背景目前有监控 RabbitMQ 的需求，记录监控 RabbitMQ 的过程。查找文档流程通过 Prometheus 文档找到 Exporter 可以对第三方服务导出为 Prometheus 指标。滚动页面找到 RabbitMQ Exporter。根据此项目的 README 文件，可以使用 RabbitMQ官网插件。开启 RabbitMQ_Prometheus 插件如果 rabbitmq_prom
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2023-08-30 18:12:55
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在本栏中，我们之前已经完成了:【SpringBoot实战系列】之发送短信验证码【SpringBoot实战系列】之从Async组件应用实战到ThreadPoolTaskExecutor⾃定义线程池【SpringBoot实战系列】之图形验证码开发并池化Redis6存储【SpringBoot实战系列】阿里云OSS接入上传图片实战【SpringBoot实战系列】Sharding-Jdbc实现分库分表到分布
在上篇中我们实现了程序来从一个已经命名的队列里发送和接收消息。本篇博文中我们将要创建工作队列用来把一些比较耗时的任务分配给多个worker。工作队列的主要思想就是避开立刻处理某个资源消耗交大的任务并且需要等待它执行完成。取而代之的是我们可以将它加入计划列表，并在后边执行这些任务。我们将任务分装成一个消息，并发送到队列中。后台的工作程序在接收到消息后将会立刻执行任务。当运行多个执行器时，
Work Queues工作队列(又称任务队列)的主要思想是避免立即执行资源密集型任务，而不得不等待它完成。相反我们安排任务在之后执行。我们把任务封装为消息并将其发送到队列。在后台运行的工作进程将弹出任务并最终执行作业。当有多个工作线程时，这些工作线程将一起处理这些任务。轮训发送消息启动两个线程，一个消息发送线程，来看看这两个工作线程是如何工作的。抽取工具类package com.uin;
imp
1 指标类型prometheus的指标有四种类型，分别是Counter，Gauge，Histogram，Summary。Counter 只增不减的计数器，用于描述某个指标的累计状态，比如请求量统计，http_requests_totalGauge 可增可减的计量器，用于描述某个指标当前的状态，比如系统内存余量，node_memory_MemFree_bytesHistogram 直方图指标用于描述
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2023-09-21 14:30:24
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vmagent 可以帮助我们从各种来源收集指标并将它们存储在 VM 或者任何其他支持 remote write 协议的 Prometheus 兼容的存储系统中。特性vmagent 相比于 Prometheus 抓取指标来说具有更多的灵活性，比如除了拉取（pull）指标还可以推送（push）指标，此外还有很多其他特性：可以替换 prometheus 的 scraping target支持从
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2023-08-28 07:01:14
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prometheus核心组件prometheus server 主要抓取数据和存储时序数据，另外提供查询和alertRule配置管理client librarier 用于监测应用程序代码的客户端库push gateway 用于批量，短期的监控数据的汇总节点，主要用于业务数据汇报exporters 手机监控样本数据，并以标椎格式向prometheus提供，例如服务器系统数据的node_exporte
重要指标该配置为prometheus的rules报警规则。 监控数据通过jmx-exporter方式暴露kafka监控指标- name: kafka_server
rules:
- alert: UnderReplicatedPartitions复制不足的分区数
expr: avg_over_time(kafka_server_ReplicaManager_Value{name="
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2024-02-03 11:20:05
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Prometheus监控系统组件指标数据采集指标数据存储指标数据趋势分析及可视化告警监控体系介绍系统层监控：监控CPU、Load、Memory、IO等中间件及基础设施类系统监控：Kafka、RabbitMQ、Tomcat、Mysql、Ceph、ShardingSpere等应用层监控：用于衡量应用程序代码的状态和性能业务层监控：用于衡量应用程序的价值，例如电商网站的销售量等监测的黄金指标延迟：服务器
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2023-11-09 11:36:32
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先解释一下这些组件都是干什么用的，组件说明prometheus server 是 Prometheus 组件中的核心部分，负责实现对监控数据的获取，存储以 及查询。exporter 简单说是采集端，通过 http 服务的形式保留一个 url 地址，prometheus server 通过 访问该 exporter 提供的 endpoint 端点，即可获取到需要采集的监控数据。AlertManage
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2024-08-18 16:42:00
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一、为什么进行流控当RabbitMQ发布消息速度快于消费速度或者系统资源不足时，RabbitMQ为避免服务器资源饱满而宕机将降低或阻断发布消息速度。可以通过rabbitmqctl和web管理页面查看连接的状态为flow，当服务器资源不足时，连接会被blocked。连接被流控后和正常使用没有什么区别。二、流控手段1.内存控制RabbitMQ服务器在启动时会计算系统内存总大小。然后会根据v
