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

自己写代码来定义一个metrics,然后让prmetheus收走,在grafana里面定义一个panel并展示出来. prometheus的四种metrics指标.虽然所有的metrics都是数字,但是数字和数字之间还不一样. counter:比如说请求的总量,cpu的使用时间 Gauge:统计的数,是可增加也可以减少的,比如说当前业务使用的内存的大小.垃圾回收后,内存就会减少. Hostogram:用来做数据分布统计,比如说请求的响应时间来举例子,某个应用收了100个请求,在这100个请求里面

Gauge用来显示单词一个数的 勾选,这里编程仪表盘 设置仪表盘的最大值.最小值 保存 直接保存 保存成功的提示 返回 这就是我们做的一个简单的仪表盘 这个不适合我们的counter,因为没有最大值 ,上限. 可以拖动调整大小. 折线图 一段时间内访问量的曲线,波动情况.启动我们这个测试类,以1秒10次的频率去访问我们的订单接口. 让测试类在后面跑着,然后我们加一个面板 选择数据源 rate是用的最多的一个函数,在采集到的数据之上去做计算.rate就是计算指定范围内每秒的数据量. 按照我这个代码

通过JMX获取weblogic的监控数据,包括JDBC,SESSION,SERVERLET,JVM等信息.主要用到weblogic自己的t3协议,所以要用到weblogic的jar包:wlfullclient.jar和wlclient.jar.这两个jar包怎么获取我专门在另外一篇文章中讲.下面贴一些获取监控指标的代码,做个备份只用吧. 1.对JDBC的监控,只取了最重要的监控指标: package test; import java.io.IOException; import java.ne

上一节介绍了pushgateway的作用.优劣以及部署使用,本机通过几个实例来重温一下自定义监控指标是如何使用的. 一.监控容器启动时间(shell) 使用prometheus已经两个月了,但从未找到容器运行时间的指标(有一个类似的指标是容器创建时间).学会自定义监控指标后,第一个实例就应该来搞定它. 前提条件是,部署好pushagateway! 在被监控机器上(linux),创建以下脚本 #!/bin/bash allname=`docker ps --format "{{.Names}}&q

概述 HikariCP提供了一些监控指标,他的监控指标都是基于MicroMeter提供出来的,然后支持Prometheus和Dropwizard.本次我们将讨论一下HikariCp的监控指标有哪些,为什么提供这些指标,以及咱们如何去做监控. 监控指标 就像com.zaxxer.hikari.metrics.PoolStats提供的那样,几个重要的指标都存储在poolState中. totalConnections 总连接数,包括空闲的连接和使用中的连接. idleConnections 空闲连接

grafana结合prometheus提供了大量的模板,虽然这些模板几乎监控到了常见的监控指标,但是有些特殊的指标还是没能提供(也可能是我没找到指标名称).受zabbix的影响,自然而然想到了自定义监控项,promethues同样也支持. 一.简介 Pushgateway是prometheus的一个重要组件,利用该组件可以实现自动以监控指标,从字面意思来看,该部件不是将数据push到prometheus,而是作为一个中间组件收集外部push来的数据指标,prometheus会定时从pushgat

psutil是一个跨平台库(http://code.google.com/p/psutil/),能够轻松实现获取系统运行的进程和系统利用率(包括CPU.内存.磁盘.网络等)信息.它主要应用于系统监控,分析和限制系统资源及进程的管理.它实现了同等命令行工具提供的功能,如ps.top.lsof.netstat.ifconfig.who.df.kill.free.nice.ionice.iostat.iotop.uptime.pidof.tty.taskset.pmap等.目前支持32位和64位的Li

访问http://localhost:9100/metrics,可以看到当前node exporter获取到的当前主机的所有监控数据,如下所示: 每一个监控指标之前都会有一段类似于如下形式的信息: # HELP node_cpu Seconds the cpus spent in each mode. # TYPE node_cpu counter node_cpu{cpu="cpu0",mode="idle"} 362812.7890625 # HELP node

原文地址:http://blog.csdn.net/lizhitao/article/details/24581907 1.监控目标 1.当系统可能或处于亚健康状态时及时提醒,预防故障发生 2.报警提示 a.短信方式 b.邮件 2.监控内容 2.1 机器监控 Kafka服务器指标 CPU Load Disk IO Memory 磁盘log.dirs目录下数据文件大小,要有定时清除策略 2.2 JVM监控 主要监控JAVA的 GC time(垃圾回收时间),JAVA的垃圾回收机制对性能的影响比较明

apache kafka中国社区QQ群:162272557 1.监控目标 1.当系统可能或处于亚健康状态时及时提醒,预防故障发生 2.报警提示 a.短信方式 b.邮件 2.监控内容 2.1 机器监控 Kafkaserver指标 CPU Load Disk IO Memory 磁盘log.dirs文件夹下数据文件大小,要有定时清除策略 2.2 JVM监控 主要监控JAVA的 GC time(垃圾回收时间).JAVA的垃圾回收机制对性能的影响比較明显 2.3 Kafka系统监控 1.Kafka整体监

