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
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
jmeter性能测试脚本可以做自动化可以做功能，但是简单的功能脚本不能直接过来用于性能测试这个课程都是接触接口的，(性能测试周期很长）软件性能测试：是用一定的技术工具，找出或验证某些性能指标值的测试工具：jmeterloadrunnerpython+locustwrkngrinder找出：之前完全没有做过，企业中开始做性能测试阶段验证：在后续迭代更新过程中，就是来验证这些指标值，因为我们以前已经有了，后续在迭代的过程中，迭代一个版本，有一些业务功能增加了，有了更多的接口，更多的逻辑处理，那么性能就会发生变化，影响到性能指标只要与性能相关的都属于广义性能测试负载测试：关键词：逐步加压，逐步增加压
jmeter性能测试脚本可以做自动化可以做功能，但是简单的功能脚本不能直接过来用于性能测试这个课程都是接触接口的，(性能测试周期很长）软件性能测试：是用一定的技术工具，找出或验证某些性能指标值的测试工具：jmeterloadrunnerpython+locustwrkngrinder找出：之前完全没有做过，企业中开始做性能测试阶段验证：在后续迭代更新过程中，就是来验证这些指标值，因为我们以前已经有了，后续在迭代的过程中，迭代一个版本，有一些业务功能增加了，有了更多的接口，更多的逻辑处理，那么性能就会发生变化，影响到性能指标只要与性能相关的都属于广义性能测试负载测试：关键词：逐步加压，逐步增加压
指标是用来衡量性能、消耗、效率和许多其他软件属性随时间的变化趋势。它们允许工程师通过警报和仪表盘来监控一系列测量值的演变（如CPU或内存使用量、请求持续时间、延迟等）。指标在IT监控领域有着悠久的历史，并被工程师广泛使用，与日志和链路追踪一起被用来检测系统是否有不符合预期的表现。 在其最基本的形式中，一个指标数据点是由以下三个部分构成： 一个指标名称收集该数据点的时间戳一个由数字表示的测量值 在过去的十年里，随着系统变得越来越复杂，出现了维度度量的概念，也就是说，度量还包括一组标签或标识（即维度），以提供额外的上下文。支持维度指标的监控系统允许工程师通过查询特定的指标名称，并通过标签进行过滤和
指标是用来衡量性能、消耗、效率和许多其他软件属性随时间的变化趋势。它们允许工程师通过警报和仪表盘来监控一系列测量值的演变（如CPU或内存使用量、请求持续时间、延迟等）。指标在IT监控领域有着悠久的历史，并被工程师广泛使用，与日志和链路追踪一起被用来检测系统是否有不符合预期的表现。 在其最基本的形式中，一个指标数据点是由以下三个部分构成： 一个指标名称收集该数据点的时间戳一个由数字表示的测量值 在过去的十年里，随着系统变得越来越复杂，出现了维度度量的概念，也就是说，度量还包括一组标签或标识（即维度），以提供额外的上下文。支持维度指标的监控系统允许工程师通过查询特定的指标名称，并通过标签进行过滤和
需求理解本次项目，是将go2sky作为agent，在用户的代码中导入，并借助go2sky收集golangruntimemetrics，并将metrics上报到skywalking-OAP，skywalking-OAP提供对应的UI进行展示。最终呈现给用户的应该类似下面的界面：设计方案总体流程收集golangruntimemetrcis的设计分为go2Sky和skywalkingOAP两个模块：go2Sky完成对golangruntimemetrcis的收集并通过gRPC上报到skywalkingOAPskywalkingOAP接收来自go2sky的数据，并对数据进行处理并持久化客户端方案客户端
需求理解本次项目，是将go2sky作为agent，在用户的代码中导入，并借助go2sky收集golangruntimemetrics，并将metrics上报到skywalking-OAP，skywalking-OAP提供对应的UI进行展示。最终呈现给用户的应该类似下面的界面：设计方案总体流程收集golangruntimemetrcis的设计分为go2Sky和skywalkingOAP两个模块：go2Sky完成对golangruntimemetrcis的收集并通过gRPC上报到skywalkingOAPskywalkingOAP接收来自go2sky的数据，并对数据进行处理并持久化客户端方案客户端
软件开发的生产力一直是很难衡量的。与其他行业不同，编程行为并不容易并行化。开发过程是独特的，因为它需要技术和沟通技能的多样化组合，这就要求有一套专门的指标来跟踪团队的生命力。软件开发的脉搏 并非所有的衡量标准都是平等的。根据不同的环境，有些比其他的更有用。我们选择测量的东西可以帮助我们发现问题，也可以把问题掩盖在不相关的数据和非生产性的目标后面。在决定要跟踪哪些指标时，我们应该考虑几点:当人们感到被观察时，他们的行为是不一样的。这被称为霍桑效应，它可能会造成不适当的压力。最好是在可能的情况下保持指标的非个人化和匿名性。第一点也意味着，指标应该只用于跟踪一个团队在一段时间内的进
软件开发的生产力一直是很难衡量的。与其他行业不同，编程行为并不容易并行化。开发过程是独特的，因为它需要技术和沟通技能的多样化组合，这就要求有一套专门的指标来跟踪团队的生命力。软件开发的脉搏 并非所有的衡量标准都是平等的。根据不同的环境，有些比其他的更有用。我们选择测量的东西可以帮助我们发现问题，也可以把问题掩盖在不相关的数据和非生产性的目标后面。在决定要跟踪哪些指标时，我们应该考虑几点:当人们感到被观察时，他们的行为是不一样的。这被称为霍桑效应，它可能会造成不适当的压力。最好是在可能的情况下保持指标的非个人化和匿名性。第一点也意味着，指标应该只用于跟踪一个团队在一段时间内的进
