在Gartner发布的《2023年十大战略技术趋势》[1]报告中,「应用可观测性」再次成为热门趋势。用户需要建立可观测体系来统筹、整合企业数字化所产生的指标数据，并以此为基础进行反馈并制定决策，这对于提高组织决策有效性和及时性，将是最强有力的支撑。新需求带来新革命，Prometheus产品应运而生，引领新一轮可观测技术革命。得益于良好的产品设计，Prometheus部署与轻度使用体验非常流畅：敲两三个命令就能运行起来，配置几行yaml就能收集数据，编辑一个规则就能触发告警，再配合上Grafana，写一句PromQL就能画出趋势图表。一切简单而美好，仿佛SRE光明的未来正向我们招手，这一切来的太

一、为什么要使用Prometheus服务发现之前我们讲过通过配置prometheus-operator的CRDServiceMonitor来达到K8S集群相关组件和微服务的监控的目的，可以在ServiceMonitor的配置文件中以手动方式通过matchlable和想要监控的Service进行匹配（这里相当于是手动进行服务注册和服务发现的作用，也可以将这种模式称为静态服务发现），以此来完成对想要监控的服务和组件进行监控，但这种方式进行监控配置，只能手工一个一个的增加，如果在k8s集群规模较大的情况下，或者是集群后面又增加了节点或者组件信息，这种方式就会很麻烦也不现实，于是引出了今天的主题-Pr

使用Prometheus监控Springboot应用参考PrometheusOperator实战——Prometheus、Alertmanager、Grafana监控Springboot服务下面来看看jvm的监控指标#HELPjvm_gc_collection_secondsTimespentinagivenJVMgarbagecollectorinseconds.#TYPEjvm_gc_collection_secondssummary#这是一个Summary指标，与Histogram类似，可以对指标数据进行采样并发收集器CMS(ConcurrentMark-Sweep)以牺牲吞吐量为代价来

RuntimeError:stackexpectseachtensortobeequalsize,butgot[1200,1200,3]atentry0and[1200,1344,3]atentry1pytorch数据处理错误,网上的各种方法都试过了1：检查过数据的输入通道是3，标签是1，但是输入的大小尺寸不同2：进行如下方法也不行！！data_tf=transforms.Compose([transforms.Resize((1024,1024)),#transforms.CenterCrop(1020),#transforms.RandomHorizontalFlip(),transfor

wmproxywmproxy已用Rust实现http/https代理,socks5代理,反向代理,静态文件服务器，四层TCP/UDP转发，七层负载均衡，内网穿透，后续将实现websocket代理等，会将实现过程分享出来，感兴趣的可以一起造个轮子项目地址国内:https://gitee.com/tickbh/wmproxygithub:https://github.com/tickbh/wmproxy关于栈StackStack可以被认为是一堆书。当我们添加更多的书时，我们将它们添加到栈的顶部。当我们需要一本书时，我们从上面拿一本。添加数据称为压入栈移除数据称为弹出栈这种现象在编程中被称为后进先出

🏆作者简介，愚公搬代码🏆《头衔》：华为云特约编辑，华为云云享专家，华为开发者专家，华为产品云测专家，CSDN博客专家，阿里云专家博主，阿里云签约作者，腾讯云优秀博主，腾讯云内容共创官，掘金优秀博主，51CTO博客专家等。🏆《近期荣誉》：2022年CSDN博客之星TOP2，2022年华为云十佳博主等。🏆《博客内容》：.NET、Java、Python、Go、Node、前端、IOS、Android、鸿蒙、Linux、物联网、网络安全、大数据、人工智能、U3D游戏、小程序等相关领域知识。🏆🎉欢迎👍点赞✍评论⭐收藏文章目录🚀一、Stack🔎1.概述🔎2.开发布局🔎3.对齐方式🔎4.Z序控制🔎5.宫格案例

Docker自带的监控命令 dockertop #容器的动态进程dockerstats#列出每个容器的cpu、内存、io dockerlogs #查看容器日志 emerg alert crit error warning notice info debug一、sysdig 轻量级的系统监控程序dockerrun-it--rm--namesysdig--privileged=true\--volume=/var/run/docker.sock:/host/var/run/docker.sock\--volume=/dev:/host/dev--volume=/proc:/host/proc:ro

目录文章一，Prometheus部署操作 1，Prometheus的介绍2，部署 Prometheus3，Prometheus的部署下载地址4，上传prometheus安装包并解压5，修改prometheus.yml文件6，配置系统启动文件，设置自启动7，添加开机自启动，启动检查8，访问网页验证 http://192.168.100.12:9090/9，查看监控状态 10，查看折线图（步骤）二，部署Exporters1，监控远程linux主机2，上传node_exporter组件安装包3，配置启动文件，设置自启动4，启动node_exporter 5，访问地址 http://192.168.1

docker安装prometheus和grafanadocker安装prometheus和grafana概念简述安装prometheus第一步：确保安装有docker第二步：拉取镜像第三步：准备相关挂载目录及文件第四步：启动容器第五步：访问测试安装grafana第一步：确保安装有docker第二步：拉取镜像第三步：准备相关挂载目录及文件第四步：启动容器第五步：访问测试第六步：使用测试安装exporter监控采集程序，采集数据进prometheusnode-exporter安装alertmanager，集成进prometheus安装alertmanager第一步：确保安装有docker第二步：拉

原理内存优化是一个经典问题，在看具体 K8S 做了哪些工作之前，可以先抽象一些这个过程，思考一下如果是我们的话，会如何来优化。这个过程可以简单抽象为外部并发请求从服务端获取数据，如何在不影响吞吐的前提下降低服务端内存消耗？一般有几种方式：缓存序列化的结果优化序列化过程内存分配数据压缩在这个场景可能不适用，压缩确实可以降低网络传输带宽，从而提升请求响应速度，但对服务端内存的优化没有太大的作用。kube-apiserver已经支持基于gzip的数据压缩，只需要设置 Accept-Encoding 为gzip即可，详情可以参考官网[1]介绍。当然缓存序列化的结果适用于客户端请求较多的场景，尤其是服务