使用Metrics监控应用程序的性能   在编写应用程序的时候,通常会记录日志以便事后分析,在很多情况下是产生了问题之后,再去查看日志,是一种事后的静态分析.在很多时候,我们可能需要了解整个系统在当前,或者某一时刻运行的情况,比如当前系统中对外提供了多少次服务,这些服务的响应时间是多少,随时间变化的情况是什么样的,系统出错的频率是多少.这些动态的准实时信息对于监控整个系统的运行健康状况来说很重要. 一些应用程序,比如对外提供接口或者服务的WebService,对整个系统的实时运行情况进行监控显得

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

目前zookeeper获取监控指标已知的有两种方式: 1.通过zookeeper自带的 four letter words command 获取各种各样的监控指标 2.通过JMX Client连接zookeeer对外提供的MBean来 获取监控指标 (需要修改启动脚本,使其支持远程JMX连接) 上述两种方式获取的指标大体上是一致的. 通过下列命令来获取这些监控信息 echo commands  |  nc ip port 如:echo conf | nc 192.168.144.110 2181

python简单的监控脚本-利用socket.psutil阻止远程主机运行特定程序 psutil是一个跨平台的库(http://code.google.com/p/psutil/),能够轻松的实现获取系统运行的进程和系统利用率(CPU.内存.磁盘.网络等)信息.它主要应用于系统监控,分析和限制系统资源及进程的管理. psutil是第三方库需要安装.pip install psutil 利用socket,psutil实现阻止远程主机运行特定的程序,本例的黑名但是直接写死的,也可以加载一个黑名单文件

通用监控指标 对于每个RPC服务应该监控 RpcProcessingTimeAvgTime(PRC处理的平均时间) 通常hdfs在异常任务突发大量访问时,这个参数会突然变得很大,导致其他用户访问hdfs时,会感觉到卡顿,从而影响任务的执行时间 CallQueueLength(RPC Call队列的长度) 如果callqueue队列数值一直处于较高的水平,例如对于NN来说CallQueue的长度等于handler*100,也就是说NN可能收到了大量的请求或者server在处理rpc请求时耗时很长,

使用Metrics监控应用程序的性能 在编写应用程序的时候,通常会记录日志以便事后分析,在很多情况下是产生了问题之后,再去查看日志,是一种事后的静态分析.在很多时候,我们可能需要了解整个系统在当前,或者某一时刻运行的情况,比如当前系统中对外提供了多少次服务,这些服务的响应时间是多少,随时间变化的情况是什么样的,系统出错的频率是多少.这些动态的准实时信息对于监控整个系统的运行健康状况来说很重要. 一些应用程序,比如对外提供接口或者服务的WebService,对整个系统的实时运行情况进行监控显得尤为

目录:Django其他篇 01: 安装zabbix server 02:zabbix-agent安装配置 及 web界面管理 03: zabbix API接口 对 主机.主机组.模板.应用集.监控项.触发器等增删改查 04:获取zabbix监控信息 目录: 1.1 检索警报 1.2 根据host创建 应用集.监控项.触发器(块速开始) 1.1 检索警报返回顶部 参考官网:https://www.zabbix.com/documentation/3.4/zh/manual/api/referenc

为了排查问题,对数据库的监控是必不可少的,在此介绍下 MySQL 中的常用监控指标. 简介 MySQL 有多个分支版本,常见的有 MySQL.Percona.MariaDB,各个版本所对应的监控项也会有些区别,在此仅介绍一些通用的监控项. 通常,监控项的源码是在 mysql/mysqld.cc 文件中定义,其内容如下所示. SHOW_VAR status_vars[]= { {"Aborted_clients", (char*) &aborted_threads, SHOW_L

1.集群监控 集群监控主要包括两个方面的内容,分别是集群健康情况和集群的运行状态. 集群健康状态可以通过以下api获取: http://ip:9200/_cluster/health?pretty 关键指标说明: status: #集群状态,分为green.yellow和red. number_of_nodes/number_of_data_nodes: #集群的节点数和数据节点数. active_primary_shards: #集群中所有活跃的主分片数. active_shards: #集群