一、kube-state-metrics1.1kube-state-metrics介绍github地址：https://github.com/kubernetes/kube-state-metrics镜像地址：https://hub.docker.com/r/bitnami/kube-state-metrics博客介绍：https://xie.infoq.cn/article/9e1fff6306649e65480a96bb1kube-state-metrics是通过监听APIServer生成有关资源对象的状态指标，比如Deployment、Node、Pod，需要注意的是kube-state-
大家好，动态线程池项目DynamicTp开源一个多月，目前400多star，说明还是比较受欢迎的，现在已经有一些小伙伴在接入使用或者即将接入使用了，为了项目以后更好的发展迭代，打算出几篇文章来对DynamicTp做一些更详细的介绍，有兴趣的小伙伴欢迎一起参与进来完善迭代项目。背景啥的可以看前一篇文章介绍美团动态线程池实践思路，开源了项目地址感谢star，欢迎pr，业务之余给开源贡献一份力量gitee地址：https://gitee.com/yanhom/dynamic-tpgithub地址：https://github.com/lyh200/dynamic-tp系列文章美团动态线程池实践思路，
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prometheus+grafana对flink进行监控标签（空格分隔）：flink系列一：flink监控简介二：Flink的Metric架构三：prometheus+grafana的对flink的监控部署构建一：flink监控简介1.1前言Flink提供的Metrics可以在Flink内部收集一些指标，通过这些指标让开发人员更好地理解作业或集群的状态。由于集群运行后很难发现内部的实际状况，跑得慢或快，是否异常等，开发人员无法实时查看所有的Task日志，比如作业很大或者有很多作业的情况下，该如何处理？此时Metrics可以很好的帮助开发人员了解作业当前状况。对于很多大中型企业来讲，我们对进群的
prometheus+grafana对flink进行监控标签（空格分隔）：flink系列一：flink监控简介二：Flink的Metric架构三：prometheus+grafana的对flink的监控部署构建一：flink监控简介1.1前言Flink提供的Metrics可以在Flink内部收集一些指标，通过这些指标让开发人员更好地理解作业或集群的状态。由于集群运行后很难发现内部的实际状况，跑得慢或快，是否异常等，开发人员无法实时查看所有的Task日志，比如作业很大或者有很多作业的情况下，该如何处理？此时Metrics可以很好的帮助开发人员了解作业当前状况。对于很多大中型企业来讲，我们对进群的
在调研监控工具，之前一直用的zabbix很平稳（从没出过问题），监控内容大概有系统级别的cpu、内存、硬盘之类的，也有服务的运行情况、elasticsearch、hive、kafka的lag等等，但有几个问题没法解决：1、zabbix没法监控flink（虽然可以通过api调用方式，但flink指标有几百个一个一个加，并且zabbix机制为一个一个指标取的，极其麻烦和低效）2、jvm级别的es、spring、kafka等运行情况不好获取3、取kafka数据时，我们有n多topic对应又有n多groupid来消费，如果要取一遍所有信息，zabbix也是只能一个一个取（当然后边发现有模板的方式也可以
在调研监控工具，之前一直用的zabbix很平稳（从没出过问题），监控内容大概有系统级别的cpu、内存、硬盘之类的，也有服务的运行情况、elasticsearch、hive、kafka的lag等等，但有几个问题没法解决：1、zabbix没法监控flink（虽然可以通过api调用方式，但flink指标有几百个一个一个加，并且zabbix机制为一个一个指标取的，极其麻烦和低效）2、jvm级别的es、spring、kafka等运行情况不好获取3、取kafka数据时，我们有n多topic对应又有n多groupid来消费，如果要取一遍所有信息，zabbix也是只能一个一个取（当然后边发现有模板的方式也可以
