Prometheus Prometheus是一个非常棒的工具,结合grafana能够让我在不写代码,或者少写代码的情况下搭建一套有效的监控体系.这里介绍一下Prometheus监控golang程序的方式. Golang 服务程序 Golang的Web程序,我使用了YoyoGo框架,< YoyoGo基于ASP.NET Core设计的Golang实现 > 可以查看这篇文章进行了解. 最新也发布了最新的v1.5.0版本,下面Prometheus接口就是这个版本的新功能. 想要程序能够被监控,就必须要

golang 内存监控 - 简书 https://www.jianshu.com/p/38dc129b6870

在linux中有一个tail命令,tail -f可以实时的监控文件新增加的内容,如果用代码实现这个逻辑,可以下载使用这个包go get github.com/hpcloud/tail/... 测试代码: package main import ( "fmt" "github.com/hpcloud/tail" ) func main() { t, _ := tail.TailFile("log.txt", tail.Config{Follow:

疯狂使用 leancloud 本文章是投稿文章,已在 leancloud 微信公众号发表. 这里是原文,内容有调整. 3年,从工程师到创始人 觉得不错可以点这里进行 leancloud 注册 项目背景 介绍自己 我是 htoooth,一名爱折腾的工程师,目前在一家电商公司从事 nodejs 的开发工作.自己在技术方面喜欢追新语言,除了主力开发语言 javascript 外,还喜欢 golang,elixir,clojure.最近关注人工智能和 python.我的 blog 是 http://ww

Golang 因为其语法简单,上手快且方便部署正被越来越多的开发者所青睐,一个 Golang 程序开发好了之后,势必要关心其运行情况,今天在这里就给大家介绍一下如果使用 Elastic Stack 来分析 Golang 程序的内存使用情况,方便对 Golang 程序做长期监控进而调优和诊断,甚至发现一些潜在的内存泄露等问题. Elastic Stack 其实是一个集合,包含 Elasticsearch.Logstash 和 Beats 这几个开源软件,而 Beats 又包含 Filebeat.P

这篇文章本来是打算使用pmm 进行数据库监控的,但是居然参考官方文档使用docker 运行起来有点问题,所以直接改用 exporter 进行处理,但是比pmm 弱好多 pmm 的参考架构 说明,以上图比较早了, 实际上也可以监控mongodb,同时也是使用exporter处理的,只是pmm 基于grafanna 的扩展比较多 对于系统分析指标更全 环境准备 docker-compose 文件   version: "3" services: pgloader-mysql: image:

0x0 前言 最近这几天研究了一下ElasticSearch相关的技术栈.前面一篇转发了别人些的非常详细的ElasticSearch和Kibana搭建的过程.发现Elastic家族还有Metricbeat这个神器,今天我们把前面搭建的和这个工具一起利用起来. 0x1 需求 需求是这样:我有很多个Golang写的应用程序,每程序连接一个Redis数据库,每个程序开在一台物理机上.我需要把每个golang应用每个Redis数据库和每个所在的物理机监控起来. 0x2 启动Metricbeat 1. 下

监控线程是在runtime.main执行的时候在系统栈中创建的,监控线程与普通的工作线程区别在于,监控线程不需要绑定p来运行. 监控线程的创建与启动 简单的调用图 先给出个简单的调用图,好心里有数,逐个分析完后做个小结. 主体代码 以下会合并小篇幅且易懂的代码段,个人认为重点的会单独摘出来. main->newm->newm1->newosproc func main() { ...... if GOARCH != "wasm" { // no threads on

目录 一.PMM简介 二.安装使用 三.监控MySQL数据库 MySQL慢查询分析 四.监控PG数据库 五.监控MongoDB数据库 六.监控ProxySQL中间件 一.PMM简介 之前发布过一篇Prometheus+Grafana的文章,连接为:[DB宝36]使用Docker分分钟搭建漂亮的prometheus+grafana监控,今天我们来介绍一下另一个监控工具:PMM. PMM(Percona Monitoring and Management)是一个免费的开源平台,用于管理和监视数据库性

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

Prometheus作为一套完整的开源监控接近方案,因为其诸多强大的特性以及生态的开放性,俨然已经成为了监控领域的事实标准并在全球范围内得到了广泛的部署应用.那么应该如何利用Prometheus对我们的应用形成有效的监控呢?事实上,作为应用我们仅仅需要以符合Prometheus标准的方式暴露监控数据即可,后续对于监控数据的采集,处理,保存都将由Prometheus自动完成. 一般来说,Prometheus监控对象有两种:如果用户对应用的代码有定制化能力,Prometheus提供了各种语言的SDK

