Redis给人的印象是简单.很快,但是不代表它不需要关注它的性能指标,此文简单地介绍了一部分Redis性能指标.翻译过程中加入了自己延伸的一些疑问信息,仍然还有一些东西没有完全弄明白.原文中Metric to watch *** 和 Metric to alert on ***这里翻译为需要观察的指标和需要告警的指标,不知道合不合适. 原文出处:https://www.datadoghq.com/blog/how-to-monitor-redis-performance-metrics/ 以下为

监控指标 性能指标:Performance 内存指标: Memory 基本活动指标:Basic activity 持久性指标: Persistence 错误指标:Error 性能指标:Performance Name Description latency Redis响应一个请求的时间 instantaneous_ops_per_sec 平均每秒处理请求总数 hi rate(calculated) 缓存命中率(计算出来的) 内存指标: Memory Name Description used_m

Redis 延迟监控框架 Redis 2.8.13 引入了Latency Monitoring的一个新功能,可以帮助我们检查和排查引起延迟的原因. Latecny Monitoring 由如下组成: Latency hooks: 采样不同敏感度延迟的代码路径(也称作事件): 时间序列:记录不同事件的延迟峰值(也叫延迟尖峰): 报表引擎:从时间序列获取原始数据: 分析引擎:根据测量提供可读的报告和提示. 事件和时间序列 把监控代码路径称之为事件.例如:command 是一个测量可能较慢命令执行的延

原文  https://zhuoroger.github.io/2016/08/20/redis-monitor-and-alarm/? 对于任何应用服务和组件,都需要一套完善可靠谱监控方案. 尤其redis这类敏感的纯内存.高并发和低延时的服务,一套完善的监控告警方案,是精细化运营的前提. 本文分几节,细说Redis的监控和告警: 1.Redis监控告警的价值 2.Redis监控的数据采集 3.Redis告警策略 4.基于Open Falcon的Redis监控告警方案 Redis监控告警的价值

项目中用的是MongoDB,但是为什么用其实当时选型的时候也没有太多考虑,只是认为数据量比较大,所以采用MongoDB. 最近又想起为什么用MongoDB,就查阅一下,汇总汇总: 之前也用过redis,当时是用来存储一些热数据,量也不大,但是操作很频繁.现在项目中用的是MongoDB,目前是百万级的数据,将来会有千万级.亿级. 就Redis和MongoDB来说,大家一般称之为Redis缓存.MongoDB数据库.这也是有道有理有根据的, Redis主要把数据存储在内存中,其“缓存”的性质远大于其

1.性能都比较高,性能对我们来说应该都不是瓶颈总体来讲,TPS方面redis和memcache差不多,要大于mongodb 2.操作的便利性memcache数据结构单一redis丰富一些,数据操作方面,redis更好一些,较少的网络IO次数mongodb支持丰富的数据表达,索引,最类似关系型数据库,支持的查询语言非常丰富mysql是持久化存储,存放在磁盘里面,检索的话,会涉及到一定的IO瓶颈.推理到redis+mysql,它是内存+磁盘关系的一个映射,mysql放在磁盘,redis放在内存,这样

Redis和MongoDB的区别以及应用场景 项目中用的是MongoDB,但是为什么用其实当时选型的时候也没有太多考虑,只是认为数据量比较大,所以采用MongoDB. 最近又想起为什么用MongoDB,就查阅一下,汇总汇总: 之前也用过redis,当时是用来存储一些热数据,量也不大,但是操作很频繁.现在项目中用的是MongoDB,目前是百万级的数据,将来会有千万级.亿级. 就Redis和MongoDB来说,大家一般称之为Redis缓存.MongoDB数据库.这也是有道有理有根据的, Redis主

前言 在前面的文章中,我们学习了如何通过java实现将消息发送到钉钉.和将消息发送到微信群聊. 基于上述基础,我们今天来接入pinpoint的告警,发送到钉钉群. 实操前准备 开始之前,推荐阅读一下,官方的告警说明文档. 阅读官方文档后,我们实际的来操作一遍. 按照官方说明,首先需要创建对应的用户组和用户,但是我们这里打开有异常: 通过后台,pinpoint-web的日志可以发现,这是由于没有配置mysql表的原因. 步骤1-配置mysql表 首先,我们创建一个名为pinpoint的数据库. 然

问题描述 Azure Redis在使用的过程中,多次无规律的出现超时问题.抓取到客户端的异常错误后,想进一步的分析是何原因导致了如下异常呢? Timeout awaiting response (outbound=0KiB, inbound=0KiB, 5984ms elapsed, timeout is 5000ms), command=GET, next: GET n:AbpZeroMultiTenantLocalizationDictionaryCache,c:HMedia#zh-CN#0

前言 对于监控系统来说,不可能让人一直盯着监控看板,而更多的是以自动提醒的方式,比如邮件.短信或微信推送等,当达到或超出预设的告警指标时,就自动发送消息提醒,下面就来说说如何配置SkyWalking的告警. 正文 在说告警之前呢,给小伙伴先演示一下SkyWalking跟踪数据库操作链路及监控数据库指标,支持EF Core的形式操作数据库,可以显示对应的SQL语句和执行时间等信息. 1. 跟踪数据库请求 对于项目来说,直接或间接访问数据库是避免不了的:对于业务数据量比较大或高并发场景,很多时候会因

