Prometheus 社区开发了 JMX Exporter 用于导出 JVM 的监控指标，以便使用 Prometheus 来采集监控数据。当您的 Java 应用部署在Rainbond上后
这篇文章是 Java 性能分析监控与优化系列的第一篇文章，原本是计划系统的介绍 Java 性能分析方式和流行的监控工具，但是提笔之后意识到，只介绍分析方式和监控工具过于浅尝辄止了。如果只会使用某个工具而不知道背后的实现原理，总觉得有种陌生感，我想你们也是一样，所以多了这篇文章。
#zabbix简介 zabbix是一个基于WEB界面的提供分布式系统监视以及网络监视功能的企业级的开源解决方案 #官网地址 #官方网站 http://www.zabbix.com #zabbix4.2阅读手册 https://www.zabbix.com/documentation/4.2/manual/definitions #特点 1、安装与配置简单 2、支持多种语言，免费开源 3、自动发现服务器与网络设备分布式监控以及web集中管理功能 #端口 zabbix server ：10051 zabbix
Spring Boot Admin 用于对 Spring Boot 应用的管理和监控。可以用来监控服务是否健康、是否在线、以及一些jvm数据等等。
我们在利用TSF开发微服务的时候，特别是在Spring Cloud框架下，为了使更好应用服务在各种条件之下能够稳定持久的运行，需要对运行服务程序的底层相关资源、JVM虚拟机的堆栈信息进行监控。TSF提供了JVM监控相关组件，可以查看服务运行实例的CPU使用率、堆内存使用量，火焰图等信息。但是有时候会遇到配置了JVM监控但是无法具体监控图，显示空白等问题，JVM相关日志也无法查看，这个时间我们就需要对相关配置以及相关配置进行排查。
昵称：院长 性别：男 爱好：羽毛球，乒乓球，嗨歌，钻研技术 技能：在下方 职位：落魄技术
Zabbix自带监控系统的内存利用率和CPU利用率，但是系统内存并不能反应JVM内存情况
* 等待：waitting(无限期等待),timed waitting(限期等待)
说明：sar -P ALL > aaa.txt 重定向输出内容到文件 aaa.txt
当正在运行的Java服务导致服务器的CPU突然飙高时，我们该如何排查定位到哪个接口的哪行代码导致CPU飙高的问题呢？我主要提供两个方案：
广而告之：Zabbix 6.0 alpha4 已发布！新的根因分析函数，webhook集成，与InfluxDB 无代理模式监控模板等。12月3-4日Zabbix中国峰会将更详细分享6.0新功能！点击报名：
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微服务的特点决定了功能模块的部署是分布式的，大部分功能模块都是运行在不同的机器上，彼此通过服务调用进行交互，前后台的业务流会经过很多个微服务的处理和传递，出现了异常如何快速定位是哪个环节出现了问题？
jmap -heap 1234 查看进程号为1234的Java程序的整个jvm内存状态
用于对 Spring Boot 应用的管理和监控。可以用来监控服务是否健康、是否在线、以及一些jvm数据等等。
APM(Application Performance Management)的核心思想是什么？ 在应用服务各节点相互调用的时候，从中记录并传递一个应用级别的标记，这个标记可以用来关联各个服务节点之间的关系。比如两个应用服务节点之间使用HTTP作为传输协议的话，那么这些标记就会被加入到HTTP头中。可见如何传递这些标记是与应用服务节点之间使用的通讯协议有关的，常用的协议就相对容易加入这些内容，一些按需定制的可能就相对困难些，这一点也直接决定了实现分布式追踪系统的难度。它通过探针自动收集所需的指标，并进行分布式追踪。通过这些调用链路以及指标，APM会感知应用间关系和服务间关系，并进行相应的指标统计。如何衡量一个大规模集群的跟踪系统的优劣？它应该满足低损耗、应用透明的、大范围部署这三个需求的。
对于一个基于 Spring Boot 框架的 Java 应用，监控的关键方面包括指标、日志和链路追踪。使用 OpenTelemetry 采集这些数据后，可以通过不同的方法进行查询和分析。下面分别从这三个角度提供关注点和示例代码。
主要介绍分布式监控的基本概念及方法，java技术栈相关监控机制，性能监控、业务监控、异常监控、性能数据分析在融数微服务平台的实践及应用。 微服务监控 微服务长什么样 微服务架构本质是带自身特点的面向服
经济高速发展的今天，我们处于信息大爆炸的时代。随着经济发展，信息借助互联网的力量在全球自由地流动，于是就催生了各种各样的服务平台和软件系统。
“线上服务停了，要重启一下”？久经职场做研发的程序员，视线会逐渐转移到线上应用的运行状态。设想一下，如果你在半夜两点正在酣眠美梦时，微信群里突然炸开锅：“服务停了，先重启。。。”，对于有起床气的你而言，美梦终结，是否能忍？
