在使用flink1.14.6版本cdc时出现报错:Causedby:org.apache.flink.runtime.client.JobInitializationException:CouldnotstarttheJobMaster.atorg.apache.flink.runtime.jobmaster.DefaultJobMasterServiceProcess.lambda$new$0(DefaultJobMasterServiceProcess.java:97)~[flink-dist_2.11-1.14.6.jar:1.14.6]atjava.util.concurrent.Co
问题场景：环境：Windows10DockerDesktop4.16项目需要构建一个all-in-one容器，在容器内将项目所有其他容器启动。例如postgresql，redis等组件这些组件全部配置在docker-compose.yml中docker-compose.yml位于all-in-one容器内现在我们用一个命令先启动all-in-one容器，该容器挂载了docker.sock用于操作dockerenginedockerrun-p5888:5888-p80:80-p443:443-it-vc:/project/etc/bp:/etc/bp-vc:/project/tmp/:/opt/
一、Pushgetway简介Pushgateway是Prometheus的一个组件，Prometheusserver默认是通过Exporter主动获取数据（默认采取pull拉取数据），Pushgateway则是通过exporter主动方式推送数据到Pushgateway，再由Prometheus主动去拉取Pushgateway数据，用户可以写一些自定义的监控脚本把需要监控的数据发送给Pushgateway。从Prometheusserver角度看，都是由Prometheusserver主动去拉取各个数据源（如Exporter和Pushgateway）的数据。Pushgateway的优点：Pro
一、报错内容在installMaven项目时，控制台出现警告如下：WARNING:AnillegalreflectiveaccessoperationhasoccurredWARNING:Illegalreflectiveaccessbyorg.apache.flink.api.java.ClosureCleaner(file:/D:/Users/xxx/.m2/repository/org/apache/flink/flink-core/1.12.0/flink-core-1.12.0.jar)tofieldjava.util.Properties.serialVersionUIDWARNI
第三方kafkaexporter方案目前网上关于使用Prometheus监控kafka的大部分资料都是使用一个第三方的kafkaexporter，他的原理大概就是启动一个kafka客户端，获取kafka服务器的信息，然后提供一些metric接口供Prometheus使用，随意它能展示的监控信息比较有限，只有每个主题的分区数，每秒/分钟消息数，消费组的lag数。但是kafka本身的JMX有提供500+的监控信息可以进行监控，当然不是说这这么监控指标都很重要，相比kafkaexporter直接使用JMX可监控的选项会更多。Prometheus官方方案Prometheus官方提供的jmx_expor
目录1.新建命名空间monitor2.部署2.1部署cadvisor2.2部署node_exporter2.3部署prometheus2.4部署rbac权限2.5.部署metrics2.6部署grafana3.测试监控效果参考文章：k8s集群部署cadvisor+node-exporter+prometheus+grafana监控系统-cyh00001-博客园准备工作：Cluster集群节点介绍：master：192.168.136.21（以下所步骤都在该节点进行）worker：192.168.136.22worker：192.168.136.23##vim缩进混乱，冒号模式下，:setpas
一、Prometheus是什么？ELK Stack日志收集和检索平台想必大家应该比较熟悉，Elasticsearch+Filebeat+Logstash+Kibana。 而Prometheus就相当于一整个ELK，但是它其实并不是适合存储大量日志，也不适合长期存储（默认存储15天）。它的优势是查看最近的趋势数据，以及告警机制。下图是Prometheus架构图：Prometheus它是从应用程序中实时获取时间序列数据，然后通过功能强大的规则引擎，帮助你识别监控环境所需的信息。Prometheus作为一个基于度量的系统，不适合存储事件或者日志等，它更多地展示的是趋势性的监控。如果用户需要数据的精准
前言快速配置请直接跳转至汇总配置K8s+SpringBoot实现零宕机发布：健康检查+滚动更新+优雅停机+弹性伸缩+Prometheus监控+配置分离（镜像复用）配置健康检查健康检查类型：就绪探针（readiness）+存活探针（liveness）探针类型：exec（进入容器执行脚本）、tcpSocket（探测端口）、httpGet（调用接口）业务层面项目依赖pom.xmldependency>groupId>org.springframework.bootgroupId>artifactId>spring-boot-starter-actuatorartifactId>dependency>
Prometheus的rules目录主要包含规则引擎和管理规则的文件:engine.go该文件定义了规则引擎的接口和主要结构,包括Rule,Record,RuleGroup等。它提供了规则的加载、匹配、评估和结果记录的功能。api.go定义了用于管理和查询规则的RESTfulAPI,包括获取、添加、删除规则等方法。recording.go定义了记录规则结果的结构,如记录值、标签等。也提供了将记录结果写入时序数据库的接口。parser.go解析PromQL规则语句,将规则语句解析为Rule结构体。notifications.go定义了Alertmanager通知规则的结构,以及将匹配Alert传
Prometheus对接方式Prometheus支持多种方式将数据对接到其他的Prometheus实例，以下是其中几种常用的方式：使用federation：Prometheus支持使用federation方式将多个Prometheus实例的数据进行聚合。在Prometheus配置文件中，可以添加多个远程Prometheus实例的地址，并且定义自己感兴趣的指标。Prometheus会定期从这些远程实例拉取数据，并将其聚合到本地实例中。使用remote_write：Prometheus支持使用remote_write方式将数据推送到远程Prometheus实例。在Prometheus配置文件中，可