(本文首发于"数据库架构师"公号,订阅"数据库架构师"公号,一起学习数据库技术) 本篇为Redis性能问题诊断系列的第二篇,本文主要从应用发起的典型命令使用上进行讲解,由于Redis为单线程服务架构,对于一些命令如果使用不当会极大的影响Redis的性能表现,这里也会对不合理的使用方式给出优化解决方案.   一.Redis慢日志功能 分析Redis访问变慢,其中有个最基础的方法就是先去看Redis是否有慢日志[就像MySQL的慢SQL一样].Redis提供了一个简单的

在入正题之前我们再回顾下它的架构图: 本文章主要分析AMP各索引的作用,与及结合1.7环境上已接入的服务数据对比后,对索引中的主要字段进行解析.文章分为四个小章节. 1.索引类型 apm索引分为四种类型: 系统指标索引(System status metrics),索引名称格式:apm-version-metric-yyyy.dd.mm,主要储存进程资源指标,如:内存信息.cpu信息.gc信息等. 具体异常索引(Error-specific data),索引名称格式:apm-version-er

前文我们了解了Ceph之上的RadosGW基础使用相关话题,回顾请参考https://www.cnblogs.com/qiuhom-1874/p/16768998.html:今天我们来聊一聊Ceph启用Dashboard和使用Prometheus监控Ceph相关话题: MGR组件作用 Ceph在早些版本(L版之前)都是没有MGR这个组件的,L版之前,ceph集群相关监控数据都是靠mon节点完成,为了减轻mon节点的压力,ceph集群相关状态数据的功能在L版之后被独立出来,用MGR来负责,MGR主

技  术  文  件 技术文件名称:实例化+UX需求分析实践:场景监控需求实例化 技术文件编号: 版        本:V1.0 共 32 页 (包括封面) 拟  制    廖开蒙.刀锋团队 审  核 会  签 标准化 批  准 产品市场体系无线研究院 修改记录 文件编号 版本号 拟制人/ 修改人 拟制/修改日期 更改理由 主要更改内容 (写要点即可) V1.0 廖开蒙 2016-04-01 新建 注1:每次更改归档文件(指归档到事业部或公司档案室的文件)时,需填写此表. 注2:文件第一次归档时

本文主要从以下几个列举对APM的认识: -什么是APM工具 -为什么要用APM工具,APM工具的价值在哪里: -什么样的APM工具适合于传统金融业: -如何用好APM工具:    -精准告警    -深入分析    -可视化展示 -如何与传统监控融合 -APM工具与大数据之间的探讨 注:文中APM的一些解释来自互联网运维大牛的干货,比较零散,不一一列举出处. 1.什么是APM工具,它的分类有哪些 APM,应用性能管理,通过对关键业务系统进行监测.告警与优化,不断改善业务可靠性与稳定性,为客户提供

Prometheus的数据指标是通过一个公开的 HTTP(S) 数据接口获取到的,我们不需要单独安装监控的 agent,只需要暴露一个 metrics 接口,Prometheus 就会定期去拉取数据:对于一些普通的 HTTP 服务,我们完全可以直接重用这个服务,添加一个/metrics接口暴露给 Prometheus:而且获取到的指标数据格式是非常易懂的. 现在很多服务从一开始就内置了一个/metrics接口,比如 Kubernetes 的各个组件.istio 服务网格都直接提供了数据指标接口.

参考官方文档:https://github.com/dianping/cat/wiki/readme_server 1.数据库相关 (1)创建数据库cat,并执行以下sql创建相关表: CREATE TABLE `dailyreport` ( `id` ) NOT NULL AUTO_INCREMENT, `name` ) NOT NULL COMMENT '报表名称, transaction, problem...', `ip` ) NOT NULL COMMENT '报表来自于哪台cat-c

Prometheus Operator默认的监控指标并不能完全满足实际的监控需求,这时候就需要我们自己根据业务添加自定义监控.添加一个自定义监控的步骤如下: 1.创建一个ServiceMonitor对象,用于Prometheus添加监控项 2.为ServiceMonitor对象关联metrics数据接口的Service对象 3.确保Services对象可以正确获取到metrics数据 下面本文将以如何添加redis监控为例 部署redis k8s-redis-and-exporter-deplo

mysqld_exporter监控mysql信息 一.背景 二.prometheus接入mysqld_exporter 1.安装mysqld_exporter 2.创建mysqld_exporter用户并授权 3.创建 my.cnf 配置文件 4.启动mysqld_exporter 5.查看抓取的mysql指标信息 6.接入到prometheus中 三.部分告警指标 四.参考链接 一.背景 使用 mysqld_exporter 来抓取 mysql的一些指标信息. 二.prometheus接入my

一.敏捷的局限性的促使devops诞生 敏捷的局限性:敏捷只注重开发阶段的敏捷,未涉及到整个产品生命周期流程其他环节导致采用敏捷开发流程后效果不明显. devops成为企业数字化转型的助推器,扮演基础设施的角色,通过加速业务创新,快速部署,最终保证业务系统稳定的运行. 国内的公司已经开始采用自研或者开源的工具实现了devops,但是当前的devops还是比较基础,从自动化入手,将手动编译,打包,部署等环节转变为自动化的模式.大部分只停留再初级阶段 为什么大部分公司的devops都停留在初级阶段?