系统监控是 Spring Boot 中引入的一项全新功能，它对应用程序运行状态的管理非常有效。而 Spring Boot Actuator 组件主要通过一系列 HTTP 端点提供的系统监控功能来实现系统监控。
可观测性 Observability 是近几年来随着应用微服务和容器化推进而引领出来的一个概念。其提出的最核心的三个方向 Monitoring 、Logging 和 Tracing 目前也已广泛的被各从业人员和SaaS 服务商接受，并应用在项目当中。当下具备一个可观测性分析的平台以及作为云原生时代微服务系统基础组件，不管是从 CNCF 社区还是公有云平台开放性与性能是决定平台价值的核心要素。在复杂的微服务场景下和多维度的监控数据，对 KubeGems 的可观测性设计实现带了诸多挑战。本次分享也从一个使用者的角度快速介绍当前 KubeGems 可观测性的功能。
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作为运维者，第一个接触的基本上是监控平台，各种各样的监控，看各种各样的指标，好像没有监控就觉得不正常，那么为什么需要监控呢？
该文介绍了如何监控Hadoop YARN集群，包括JVM分析和Ganglia、Ambari监控系统。通过这些方法，管理员可以实时监控集群状态，实现集群资源有效管理和利用。
腾讯云区块链服务平台（TBaaS）v3.0.1里程碑版本已于近日上线，新版本特性：支持Fabric v1.4腾讯增强版本（TPS 8500,智能合约支持国密与同态加密）、支持Java语言编写智能合约、支持隐私数据集、接入云监控、支持状态数据库CouchDB以及对联盟链/私有链支持扩容与配置变更等新特性。
监控是整个运维以及产品整个生命周期最重要的一环，它旨在事前能够及时预警发现故障，事中能够结合监控数据定位问题，事后能够提供数据用于分析问题。
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为了应用服务能够持续稳定地对外提供服务，除了在部署的时候尽量采用分布式、集群服务等方式提高 ZooKeeper 服务的可靠性外，在服务上线运行的时候，我们还可以通过对 ZooKeeper 服务的运行状态进行监控，如运行 ZooKeeper 服务的生产服务器的 CPU 、内存、磁盘等使用情况来达到目的。在系统性能达到瓶颈的时候，可以增加服务器资源，以保证服务的稳定性。
周松，长期从事在ITOM、ITOA领域，拥有丰富的IT系统管理和监控实施经验，精通Zabbix开源监控系统的架构、部署、使用和维护；精通IBM Tivoli、BMC Patrol等商业软件产品
URL监控通过blackbox-exporter组件监控，组件部署位置192.168.0.39。
SkyWalking 是针对分布式系统的应用性能监控，天生吻合微服务、云原生和面向容器的分布式系统架构。PHP应用也可接入，但需以插件方式接入，偶尔也会有一些坑。
随着电子商务的蓬勃发展，越来越多的人选择在线购物。在电子商务平台上，用户下单后有时会因各种原因取消订单，这给商家带来了一定的管理难度。为了提高订单管理的效率，一种常见的策略是将订单设置为一定时间后自动取消，比如30分钟。本文将介绍如何在Spring Boot应用程序中实现这一策略，以便商家可以更好地管理订单。
上一篇我们介绍了Hystrix的基础使用，我们可以通过Hystrix做到依赖隔离和熔断等操作。但是只有工具的使用而没有监控，我们就无法在第一时间发现出现问题的依赖，也不能判断服务整体的健康状态/运行状态。所以我们还要做好相关的监控工作。
简单：只需配置好tomcat-users.xml、catalina.bat（开启远程JMX）就可以通过部署一个probe.war来管理该Tomcat下所有的项目。
Hystrix Dashboard | 断路器仪表盘，Hystrix 依赖服务一段时间窗内的请求调用情况来判断并操作断路器的链接和熔断状态保护系统快速失败服务降级，而这些请求情况的指标信息都是 HystrixCommand 和 HystrixObservableCommand 服务实例在执行过程中记录的重要指标信息，它们除了 Hystrix 断路器实现中使用之外，对于系统运维也有非常大的帮助。这些指标信息会以 “滚动时间窗” 与 “桶” 结合的方式进行汇总，并在内存中驻留一段时间，以供内部或外部进行查询使用，Hystrix Dashboard 就是这些指标内容的消费者之一。
导读：springboot2 项目监控服务 ，采用Micormeter度量指标库，帮助我们监控应用程序的度量指标，并将其发送到Prometheus中。监控指标有系统负载、内存使用情况、应用程序的响应时间、吞吐量、错误率等。
平常处理服务器的问题遇到的最多的是负载高了，内存高了，io高了等问题，这里最明显的表现就是相关的监控指标了，对于诊断这种问题起到事半功倍的效果。
