参考: https://blog.csdn.net/yjph83/article/details/84909319 https://www.gitbook.com/book/songjiayang/prometheus/details (Prometheus 实战) https://github.com/1046102779/prometheus (Prometheus 非官方中文手册) http://www.bubuko.com/infodetail-2004088.html (基于prome

一.说明 最近使用Prometheus新搭建监控系统时候发现内存采集时centos6和centos7下内存监控指标采集计算公式不相同,最后采用统一计算方法并整理计算公式如下: 1 100-(node_memory_MemFree_bytes+node_memory_Cached_bytes+node_memory_Buffers_bytes)/node_memory_MemTotal_bytes*10 二.node-exporter常用指标含义(参考文档) https://www.gitbook

Oracle Statspack报告中各项指标含义详解~~学习性能必看!!! Data Buffer Hit Ratio#<#90# 数据块在数据缓冲区中的命中率,通常应该在90%以上,否则考虑加大 db_block_buffers(9i 以上可是db_cache_size) Buffer Nowait Ratio#<#99# 在缓冲区中获取buffer 的未等待比率 Library Hit Ratio#<#98# 主要代表着sql在共享区的命中率,通常在98%以上 In Memory

nmon分析文件详细指标详解指标类型指标名称指标含义SYS_SUMMCPU%cpu占有率变化情况:IO/secIO的变化情况:AAAAIXAIX版本号:buildbuild版本号:command执行命令:cpusCPU数量:date执行日期:disks_per_linehardware被测主机处理器技术:host被测主机名:interval监控取样间隔:(秒)kernel被测主机内核信息:ML维护等级:progname执行文件名称:runname运行主机名称:snapshots实际快照次数:su

CPU各个具体的指标含义解释如下: ①CPU(监测到的master主机上的CPU使用情况) 从图中看出,一共有五个关于CPU的指标.分别如下: 1. User User表示:CPU一共花了多少比例的时间运行在用户态空间或者说是用户进程(running user space processes).典型的用户态空间程序有:Shells.数据库.web服务器…… 2.Nice Nice表示:可理解为,用户空间进程的CPU的调度优先级,范围为[-20,19] 你可以在使用nice命令启动进程时设置nic

In the visualization, spout components are represented as blue, while bolts are colored between green and red depending on their associated capacity metric. The width of the lines between the components represent the flow of tuples relative to the ot

一.告警规则相关参数 二.SkyWalking UI相关参数CPM:每分钟请求调用的次数SLA: 服务等级协议(简称:SLA,全称:service level agreement).是在一定开销下为保障服务的性能和可用性.网站服务可用性SLA:9越多代表全年服务可用时间越长服务更可靠,停机时间越短1年 = 365天 = 8760小时99.9 = 8760 * 0.1% = 8760 * 0.001 = 8.76小时99.99 = 8760 * 0.0001 = 0.876小时 = 0.876 *

一.名词定义(时间单位ms) 1.聚合报告 Sample:本次测试场景共运行多少个请求: Average:平均响应时间: Median:统计意义上的响应时间中值: 90% line:所有线程中90%的线程响应时间都小于xx的值; Min:响应最小时间:(ms) Max:响应最大时间:(ms) Error:出错率: Throughput - 吞吐量以"requests/second.requests /minute. requests /hour"来衡量. 时间单位second,所以,显

记忆早退 Brokers Spread:看作broker使用率,如kafka集群9个broker,某topic有7个partition,则broker spread: 7 / 9 = 77% Brokers Skew:partition是否存在倾斜,如kafka集群9个broker,某topic有18个partition,正常每个broker应该2个partition.若其中有3个broker上的partition数>2,则broker skew:  3 / 9 = 33% Brokers Le

背景概述 最近计划着重分析一下线上各api的HTTP响应耗时情况,检查是否有接口平均耗时.99分位耗时等相关指标过大的情况,了解到nginx统计请求耗时有四个指标:request_time.upstream_response_time.upstream_connect_time与upstream_header_time,在查找资料的过程中,发现无论是nginx官方文档还是热心网友们的分享,都并没有让自己感觉特别详细.明白地说清楚了这四个指标详细具体含义的资料,于是自己动手探究了一番nginx源码

