Prometheus+Grafana通过kafka_exporter监控kafka 一.暴露 kafka-metric 方式 二.jmx_exporter方式 2.1 下载jmx_prometheus_javaagent和kafka.yml 2.2 监控指标 2.3 预警指标分析 2.4 Grafana Dashboard JSON 原文地址: CSDN:GeekXuShuo:Prometheus 监控之 kafka 简书:whaike:[监控]Kafka - 详细指标 在与Prometheus

简述 在搭建HyperLedger Fabric环境的过程中,我们会用到一个configtx.yaml文件(可参考Hyperledger Fabric 1.0 从零开始(八)--Fabric多节点集群生产部署),该配置文件主要用于构建创世区块(在构建创世区块之前需要先创建与之对应的所有节点的验证文件集合),其中在配置Orderer信息中有一个OrdererType参数,该参数可配置为"solo" and "kafka",之前博文所讲的环境配置皆是solo,即单节点共

前期博客 基于Web的Kafka管理器工具之Kafka-manager的编译部署详细安装 (支持kafka0.8.0.9和0.10以后版本)(图文详解) 基于Web的Kafka管理器工具之Kafka-manager启动时出现Exception in thread "main" java.lang.UnsupportedClassVersionError错误解决办法(图文详解) 然后 第一次进入web UI要进行kafka cluster的配置,都是一些比较简单的操作. 配置集群 点击[

理解OpenShift(1):网络之 Router 和 Route 理解OpenShift(2):网络之 DNS(域名服务) 理解OpenShift(3):网络之 SDN 理解OpenShift(4):用户及权限管理 理解OpenShift(5):从 Docker Volume 到 OpenShift Persistent Volume 理解OpenShift(6):集中式日志处理 理解OpenShift(7):基于 Prometheus 的集群监控 ** 本文基于 OpenShift 3.11

一.Pushgateway 简介 Pushgateway 是 Prometheus 生态中一个重要工具,使用它的原因主要是: Prometheus 采用 pull 模式,可能由于不在一个子网或者防火墙原因,导致 Prometheus 无法直接拉取各个 target 数据. 在监控业务数据的时候,需要将不同数据汇总, 由 Prometheus 统一收集. 由于以上原因,不得不使用 pushgateway,但在使用之前,有必要了解一下它的一些弊端: 将多个节点数据汇总到 pushgateway, 如

本文建立在你已经会安装prometheus服务的基础之上,如果你还不会安装,请参考:prometheus多维度监控容器 如果你还没有安装库k8s集群,情参考: 从零开始搭建基于calico的kubenetes 前言 kubernetes显然已成为各大公司亲睐的容器编排工具,各种私有云公有云平台基于它构建,那么,我们怎么监控集群中的所有容器呢?目前有三套方案: heapster+influxDB heapster为k8s而生,它从apiserver获取节点信息,每个节点kubelet内含了cAdv

相关概念 微服务中的监控分根据作用领域分为三大类,Logging,Tracing,Metrics. Logging - 用于记录离散的事件.例如,应用程序的调试信息或错误信息.它是我们诊断问题的依据.比如我们说的ELK就是基于Logging. Metrics - 用于记录可聚合的数据.例如,队列的当前深度可被定义为一个度量值,在元素入队或出队时被更新:HTTP 请求个数可被定义为一个计数器,新请求到来时进行累.prometheus专注于Metrics领域. Tracing - 用于记录请求范围内

通过前面几篇文章我们搭建好了监控环境并且监控了服务器.数据库.应用,运维人员可以实时了解当前被监控对象的运行情况,但是他们不可能时时坐在电脑边上盯着DashBoard,这就需要一个告警功能,当服务器或应用指标异常时发送告警,通过邮件或者短信的形式告诉运维人员及时处理. 今天我们就来聊聊 基于Prometheus和Grafana的监控平台的异常告警功能. 告警方式 Grafana 新版本的Grafana已经提供了告警配置,直接在dashboard监控panel中设置告警即可,但是我用过后发现其实并

本文将会介绍如何使用 Flume.log4j.Kafka进行规范的日志采集. Flume 基本概念 Flume是一个完善.强大的日志采集工具,关于它的配置,在网上有很多现成的例子和资料,这里仅做简单说明不再详细赘述.Flume包含Source.Channel.Sink三个最基本的概念: Source——日志来源,其中包括:Avro Source.Thrift Source.Exec Source.JMS Source.Spooling Directory Source.Kafka Source.

