💓博主个人主页:不是笨小孩👀⏩专栏分类:数据结构与算法👀C++👀刷题专栏👀C语言👀🚚代码仓库:笨小孩的代码库👀⏩社区：不是笨小孩👀🌹欢迎大家三连关注，一起学习，一起进步！！💓stack和queue容器适配器deque为什么选择deque作为默认容器呢？stackqueuepriority_queue(优先级队列)容器适配器适配器是一种设计模式(设计模式是一套被反复使用的、多数人知晓的、经过分类编目的、代码设计经验的总结)，该种模式是将一个类的接口转换成客户希望的另外一个接口。虽然stack和queue中也可以存放元素，但在STL中并没有将其划分在容器的行列，而是将其称为容器适配器，这是因为st

简介本文介绍在springboot3.x里配置启用系统指标监控功能，来监视系统各项Metrics指标，从而实时了解应用的运行健康状态，通过promtheus服务提供数据收集与指标可视化方案；Metrics指标metrics指标表示应用程序代码运行中提供的多维度指标数据，每一条指标数据通常由时间序列及一组标签键值对结构数据组成，常见的运行维度指标有：服务响应时间，HTTP请求量，CPU利用率，内存使用大小，磁盘读写大小，JVM内存使用率等等；SpringBootActuator为Micrometer提供依赖管理和自动配置，Micrometer是一个支持众多监控系统，并提供应用程序的可观察性度量指

          本文是我根据日常Prometheus监控运维经验，列出的企业生成中常见的Prometheus服务监控告警规则。目录1、服务器告警规则 node_exporter_rules.yml2、Radis服务告警规则  redis_exporter_rules.yml3、RabbitMQ服务告警规则 rabbitmq_exporter_rules.yml4、kafka集群服务告警规则  kafka_exporter_rules.yml5、域名SSL证书过期监控规则 kafka_exporter_rules.yml6、Elasticsearch集群告警规则  Elasticsearch

目录1.Prometheus环境搭建1.1下载和安装Prometheus1.2配置Prometheus1.3配置Prometheus抓取SpringBoot应用Metrics1.4启动Prometheus2.Grafana环境搭建2.1下载和安装Grafana2.2配置Grafana数据源2.3创建Dashboard3、NodeExporter（服务器监控）插件配置安装3.1下载和安装NodeExporter 插件3.2配置prometheus.yml3.3配置Grafana3.4遇到的坑及解决方法4、Springboot应用的监控配置4.1springboot工程pom.xml配置4.2 a

普罗----自定义exporter开发  exporter的作用是采集需要监控的数据，并将采集到的数据转换成prometheus所需要的数据格式，将这些转换后的数据返回，供给prometheus使用。java编写自定义exporter所需要的pom.xml：dependency>groupId>io.prometheusgroupId>artifactId>simpleclientartifactId>version>0.3.0version>dependency>dependency>groupId>io.prometheusgroupId>artifactId>simpleclient_h

iPad:presentModalViewController创建一个屏幕堆栈。你能操纵这叠牌吗(从牌堆中间滑出牌？)[selfpresentModalViewController:navigationController1animated:NO];[selfpresentModalViewController:navigationController2animated:NO];[selfpresentModalViewController:navigationController3animated:NO];上面的代码创建了一堆3深的屏幕。“navigationController3”

嘉宾|霍秉杰整理|西京刀客出品|CSDN云原生Prometheus作为云原生时代崛起的标志性项目，已经成为可观测领域的事实标准。Prometheus是单实例不可扩展的，那么如果用户需要采集更多的数据并且保存更长时间该选择怎样的长期存储方案呢？2022年8月9日，在CSDN云原生系列在线峰会第15期“Prometheus峰会”上，青云科技可观测与函数计算负责⼈霍秉杰分享了《PrometheusLong-TermStorage：海纳百川，有容乃大》。Prometheus简介及其局限性云原生时代崛起的Prometheus已经在可观测领域得到了广泛应用，其影响力远远超出了云原生的范畴，具有两个显著特点

欢迎访问我的GitHub这里分类和汇总了欣宸的全部原创(含配套源码)：https://github.com/zq2599/blog_demos本篇概览由于整个系列的实战都涉及到消息生产和消费，所以咱们需要一套监控服务，用于观察各种操作的效果，例如生产消息是否成功、消息是否被消费、有没有发生堆积等因此，在前文完成了最基本的部署和体验后，今天就一起来把监控服务部署好，为后续的实战提供良好的后勤支撑今天的实战，假设CentOS操作系统、kubernetes环境、pv这三样都已提前装好，我们要做的是：通过strimzi部署一套kafka服务，并且带有prometheus和grafana来监控这个kaf

1、概述kubernetes的监控指标分为两种：Coremetrics(核心指标)：从Kubelet、cAdvisor等获取度量数据，再由metrics-server提供给kube-scheduler、HPA、控制器等使用。CustomMetrics(自定义指标)：由PrometheusAdapter提供APIcustom.metrics.k8s.io，由此可支持任意Prometheus采集到的指标。核心指标只包含node和pod的cpu、内存，一般来说，核心指标作HPA已经足够，但如果想根据自定义指标:如请求qps/5xx错误数来实现HPA，就需要使用自定义指标了，目前Kubernetes中