前面介绍了 Prometheus AlertManager、Alertmanager 配置实现钉钉告警、Pushgateway、基于K8S服务发现、监控常见服务、配置 Grafana 展示与报警等相关的知识点，今天我将详细的为大家介绍Prometheus 高可用集群方案相关知识，希望大家能够从中收获多多！如有帮助，请点在看、转发朋友圈支持一波！！！
监控系统是运维体系乃至整个软件产品生命周期中最重要的一环，完善的监控可以帮助我们事前及时发现故障，事后快速追查定位问题。而在以微服务为代表的云原生架构体系中，系统分为多个层次，服务之间调用链路复杂，系统中需要监控的目标非常多，如果没有一个完善的监控系统就难以保证整体服务的持续稳定。
Prometheus是由SoundCloud开发的开源监控报警系统和时序列数据库(TSDB)。Prometheus使用Go语言开发，是Google BorgMon监控系统的开源版本。 2016年由Google发起Linux基金会旗下的原生云基金会(Cloud Native Computing Foundation), 将Prometheus纳入其下第二大开源项目。 Prometheus目前在开源社区相当活跃。 Prometheus和Heapster(Heapster是K8S的一个子项目，用于获取集群的性能数据。)相比功能更完善、更全面。Prometheus性能也足够支撑上万台规模的集群。
2.不允许同一个键出现两次。创建时如果同一个键被两次赋值，后一个值会被记住，前一个会被覆盖。
1、从 https://prometheus.io/download/ 找到最新版本的Prometheus Sevrer软件包。 2、下载解压，看到如下目录结构（那个data是自己建的，用于存放运行数据）
从github上下载Prometheus2.30.0源码，学习scrape原理，通过go build 编译二进制可执行程序，添加promethues.yaml配置文件，启动后，按一般的文档说法，可以直接在浏览器通过http://localhost:9090打开prometheus原生界面查看指标和target信息，实际打开该页面，发现报错：Error opening React index.html: open static/react/index.html: no such file or directory
数据异常到监控发出告警的时间与多个参数相关，包括采集间隔，扫描间隔，group 发送间隔，告警持续时间 for 等。 最长的时间为 采集间隔 + 扫描间隔 + group 发送间隔 + 告警持续时间 for。 默认采集间隔，扫描间隔均为 60s，group 发送间隔设置为 30s，告警持续时间 1min。告警的最长最短时间为
这是一个关于 Egg.js 应用上云☁️的示例，笔者所在的大前端团队的已应用于生产。
从这个架构图，也可以看出 Prometheus 的主要模块包含， Server, Exporters, Pushgateway, PromQL, Alertmanager, WebUI 等。
Ceph 很复杂，虽然官方文档已经很努力了，但是我觉得官方文档还没有体现出他的复杂，要等你真正搭建和运维的时候才会见识到 Ceph 的复杂，在组里帮忙运维 Ceph 集群已经有差不多半年了，期间因为各种告警和事故也经常被折磨得寝食难眠，究其原因除了本身对 Ceph 了解不够之外，就是因为一些监控和告警的基础设施没有跟上，随着集群规模的逐渐增大，不可预测的情况越来越多，处理起来越来越棘手，本文就简单的总结一下过去半年的经验，以及也抒发一下对 Ceph 集群监控和告警系统搭建的一些思路。
如果你需要搭建立体化的监控告警系统，这篇文章可以对你有所帮助。 监控分类 立体化监控分三个维度 Metrics Logging Tracing Metrics可以用于服务告警 Tracing 和 Lo
集群部署在 k8s 上，告警使用 Prometheus + alertManager + prometheusManager，helm 方式部署。
缘起 前面几篇文章分别对系统服务、MySql以及Redis相关软件做了监控预警，但是大家有没有发现，在prometheus.yml里配置需要监听的服务时，我们需要按服务名手动写入，也就是说以后每增加一个服务，就得手动修改此配置，并重启promethues服务。 那么我们如何做到动态的监听服务呢？相信不少接触过分布式框架Dubbo的小伙伴们都知道它是靠zookeeper做注册监听的，最近比较流行的Spring Cloud Netflix的Eureka，consul也是比较常用的注册中心。 参考官方文档con
前面几篇文章分别对系统服务、MySql以及Redis相关软件做了监控预警，但是大家有没有发现，在prometheus.yml里配置需要监听的服务时，我们需要按服务名手动写入，也就是说以后每增加一个服务，就得手动修改此配置，并重启promethues服务。 那么我们如何做到动态的监听服务呢？相信不少接触过分布式框架Dubbo的小伙伴们都知道它是靠zookeeper做注册监听的，最近比较流行的Spring Cloud Netflix的Eureka，consul也是比较常用的注册中心。
Bartek Plotka 是红帽的首席软件工程师，从 2019 年开始担任 Prometheus 项目的维护者，也是 CNCF Thanos 项目的共同作者之一，同时还担任 CNCF 大使以及 CNCF 可观察性 TAG 的技术领导者。他在业余和 O’Reilly 出版了《Efficient Go》一书。 —1— 前言 Promethues 对于目标的极度专注是我喜欢并加入这个项目的原因。Prometheus 用务实、可靠、经济的方式，推出了无价的指标监控系统。Prometheus 提供了极其稳定和健壮
Promethues 对于目标的极度专注是我喜欢并加入这个项目的原因。Prometheus 用务实、可靠、经济的方式，推出了无价的指标监控系统。Prometheus 提供了极其稳定和健壮的 API、查询语言和用于进行集成的协议（例如远端写入和 OpenMetrics），这一稳固的基础，让云原生的监控生态欣欣向荣：