1-5 Top 5 Timed EventsWaits : 该等待事件发生的次数, 对于DB CPU此项不可用Times : 该等待事件消耗的总计时间,单位为秒, 对于DB CPU 而言是前台进程所消耗CPU时间片的总和,但不包括Wait on CPU QUEUEAvg Wait(ms)  :  该等待事件平均等待的时间, 实际就是  Times/Waits,单位ms, 对于DB CPU此项不可用% Total Call Time:  该等待事件占总的call time的比率total call

原文链接:http://www.askmaclean.com/archives/performance-tuning-oracle-awr.html AWR小技巧 手动执行一个快照: Exec dbms_workload_repository.create_snapshot; (这个要背出来哦,用的时候去翻手册,丢脸哦 J!) 创建一个AWR基线 Exec DBMS_WORKLOAD_REPOSITORY.CREATE_BASELINE(start_snap_id,end_snap_id ,ba

表字段分析 关键指标类型 关键指标名称 关键指标含义 SYS_SUMM CPU% cpu占有率变化情况: IO/sec IO的变化情况: AAA AIX AIX版本号: cpus CPU数量: hardware 被测主机处理器技术: host 被测主机名: interval 监控取样间隔:(秒) kernel 被测主机内核信息: CPU_ALL User% 显示在用户模式下执行的程序所使用的 CPU 百分比: Sys% 显示在内核模式下执行的程序所使用的 CPU 百分比: Wait% 显示等待

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

1:内存使用率 指标名称 指标含义 单位 采集方式(Linux) 采集方式(Windows) AGT.可用内存 GB 通过/proc/meminfo得到MemAvailable;若/proc/meminfo中不显示MemAvailable, 则MemAvailable=MemFree+Buffers+Cached 说明: 计算方法为(内存总量-已用内存量).通过WindowsAPI GlobalMemoryStatusEx获取. AGT.内存使用率 % 说明: 通过/proc/meminfo文件

sheet名称sheet含义 SYS_SUMM系统汇总,蓝线为cpu占有率变化情况,粉线为磁盘IO的变化情况: AAA关于操作系统以及nmon本身的一些信息: BBBB系统外挂存储容量以及存储类型: BBBC系统外挂存储位置.状态以及描述信息: BBBD磁盘适配器信息:(包含磁盘适配器名称以及描述) BBBE包含通过lsdev命令获取的系统设备及其特征,显示vpaths和hdisks之间的映射关系: BBBG显示磁盘组详细的映射关系: BBBL逻辑分区(LPAR)配置细节信息: BBBN网络适配

更多精彩内容,请关注微信公众号:后端技术小屋 一文读懂clickhouse集群监控 常言道,兵马未至,粮草先行,在clickhouse上生产环境之前,我们就得制定好相关的监控方案,包括metric采集.报警策略.图形化报表.有了全面有效的监控,我们就仿佛拥有了千里眼顺风耳,对于线上任何风吹草动都能及时感知,在必要的情况下提前介入以避免线上故障. 业界常用的监控方案一般是基于prometheus + grafana生态.本文将介绍由clickhouse-exporter(node-exporter

Promethues概述:可以看一下更详细的介绍,以下为转载的博客,原文链接,支持原创,请多多支持!!:闫世成的博客园 Prometheus-node-exporter 1.简介: 内核公开的硬件和操作系统指标的 Prometheus 导出器,用 Go 编写,带有可插入的指标收集器. 2.安装部署: wget https://github.com/prometheus/node_exporter/releases/download/v1.2.2/node_exporter-1.2.2.linux

需求描述 一般在生产环境中,有时候需要自动的检测指标值状态,如果发生异常,需要提前预警的,比如发邮件告知,本篇就介绍如果通过Power shell实现状态值监控 监控值范围 根据经验,作为DBA一般需要监控如下系统能行指标 cpu: \Processor(_Total)\% Processor Time \Processor(_Total)\% Privileged Time \SQLServer:SQL Statistics\Batch Requests/sec \SQLServer:SQL

目  录 第1章  初识UML. 1 1.1 初识UML用例图... 1 1.2 初识UML类图... 3 第2章  Rational Rose工具... 6 2.1 安装与配置Rational Rose. 6 2.2 使用Rational Rose建模... 15 第3章  用例模型... 20 3.1 参与者... 20 3.2 用例... 28 3.3用例模型中的关系... 37 第4章  静态模型... 49 4.1 类图中的事物... 49 4.2 类图中的关系... 66 第5章