现实企业级java开发中，有时候我们会碰到下面这些问题：OutOfMemoryError内存不足内存泄露线程死锁锁争用（lock Contention）Java进程消耗CPU过高... ... 等等 一、jps(java virtual machine process status tool) jps主要用来输出jvm中运行的进程状态信息。语法
Prometheus监控系统概述类似zabbix的proxy这个中间人可以通过ansible批量consul来监控主机pushgateway就是用来采集短周期的数据，不是持续进行的，比如定时任务常规任务，exporter去采集服务发现，原生支持对k8s的服务发现服务端告警，微信告警，webhook，钉钉告警都能支持，支持告警收敛，防止告警信息轰炸可以用grafana、来进行展示两个概念，实例可以认
转载
2024-04-29 11:32:49
141阅读
# 使用 Grafana 监控 Docker 多个容器的全过程
在现代软件架构中，Docker 容器已经成为一种流行的部署和运行应用程序的方式。为了确保这些容器正常运行，我们需要一个强大的监控工具。Grafana 是一个开源的数据可视化工具，可以帮助我们监控并分析数据。本文将带你了解如何使用 Grafana 监控 Docker 中的多个容器，并创建一个简单的饼状图来展示监控结果。
## 1.
原创
2024-10-07 05:42:39
188阅读
JVM的监控
# Table of Contents* 一、jvm常见监控工具&指令* 1、 jps:jvm进程状况工具* 2、jstat: jvm统计信息监控工具* 3、jinfo： java配置信息* 4、jmap: java 内存映射工具* 5、jhat:jvm堆快照分析工具* 6、jstack:java堆栈跟踪工具* 二、可视化工具* 三
前几天部署好了 Zabbix 来监控我的多台服务器，无奈 Zabbix 实在太专业了，监控的数据太多了，我需要个足够简洁且最好能够公开访问的监控面板。搞了一整天，发现网络上的教程大部分都有些问题，可能他们用的是旧版 Grafana 的原因，导致我踩了不少坑，于是就有了这篇文章。Grafana 是一款用 Go 语言开发的开源数据可视化工具，可以做数据监控和数据统计，带有告警功能。Grafana 支持
转载
2024-02-04 07:11:55
496阅读
看这里，使用docker部署图深度学习框架GraphLearn使用说明最近几年，图深度学习(Graph DNN) 火的如火如荼，图以其强大的 关系建模 能力和 可解释 能力，逐步在Embedding 算法设计技术中展露头角。在以前的两篇文章 graphSage还是HAN ？吐血力作综述Graph Embeding 经典好文 和 一文揭开图机器学习的面纱，你确定不来看看吗 ? 中，作者分别对图的基础
转载
2024-10-28 21:17:52
26阅读
为监控服务用户访问状态信息第一个历程：创建测试监控页面cat test.txt
oldgirl oldboy oldbaby
cat /server/scripts/tes.sh
#!/bin/bash
grep -o "$1" /server/scripts/test.txt第二个历程：需要监控文件中不同的信息，编写自定义监控内容cat /etc/zabbix/zabbix_agentd
转载
2024-09-09 13:19:37
158阅读
# Grafana监控JVM
欢迎来到这里！作为一名经验丰富的开发者，我会帮助你学习如何使用Grafana监控JVM。在这篇文章中，我将为你展示整个流程，并提供每一步所需的代码示例和解释。
## 流程概述
下表展示了实现Grafana监控JVM的步骤概览：
| 步骤 | 操作 | 代码示例 |
|
原创
2024-05-22 10:33:21
431阅读
随着单个 Elasticsearch 集群规模的越来越大，大家要么在拆集群的路上，要么是已经是多套集群了， 据路边社消息，一个公司超过5个集群的情况已经变得非常普遍，而管理多个集群着实是有点痛苦，比如常规的玩法可能是一套集群一个 Kibana，集群一多，切换来切换去就有点懵圈了有木有？作为一个优雅的程序员或者运维管理员，是可忍孰不可忍啊。另外，多个集群的监控也是一个麻烦事，目前常见的几种监控如：使
这个项目提供了一系列比较炫酷的用于监控 Kubernetes 的 Grafana 监控面板，灵感来源于 kubernetes-mixin 和 grafana.com。StashStash 是一款云原生备份容灾工具，它会以 Operator 的形式部署到 Kubernetes 集群中，并使用 restic 或者 CSI 驱动 VolumeSnapshotter 来执行备份和恢复操作。SpinSpin
转载
2024-06-04 14:18:45
270阅读
