一.prometheus基本原理介绍 prometheus是基于metric采样的监控,可以自定义监控指标,如:服务每秒请求数.请求失败数.请求执行时间等,每经过一个时间间隔,数据都会从运行的服务中流出,存储到一个时间序列数据库中,之后可通过PromQL语法查询. 主要特点: 多维数据模型,时间序列数据通过metric名以key.value的形式标识: 使用PromQL语法灵活地查询数据: 不需要依赖分布式存储,各服务器节点是独立自治的: 时间序列的收集,通过 HTTP 调用,基于pull 模型

基于prometheus的微服务指标监控 服务上线后我们往往需要对服务进行监控,以便能及早发现问题并做针对性的优化,监控又可分为多种形式,比如日志监控,调用链监控,指标监控等等.而通过指标监控能清晰的观察出服务指标的变化趋势,了解服务的运行状态,对于保证服务稳定起着非常重要的作用 prometheus是一个开源的系统监控和告警工具,支持强大的查询语言PromQL允许用户实时选择和汇聚时间序列数据,时间序列数据是服务端通过HTTP协议主动拉取获得,也可以通过中间网关来推送时间序列数据,可以通过静态

1. 引言 在当前的微服务架构方式下,我们会有很多的服务部署在不同的机器上,相互是通过服务调用的方式进行交互,一个完整的业务流程中间会经过很多个微服务的处理和传递,那么,如何能知道每个服务的健康状况就显得尤为重要. 万幸的是 Spring Boot 为我们提供了监控模块 Spring Boot Actuator ,本篇文章将和大家一起探讨一些 Spring Boot Actuator 一些常见用法方便我们在日常的使用中对我们的微服务进行监控治理. Spring Boot Actuator 帮我们

http://jerrypeng.me/2014/08/08/server-side-java-monitoring-java/ 这个漫长的系列文章今天要迎来最后一篇了,也是真正与 Java 有关的部分.前面介绍了我们的监控方案的 Ganglia 和 Nagios 及其整合的部分,这一次则介绍如何记录 Java 应用内的性能参数并将其暴露给监控系统. 主要介绍的内容有 JMX 以及将监控 JMX 并发送数据到 Ganglia 的 jmxtrans,同时还会介绍我实现的一个简单的记录性能参数的方法

使用 logstash + kafka + elasticsearch 实现日志监控 https://blog.csdn.net/github_39939645/article/details/78881047 在本文中,将介绍使用 logstash + kafka + elasticsearch 实现微服务日志监控与查询. 服务配置 添加 maven 依赖: org.apache.kafka kafka-clients 1.0.0 添加 log4j2 配置: localhost:9092 系统

1. 前言 针对目前云平台方案,因为网络.主机状态等诸多因素,单台主机上的服务出现问题的几率大大增加.这就要求我们能够监控每台主机.每个微服务实例的健康状态.因此对于nodejs相关项目需要做相关的微服务健康检查接口. 在不改动原有express框架的基础上,我在express官方网站上查找到相应的健康检查的样例,做成demo供大家参考. (链接https://expressjs.com/en/advanced/healthcheck-graceful-shutdown.html) 2. 方案实

1.技术架构 2.组件介绍 1.服务注册与发现——Eureka 服务注册与发现中心采用Eureka,以AP为核心的高可用注册中心,保证高可用性和最终一致性,server之间互相注册的replicate机制可以单点注册.全局感知,通过集群式部署来避免单点故障导致服务不可用. 提供云端服务发现,一个基于Rest的服务,用于定位服务,以实现云端中间层的服务发现和故障转移. 主要用来实现服务治理,统一管理众多微服务应用的地址信息,以及复杂的调用关系,减少应用之间的耦合,通过提供服务方在Eureka Se

1. 概述 老话说的好:任何成功都不是轻易得来的,是不断地坚持与面对的结果. 言归正传,之前我们聊了 SpringCloud 开发的微服务是如何部署在  Kubernetes(K8s)集群中的,今天我们来聊聊在 Kubernetes(K8s)集群中是如何监控这些微服务的. apache 的 Skywalking 就是一个不错的选择,SkyWalking 是一个可观察性分析平台和应用程序性能管理系统,可以对微服务进行链路追踪,可以对微服务的指标进行分析,可以快速定位运行慢的服务. Skywalki

0. 前言 一个完整的微服务解决方案包含了许多微服务,基于我们需要观察各个微服务的运行状态,因此Spring Boot 生态提供了Spring Boot Admin 这个组件来实现微服务管理WEB UI.但是整体的注册中心还是基于Eureka,只是WebUI是用这个Spring Boot Admin 来显示而已.具体的结构如下所示 1. Eureka服务 这个没什么好说的,按照创建一个微服务的流程,通过 Spring Starter 工具,自动生成一个Eureka微服务.主要就是配置Applic

文章来源于本人的印象笔记,如出现格式问题可访问该链接查看原文 部署canal的prometheus监控到k8s中 1.grafana的docker部署方式:https://grafana.com/grafana/download?platform=docker 2.prometheus的docker部署方式: https://github.com/prometheus/prometheus 有了现成的docker镜像后,直接部署即可: k8s中部署prometheus yml编排文件如下: --

