#include头文件usingnamespacestd;作用这个很清楚了，FILO运用在：括号匹配、波兰式计算问题上(未完待续)创建template>classstack;一个参数，默认使用deque容器stack>两个参数，使用自定义的数据结构，如:liststack>mystack;vectorstack>mystack;listvalues{1.414,3.14159265,2.71828};stack>my_stack(values);拷贝构造函数stack>copy_stack{my_stack};成员函数sizesize_typesize()const;//Membertypes

 MySQL作为最流行的关系型数据库管理系统之一，非常多系统的后端存储都有着MySQL的身影，可谓是广泛应用于各行各业。与此同时，数据库作为应用服务的核心组件，直接影响着应用服务运行。数据库的瓶颈往往也是整个系统的瓶颈，其重要性不言而喻，所以对于MySQL的监控必不可少，及时发现MySQL运行中的异常，可以有效提高系统的可用性和用户体验。因此，观测MySQL关键指标，实时关注数据库的可用性与性能，成为运维团队的重要任务。 1 关键指标解读在构建MySQL的指标观测体系前，我们需要梳理在日常运维过程中所关注的维度与指标，做到有的放矢。Google提出系统监控的Latency，Traffic，Sa

 MySQL作为最流行的关系型数据库管理系统之一，非常多系统的后端存储都有着MySQL的身影，可谓是广泛应用于各行各业。与此同时，数据库作为应用服务的核心组件，直接影响着应用服务运行。数据库的瓶颈往往也是整个系统的瓶颈，其重要性不言而喻，所以对于MySQL的监控必不可少，及时发现MySQL运行中的异常，可以有效提高系统的可用性和用户体验。因此，观测MySQL关键指标，实时关注数据库的可用性与性能，成为运维团队的重要任务。 1 关键指标解读在构建MySQL的指标观测体系前，我们需要梳理在日常运维过程中所关注的维度与指标，做到有的放矢。Google提出系统监控的Latency，Traffic，Sa

C++进阶-3-4stack容器、queue容器1#include2#include3#include4usingnamespacestd;56//stack容器7//先进后出89//queue容器10//先进先出1112//stack容器13voidtest01(){1415stackint>s;1617//入栈18s.push(10);19s.push(20);20s.push(30);21s.push(40);2223cout"栈的大小："endl;2425//只要栈不为空，查看栈顶，并且执行出栈操作26while(!s.empty())27{28//查看栈顶元素29cout"栈顶元素为

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简介首先，请阅读文章《Kubernetes监控手册01-体系介绍》，回顾一下Kubernetes架构，Kube-Proxy是在所有工作负载节点上的。Kube-Proxy默认暴露两个端口，10249用于暴露监控指标，在 /metrics 接口吐出Prometheus协议的监控数据：[root@tt-fc-dev01.njlib]#curl-shttp://localhost:10249/metrics|head-n10#HELPapiserver_audit_event_total[ALPHA]Counterofauditeventsgeneratedandsenttotheauditbacke

简介首先，请阅读文章《Kubernetes监控手册01-体系介绍》，回顾一下Kubernetes架构，Kube-Proxy是在所有工作负载节点上的。Kube-Proxy默认暴露两个端口，10249用于暴露监控指标，在 /metrics 接口吐出Prometheus协议的监控数据：[root@tt-fc-dev01.njlib]#curl-shttp://localhost:10249/metrics|head-n10#HELPapiserver_audit_event_total[ALPHA]Counterofauditeventsgeneratedandsenttotheauditbacke

需求收集ES的指标,并进行展示和告警;现状ES通过dockercompose安装所在环境的K8S集群有Prometheus和AlertManager及Grafana方案复用现有的监控体系,通过:Prometheus监控ES.具体实现为:采集端elasticsearch_exporter可以监控的指标为:NameTypeCardinalityHelpelasticsearch_breakers_estimated_size_bytesgauge4Estimatedsizeinbytesofbreakerelasticsearch_breakers_limit_size_bytesgauge4Li

需求收集ES的指标,并进行展示和告警;现状ES通过dockercompose安装所在环境的K8S集群有Prometheus和AlertManager及Grafana方案复用现有的监控体系,通过:Prometheus监控ES.具体实现为:采集端elasticsearch_exporter可以监控的指标为:NameTypeCardinalityHelpelasticsearch_breakers_estimated_size_bytesgauge4Estimatedsizeinbytesofbreakerelasticsearch_breakers_limit_size_bytesgauge4Li

前言随着Prometheus监控的组件、数量、指标越来越多，Prometheus对计算性能的要求会越来越高，存储占用也会越来越多。在这种情况下，要优化Prometheus性能,优化存储占用.第一时间想到的可能是各种Prometheus的兼容存储方案,如Thanos或VM、Mimir等。但是实际上虽然集中存储、长期存储、存储降采样及存储压缩可以一定程度解决相关问题，但是治标不治本。真正的本，还是在于指标量（series）过于庞大。治本之法，应该是减少指标量。有2种办法：Prometheus性能调优-解决高基数问题根据实际使用情况，只保留（keep）展示（GrafanaDashboards）和告警