天兔(Lepus)数据库监控系统安装笔记 一.部署:本次操作系统:centos6.9 IP:192.168.153.145Lepus_v3.8_beta MySQL-python-1.2.5xampp-linux-x64-1.8.2-5-installer.run Lepus安装需要Lamp环境,lepus官网手册也建议采用XAMPP的方式安装,XAMPP的一键部署LAMP环境省心省力注意:xampp会把apache,mysql,php都安装,所以建议干净的环境中进行安装,高版本的XAMPP中可

Druid的监控很强大,但可惜的是监控数据是存在内存中的,需求就是定时把监控数据记录下来,以日志文件的形式或者数据库入库. 记录两种方式: 数据库入库 logback形式记录 原理(重点) 如果仅仅想记录sql的监控,可以自己重写DruidDataSourceStatLogger的log方法,这个方式是Druid记录日志的默认接口,在此略过. 使用内部接口,直接获取元数据. Druid包中有个DruidStatService类,这个是监控的业务类. 其中有个service方法, public S

如上图,prometheus的data文件夹时间久了会变得很大,听说是保留15天的数据.但是实际上,我只需要保留3天的数据就够了,之前试过用批处理文件清理,但是强行删除会导致peometheus崩溃,运维新手不知道怎么在哪里配置修改.请广大网友支招.

1.日志报错 rancher导入k8s集群后添加监控无数据,rancher日志报错: k8s.io/kube-state-metrics/pkg/collectors/builder.go:: Failed to list *v1beta1.PodDisruptionBudget: poddisruptionbudgets.policy is forbidden: User "system:serviceaccount:cattle-prometheus:exporter-kube-state-

这俩天一直在搞mysql数据库和centos.昨天成功的部署完mysql的主从库配置后,自己想了想是否需要个数据库监控,和执行情况的监控软件,于是就去百度上搜了一下,结果就搜到了今天的‘主角’ Lepus. 说一下基本环境: 虚拟机是:VM(12 Pro) 系统:CentOS 6.5 注:虚拟机和系统的安装请自行百度. 给几个传送门把: 天兔(Lepus):http://www.lepus.cc/soft/index 文档地址:http://www.lepus.cc/manual/index 下

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

POC过程如下: 这里我们建立一个测试环境,模拟数据在 Insert , Update 和 Delete 情况下的跟踪效果.1 .测试脚本的准备,下面脚本建立一个新的数据库环境,并作相应的跟踪配置后向表中添加删除更改数据.   Use master go /*** 1 .建立测试环境:生成一个带主键的测试表 T_Trace */ if ( DB_ID ( 'db_Trace_test' ) is not null ) drop database db_Trace_test go Create D

主从简介 在现代企业中,数据显得尤为重要,而存储数据的数据库选择又五花八门,但无论是何种数据库,均存在着一种隐患. 当数据规模非常大,读写量也很高时,一台数据库已经无法负担全部读写任务,就需要多台数据库同时运作分担负载. 主从作用 实时灾备,用于故障切换 读写分离,提供查询服务 备份,避免影响业务 主从形式 一主一从 主主复制 一主多从(扩展系统读取的性能,读在从库,写在主库) 多主一从(5.7开始支持) 联级复制 主从复制原理 主从复制步骤: 主库将所有的写操作记录到binlog日志中并生成一

互联网企业中,随着机器规模以及业务量的爆发式增长,监控数据逐渐成为一种大数据,对监控大数据的分析,包括数据采集.数据缓存.数据聚合分析.数据存储.数据展现等几个阶段.不同阶段有不同的解决方案及支撑工具,而数据展现作为最终的可视化手段,在整个监控大数据分析过程中起着举足轻重的作用,本文分享一下笔者基于Grafana的监控数据钻取功能应用实践,供感兴趣的同行做参考. Grafana作为一个开源的数据分析展现平台,其丰富的图表.灵活的插件.多样的数据源.快速华丽的展现,总让做监控数据分析的人爱不释手,

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

简介 上篇文章中讲了使用Hystrix实现容错,除此之外,Hystrix还提供了近乎实时的监控.本文将介绍如何进行服务监控以及使用Hystrix Dashboard来让监控数据图形化. 项目介绍 sc-parent,父模块(请参照SpringCloud学习笔记(1):Eureka注册中心) sc-eureka,注册中心(请参照SpringCloud学习笔记(1):Eureka注册中心) sc-consumer-hystrix-ribbon,使用Hystrix+Ribbon的消费者(请参照Spri

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

一.什么是Ganglia 对于这个工具,大家可能比较陌生,但是它功能非常强大,如果我们想收集所有服务器.网络设备的数据,那么ganglia绝对是首选,在深入学习之前,还是先从基础概念了解起吧! Ganglia是一款为HPC(高性能计算)集群而设计的可扩展的分布式监控系统,它可以监视和显示集群中的节点的各种状态信息,它由运行在各个节点上的gmond守护进程来采集CPU .内存.硬盘利用率.I/O负载.网络流量情况等方面的数据,然后汇总到gmetad守护进程下,使用rrdtool存储数据,最后将历史

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

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

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

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

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

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

使用ehcache时如何持久化数据到磁盘,并且在应用服务器重启后不丢失数据1.如何持久化到磁盘使用cache.flush(),每次写入到cache后调用cache.flush() ,这样ehcache 会将索引(xxx.index)回写到磁盘.这样就不用担心程序是否非正常退出导致缓存丢失了. 2.附上配置文件修改: <ehcache xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:noNamespaceSchem

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