首先安装git: yum install git -y 设置GOPATH: mkdir -p /root/dev/golib cd /root/dev/golib mkdir src pkg bin exp

1s=1000ms 1ms=1000 microseconds 1microsecond=1000 nanoseconds+01:00 from influxdb import InfluxDBClient json_body = [    {        "measurement": "bpu_load_short",        "tags": {            "host": "server01&q

最近在调研canal数据同步系统的监控方案,网上关于jmxtrans+influxdb+grafana监控kafka的文档很多,没有监控canal的.通过几天的摸索,大致明白了来龙去脉.监控流程基本是一样的,只在个别配置的地方稍有差异.记录一下,供别人参考,也顺便总结一下. 监控系统一般分为3部分,数据采集.数据存储.分析展示,分别对应于jmxtrans+influxdb+grafana的一部分 1.下载安装包 1.1 jmxtrans jmxtrans是一个通过jmx采集java应用的数据采集