前言 在对数据库进行优化前,我们先要思考一下数据库系统可能存在的瓶颈所在之外.数据库服务是运行在不同的硬件设备上的,优化即通过参数配置(不考虑应用客户端程序的情况下),而实现硬件资源的最大利用化.那么硬件资源有哪些呢,那就无外乎CPU,内存,磁盘,网络这些资源. 作为常用单机数据库(如MySQL,PostgreSQL),最常见的性能瓶颈在哪呢? 根据我的经验,绝大部分出现在磁盘性能.那我们如何来对它进行优化呢,那就是把磁盘的读写转化为内存的读写(增大数据缓存),或是采用数据压缩,转化为CPU的资

Docker部署Zabbix+Grafana监控 环境 centos 7 ; Docker 17.12.0-ce ; docker-compose version 1.20.1 2018-4-1 当前zabbix最新版3.4.7 ,grafana最新版5.0.4 #下载部署代码 cd /opt git clone https://gitee.com/almi/zabbix-docker.git 主要是docker-compose编排文件,中文字体msyhl.ttc(微软雅黑) #运行容器 cd

cAdvisor+Prometheus+Grafana监控docker 一.cAdvisor(需要监控的主机都要安装) 官方地址:https://github.com/google/cadvisor CAdvisor是谷歌开发的用于分析运行中容器的资源占用和性能指标的开源工具.CAdvisor是一个运行时的守护进程,负责收集.聚合.处理和输出运行中容器的信息.注意在查找相关资料后发现这是最新版cAdvisor的bug,换成版本为google/cadvisor:v0.24.1 就ok了,映射主机端

原博客的位置: https://blog.csdn.net/shenhonglei1234/article/details/80503353 感谢原作者 这里记录一下自己试验过程中遇到的问题: . 自己查看prometheus 里面的配置文件时 对mount的路径理解不清晰,以为是需要宿主机里面需要有目录才可以, 实际上不需要. 是k8s 将证书和token注入到container 里面去 使之能够与集群交互. 这里自己学习的不系统, 浪费了很多时间. 以为需要生成一个token 挂在进去才可以

使用Telegraf + Influxdb + Grafana 监控SQLserver服务器的运行状况 前言 本文在Debian9下采用Docker的方式安装Telegraf + Influxdb + Grafana对服务器进行监控. 首先我们需要在一台Server上安装Debian9作为监控主机,这个监控主机可以配置为可监控多台Server. 安装Docker 如果之前已经安装过旧版本的Docker,先移除旧版本的安装 sudo apt-get remove docker docker-eng

做一个系统,如果不做监控,是不完善的. 如果为做一个快速系统,花力气去做监控,是不值得的. 因为,我们有必要具备一个能够快速建立监控体系的能力.即使你只是一个普通开发人员! 个人觉得,做监控有三个核心能力: 1. 持续收集数据的能力; (时间序列数据库) 2. 监控结果可视化的能力; 3. 异常监控可报警的能力; 只要把这三点做到了,那么,这个监控基本就成功了. 既然自己不方便做监控系统,那就只要好框架造型就可以了. 因grafana的图表功能个人感觉最强大,我们就以 grafana 作为监控抓

prometheus+grafana监控redis redis安装配置 https://www.cnblogs.com/autohome7390/p/6433956.html redis_exporter 安装 cd /usr/src wget https://github.com/oliver006/redis_exporter/releases/download/v0.21.2/redis_exporter-v0.21.2.linux-amd64.tar.gz tar xf redis_ex

prometheus+grafana监控mysql 1.安装配置MySQL官方的 Yum Repository(有mysql只需设置监控账号即可) [root@localhost ~]# wget -i -c http://dev.mysql.com/get/mysql57-community-release-el7-10.noarch.rpm [root@localhost ~]# yum -y install mysql57-community-release-el7-10.noarch.r

安装prometheus+grafana监控mysql redis kubernetes等 https://www.cnblogs.com/sfnz/p/6566951.html plug 的模式进行处理. 1.prometheus安装 wget https://github.com/prometheus/prometheus/releases/download/v1.5.2/prometheus-1.5.2.linux-amd64.tar.gz tar -zxvf prometheus-1.5

[MySQL]企业级监控解决方案Promethus+Grafana Promethus用作监控数据采集与处理,而Grafana只是用作数据展示 一.Promethus简介 Prometheus(普罗米修斯)是一套开源的监控&报警&时间序列数据库的组合,起始是由SoundCloud公司开发的.随着发展,越来越多公司和组织接受采用Prometheus,社区也十分活跃,他们便将它独立成开源项目,并且有公司来运作.Google SRE的书内也曾提到跟他们BorgMon监控系统相似的实现是Prome

Prometheus Alertmanager Grafana 监控警报 #node-exporter, Linux系统信息采集组件 #prometheus , 抓取.储存监控数据,供查询指标 #alertmanager , 发送警报通知 #grafana , web图形展示 #环境 centos7+docker #单机模式,快速搭建测试环境 #安装node-exporter #docker安装方式 docker rm -f node-exporter docker run -d -p 9100