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2024-04-09 15:28:57
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RabbitMQ内存监控内存监控RabbitMQ中主页的内存信息和磁盘信息RabbitMQ中的内存控制命令的方式rabbitmqctl set_vm_memory_high_watermark <fraction>
rabbitmqctl set_vm_memory_high_watermark absolute 50MBfraction/value 为内存阈值。默认情况是：0.4/2
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2024-04-08 12:46:10
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本文概述了与RabbitMQ相关的主题。监控RabbitMQ和使用它的应用程序非常重要。监控有助于在问题影响到环境的其它部分以及最终影响最终用户之前检测到问题。系统的许多方面都可以被监控，本文档将它们分为几个类别：什么是监控，有什么共同的方法存在，为什么它是重要的。内置和外部监视选项。哪些基础设施和内核指标是重要的监视对象。有哪些RabbitMQ指标可用：
节点指标 队
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2024-03-24 14:58:45
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服务名指标具体含义时间间隔WarningHighDisaster备注RabbitMQrabbitmq deliver rate集群中总的delive数据>25000>30000>32000第一次取值为： Information，持续3分钟为：Warning持续5分钟为Highrabbitmq exchanges num集群中总的exchange数量>25（未开启
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2024-05-06 17:24:37
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# 使用 Prometheus 监控 RabbitMQ
在软件开发过程中，监控是非常重要的一环，可以帮助我们实时了解应用的运行状况，及时发现问题并进行处理。而Prometheus是一款流行的开源监控系统，它提供了丰富的监控指标，并且支持通过插件的方式扩展监控对象。在本文中，我们将介绍如何使用Prometheus监控RabbitMQ，包括整个流程和具体的代码示例。
## 流程概览
下面是监
原创
2024-04-25 10:28:18
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概述当内存使用超过配置的阈值或者磁盘剩余空间地狱配置的阈值时，RabbitMQ都会暂时阻塞（block）客户端的连接并停止接收客户端发来的消息，以此避免服务崩溃。于此同时，客户端与服务端的心跳检测也会失效，可以通过rabbitmqctl list_connections命令查看，web也可。内存告警默认情况下vm_memory_high_watermark的值为0.4，即内存阈值为0.4，表示当R
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2024-03-20 14:57:15
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一、Prometheus 指标收集下图是 Prometheus WebUI 界面，里面展示了 Targets 和 Endpoint，说明了当前哪些目标服务是可以被 Prometheus 抓取的。Endpoint：端点，可以抓取的指标来源。Target：目标，包含了端点地址，端口的状态等信息 下面是 Prometheus 抓取目标的配置：- job_name: mysqld
sta
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2023-10-16 00:42:17
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prometheus监控平台搭建请参考：Prometheus监控平台安装配置 prometheus prometheus ga一、mysql监控1.1 监控项名称PromQL描述mysql正常运行时间mysql_global_status_uptime{instance="$host"}mysqld 服务器进程最后一次重启的时间。当前的 QPSrate(mysql_global_status_qu
Prometheus2.35.0安装部署以及主机监控 1 .Prometheus的安装 Prometheus基于Golang编写，编译后的软件包，不依赖于任何的第三方依赖。只需要下载对应平 1.1 下载上传安装包到服务器 1.2 创建解压目录并将安装包解压。 Prometheus这里就基本安装完成，后面就是修改配置并添加相关的监控 1.3 启动Prometheus Server 1.4 配置开机自
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2023-08-07 02:13:24
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说明： 监控框架，通常就是我们说的监控的方法论，目前常用的就是USE和Google的四个黄金指标USE侧重于主机的维度，该方法建议收集：使用率、饱和度、错误Google四个黄金指标侧重于应用程序的性能，该方法建议收集： 流量、延迟、饱和度、错误。其中，流量可以为QPS或TPSUSE方法1） CPU监控CPU使用率irate函数：用于计算范围向量中时间序列增加的每秒的即时速率CPU在5分钟内每秒的速
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2023-10-26 07:00:26
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