最近对服务进行监控,而当前监控最流行的数据库就是 Prometheus,同时 go-zero 默认接入也是这款数据库.今天就对 go-zero 是如何接入 Prometheus ,以及开发者如何自己定义自己监控指标. 监控接入 go-zero 框架中集成了基于 prometheus 的服务指标监控.但是没有显式打开,需要开发者在 config.yaml 中配置: Prometheus: Host: 127.0.0.1 Port: 9091 Path: /metrics 如果开发者是在本地搭建 P

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

序言 我们通过一个系列文章跟大家详细展示一个 go-zero 微服务示例,整个系列分十篇文章,目录结构如下: 环境搭建 服务拆分 用户服务 产品服务 订单服务 支付服务 RPC 服务 Auth 验证 服务监控(本文) 链路追踪 分布式事务 期望通过本系列带你在本机利用 Docker 环境利用 go-zero 快速开发一个商城系统,让你快速上手微服务. 完整示例代码:https://github.com/nivin-studio/go-zero-mall 首先,我们来看一下整体的服务拆分图: 8.

  无论是使用SpringBootAdmin还是使用Prometheus+Grafana都离不开SpringBoot提供的核心组件Actuator.提到Actuator,又不得不提Micrometer,从SpringBoot2.x开始,Actuator的功能实现都是基于Micrometer的.   Micrometer通过仪表客户端为各种健康监控系统提供了一个简单的外观Facade(Facade模式是23种设计模式中的一种,也叫外观模式 / 门面模式,Facade(外观)模式为子系统中的各类(或

一.    背景说明 Java服务级监控用于对每个应用占用的内存.线程池的线程数量.restful调用数量和响应时间.JVM状态.GC信息等进行监控,并可将指标信息同步至普罗米修斯中集中展示和报警.网上类似的文章较多,内容长且时间较旧,本文所写内容已经过实践验证,可快速帮助你实现集成. 二.    监控方案说明 本监控方案仅用于SpringBoot 2项目.通过在服务中引入actuator组件实现与普罗米修斯的集成.由于actuator有一定的安全隐患,本文也着重介绍了如何实现授权访问. 三. 

作者:楼永红 王轩宇|浙商银行    浙商银行股份有限公司(简称"浙商银行")是 12 家全国性股份制商业银行之一,总部设在浙江杭州,全国第13家"A+H"上市银行,致力于打造平台化服务银行,为客户提供开放.高效.灵活.共享.极致的综合金融服务.在英国<银行家>(The Banker) 杂志"2020 年全球银行 1000 强"榜单中,位列第 97 位.   浙商银行很早就开始全面推进数字化转型,2010 年浙商银行上线电子银行服务.

本文源码:GitHub·点这里 || GitEE·点这里 写在前面,阅读本文前,你需要了解熔断器相关内容 SpringCloud微服务:Hystrix组件,实现服务熔断 一.聚合监控简介 1.Dashboard组件 微服务架构中为了保证程序的可用性,防止程序出错导致网络阻塞,出现了断路器模型.断路器的状况反应程序的可用性和健壮性,它是一个重要指标.HystrixDashboard是作为断路器状态的一个组件,提供了数据监控和直观的图形化界面. 2.Turbine组件 Hystrix Dashboa

旭日Follow_24 的CSDN 博客 ,全文地址请点击: https://blog.csdn.net/xuri24/article/details/81742534 目录 一.SpringCloud微服务技术简介 1.1 微服务的功能主要体现在以下儿个方面. 1.2 微服务具有以下的特点. 二.开发框架SpringBoot 三.服务注册和发现Ereka 3.1 什么是Eureka 3.2 Ereka优势 ( l ) Registe 「一一服务注册 (2) Renew一一服务续约 (3) Fe

一.前言: 一直以来对服务安全都很感兴趣,所以就学习.这是学习immoc的 jojo老师的 <Spring Cloud微服务安全实战课程>的笔记,讲的很好. 课程简介:  二.最终形成的架构图  三.章节目录 第1章 课程导学 对整个课程的内容做一个简要的介绍,包括章节的安排,使用的主要技术栈,实战案例的介绍以及前置知识的介绍等内容. 1-1 课程导学 第2章 环境搭建 开发工具的介绍及安装,介绍项目代码结构并搭建,基本的依赖和参数设置. 2-1 环境安装 第3章 API安全 从简单的API场

Prometheus 持久化安装 我们prometheus采用nfs挂载方式来存储数据,同时使用configMap管理配置文件.并且我们将所有的prometheus存储在kube-system #建议将所有的prometheus yaml文件存在一块 mkdir /opt/prometheus -p && cd /opt/prometheus #生成配置文件 cat >> prometheus.configmap.yaml <<EOF apiVersion: v1

一.概要 1.1 背景 虚拟化技术如今已经非常热门,如果你不知道什么是虚拟化,那你应该了解虚拟机.虚拟化技术如同虚拟机一样,用于将某些硬件通过软件方式实现"复制",虚拟出"硬件系统" 并且能够对该虚拟的硬件系统实现一系列骚操作.       docker作为出色的虚拟化技术,其技术发展壮大的同时,使用docker部署主机和服务的情况越来越多.可虚拟化终究是虚拟化,它需要依托与真实的主机之上,所以面对日益庞大的docker服务群应用,需要做好有效的监控.