上一节介绍了pushgateway的作用.优劣以及部署使用,本机通过几个实例来重温一下自定义监控指标是如何使用的. 一.监控容器启动时间(shell) 使用prometheus已经两个月了,但从未找到容器运行时间的指标(有一个类似的指标是容器创建时间).学会自定义监控指标后,第一个实例就应该来搞定它. 前提条件是,部署好pushagateway! 在被监控机器上(linux),创建以下脚本 #!/bin/bash allname=`docker ps --format "{{.Names}}&q

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

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

Prometheus自定义监控内容 一.io.micrometer的使用 1.1 Counter 1.2 Gauge 1.3 Timer 1.4 Summary 二.扩展 相关内容原文地址: 博客园:Throwable:基于Prometheus搭建SpringCloud全方位立体监控体系 一.io.micrometer的使用 在SpringBoot2.X中,spring-boot-starter-actuator引入了io.micrometer,对1.X中的metrics进行了重构,主要特点是支

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

grafana结合prometheus提供了大量的模板,虽然这些模板几乎监控到了常见的监控指标,但是有些特殊的指标还是没能提供(也可能是我没找到指标名称).受zabbix的影响,自然而然想到了自定义监控项,promethues同样也支持. 一.简介 Pushgateway是prometheus的一个重要组件,利用该组件可以实现自动以监控指标,从字面意思来看,该部件不是将数据push到prometheus,而是作为一个中间组件收集外部push来的数据指标,prometheus会定时从pushgat

1.  自定义指标 为了注册自定义指标,请将MeterRegistry注入到组件中,例如: public class Dictionary { private final List<String> words = new CopyOnWriteArrayList<>(); Dictionary(MeterRegistry registry) { registry.gaugeCollectionSize("dictionary.size", Tags.empty(

当Prometheus的node_exporter中没有我们需要的一些监控项时,就可以如zabbix一样定制一些key,让其支持我们所需要的监控项. 例如,我要根据 逻辑cpu核数 来确定load的告警值,现在就要添加一个统计 逻辑cpu核数的 key 添加统计脚本 mkdir /usr/local/node_exporter-0.16/key vim /usr/local/node_exporter-0.16/key/Logical_CPU_core_number cat /proc/cpui

prometheus 编写告警规则 将自定义的告警规则写到独立的文件中,prometheus.yml中引用如下: rule_files: - "rules/*.yml" [root@localhost prome]# mkdir /usr/local/prome/rules 编辑一个新的名为node-server.yml文件 vim node-server.yml groups: # 告警分组 - name: Node-server.rules # 组名称 rules: #告警规则 -

Basic CPU / Mem / Disk Info 1. CPU Cores 物理 CPU 的核数 cat /proc/cpuinfo| grep "cpu cores"| uniq type:SinglestatUnit: shortmetrics: count(count(node_cpu_seconds_total{instance=~\"$node:$port\",job=~\"$job\"}) by (cpu)) 2. Total

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>

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

一般,我们从网上看到的帖子和资料, 都是用prometheus监控k8s的各项资源, 如api server, namespace, pod, node等. 那如果是自己的业务pod上的自定义metrics呢? 比如,一个业务pod开放了/xxx/metrics, 那么,如果用prometheus来抓取呢? 这里,我们就会用到kubernetes-pods这样一个job. 然后,在业务的deployment中,加annotation来配合抓取配置. 如下: prometheus-configma

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

Prometheus 是一个开源的监控解决方案,部署简单易使用,难点在于如何设计符合特定需求的 Metrics 去全面高效地反映系统实时状态,以助力故障问题的发现与定位.本文即基于最佳实践的 Metrics 设计方法,结合具体的场景实例--TKE 的网络组件 IPAMD 的内部监控,以个人实践经验谈一谈如何设计和实现适合的.能够更好反映系统实时状态的监控指标(Metrics).该篇内容适于 Prometheus 或相关监控系统的初学者(可无任何基础了解),以及近期有 Prometheus 监控方

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

prometheus架构图 prometheus 各组件介绍 Prometheus Server: 使用pull方式采集监控数据,在该组件上配置监控数据的采集和告警规则. Client Library: 客户端库,为需要监控的服务生成相应的 metrics 并暴露给 prometheus server.当 prometheus server 来 pull 时,直接返回实时状态的 metrics. Push Gateway: 主要用于短期的 jobs.由于这类 jobs 存在时间较短,可能在pro

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

一.Prometheus介绍之前已经详细介绍了Kubernetes集群部署篇,今天这里重点说下Kubernetes监控方案-Prometheus+Grafana.Prometheus(普罗米修斯)是一个开源系统监控和警报工具,最初是在SoundCloud建立的.自2012年成立以来,许多公司和组织都采用了普罗米修斯,该项目拥有一个非常活跃的开发者和用户社区.它现在是一个独立的开放源码项目,并且独立于任何公司,为了强调该点并澄清项目的治理结构,Prometheus在2016年加入了云计算基金会,成

到目前为止,各种日志收集,统计监控开源组件数不胜数,即便如此还是会有很多人只是tail -f查看一下日志文件.随着容器化技术的成熟,日志和metrics度量统计已经不能仅仅靠tail -f来查看了,你甚至都不能进入部署的机器.因此,日志收集和metrics统计就必不可少.日志可以通过logstash或者filebeat收集到ES中用来查阅.对于各种统计指标,springboot提供了actuator组件,可以对cpu, 内存,线程,request等各种指标进行统计,并收集起来.本文将粗略的集成i