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(

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

1.自定义指标-prometheus node_exporter是agent;PromQL相当于sql语句来查询数据; k8s-prometheus-adapter:prometheus是不能直接解析k8s的指标的,需要借助k8s-prometheus-adapter转换成api; kube-state-metrics是用来整合数据的. 访问:https://github.com/kubernetes/kubernetes/tree/master/cluster/addons/prometheu

本文来自Rancher Labs 在过去的文章中,我们花了相当大的篇幅来聊关于监控的话题.这是因为当你正在管理Kubernetes集群时,一切都会以极快的速度发生变化.因此有一个工具来监控集群的健康状态和资源指标极为重要. 在Rancher 2.5中,我们引入了基于Prometheus Operator的新版监控,它可以提供Prometheus以及相关监控组件的原生Kubernetes部署和管理.Prometheus Operator可以让你监控集群节点.Kubernetes组件和应用程序工作负

使用 Kubernetes 进行容器编排的主要优点之一是,它可以非常轻松地对我们的应用程序进行水平扩展.Pod 水平自动缩放(HPA)可以根据 CPU 和内存使用量来扩展应用,前面讲解的 HPA 章节 我们只演示了基于 CPU 的自动缩放,在更复杂的情况下,我们可能还需要基于内存或者基于某些自定义的指标来进行扩缩容. HorizontalPodAutoscaler 是 Kubernetes autoscaling API 组的资源,在当前稳定版本 autoscaling/v1 中只支持基于 CP

第一章.前言 以前是用heapster来收集资源指标才能看,现在heapster要废弃了从1.8以后引入了资源api指标监视 资源指标:metrics-server(核心指标) 自定义指标:prometheus,k8s-prometheus-adapter(将Prometheus采集的数据转换为指标格式)     k8s的中的prometheus需要k8s-prometheus-adapter转换一下才可以使用 新一代架构:     核心指标流水线:         kubelet,metric

一. 原先版本是用heapster来收集资源指标才能看,但是现在heapster要废弃了. 从k8s v1.8开始后,引入了新的功能,即把资源指标引入api: 在使用heapster时,获取资源指标是由heapster自已获取的,heapster有自已的获取路径,没有通过apiserver,后来k8s引入了资源指标API(Metrics API),于是资源指标的数据就从k8s的api中的直接获取,不必再通过其它途径. metrics-server: 它也是一种API Server,提供了核心的M

一.概述 1.上集中我们说到,官方文档提示说从k8s 1.11版本开始,将监控体系指标数据获取机制移向新一代的监控模型.也就意味着对于我们的k8s来讲现在应该有这样两种资源指标被使用.一种是资源指标,另一种是自定义指标.意思是说HeapSter提供了指标数据的收集,存储和监控的基本功能.并支持多个数据接收器.比如influxdb来存储指标数据,而后每个存储后端的代码本身都驻留在HeapSter仓库中.意思是HeapSter为了能够支持各种各样的存储后端他就不得不去适配驱动每一个存储后端,这其中包

不得不说千万不要随意更改版本,我用的1.13的版本,然后学到这一步时,还因yaml文件不同,卡住了很久,然后各种google才找到解决办法  https://www.linuxea.com/2112.html 以前是用heapster来收集资源指标才能看,现在heapster要废弃了. 从k8s v1.8开始后,引入了新的功能,即把资源指标引入api. 资源指标:metrics-server 自定义指标: prometheus,k8s-prometheus-adapter 因此,新一代架构: 1

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

从一个实例创建了一个AMI,然后通过这个AMI创建新的EC2实例,结果发票自定义指标不会显示: 系统一直在邮件中提示: print() on closed filehandle MDATA at CloudWatchClient.pm line 167 解决方法: sudo rm /var/tmp/aws-mon/ -R 即可. 参考: https://forums.aws.amazon.com/thread.jspa?messageID=621353

TradingView 支持自定义指标,不过是把你要定义的指标写成一个 JS 源文件(customIndex.js),放在图表库 static 文件夹下.自定义指标 JS 源代码模板如下: __customIndicators = [ { name: 'ShuBenRSI', metainfo: { '_metainfoVersion': 40, 'id': 'ShuBenRSI@tv-basicstudies-1', 'scriptIdPart': '', 'name': 'ShuBenRSI

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

在指标能够在下拉框可以选择到的情况下,还有No datapoints found. 则考虑是时区的问题,详见官方issue https://github.com/prometheus/prometheus/issues/1022

1.cpu load https://blog.csdn.net/scugxl/article/details/77199403 1)基本含义:运行队列长度,表示当前有多少个正在等待的进程和正在执行的进程个数总和 2)单核CPU,为1代表100%CPU使用率,即CPU时间片都在计算 3)多核CPU,为1代表其中一个CPU100%使用率,比如双核,使用率也就是50% 4)一般而言,load的数值不应该超过CPU核心数 5)查看1/5/15分钟CPU load:uptime,top 6)查看CPU核

1. 场景描述 先说明下项目中使用的网关是:springcloud gateway, 因需要给各个网关服务系统提供自定义配置路由规则,实时生效,不用重启网关(重启风险大),目前已实现:动态加载自定义路由文件,动态加载路由文件中的路由规则. 2.解决方案 2.1 解决思路 新建总的监控总类,监控网关服务路由规则配置文件,然后每个路由配置文件再监控内容自己文件内容是否变化,动态加载到springcloud gateway中. 2.2 配置规则说明 bc-ruanjianlaowang-all.yam

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 -

本文为博主原创,转载请注明出处: 引用 的 spring cloud gateway 的版本为 2.2.5 : SpringCloud gateway 在实现服务路由并请求的具体过程是在 org.springframework.cloud.gateway.filter.NettyRoutingFilter 的过滤器中,该过滤器封装了具体的请求参数,以及根据路由规则请求的对应服务,然后根据 HttpClient 进行微服务之间的请求: 该 httpClient 类是 用netty 封装的 客户端,

本次和大家分享的是怎么来消费服务,上篇文章讲了使用Feign来消费,本篇来使用rest+ribbon消费服务,并且通过轮询方式来自定义了个简易消费组件,本文分享的宗旨是:自定义消费服务的思路:思路如果有可取之处还请“赞”一下: Rest+Ribbon实现消费服务 Rest+轮询自定义简易消费组件 使用Scheduled刷新服务提供者信息 Rest+Ribbon实现消费服务 做为服务消费方准确的来说进行了两种主流程区分1)获取可以服务2)调用服务,那么又是如何获取服务的并且又是通过什么来调用服务的

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