本文为Istio系列的终结篇，前两篇《Istio系列一：Istio的认证授权机制分析》、《Istio系列二：Envoy组件分析》笔者分别对Istio的安全机制和数据平面组件Envoy进行了解读，相信各位读者已经对Istio有了一定认识，本文主要对Istio的控制平面核心组件Mixer、Pilot进行分析解读，在文中笔者会结合Envoy说明Mixer、Pilot的工作原理及它们在Istio中的价值，文章阅读时间大致15分钟，希望能给各位读者带来收获。
背景：使用的 VictoriaMetrics(简称 VM) 作为监控的解决方案，需要将 django 服务、logstash 和 flink 引擎接入进来，VM 可以实时的获取它们的指标存储并进行监控告警，以上的服务都是部署在 k8s 中的。
🍁 作者：知识浅谈，CSDN签约讲师，CSDN原力作者，后端领域优质创作者，热爱分享创作 💒 公众号：知识浅谈 📌 擅长领域：全栈工程师、爬虫、ACM算法 🤞这次都给他拿下🤞 十分钟快速上手Prometheus与Grafana监控SpringBoot项目 先来捋一下数据流的传输 正菜来了⛳⛳⛳ 环境： springboot项目：127.0.0.1:8081 prometheus:127.0.0.1:9090 grafana:127.0.0.1:3000 🎈项目的创
在系统的监控过程中，有时我们只是想要知道一些特定内容的出现数量或者频度，并不关心他的具体内容，而且也不想特意部署一个 Loki 或者 Elasticsearch，这时就可以使用 Fluentd 花里胡哨的插件功能来完成任务了。
众所周知，Kubernetes 有个亲生的 HPA 组件，在云原生早期，这个名义上的自动扩缩容的能力给 Kubernetes 赢得了不少掌声。当然现在回头看看，仅仅根据 CPU 和内存这样“贫瘠”的指标，不论是用于判断负载水平，还是用于计算扩容目标，都不是很够用的。这个阶段里，HPA 的扩缩容效率也是广受诟病的一个问题，在一个多级微服务调用的业务场景里，压力是逐级传递的，下图展示了一个常见情况：
1 前天大佬通过prometheus发现 tomcat http busy状态的线程这几天呈线性递增。每一天增加3个
在TKE集群中，有些组件是以daemonSet或者二进制的方式运行在集群中的节点上，作为了节点上的守护进程。对于这类组件的监控采集，也是支持接入到TKE的云原生监控中。接下来以Docker Daemon为例来描述下接入方案。
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。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 一.简介 上一篇文章简单入门和了解到了Kong自定义插件开发方式。紧跟着，这篇主要介绍Kong集群部署模式。生产环境/流量较大的环境下，我们的
相信大家日常经常使用kibana、grafana、jaeger等平台观察系统状态和定位问题，这些就是可观测体系的一部分。可观测主要包括：
helm install prometheus-operator stable/prometheus-operator -n monitoring
grafana+promethues部署k8s集群监控 git:https://github.com/coreos/kube-prometheus/tree/release-0.4 sed -i "" 's/quay\.azk8s\.cn/quay\.io/g' ./manifests/* kubectl create -f manifests/setup until kubectl get servicemonitors --all-namespaces ; do date; sleep 1; echo
其实我们市面上的springboot项目基本都是基于此actutor做监控的。或者是直接用或者是代理一层做的，所以说prometheus的监控也是通过此包进行的，所以说上边我们不仅要导入actuator这个包还要导入prometheus的包，因为prometheus是对actuator进行一层代理。至于这里的第三个包micrometer-jvm-extrs其实要不要都不要紧，第三个包主要用来监控jvm的应该是。
VictoriaMetrics（简称 VM），是一个快速高效、经济并且可扩展的监控解决方案和时序数据库。VM 是一个新兴的监控解决方案，可以作为 Prometheus 的长期远程存储方案，当然 VM 也可以完全取代 Prometheus，因为 VM 基本全兼容 Prometheus 配置文件、PromQL、各类API、数据格式等等。VM 架构简单，安装极其方便，可靠性高，在性能，成本，可扩展性方面表现出色，社区活跃，且与 Prometheus 生态绑定紧密。
DNS故障：6个DNS Pod中的2个出现无法解析外部DNS名称的情况。后果是大量线上业务因域名解析。
自从微服务架构开始变得火热以后，越来越多的系统被拆解成了很多个细胞一样的微服务。设想一下，如果你的系统有100个微服务构成，要对这100个微服务进行管理，这绝对是一个不小的挑战。所以紧接着又出现了一堆让人头晕眼花的概念：服务注册发现，请求链路追踪，服务熔断，服务限流，服务管控配置，服务预警。还有就是一抓一大把的开源工具：Eurake，Zuul，Ribbon，hystrix，zipkin，dubbo，Sleuth，Elastic Search，grafna，Promethues。
现在 Promethues 这么方便了，基本上开源项目不接 Prometheus 已经很少见了，尤其是这种应用级别的开源项目，通过开源项目的 Exporter，配置一下 Prometheus 的服务发现配置，抓到指标放 Prometheus 然后通过 Grafana，整个过程已经是非常丝滑了。
promethues监控nginx可选两个exporter，通过nginx_exporter主要是获取nginx-status中的内建的指标，nginx自身提供status信息，较为简单，promethues中对应的metrics也较少，想要监控更多的指标可以通过nginx-vts-exporter采集信息，依赖在编译nginx的时候添加nginx-module-vts模块来实现。
3、prometheus根据配置定时去拉取各个节点的数据，默认使用的拉取方式是pull
产生数据，目前只有两种 Prometheus sidecar 和 rule nodes.