学习JVM垃圾回收机制主要学习以下几点：哪些内存需要回收（判断对象可以回收）、什么时候回收(GC什么时候执行)、怎么回收（垃圾回收算法、垃圾回收器）、垃圾回收过程。JVM GC回收哪些区域内的垃圾？JVM GC只回收堆区和方法区内的对象，不回收虚拟机栈内的数据，栈内数据在超出作用域后会被JVM自动释放掉。因为JVM GC回收堆区的对象，所以先了解学习一下堆内存的结构图：堆内存分为年轻代（Young
# 使用 Grafana 展示 MongoDB 数据模板
在现代应用程序中，数据监控与可视化显得尤为重要。Grafana 是一个开源的分析和监控平台，能够帮助开发者和运维人员创建动态的仪表板，而 MongoDB 作为一个流行的 NoSQL 数据库，常被用于存储大量的非结构化数据。本文将介绍如何使用 Grafana 展示 MongoDB 数据，并提供相应的代码示例和流程图。
## 1. 准备工作
这里写自定义目录标题0基础搭建Prometheus+Grafana监控服务器CPU、磁盘、内存等信息1、实验环境准备2、基础环境配置3、部署prometheus4、部署Grafana可视化图形工具5、监控远程Linux主机6、配置prometheus.yml7、登陆Grafana Web界面对其进行配置8、导入Grafana Web模板 0基础搭建Prometheus+Grafana监控服务器C
转载
2024-02-10 14:35:49
771阅读
# Grafana与Redis：创建可视化监控模板
在当今快速发展的技术环境中，数据的实时监控和可视化变得至关重要。Grafana作为一种开源的可视化监控工具，能够与多种数据源配合使用，而Redis作为一种高性能的键值存储数据库，更是在实时数据存储和处理上展现出色。本文将向你展示如何使用Grafana为Redis创建一个实用的监控模板，达到实时分析与监控的目的。
## Grafana与Redi
现实企业级Java开发中，有时候我们会碰到下面这些问题：OutOfMemoryError，内存不足内存泄露线程死锁锁争用（Lock Contention）Java进程消耗CPU过高......这些问题在日常开发中可能被很多人忽视（比如有的人遇到上面的问题只是重启服务器或者调大内存，而不会深究问题根源），但能够理解并解决这些问题是Java程序员进阶的必备要求。本文将对一些常用的JVM性能调优监控工具
前言本文主要介绍如何使用Grafana和Prometheus以及node_exporter对Linux服务器性能进行监控。 1.安装Node_ExporterNode Exporter采用Golang编写，并且不存在任何的第三方依赖，只需要下载，解压即可运行。可以从https://prometheus.io/download/获取最新的node exporter版
转载
2024-01-16 18:16:34
383阅读
上一篇搭建了nmon监控服务器的环境，但是nmon无论界面显示还是在动态展示方面都有硬伤（QAQ主要是界面真丑），所以这一篇我们来搭建一个颜值比较高的环境，也就是我们要优化一下可视化！1.在这里我们采用 InfluxDB+Grafana的方式监控和展示我们本地Jmeter的各种参数，服务器的需要配置点东西，下次补充①InfluxDB是一个年轻的时许数据库，用GO语言开发的，适用于小数据量的存储,
转载
2024-03-29 22:03:51
170阅读
一、Grafana介绍Grafana是一个跨平台的开源的度量分析和可视化工具，可以通过将采集的数据查询然后可视化的展示，并及时通知。它主要有以下六大特点：展示方式：快速灵活的客户端图表，面板插件有许多不同方式的可视化指标和日志，官方库中具有丰富的仪表盘插件，比如热图、折线图、图表等多种展示方式；数据源：Graphite，InfluxDB，OpenTSDB，Prometheus，Elasticsea
转载
2023-12-12 19:17:05
480阅读
1评论
背景简述问题：做接口性能测试，需出相关图表，如服务器CPU、内存、磁盘、IO，及接口响应时间、吞吐量等；有2个微服务，分别部署在2个Linux服务器上，压测机是Windows操作系统，压测工具为Jmeter；希望相关数据展示比较丰富、直观、好看。解决方案：服务器监控：Prometheus + GrafanaJmeter压测结果：InfluxDB+Grafana准备工作安装包下载Prometheus
转载
2024-03-29 22:20:27
103阅读
1. 清楚从程序角度，有哪些原因导致FGC？ 大对象：系统一次性加载了过多数据到内存中（比如SQL查询未做分页），导致大对象进入了老年代。 内存泄漏：频繁创建了大量对象，但是无法被回收（比如IO对象使用完后未调用close方法释放资源），先引发FGC，最后导致OOM。程序频繁生成一些长生命周期的对象，当这些对象的存活年龄超过分代年龄时便会进入老年代，最后引发FGC。程序BUG导致动态生成了很多新类
