Prometheus的四种数据类型 counter (只增不减 计数) Gauge (常规数值 可变化大小) histogram (柱状图 小于上边界的 总数与次数) summary (分位数  小于自定义值的百分比 总数与次数) Counter类型(只增不减 重启清空) Counter是计数器类型: 1.Counter 用于累计值,例如记录请求次数.任务完成数.错误发生次数. 2.一直增加,不会减少. 3.重启进程后,会被重置. 例如:http_response_total{method="G

文档基础 Cassandra 2.* CQL3.1 翻译多数来自这个文档 更新于2015年9月7日,最后有参考资料 作为Cassandra的一种类型之一,Counter类型算是限制最多的一个.Counter就是计数器,在CQL中可以定义一个Counter类型.Cassandra和mysql不同,普通的int,bigint类型是不能执行类似于: /* 在CQL中,如果view不是counter类型,这样的语句是要失败的 */ update user set view = view + 1 wher

接上一篇:https://www.cnblogs.com/hont/p/10122129.html 除了Append类型对应的Consume/AppendStructuredBuffer还有一个Counter类型可以进行计数操作. 那么测试一下: using System.Collections; using System.Collections.Generic; using UnityEngine; public class ComputeShaderTest : MonoBehaviour

Metrics类型 在上一小节中我们带领读者了解了Prometheus的底层数据模型,在Prometheus的存储实现上所有的监控样本都是以time-series的形式保存在Prometheus内存的TSDB(时序数据库)中,而time-series所对应的监控指标(metric)也是通过labelset进行唯一命名的. 从存储上来讲所有的监控指标metric都是相同的,但是在不同的场景下这些metric又有一些细微的差异. 例如,在Node Exporter返回的样本中指标node_load1

Metric类型 在上一小节中我们带领读者了解了Prometheus的底层数据模型,在Prometheus的存储实现上所有的监控样本都是以time-series的形式保存在Prometheus内存的TSDB(时序数据库)中,而time-series所对应的监控指标(metric)也是通过labelset进行唯一命名的. 从存储上来讲所有的监控指标metric都是相同的,但是在不同的场景下这些metric又有一些细微的差异. 例如,在Node Exporter返回的样本中指标node_load1反

Table of Contents 1. collections.Counter 源码实现 1.1. __init__ 1.2. update 1.3. most_common 1.3.1. itemgetter 1.3.2. heapquue 1.4. elements 1.4.1. repeat 1.4.2. starmap 1.4.3. chain.from_iterable 1.5. substract 1.6. +, -, &, | 1.7. 其它 2. 总结 collections.

Cassandra 提供了三种集合类型,分别是Set,List,MapSet: 非重复集,存储了一组类型相同的不重复元素,当被查询时会返回排好序的结果,但是内部构成是无序的值,应该是在查询时对结果进行了排序.List: 列表,查询时会按照元素在list中的index顺序来返回结果,可以存储多个重复的值.Map:哈希Key-Value键值对,提供了名字到值的映射 -- 开始工作: bin/cqlsh localhost -- 查看所有的键空间: DESCRIBE keyspaces -- 使用创建

部署了一个prometheus的pushgateway,然后两次对其发送counter类型的数据: #第一次发送 curl -X POST -d '# TYPE my_first_metric_ahfu counter my_first_metric_ahfu{container="xx1",IP="192.168.31.2"} 1904 ' "http://pushgateway-test.ahfuzhang.com/metrics/job/test_j

collections是Python内建的一个集合模块,其中提供了许多有用的集合类: namedtuple:只有属性的简易类 deque:双向增删的List ChainMap:多个字典的链接 Counter:计数器 以及其他可以参考:10.8 模块:collections - ShineLe - 博客园 Counter 作用:统计参数中各元素出现的次数.如果参数是list,统计结果为list中每个元素的出现次数:如果参数是str,统计结果为str中每个字母的出现次数. 用法: #listL=['

