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向Prometheus Pushgateway推送指标频繁失败

可能是由于以下原因之一:

  1. 网络连接问题:检查网络连接是否正常,确保能够访问Pushgateway的地址。如果网络连接不稳定,可以尝试使用其他网络环境或者调整网络配置。
  2. 授权认证问题:确认是否需要进行授权认证才能推送指标到Pushgateway。如果需要授权认证,确保提供了正确的凭证和权限。
  3. 配置错误:检查Pushgateway的配置文件,确保配置正确。特别是检查Pushgateway的监听地址、端口号、认证配置等。
  4. 服务故障:检查Pushgateway是否正常运行。可以通过查看日志文件或者尝试重启Pushgateway来解决可能的服务故障问题。
  5. 指标格式错误:确认推送的指标格式是否符合Prometheus的要求。指标应该包含指标名称、标签和数值等信息,并且符合Prometheus的数据模型。
  6. 资源限制:检查系统资源是否足够支持推送指标到Pushgateway。如果资源不足,可以考虑增加系统资源或者优化推送指标的方式。

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Prometheus 使用Python推送指标数据到Pushgateway

使用Python推送指标数据到Pushgateway 需求描述 实践环境 Python 3.6.5 Django 3.0.6 prometheus-client 0.11.0 代码实现 !...“刮取(scrap)”这些指标,并使用相同时间戳 t1 作为对应时序数据的时间戳,然而,普罗米修斯不会这样做,它会把从推送网关(Pushgateway)“刮取”数据时的时间戳当作指标数据对应的时间戳。...为了防止这种情况发生,实际上是使用Pushgateway的原因之一。Pushgateway将使你的临时job在任何时候都可以被刮取,也就是说任何时刻都可以采集到你推送的数据。...为了更容易对失败推送器或最近未运行的Pusher发出警报,Pushgateway将在push_time_seconds和push_failure_time_seconds Metric中给每个组添加最后一次成功和失败的...这将覆盖使用该名称推送的任何Metric。两个Metric的值均为零表示该组从未见过成功或失败的POST、PUT。

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    spring boot metrics使用指南

    spring托管,所以你可以在spring的上下文中注入这个实例,结合micrometer指标定义(点我),自定义自己的监控指标 六、推送or拉取指标 目前,我们线上是通过k8s的monitoring.coreos.com...在基于spring boot的metrics系统中,主动推送数据的模式非常容易实现,这里需要prometheus-gateway支持 引入依赖 implementation("io.prometheus...:simpleclient_pushgateway") 启用push模式 #开启prometheus的数据推送模式 management.metrics.export.prometheus.pushgateway.enabled...=true #prometheus服务端地址 management.metrics.export.prometheus.pushgateway.base-url=localhost:9091 #推送数据的频率...,默认1m(单位分钟) management.metrics.export.prometheus.pushgateway.push-rate=1m #在jvm关闭之前将数据推送出去 management.metrics.export.prometheus.pushgateway.shutdown-operation

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    一文了解Prometheus

    通过PushGateway组件 支持以push方式推送时间序列数据。 支持静态配置和通过服务发现的机制发现监控对象,自动完成数据采集。...Pushgateway:对于一些以临时性 Job 运行的组件,Prometheus 可能还没有来得及从中 pull 监控数据的情况下,这些 Job 已经结束了,Job 运行时可以在运行时将监控数据推送到...Pushgateway 中,PrometheusPushgateway 中拉取数据,防止监控数据丢失。...AlertManager:是一个独立于 Prometheus 的外部组件,用于监控系统的告警,通过配置文件可以配置一些告警规则,Prometheus 会把告警推送到 AlertManager。...Prometheus server 在本地存储收集到的 metrics,并运行已定义好的 alert.rules,记录新的时间序列或者 Alertmanager 推送警报。

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    如上面官方架构图所示,能看出 Prometheus 的生态中主要是由 exporters、PushgatewayPrometheus server、AlertManager、Prometheus web...一种是通过让应用加入Clinet lib类库集成 Prometheus,然后向PushGateway推送监控指标的数据。...完成监控指标数据的收集,例如 node_exporter 可以用来收集服务器的 CPU、内存、磁盘、I/O 等信息,(这就是上期分享中的 PGOne 中的 One Exporter) 数据归集处理层,...主要是 Prometheus server 通过 Http 的 pull 方式从数据源层拉取并存储监控的指标数据;然后运行已定义好的告警规则,数据应用层的 Alertmanager 推送警报。...其中报警管理,是指 Alertmanager 依据配置,对接收到的 alerts 进行处理,发出告警;监控数据展示主要是进行监控指标数据的展示,常用的组件是 Grafana(这又是个啥玩意?

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    初识 prometheus

    Pushgateway: 用于批量,短期的监控数据的汇总节点,监控主机上报给pushgeateway,然后pushgateway上报给prometheus sever。...他的大致逻辑是这样的: 1,prometheus会定期从静态配置的targets或者服务发现的targets中部署在被监控端的服务器上请求exporters来获取数据,或者由客户端通过定时任务定期pushgateway...发送数据,然后有pushgatewayprometheus发送数据。...4,prometheus可以配置rules(规则),然后定时查询数据,当出发告警条件的时候,会通知alertmanager推送到配置的告警信息上去 4,alertmanager收到告警信息的时候,可以根据配置...而Prometheus可以高效地处理这些数据,对于单一Prometheus Server实例而言它可以处理: 数以百万的监控指标 每秒处理数十万的数据点。

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    领券