点击关注公众号，Java干货及时送达 来源：www.cnblogs.com/xiaoyuxixi/p/12235979.html 新公司要上监控，面试提到了 Prometheus 是公司需要的监控解决方案，我当然是选择跟风了。 之前主要做的是 Zabbix，既然公司需要 Prometheus，那没办法，只能好好对比一番，了解下，毕竟技多不压身。 但稍稍深入一点，我就体会到了 Prometheus 的优点，总结一下这两种监控方式。 两种监控工具的历史简介 Prometheus Kubernetes 自从
9月4日，阅文集团技术专家俞慧涛在 TARS 基金会召开的线上研讨会（中国站）上进行了题为「CTSDB 与 TARS 结合，解决海量监控数据的难题」的分享，对如何通过时序数据库 CTSDB 与 TARS 的结合解决海量监控数据难题的应用实践进行了深度诠释。本文将详细介绍该分享内容。
一个高质量的应用性能监控是能够确保应用，可以通过合适的追踪和监测来按照预计的设想顺利进行。所有的企业在使用应用性能软件都是为了给用户提供满意的服务，让用户对于应用的满意度达到最高值。在企业使用性能监控系统时，能够让应用的所有运行状态处在软件的监控之中，维持在可控的范围内，可以及时处理问题。那么一个高质量的应用性能监控还应该有哪些核心功能呢？
JMX（Java Management Extensions，即Java管理扩展）做Java开发的人都比较熟悉，它提供了一种在运行时动态资源的监控指标。JMX主要用于配置和监控资源状态，使用它可以监视和管理Java虚拟机。本篇文章Fayson主要介绍如何使用Cloudera Manager为Hadoop服务角色启用远程的JMX访问。
前言 此前我用多篇文章介绍了WindowManager，这个系列我们来介绍WindowManager的管理者WMS，首先我们先来学习WMS是如何产生的。本文源码基于Android 8.0，与Android 7.1.2相比有一个比较直观的变化就是Java FrameWork采用了Lambda表达式。 1.WMS概述 WMS是系统的其他服务，无论对于应用开发还是Framework开发都是重点的知识，它的职责有很多，主要有以下几点： 窗口管理 WMS是窗口的管理者，它负责窗口的启动、添加和删除，另外窗口的大小和
JVM-10虚拟机性能监控与故障处理工具之【命令行】我们接触了JDK提供的命令行工具，JDK还为我们提供了两个功能强大的可视化工具：JConsole和VisualVM。
在之前的文章中，我们介绍了 JVM 常用的命令使用，通过这些命令可以快速的查询线上服务的性能情况和排查相关的问题。
搜狗商业平台Java技术实践 Java自1995年问世以来，已历经20多年岁月。20年来，IT技术风起云涌，Java始终以其可移植性、跨平台性、生态系统完备性等特点成为最主流的开发语言之一。事实上，Java无处不在，已经渗入到大家的日常生活中，从你的每一次购物到每一笔支付，都有Java技术的身影，国内外的主流网站大部分都是由Java技术支撑。 搜狗商业平台负责搜狗广告业务，涵盖搜索、网盟、无线、品牌等业务线，面向几十万广告主和广告代理商，提供十亿级以上在线广告管理及相关支持，提供近百亿的在线报告。其中，基于
nginx是一个高性能的HTTP和反向代理服务器。在部署项目中，经常会用到，但是配置是比较麻烦的，很容易出错，今天大叔给大家推荐一个非常好用的可视化平台 -- nginx-gui。
云原生开发已经成为现代应用程序开发的主流方法之一。它旨在构建弹性、可扩展、高可用的应用程序，以充分利用云计算的优势。在本文中，我们将探讨云原生开发的最新策略，包括容器化、微服务架构、自动化和监控，以帮助开发人员更好地构建云原生应用。
导读：本篇记录一次服务器执行MySQL耗时的问题，耗时的问题在于一句SQL执行，耗时超过1000ms，如何解决这个问题？通过这篇文章了解下。
3全链路监控：SkyWalking 现在微服务架构越来越风行，随之而来全链路监控（APM：Application Performance Management）工具在性能测试分析软件中得到了越来越多的普及。全链路监控工具是一种应用性能监控工具，通过汇聚业务系统各处理环节的实时数据，分析业务系统各事务处理的交易路径和处理时间，实现对应用的全链路性能监测。目前主流的APM工具，基本都是参考了Google的Dapper（大规模分布式系统的跟踪系统）体系，通过跟踪业务请求的处理过程，完成对应用系统在前后端处理、服务端调用的性能消耗跟踪，提供可视化的界面来展示对跟踪数据的分析。 现在比较流行的全链路工具有韩国出品的Pinpoint、中国吴晟出品的SkyWalking、Twitter出品的Zipkin以及美团和携程出品的CAT，这一节我们来介绍SkyWalking。 图26为SkyWalking架构图。
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