简单介绍 flink内部实现了一套metric数据收集库. 同时flink自身系统有一些固定的metric数据, 包括系统的一些指标,CPU,内存, IO 或者各个task运行的一些指标.具体包含那些指标可以查看官方文档: flink-metric 同时我们也可以利用系统的metric库在自己的代码中进行打点收集metrics数据.此外, flink提供了外部接口,可以用来导出这些metrics数据. flink-metric库的使用 在官方的文档中有介绍, 需要继承Richfunction 才

背景 ​ 自Kubernetes 1.11版本起,K8s资源采集指标由Resource Metrics API(Metrics Server 实现)和Custom metrics api(Prometheus实现)两种API实现,传统Heapster监控被废弃.前者主要负责采集Node.Pod的核心资源数据,如内存.CPU等:而后者则主要负责自定义指标数据采集,如网卡流量,磁盘IOPS.HTTP请求数.数据库连接数等. ​ heapster被废弃以后,所有的指标数据都从API接口中获取,kube

本文由 Apache Flink Contributor 刘彪分享,本文对两大问题进行了详细的介绍,即什么是 Metrics.如何使用 Metrics,并对 Metrics 监控实战进行解释说明. 什么是 Metrics? Flink 提供的 Metrics 可以在 Flink 内部收集一些指标,通过这些指标让开发人员更好地理解作业或集群的状态.由于集群运行后很难发现内部的实际状况,跑得慢或快,是否异常等,开发人员无法实时查看所有的 Task 日志,比如作业很大或者有很多作业的情况下,该如何处理

1. 上期我们结合<SRE Google 运维解密>,对监控系统进行了一次脉络梳理,知道一旦离开了监控系统,我们就没法辨别一个服务是不是在正常提供服务,就如同线上的服务在随风裸奔. 文章分享最后,我们把 Google 十余年的监控实践,也尝试进行简单梳理,对于后期落地实践有一定参考意义. 不过,虽然对监控系统有了脉络上的了解,但是我们也知道,如果没有一套设计周全的监控指标体系,也就如同蒙着眼睛在狂奔,本期就好好说说:指标监控的类库 Metrics. 2. Metrics 是啥?简单去说,Met

自定义toEqual toEqual mathers 支持用户自定义比较方法,使用的是jasmine.addCustomEquallyTester(myCustomEqualltyFunction)方法注册,注册的时候只能在beforeEach.beforeAll或it内注册.myCustomEqualltyFunction接受两个参数,就是需要比较的值.比较完成后必须返回true或false. describe("custom equality", function() { var

静态代码检查是开发工作中不可缺少的一环,毕竟对于程序化的工作人的眼睛是不可靠的,更何况是自己的眼睛看自己的代码.即使最后的运行结果通过,但可能存在一些未定义的变量.定义了但最后没用过的变量.分号有没有加(看团队规则)以及其他的问题.给力的工具必不可缺. 在本文要介绍的JSHint之前还有JSLint,道格拉斯的作品,应该是JavaScript精粹的附属产物...要求你必须使用它的规则,对于JavaScript这样一个灵活的语言,还是要用一个灵活的工具,JSHint就是就是这样. 安装 首先需要安

网格搜索 对给定参数进行组合,用某标准进行评价,只适合小数据集 class sklearn.model_selection.GridSearchCV(estimator, param_grid, scoring=None, fit_params=None, n_jobs=None, iid=’warn’, refit=True, cv=’warn’, verbose=0, pre_dispatch=‘2*n_jobs’, error_score=’raise-deprecating’, retu

RabbitMQ-Java客户端API指南-下 使用主机列表 可以将Address数组传递给newConnection().的地址是简单地在一个方便的类com.rabbitmq.client包与主机 和端口组件. 例如: Address[] addrArr = new Address[]{ new Address(hostname1, portnumber1), new Address(hostname2, portnumber2)}; Connection conn = factory.new

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

1 GridSearchCV实际上可以看做是for循环输入一组参数后再比较哪种情况下最优. 使用GirdSearchCV模板 # Use scikit-learn to grid search the batch size and epochs import numpy from sklearn.model_selection import GridSearchCV from keras.models import Sequential from keras.layers import Dens

HPA简介 HAP,全称 Horizontal Pod Autoscaler, 可以基于 CPU 利用率自动扩缩 ReplicationController.Deployment 和 ReplicaSet 中的 Pod 数量. 除了 CPU 利用率,也可以基于其他应程序提供的自定义度量指标来执行自动扩缩. Pod 自动扩缩不适用于无法扩缩的对象,比如 DaemonSet. Pod 水平自动扩缩特性由 Kubernetes API 资源和控制器实现.资源决定了控制器的行为. 控制器会周期性的调整副