Prometheus监控(二) 数据类型 Counter(计数器类型) Counter类型的指标的工作方式和计数器一样,只增不减(除非系统发生了重置),Counter一般用于累计值. Gauges(仪表盘类型) Gauges是可增可减的指标类,可以用于反应当前应用的状态.比如在监控主机时,可用内存大小. Histograms(直方图类型) 主要用于表示一段时间范围内对数据进行采样(通常是请求持续时间或响应大小),并能够对其指定区间以及总数进行统计,代表的是⼀种近似的百分⽐估算数值.举例说明: 如

简介 Prometheus使用扫盲,包含基础的概念和操作说明,基于官网和个人测试. versoin: 2.14 官网 GitHub 安装 prometheus安装运行非常方便,下载后解压,运行根目录下的可执行程序prometheus即可. 启动参数 常用启动参数说明 参数 说明 --version 打印版本信息 --config.file="prometheus.yml" 配置文件位置 --web.listen-address="0.0.0.0:9090" 访问pr

转载请声明出处哦~,本篇文章发布于luozhiyun的博客:https://www.luozhiyun.com 本文使用的go的源码时14.4 WaitGroup使用大家都会,但是其中是怎么实现的我们也需要知道,这样才能在项目中尽可能的避免由于不正确的使用引发的panic.并且本文也将写一下内存对齐方面做一个解析,喜欢大家喜欢. WaitGroup介绍 WaitGroup 提供了三个方法: func (wg *WaitGroup) Add(delta int) func (wg *WaitGro

WaitGroup 是开发中经常用到的并发控制手段,其源代码在 src/sync/waitgroup.go 文件中,定义了 1 个结构体和 4 个方法: WaitGroup{}:结构体. state():内部方法,在 Add().Wait() 中调用. Add():添加任务数. Done():完成任务,其实就是 Add(-1). Wait():阻塞等待所有任务的完成. 以下源代码基于 Go 1.17.5 版本,有删减. $ go version go version go1.17.5 darwi

prometheus函数常用 时数据 (Instant vector): 包含一组时序,每个时序只有一个点,例如:http_requests_total区间数据 (Range vector): 包含一组时序,每个时序有多个点,例如:http_requests_total[5m]纯量数据 (Scalar): 纯量只有一个数字,没有时序,例如:count(http_requests_total) Element Value{} 5scalar NaN prometheus函数常用 increase(

Prometheus 通过指标名称(metrics name)以及对应的一组标签(label)唯一定义一条时间序列.指标名称反映了监控样本的基本标识,而 label 则在这个基本特征上为采集到的数据提供了多种特征维度.用户可以基于这些特征维度过滤.聚合.统计从而产生新的计算后的一条时间序列. PromQL 是 Prometheus 内置的数据查询语言,其提供对时间序列数据丰富的查询,聚合以及逻辑运算能力的支持.并且被广泛应用在 Prometheus 的日常应用当中,包括对数据查询.可视化.告警处

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重要,着就像我们操作系统里面的资源管理

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重要,着就像我们操作系统里面的资源管理

转自:http://www.jianshu.com/p/b925b1584ab2 RRDTool是一套监测工具,可用于存储和展示被监测对象随时间的变化情况.比如,我们在 Windows 电脑上常见的内存和 CPU 使用情况. RRD 全称是 Round Robin Database ,即「环型数据库」.顾名思义,它是一种循环使用存储空间的数据库,适用于存储和时间序列相关的数据. RRD 数据库在被创建的时候就已经定义好了大小,当空间存储满了以后,又从头开始覆盖旧的数据,所以和其他线性增长的数据库

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

使用命名空间的目的是对标识符的名称进行本地化,以避免命名冲突.在C++中,变量.函数和类都是大量存在的.如果没有命名空间,这些变量.函数.类的名称将都存在于全局命名空间中,会导致很多冲突.比如,如果我们在自己的程序中定义了一个函数toupper(),这将重写标准库中的toupper()函 数,这是因为这两个函数都是位于全局命名空间中的.命名冲突还会发生在一个程序中使用两个或者更多的第三方库的情况中.此时,很有可能,其中一个库中的名 称和另外一个库中的名称是相同的,这样就冲突了.这种情况会经常发生