1 简介 项目越做越发觉得,任何一个系统上线,运维监控都太重要了.关于Springboot微服务的监控,之前写过[Springboot]用Springboot Admin监控你的微服务应用,这个方案可以实时监控并提供告警提醒功能,但不能记录历史数据,无法查看过去1小时或过去1天等运维情况.本文介绍Prometheus + Grafana的方法监控Springboot 2.X,实现美观漂亮的数据可视化. 2 Prometheus Prometheus是一套优秀的开源的监控.报警和时间序列数据库组合

本文主要介绍基于Prometheus + Grafana 监控Linux服务器. 一.Prometheus 概述(略) 与其他监控系统对比 1 Prometheus vs. Zabbix Zabbix 使用的是 C 和 PHP, Prometheus 使用 Golang, 整体而言 Prometheus 运行速度更快一点. Zabbix 属于传统主机监控,主要用于物理主机.交换机.网络等监控,Prometheus 不仅适用主机监控,还适用于 Cloud.SaaS.Openstack.Contai

Prometheus 1.不是很友好,各种配置都手写 2.对docker和k8s监控有成熟解决方案 Prometheus(普罗米修斯) 是一个最初在SoudCloud上构建的监控系统,开源项目,拥有非常活跃的开发人员和用户社区,2016年加入云原生云计算基金会(CNCF)成为继kubernetes之后的第二个托管项目 https://Prometheus.io https://github.com./Prometheus Prometheus 特点 l  多维数据模型:由度量名称和键值对标识的时

前言 Grafana允许查询,可视化,警报和了解指标,无论它们存储在哪里. 可视化:具有多种选项的快速灵活的客户端图.面板插件提供了许多不同的方式来可视化指标和日志. 动态仪表盘:使用模板变量创建动态且可重复使用的仪表盘,这些模板变量显示在仪表盘顶部. 浏览指标:通过即席查询和动态明细浏览数据.拆分视图并排比较不同的时间范围,查询和数据源. 浏览日志:体验使用保留的标签过滤器从指标切换到日志的魔力.快速搜索所有日志或实时流式传输. 警报:直观地定义最重要指标的警报规则.Grafana将持续评估并

Prometheus+Grafana监控SpringBoot 一.Prometheus监控SpringBoot 1.1 pom.xml添加依赖 1.2 修改application.yml配置文件 1.3 设置启动类Application 1.4 Prometheus配置 1.4.1 prometheus.yml 1.4.2 java_springboot.yml 1.4.3 node_down.yml 1.4.4 memory_over.yml 1.4.5 cpu_over.yml 二.Rest

一.准备工作 1.mysql数据库:192.168.1.5 2.nginx服务:192.168.1.10 3.docker服务器:192.168.1.20 4.zabbix客户端若干 二.docker搭建zabbix 1.部署zabbix-server 先部署测试zabbix-server: mkdir -p /home/docker/server/zabbixdocker pull zabbix/zabbix-server-mysql docker run --name zabbix-serv

涉及文件下载地址:链接:https://pan.baidu.com/s/18XHK7ex_J0rzTtfW-QA2eA 密码:0qn6 文件中需要下载的镜像需要自己提前下载好,eg:prom/node-exporter:v0.16.0 Prometheus官方网址,或者百度自己了解脑补:https://prometheus.io/ 官方文档说明链接Prometheus是一个开源的系统监控工具.根据配置的任务(job)以http/s周期性的收刮(scrape/pull)指定目标(target)上的

一.Spark-StructuredStreaming checkpointLocation 介绍 Structured Streaming 在 Spark 2.0 版本于 2016 年引入, 是基于 Spark SQL 引擎构建的可扩展且容错的流处理引擎,对比传统的 Spark Streaming,由于复用了 Spark SQL 引擎,代码的写法和批处理 API (基于 Dataframe 和 Dataset API)一样,而且这些 API 非常的简单. Structured Streamin

导读 Grafana 是一个有着丰富指标的开源控制面板.在可视化大规模测量数据的时候是非常有用的.根据不同的指标数据,它提供了一个强大.优雅的来创建.分享和浏览数据的方式. 它提供了丰富多样.灵活的图形选项.此外,针对数据源,它支持许多不同的存储后端.每个数据源都有针对特定数据源的特性和功能所定制的查询编辑器.Grafana 提供了对下述数据源的正式支持:Graphite.InfluxDB.OpenTSDB. Prometheus.Elasticsearch 和 Cloudwatch. 每个数据

1.prometheus安装 wget https://github.com/prometheus/prometheus/releases/download/v1.5.2/prometheus-1.5.2.linux-amd64.tar.gz .linux-amd64. cd /opt/prometheus mv prometheus.yml prometheus.yml-bak # vi prometheus.yml global: scrape_interval: 10s evaluatio