1.开始 1.1 简介 什么是事件流? 事件流相当于人体的中枢神经系统的数字化.它是 "永远在线 "世界的技术基础,在这个世界里,业务越来越多地被软件定义和自动化,软件的用户更是软件. 从技术上讲,事件流是指以事件流的形式从数据库.传感器.移动设备.云服务和软件应用等事件源中实时捕获数据:将这些事件流持久地存储起来,以便日后检索:对事件流进行实时以及回顾性的操作.处理和反应:并根据需要将事件流路由到不同的目的技术.因此,事件流确保了数据的连续流动和解释,从而使正确的信息在正确的时间和地

目录 导读 三种方式处理监控数据 主动推送 ASP.NET Core 自定义URL .NET diagnostics 自定义监控指标 导读 CZGL.ProcessMetrics 是一个 Metrics 库,能够将程序的 GC.CPU.内存.机器网络.磁盘空间等信息记录下来,使用 Prometheus 采集信息,然后使用 Grafana 显示. 周日花了时间把这个库更新,修复了一些 Bug,增加了一些有趣的功能,支持多服务器多应用,支持 wpf.winfrom..NET Core 等应用,在不需

micrometer提供了基于Java的monitor facade,其与springboot应用和prometheus的集成方式如下图展示 上图中展示的很清楚,应用通过micrometer采集和暴露监控端点给prometheus,prometheus通过pull模式来采集监控时序数据信息.之后作为数据源提供给grafana进行展示. micrometer支持的度量方式及在springboot中的应用示例 CounterCounter(计数器)简单理解就是一种只增不减的计数器.它通常用于记录服务

前言 Prometheus社区提供了大量的官方以及第三方Exporters,可以满足Prometheus的采纳者快速实现对关键业务,以及基础设施的监控需求. 如上所示,一个简单的应用以及环境架构.一般而言,我们通常会从几个层面进行监控指标的采集: 入口网关:这里可以是Nginx/HaProxy这一类的负载均衡器,也可以是注入Spring Cloud Zuul这一类框架提供的微服务入口.一般来说我们需要对所有Http Request相关的指标数据进行采集.如请求地址,Http Method,返回状

Step 1.添加依赖 <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-actuator</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>io.micrometer</groupId> <artifactId>

自己写代码来定义一个metrics,然后让prmetheus收走,在grafana里面定义一个panel并展示出来. prometheus的四种metrics指标.虽然所有的metrics都是数字,但是数字和数字之间还不一样. counter:比如说请求的总量,cpu的使用时间 Gauge:统计的数,是可增加也可以减少的,比如说当前业务使用的内存的大小.垃圾回收后,内存就会减少. Hostogram:用来做数据分布统计,比如说请求的响应时间来举例子,某个应用收了100个请求,在这100个请求里面

Gauge用来显示单词一个数的 勾选,这里编程仪表盘 设置仪表盘的最大值.最小值 保存 直接保存 保存成功的提示 返回 这就是我们做的一个简单的仪表盘 这个不适合我们的counter,因为没有最大值 ,上限. 可以拖动调整大小. 折线图 一段时间内访问量的曲线,波动情况.启动我们这个测试类,以1秒10次的频率去访问我们的订单接口. 让测试类在后面跑着,然后我们加一个面板 选择数据源 rate是用的最多的一个函数,在采集到的数据之上去做计算.rate就是计算指定范围内每秒的数据量. 按照我这个代码

系统开发到一定的阶段,线上的机器越来越多,就需要一些监控了,除了服务器的监控,业务方面也需要一些监控服务.Metrics作为一款监控指标的度量类库,提供了许多工具帮助开发者来完成自定义的监控工作. 举个例子,一个图片压缩服务: 每秒钟的请求数是多少(TPS)? 平均每个请求处理的时间? 请求处理的最长耗时? 等待处理的请求队列长度? 又或者一个缓存服务: 缓存的命中率? 平均查询缓存的时间? 基本上每一个服务.应用都需要做一个监控系统,这需要尽量以少量的代码,实现统计某类数据的功能. 以Java

随着系统越来越大,越来越复杂,我们需要在业务方面加上一些监控服务.Metrics作为一款监控指标的度量类库,提供了许多工具帮助开发者来完成自定义的监控工作. 使用Metrics 使用Metrics,只需要在pom文件里面加入一下依赖: <dependency> <groupId>io.dropwizard.metrics</groupId> <artifactId>metrics-core</artifactId> <version>