Golang为我们提供了非常方便的性能测试工具pprof,使用pprof可以非常方便地对Go程序的运行效率进行监测.本文讲述如何使用pprof对Go程序进行性能测试,并使用qcachegrind查看性能测试的输出文件. 载入pprof模块 想要对一个Go程序进行pprof监测,第一步是在main函数所在的模块中添加 net/http/pprof 模块.import后面的“_”是一定要加上的. import _ "net/http/pprof" 运行HTTP服务器 如果你的程序不是一个W

algernon 看到github 的介绍很很强大,一下子想到了openresty,功能看着很强大,支持 redis pg lua markdown quic http2 mysql 限速 pongo2 sass(scss) web 相关的 jsx (js dsl 模板写法) 说明 看官方介绍和很强大,有时间了运行下,代码也比较规整,可以学习下 参考资料 https://github.com/xyproto/algernon        

一.下载我们需要的包 > go get github.com/fsnotify/fsnotify 二.使用fsnotify监控文件 package main; import ( "github.com/fsnotify/fsnotify" "log" "fmt" ) func main() { //创建一个监控对象 watch, err := fsnotify.NewWatcher(); if err != nil { log.Fatal(

之前一直都是使用如下方式运行go代码 # go run test.go 这种运行方式是直接编译运行go代码,虽然在调试的时候没出什么问题,但是在使用supervisor监控的时候,会提示如下错误:(behavior为process name) behavior: ERROR (abnormal termination) 最坑的是错误日志是一片空白-- 经查找资料,解决方式是先将go代码编译成可执行文件 # go build 然后直接运行,并更新supervisor process配置文件beha

为什么要使用Supervisord 17年第一次写Go项目的时候,用Go开发项目倒没没费多大劲,很快就开发完成了.到了在测试环境部署的时候,由于不知道有 Supervisord 这个软件,着实花了些功夫.总不能跟开发环境一样,直接执行编译生成的二进制文件吧,即使 后台执行了,万一它挂了,没人知道,即使测试人员发现了,开发还得登录到服务器再次启动下这个二进制文件.很明显这个解决方案没有任何意义,后来就在网上找解决方案. 然后,咨询Go开发的前同事,发现了Supervisord,喜出望外.它就是最优

一.prometheus基本原理介绍 prometheus是基于metric采样的监控,可以自定义监控指标,如:服务每秒请求数.请求失败数.请求执行时间等,每经过一个时间间隔,数据都会从运行的服务中流出,存储到一个时间序列数据库中,之后可通过PromQL语法查询. 主要特点: 多维数据模型,时间序列数据通过metric名以key.value的形式标识: 使用PromQL语法灵活地查询数据: 不需要依赖分布式存储,各服务器节点是独立自治的: 时间序列的收集,通过 HTTP 调用,基于pull 模型

需求: 需要监听一个目录中所有文件,当文件大小增加到一定阀值,则将文件清空. 需要引入第三方包:"github.com/howeyc/fsnotify" 代码如下: package main import ( "log" "github.com/howeyc/fsnotify" "os" "fmt" "strconv" ) func usage() { fmt.Println("

项目背景 本项目为车联网监控系统,系统由车载硬件设备.云服务端构成.车载硬件设备会定时采集车辆的各种状态信息,并通过移动网络上传到服务器端.服务器端接收到硬件设备发送的数据首先需要将数据进行解析,校验,随后会将该消息转发到国家汽车监测平台和地方汽车监测平台,最后将解析后的明文数据和原始报文数据存储到系统中.车辆的数据和其他数据需要通过web页面或rest API接口进行查询访问.要求半年内的数据查询响应时间在毫秒级别内,超过半年的数据需要放到更加低成本的介质上,查询延迟在3s以内,这些数据的查询

概述 目前主流的Ceph开源监控软件有:Calamari.VSM.Inkscope.Ceph-Dash.Zabbix等,下面简单介绍下各个开源组件. Calamari 概述 Calamari对外提供了十分漂亮的Web管理和监控界面,以及一套改进的REST API接口(不同于Ceph自身的REST API),在一定程度上简化了Ceph的管理.最初Calamari是作为Inktank公司的Ceph企业级商业产品来销售,红帽2015年收购 Inktank后为了更好地推动Ceph的发展,对外宣布Cala