前面五章已经围绕prometheus讲解了相关的知识点，本章节主要对prometheus的另外一个知识点进行补充。prometheus的标签管理在prometheus监控体系中，标签label是一个极为重要的参数，要合理的使用标签，需要使用标准的标签对整个服务进行管理控制，特别是在复杂的环境中。1、一些常见的标签操作案例1、重命名标签名
2、删除标签
3、过滤目标特别注意的是，上列操作，只有两个阶
# 使用 Java Prometheus Gauge 删除某个指标
Prometheus 是一个开源监控系统，通常配合 Java 应用使用，借助不同的指标类型（如 Gauge、Counter 等）来监控应用性能。在实际开发中，有时我们需要删除某个指标，以便进行更好的资源管理。本文将详细介绍如何使用 Java Prometheus 库来删除指定的 Gauge 指标。
## 流程概述
下面是删除
目录1. 概述2. Metadata标签3. Relabeling 规则3.1 语法3.2 action解释4. 修改标签场景5. 场景实战5.1 过滤指定target5.2 将__meta_等内部标签转为promsql可使用的标签5.3 删除标签5.4 标签重命名1. 概述relabel_config，用于标签的管理，包括标签过滤、重定义或替换标签等。简单的说，就是可以删除不要标签，保留隐藏的标
作用是一个开源的报警系统数据模型指标名称：每一条时间序列由指标名称（Metrics Name）以及一组标签（键值对）唯一标识。其中指标的名称（metric name）可以反映被监控样本的含义。例如，http_requests_total 表示当前系统接收到的 HTTP 请求总量。指标名称只能由 ASCII 字符、数字、下划线以及冒号组成，同时必须匹配正则表达式 ：[a-zA-Z_:][a-zA-Z
监控工具cAdvirsor：推荐使用监控容器的工具，它是由 Google 开源的，在Kubernetes中，不需要单独去安装，cAdvisor 作为 kubelet 内置的一部分程序可以直接使用，主要是容器的CPU、内存、磁盘、网络、负载等指标；node-exporter：宿主机监控工具，监控宿主机的CPU、内存、磁盘、网络及可用性等指标；kube-state-metrics：它监听API Ser
prometheus提供的查询指标定义最近系统中使用了prometheus搭配ELK用于监控，讲一讲prometheus自带的查询指标定义简单介绍PromQL 最近系统中使用了prometheus搭配ELK用于监控，讲一讲prometheus自带的查询指标定义 第一个输入框可以输入PromQL查询语句，点击"Execute"运行即可查看结果。简单介绍PromQLPrometheus 自己开发的数
项目中四种指标的配置，和大家详细分享： 配置项目基本信息参考：参考基本配置1、springboot 配置四种指标：package com.nandao.demo.config;
import io.micrometer.core.instrument.Counter;
import io.micrometer.core.instrument.Gauge;
import io.micro
初识PromQL**查询时间序列完全匹配与正则匹配瞬时向量与区间向量时间位移操作查询时间序列Prometheus通过指标名称（metrics name）以及对应的一组标签（labelset）唯一标识一条时间序列，我们可以通过PromQL来查询时间序列。 比如，我们可以通过下面的语句查询各主机的空闲内存node_memory_MemAvailable_bytes
复制代码由于该表达式没有指定标签，所
1.自定义指标-prometheusnode_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/k
从存储上来讲所有的监控指标metric都是相同的，但是在不同的场景下这些metric又有一些细微的差异。 例如，在Node Exporter返回的样本中指标node_load1反应的是当前系统的负载状态，随着时间的变化这个指标返回的样本数据是在不断变化的。而指标node_cpu所获取到的样本数据却不同，它是一个持续增大的值，因为其反应的是CPU的累积使用时间，从理论上讲只要系统不关机，这个值是会无
Prometheus客户端库提供了四个核心的metrics类型。这四种类型目前仅在客户端库和wire协议中区分。Prometheus服务还没有充分利用这些类型。不久的将来就会发生改变。Counter(计数器)counter 是表示单个单调递增计数器的累积度量，其值只能在重启时增加或重置为零。 例如，您可以使用计数器来表示所服务的请求数，已完成的任务或错误。不要使用计数器来暴露可能减少的值。例如，不
在基础业务架构中，关系型数据库是不可或缺的核心组件之一。MySQL作为最为广泛使用的数据库之一，至今仍然拥有着广泛的应用。对MySQL数据库进行有效的监控是至关重要的，它有助于我们深入了解数据库的运行状态。这不仅使得在测试环境中更好地观察数据库性能表现成为可能，也确保了正式环境中数据库的稳定运行。通过结合预警和告警规则，我们能够保障在问题发生时，业务相关人员能够及时发现并采取相应的措施。有助于进一
Prometheus连接多个指标与聚合初识PromSQL一、Prometheus二进制操作符一对一匹配One to one一对多和多对一匹配 初识PromSQLPromSQL看起来简短整洁，通俗易懂。乍一看很简单，但是当真正使用它的时候，就会发现Prometheus的语句苍白无力，微不足道。在网上关于PromSQL的博客，问答较少，官网上的教程不是很好看懂，而且大多都是在编程的基础上实验。下面根
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2023-08-02 10:00:19
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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="
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
文章目录基础概念metrics类型metrics和labels(度量指标名称和标签)Counter(计数器)Gauge(测量器)Histogram(柱状图)summaries(总结)使用背景使用案例 基础概念metrics类型Prometheus客户库提供了四个核心的metrics类型。这四种类型目前仅在客户库和wire协议中区分。metrics和labels(度量指标名称和标签)每一个时间序列
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
# Prometheus Redis 监控指标数据实现指南
## 一、流程概述
在这一篇文章中，我们将学习如何通过 Prometheus 监控 Redis 指标数据的实现步骤。整个过程可以分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 安装 Redis |
| 2 | 安装 Prometheus |
| 3 | 配置 Redis 监控
Prometheus metric类型Prometheus的Client Library提供度量的四种基本类型包括:Counter,Gauge,Histogram,Summary。当访问Exporter的/metrics API地址时我们可以看到类似于一下返回值，其中HELP用于说明度量类型，TYPE用于数据类型说明。# HELP process_cpu_seconds_total Tota
# 如何在 Java 中使用 Prometheus 采集自定义指标并在采集前删除这些指标
Prometheus 是一个开源系统监控和警报工具包，广泛用于收集和存储度量指标。在 Java 中，结合 Micrometer 这样的库，我们能方便地与 Prometheus 进行交互。本文将指导你如何在 Prometheus 中采集自定义指标，并在采集之前删除这些指标。
## 流程概述
根据我们的需求