欢迎大家前往腾讯云+社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 本文首发在云+社区,未经许可,不得转载. 自我介绍 我是知乎的技术中台工程师,现在是负责知乎的存储相关组件.我的分享主要基于三个,一个是简单介绍一下Kafka在知乎是的应用,另外一个是为什么做基于Kubernetes的Kafka平台,还有我们如何去实现了基于Kubernetes平台 Kafka在知乎的应用 Kafka一个是非常优秀的,消息或者是数据流的组件,在知乎承载了日志,数据收集,消息队列的服务日志,显而易见就包括业务,包括运行的D

到目前为止Kubernetes对基于cpu使用率的水平pod自动伸缩支持比较良好,但根据自定义metrics的HPA支持并不完善,并且使用起来也不方便. 下面介绍一个基于Prometheus和Alertmanager实现Kubernetes Pod 自动伸缩的方案,该方案支持任意自定义metrics.思路比较简单:由Prometheus负责收集需要的性能指标(如:当前链接的并发数,当前cpu的使用率等),根据定义好的告警规则生成告警事件,然后将告警事件传递给Alertmanager,由alert

Kafka Manager 特性,它支持以下内容(官方译解): 管理多个群集容易检查集群状态(主题,消费者,偏移量,经纪人,副本分发,分区分配)运行首选副本选举使用选项生成分区分配,以选择要使用的代理运行分区的重新分配(基于生成的分配)创建可选主题配置的主题(0.8.1.1具有不同于0.8.2+的配置)删除主题(仅支持0.8.2+,并记住在代理配​​置中设置delete.topic.enable = true)主题列表现在表示标记为删除的主题(仅支持0.8.2+)批量生成多个主题的分区分配,并选

不多说,直接上干货! 参考博客 基于Web的Kafka管理器工具之Kafka-manager的编译部署详细安装 (支持kafka0.8.0.9和0.10以后版本)(图文详解)(默认端口或任意自定义端口) 但是,要注意的是,因为在amabri集群里啊,10000端口默认是给了oozie的. 然而,我上述的博客,是当时手动临时给的10000端口给kafka-manager,所以,对此,我这里改变端口,具体如下. 一.给基于Ubuntu14.04的ambari集群里的kafka安装基于web的kafk

不多说,直接上干货! 至于为什么,要写这篇博客以及安装Kafka-manager? 问题详情 无奈于,在kafka里没有一个较好自带的web ui.启动后无法观看,并且不友好.所以,需安装一个第三方的kafka管理工具 功能 为了简化开发者和服务工程师维护Kafka集群的工作,yahoo构建了一个叫做Kafka管理器的基于Web工具,叫做 Kafka Manager.这个管理工具可以很容易地发现分布在集群中的哪些topic分布不均匀,或者是分区在整个集群分布不均匀的的情况. 它支持管理多个集群.

前 言 Prometheus是一个用于监控和告警的开源系统.一开始由Soundcloud开发,后来在2016年,它迁移到CNCF并且称为Kubernetes之后最流行的项目之一.从整个Linux服务器到stand-alone web服务器.数据库服务或一个单独的进程,它都能监控.在Prometheus术语中,它所监控的事物称为目标(Target).每个目标单元被称为指标(metric).它以设置好的时间间隔通过http抓取目标,以收集指标并将数据放置在其时序数据库(Time Series Dat

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

KafKa的基本认识,写的很好的一篇博客:https://www.cnblogs.com/sujing/p/10960832.html 问题:1.kafka是什么?Kafka是一种高吞吐量的分布式发布订阅消息系统,它可以处理消费者规模的网站中的所有动作流数据,具有高性能.持久化.多副本备份.横向扩展能力. 2.kafka的工作原理[去耦合]Kafka采用的是订阅-发布的模式,消费者主动的去kafka集群拉取消息,与producer相同的是,消费者在拉取消息的时候也是找leader去拉取. 3.k

Golang 基于Prometheus Node_Exporter 开发自定义脚本监控 公司是今年决定将一些传统应用从虚拟机上迁移到Kubernetes上的,项目多而乱,所以迁移工作进展缓慢,为了建立统一的监控平台,我们使用的是在Kubernetes集群内部署Prometheus-operator,不得不说Prometheus-operator对k8s的监控支持的非常好,helm安装后会把Prometheus.Alertmanger.Grafana.以及NodeExporter都给安装完成,打开

Spring核心之二:AOP(Aspect Oriented Programming) --- 面向切面编程,通过预编译方式和运行期动态代理实现程序功能的统一维护的一种技术.AOP是OOP的延续,是软件开发中的一个热点,也是Spring框架中的一个重要内容,是函数式编程的一种衍生范型.利用AOP可以对业务逻辑的各个部分进行隔离,从而使得业务逻辑各部分之间的耦合度降低,提高程序的可重用性,同时提高了开发的效率. 专业术语: Joinpoint(连接点): 所谓连接点是指那些被拦截到的点.在spri

在我的另一篇文章中(http://www.cnblogs.com/anivia/p/5687346.html),通过一个例子介绍了基于注解配置spring增强的方式,那么这篇文章,只是简单的说明,如何通过xml来实现基于注解代码的增强效果,具体做法是: 1.JAVA代码中不再使用注解 2.在资源配置xml文件中,通过xml的方式声明主逻辑Bean和切面Bean,并使用<aop>标签配置切入点和增强,配置的方式为: <!-- 切面 --> <bean id="aopB

问题:Ambari下Kafka多IP监听配置 环境:Ambari 1.7.0 , Hadoop 2.2 Kafka 0.8.1.2.2.0.0 现象: Ambari 中是不能配置Kafka的host.name配置项的,Ambari配置时,使用Ambar中为节点指定的hostname值,比如node1.google (Kafka自身的默认值是localhost) 一般在内网配置Ambari,用的hostname都是内网的IP,如 192.168.1.1 node1.google 192.168.1