Pushgateway是Prometheus的一个组件，Prometheus 默认是通过exporter主动获取数据（默认采取pull拉取数据），Pushgateway则是通过主动方式推送数据到Prometheus ，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， 然后Pushgateway再把数据推送给Prometheus 。
本次演示环境，我是在虚拟机上安装 Linux 系统来执行操作，以下是安装的软件及版本：
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prom/pushgateway可以在hub.docker.io查到dockerfile文件及部署说明，启动参数--persistence.file等都是放入spec.args中添加即可生效; 所有启动参数:
好久没更新Flink系列了，之前果然在Flink SQL 上淹死了，那部分暂时咕一段时间，等日后学有所成再补上，由于最近对普罗米修斯感兴趣，今天借机来说说监控吧，本文以推模式为例进行阐述的。对于监控有兴趣的同学，也可以移步到《Prometheus入门》去看看。
Pushgateway为Prometheus整体监控方案的功能组件之一，并做为一个独立的工具存在。它主要用于Prometheus无法直接拿到监控指标的场景，如监控源位于防火墙之后，Prometheus无法穿透防火墙；目标服务没有可抓取监控数据的端点等多种情况。在类似场景中，可通过部署Pushgateway的方式解决问题。
第11章 推送指标和Pushgateway 在某些情况下，没有可以从中抓取指标的目标。造成这种情况的原因有很多 安全性或连接性问题，使你无法访问目标资源。这是一种非常常见的情况，比如服务或应用程序仅允许特定端口或路径访问 目标资源的生命周期太短，例如容器的启动、执行和停止。在这种情况下，Prometheus作业将会发现目标已完成执行并且不再可以被抓取 目标资源没有可以抓取的端点，例如批处理作业。批处理作业不太可能具有可被抓取的HTTP服务，即使假设作业运行的时间足够长 在这些情况下，我们需要将时间序列传递或
作为一款全球下载量超千万的大规模分布式物联网 MQTT 服务器，最新发布的 EMQX 5.0 不仅全球首个达成单集群 1 亿 MQTT 连接支持，也是首个将 QUIC 引入 MQTT 的开创性产品。如今，EMQX 在各个行业为高可靠、高性能的物联网实时数据移动、处理和集成提供着动力，助力企业构建关键业务的 IoT 应用。
本文主要介绍将flink任务运行的metric发送到Prometheus，通过grafana报表工具展示。
本文作者：BYD信息中心-数据中心管理部-董睿 这里打一个小广告，手动狗头 比亚迪西安研发中心（与深圳协同办公），base西安。招聘大数据平台运维方向工程师，实时计算方向工程师，感兴趣的小伙伴请投递简历至dong.rui@byd.com 1.文档编写目的 Prometheus 是一款基于时序数据库的开源监控告警系统，Prometheus的基本原理是通过HTTP协议周期性抓取被监控组件的状态，任意组件只要提供对应的HTTP接口就可以接入监控。Grafana是一款采用 Go语言编写的开源应用，是一个跨平台的开源
无论你是 Linux 系统管理员或是 DevOps 工程师，你都会在监控服务器性能指标的时候花费很长时间。
上一篇我们对prometheus做了一个简单的介绍，介绍了prometheus的优势以及和其他监控系统的对比，今天分享一下prometheus的核心组件。
实时作业要保证7 x 24运行，除了要在业务逻辑和编码上下功夫之外，好的监控系统也是必不可少的。Flink支持多种汇报监控指标（metrics）的reporter，如JMX、SLF4J、InfluxDB、Prometheus等。
tar xf pushgateway-0.8.0.linux-amd64.tar.gz -C /usr/local/
通过一个完整例子，在基于 Echo 框架的微服务中添加 Prometheus 监控。
在进入本文之前，我先问大家一个问题，你们公司或者业务系统上是如何对生产集群上的数据同步任务、实时计算任务或者是调度任务本身的执行情况和日志进行监控的呢？可能你会回答是自研或者ELK系统或者Zabbix系统。
通过一个完整例子，在基于 GoFrame 框架的微服务中添加 Prometheus 监控。
监控作为底层基础设施的一环，是保障生产环境服务稳定性不可或缺的一部分，线上问题从发现到定位再到解决，通过监控和告警手段可以有效地覆盖了「发现」和「定位」，甚至可以通过故障自愈等手段实现解决，服务开发和运维人员能及时有效地发现服务运行的异常，从而更有效率地排查和解决问题。
Prometheus(普罗米修斯) 是一种 新型监控告警工具,Kubernetes 的流行带动了 Prometheus 的应用。
这期的分享是监控实战，其实不想写这篇的，因为网上相关的文章也挺多的，但是出于光说不练都是假把式，而且也想告诉你：当帅气的普罗米修斯（Prometheus）遇到高颜值的格拉法纳（Grafana）究竟会擦出什么样的火花？所以忍不住还是想分享啊。
注意:为了防止 pushgateway 重启或意外挂掉，导致数据丢失，可以通过 -persistence.file 和 -persistence.interval 参数将数据持久化下来。
发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/161777.html原文链接：https://javaforall.cn
首先请安装好prometheus、pushgateway以及grafana，如果还没安装请参考：
继续学习prometheus，上一节演示了用http方式使用curl向pushgateway发送数据，本节将研究如何利用client jar包，以java代码的方式写入数据。
prometheus安装在阿里云上面，监控节点在公司内部机房，2个网络直接是不互通的。
boot.yaml 文件描述了 Gin 框架启动的原信息，rk-boot 通过读取 boot.yaml 来启动 Gin。
Prometheus 是有 SoundCloud 开发的开源监控系统和时序数据库，基于 Go 语言开发。通过基于 HTTP 的 pull 方式采集时序数据，通过服务发现或静态配置去获取要采集的目标服务器，支持多节点工作，支持多种可视化图表及仪表盘。
