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

Jerry每次在工作场合中同Prometheus(普罗米修斯)打交道时,都会"出戏",因为这个单词给我的第一印象,并不是用go语言实现的微服务监控利器,而是名导雷德利·斯科特(Ridley Scott)拍摄的科幻大片. 回到现实中来,Prometheus是由SoundCloud开发的监控系统的开源版本,logo是一个燃烧的红色火炬,这应该是有情怀的工程师们向泰坦巨神的后代,偷偷盗走天火,传给人类的普罗米修斯表示的敬意. 2016年,由Google发起的Linux基金会(Cloud Na

上帝之火 本系列讲述的是开源实时监控告警解决方案Prometheus,这个单词很牛逼.每次我都能联想到带来上帝之火的希腊之神,普罗米修斯.而这个开源的logo也是火,个人挺喜欢这个logo的设计. 本系列着重介绍Prometheus以及如何用它和其周边的生态来搭建一套属于自己的实时监控告警平台. 本系列受众对象为初次接触Prometheus的用户,大神勿喷,偏重于操作和实战,但是重要的概念也会精炼出提及下.系列主要分为以下几块 Prometheus各个概念介绍和搭建,如何抓取数据(本次分享内容)

谈苹果与乔布斯系列一  IT界的普罗米修斯 纪念PC界的先驱 史蒂夫乔布斯 2012-4-5 清明节,纪念IT时代的开创人—伟大的史蒂夫 乔布斯. 没有乔布斯,计算机还是属于一群科技人士的工具,没有漂亮和易用的界面,PC就不会走进千家万户,就没有今天的PC产业: 没有PC的普及和发展,PC之间巨大的互联需求,成就了思科: 没有PC的普及和发展,就不会有互联网的高潮,就没有yahoo以及早期的门户网站,以及后来的Google: 没有Apple II对IBM的PC的压制,IBM就不会购买微软的DOS

aaarticlea/svg+xml;base64,PD94bWwgdmVyc2lvbj0iMS4wIiBlbmNvZGluZz0idXRmLTgiPz4KPCEtLSBHZW5lcmF0b3I6IEFkb2JlIElsbHVzdHJhdG9yIDIwLjEuMCwgU1ZHIEV4cG9ydCBQbHVnLUluIC4gU1ZHIFZlcnNpb246IDYuMDAgQnVpbGQgMCkgIC0tPgo8c3ZnIHZlcnNpb249IjEuMSIgaWQ9IkxheWVyXzEiIHhtbG5zP

普罗米修斯Prometheus监控安装 架构: 服务端:192.168.0.204 客户端:192.168.0.206 环境准备:所有节点安装go 语言环境 rz go1.12.linux-amd64.tar.gz tar -C /usr/local -xzf go1.12.linux-amd64.tar.gz cat >> /etc/profile<<EOF export PATH=$PATH:/usr/local/go/bin EOF source /etc/profile g

搬砖党的福音:普罗米修斯-监控神器 功能: 在业务层用作埋点系统 Prometheus支持多种语言(Go,java,python,ruby官方提供客户端,其他语言有第三方开源客户端).我们可以通过客户端方面的对核心业务进行埋点.如下单流程.添加购物车流程. 在应用层用作应用监控系统 一些主流应用可以通过官方或第三方的导出器,来对这些应用做核心指标的收集.如redis,mysql. 在系统层用作系统监控 除了常用软件, prometheus也有相关系统层和网络层exporter,用以监控服务器或网

记录一次Team k8s环境搭建过程(初始方案,现在已经做过很多完善,例如普罗米修斯) span::selection, .CodeMirror-line > span > span::selection { background: #d7d4f0; }.CodeMirror-line::-moz-selection, .CodeMirror-line > span::-moz-selection, .CodeMirror-line > span > span::-moz-s

其实现原理有点类似ELK.node-exporter组件负责收集节点上的metrics监控数据,并将数据推送给prometheus, prometheus负责存储这些数据,grafana将这些数据通过网页以图形的形式展现给用户. grafana+普罗米修斯全部集成在k8s内部的方式,用pod和svc的方式去暴露服务和端口以及登陆web界面. 普罗米修斯登陆界面:http://192.168.43.35:30003 grafana登陆界面:http://192.168.43.35:31000 普罗

*Prometheus* 是一个开源的服务监控系统和时间序列数据库 官方网站:prometheus.io 一.安装prometheus cd /usr/local/        #进入安装目录 wget https://github.com/prometheus/prometheus/releases/download/v2.27.1/prometheus-2.27.1.linux-amd64.tar.gz        #wget下载prometheus安装包 tar xf promethe

欢迎来到普罗米修斯! Prometheus是一个监控平台,通过从监控目标的抓取HTTP端点上获取指标. 本指南将展示如何使用和安装Promethues,配置和监视第一个资源.还将下载并安装导出器Exporter,它是在主机和服务上公开时间序列数据的工具.第一个Exporter程序是Promethues本身,它提供大量关于内存使用.垃圾回收等等各种主机级别指标. 一.安装Prometheus 1.下载Prometheus Server 官方下载地址:https://prometheus.io/do

概述 Prometheus的主要特点 组件 结构图 适用场景 不适用场景 安装node_exporter,系统性能指数收集(收集系统性能情况) 下载文件 解压并复制node_exporter应用程序到/usr/local/bin 清理下载的文件和解压的文件夹 添加自启动服务 添加服务配置文件 写入配置内容 node_exporter收集性能点的配置 启动服务并配置自启动 prometheus的安装 添加prometheus专用的用户名 添加prometheus的目录 文件夹授权 下载并解压pro

0x00 概述 视频讲解通过链接网易云课堂·IT技术快速入门学院进入,更多关于Prometheus的文章. Prometheus是最近几年开始流行的一个新兴监控告警工具,特别是kubernetes的流行带动了prometheus的应用. Prometheus是一套完整的监控告警系统: Prometheus的主要特点有: 1. a multi-dimensional data model with time series data identified by metric name and key

周末在家无聊 看新闻 看到关于监控的东西 拿来玩玩 试一下 感觉还蛮有意思 特此记录一下 这里只介绍客户端的配置 1:首先在POM中添加依赖 <dependency> <groupId>io.prometheus</groupId> <artifactId>simpleclient</artifactId> <version>${prometheus.version}</version> </dependency&g

参考链接:https://blog.csdn.net/ywq935/article/details/80818390 https://www.jianshu.com/p/ac8853927528 1.配置configmap apiVersion: v1 kind: ConfigMap metadata: name: prometheus-config namespace: kube-system data: prometheus.yml: | global: scrape_interval: 1

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. 

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. 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

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

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

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