当我们使用一个软件的时候，经常都会问这个软件怎么监控、监控他的哪些指标？Kafka 的监控挺长时间都是一个老大难的问题，社区在监控方面一直没有投入太大的精力。如果要实现一个全面的 Kafka 监控框架，至少应该囊括 Kafka 所在主机资源、JVM（毕竟 Kafka 的 Broker 就是一个 Java 进程）、Kafka 集群本身等的监控，监控 Kafka 集群时还需要关注其客户端程序的性能。本文关注的重点在于 Kafka 和 AutoMQ 集群的监控，对于主机监控和 JVM 监控大家应该已经非常熟悉了。为了更好的说明，先对所涉及的验证环境进行简要介绍，其中包含依赖组件 ZooKeeper、Kafka/AutoMQ 集群自身、CMAK 监控服务。
本文是在 Ubuntu 16.04 最新版基础上安装 Prometheus 监控系统，Ceph 版本为 Luminous 12.2.8。
下载安装包 https://github.com/prometheus/prometheus/releases 修改配置文件 global: scrape_interval: 15s # 设定采集数据之时间间隔为十五秒。缺省值为一分钟。 evaluation_interval: 15s # 每十五秒评估一次规则。就是监控规则评估频率。缺省值为一分钟。 # scrape_timeout 设置为全局默认值（10s）。 # 报警管理配置，暂未使用，先保留缺省配置。 al
虽然在 DTLE 的文档里提供各种监控项的介绍，但是对于不熟悉 prometheus 和 grafana 配置的同学来说上手还是有些难度的。今天我就使用 DTLE 3.21.07.0 来搭建一个 DTLE 的监控系统。
Birdwatcher 作为一款 Milvus 2.x 元数据工具，自 2022 年诞生，目前已正式发布至 v1.0.1 版本。根据之前的文章（BirdWatcher 1.X 版本发布，保姆级使用教程来啦！），大家已经对 Birdwatcher 有了基本的了解。不过，大部分用户可能并不清楚 Birdwatcher 的真正实力，悄悄透露一下，在版本发布期间，Birdwatcher 已经帮助 Milvus 社区的开发者、用户定位和解决了若干问题。而 Birdwatcher 的 Etcd 备份已经成为 Milvus issue 中“现象”“日志”“Birdwatcher 备份”三大常客之一。
前面我们一起配置了如何在 kube-prometheus 下面新增一个监控项 Kubernetes 集群监控 ETCD 组件。如果我们在 Kubernetes 集群中有了很多的 Service 和 Pod，那么我们都得一个一个的去建立一个对应的 ServiceMonitor 对象来进行监控吗？这样岂不是又变得很繁琐起来了？
vim /usr/local/prometheus/prometheus.yml
最近在做 prometheus 生态的 cortex 优化工作，遇到一个比较坑的 go mod 的问题，这里分享一下。
对于数据库来说，性能测试是一个非常频繁的事情。优化查询引擎的规则，调整存储引擎的参数等，都需要通过性能测试，查看系统在不同场景下的影响。
有时候对于一个公司，k8s集群或是所谓的caas只是整个技术体系的一部分，往往这个时候监控系统不仅仅要k8s集群以及k8s中部署的应用，而且要监控传统部署的项目。也就是说整个监控系统不是部署在k8s cluster中。非in-cluster的prometheus怎么监控k8s是今天需要讨论的问题。 在上一篇文章解读了prometheus提供的监控k8s的配置文件，我们知道主要是采集node，cadvisor，service，endpoint，ingress和pod 6个方面。集群外部署，我们通过更改配置文件，
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