建议采集下Linux服务器上内存占用Top的进程信息，在内存抖动的时候便于排查问题。
Prometheus是由SoundCloud开发的开源监控报警系统和时序列数据库(TSDB)。Prometheus使用Go语言开发，是Google BorgMon监控系统的开源版本。 2016年由Google发起Linux基金会旗下的原生云基金会(Cloud Native Computing Foundation), 将Prometheus纳入其下第二大开源项目。 Prometheus目前在开源社区相当活跃。 Prometheus和Heapster(Heapster是K8S的一个子项目，用于获取集群的性能数据。)相比功能更完善、更全面。Prometheus性能也足够支撑上万台规模的集群。
有了上面的数据后，我们就可以再次使用 drop action 清理掉某些非核心metrics了。
作为承载海量数据存储的分布式文件系统，用户通常需要直观地了解整个系统的容量、文件数量、CPU 负载、磁盘 IO、缓存等指标的变化。
gRPC 函数的自动监控，将会在后续的文章中介绍，这里我们只介绍如何在 gRPC 代码中，实现 prometheus 监控。
针对应用监控指标暴露，spring boot有一套完整的解决方案，并且内置了好很多的指标收集器，如tomcat、jvm、cpu、kafka、DataSource、spring mvc（缺少直方图的数据）等。基于micrometer技术，几乎支持所有主流的监控服务的指标数据收集，这其中就包含了我们线上使用的Prometheus，这份指南旨在最快速接入boot的metrics功能，暴露prometheus的数据监控指标服务。
APM系统即Application Performance Management应用性能管理，目的是对企业的关键业务系统进行实时性能监控和故障管理，主要有以下三个维度：日志聚合Logs、业务指标Metrics、链路跟踪Traces。
背景 随着游戏业务不断增多，业务使用的环境也越来越复杂。此时对于监控的难度也是逐步增大，一方面是监控的数据量大；另一方面是多云之间对于监控及时性的解决方案。腾讯游戏团队与腾讯云监控团队协作，深入研究如何持续解决游戏运维监控问题。最终我们通过构建 Prometheus 监控专项能力，提供免搭建的高效运维能力，降低了全球业务监控复杂度，提升了监控及时性等棘手问题。 上期我们介绍了 Prometheus 的基础，我简单回顾一下上期重点知识，Prometheus 的四个指标类型分为 Counter（计数器） Gau
https://www.apache.org/dyn/closer.lua/flink/flink-1.11.3/flink-1.11.3-bin-scala_2.12.tgz
最近在为流处理组件接入监控，用了PushGateway（下文称为PGW），结果踩了不少坑，上来分享一下。
我现在目前的读者都肯定通过prometheus这个监控吧，那么它到底是什么呢？ prometheus是一个基于时间序列（time_series）的监控软件，它是由soundCloud开源监控告警解决方案，从2012年开始编写代码，再到2015年github上开源，已经很多大公司使用，2016年prometheus成为继kubernetes后，第二个CNCF（cloud native Computing Foundation云原生计算基金会）的成员。2017年底发布了基于全新存储层的2.0版本，能更好地与容器平台、云平台配合，并同时支持告警。
Prometheus作为第二个从CNCF毕业的顶级项目,其成熟程度是毋庸置疑的,甚至推出了另一个CNCF项目OpenMetrics,希望将Prometheus的指标格式演进成为一个行业规范。
Prometheus是继kubernetes第二个从CNCF中毕业的项目，个人也是非常的喜欢这款通过数据指标发现和预测告警的开源监控平台，官方的话就不多说了，根据官网的介绍有以下功能，但是有些简短的概括了你也不一定知道，所以加了一些个人的白话
在我们场景下，需要将海量数据透传到我们的Kafka集群，这时候我们常常会遇到这些问题:
Prometheus 是一个开源监控系统，它前身是 SoundCloud的告警工具包。从 2012 年开始，许多公司和组织开始使用 Prometheus。该项目的开发人员和用户社区非常活跃，越来越多的开发人员和用户参与到该项目中。目前它是一个独立的开源项目，且不依赖于任何公司。为了强调这点和明确该项目治理结构，Prometheus 在 2016 年继Kurberntes 之后，加入了 Cloud Native Computing Foundation。
普罗米修斯是用 go 语言编写的软件并且利用了 go 语言的交叉编译特性编译成了纯二进制文件， 运行的时候不需要额外安装依赖。 直接从官网上下载就可以。 下载地址： https://prometheus.io/download/ 这里面除了普罗米修斯的主程序意外， 一些 额外的组件，比如 pushgateway， alertmanager 以及各种官方 exporter 的下载包都可以在这里找到。 由于我们现在部署普罗米修斯都是容器化部署的， 所以这里我选择用 docker 进行部署。
Prometheus是一套开源的监控&报警&时间序列数据库的组合，起始是由SoundCloud公司开发的。随着发展，越来越多公司和组织接受采用Prometheus，社区也十分活跃，他们便将它独立成开源项目，并且有公司来运作。google SRE的书内也曾提到跟他们BorgMon监控系统相似的实现是Prometheus。现在最常见的Kubernetes容器管理系统中，通常会搭配Prometheus进行监控。
同时还会生成一个默认配置文件：/usr/local/etc/prometheus.yml
Prometheus 是当下火热的监控解决方案，尤其是容器微服务架构，Kubernetes 的首选监控方案。关于为什么要用 Prometheus，我这里就不多讲，相关的文章太多了，大家也可以看看官方的说法。本文就讲讲如何自动化的搭建一套基于 Kubernetes 集群的 Prometheus 监控系统。
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