随笔分类 - 黄嘉波-笔记汇总
摘要：在运维工作中，Logstash 作为数据采集和处理的核心工具，支持多种输入源，能够从不同的数据源中收集数据。以下是 Logstash 常见的输入源及其配置方式： 1. 文件（File） 从本地文件或日志文件中读取数据，适用于采集服务器上的日志文件。 配置示例： input { file { path
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摘要：在运维工作中，ELK（Elasticsearch、Logstash、Kibana）Stack 的工作流程主要包括以下几个步骤： 1. 数据采集（Logstash） 功能 ：Logstash 作为数据采集器，从各种数据源（如日志文件、系统信息、数据库等）中读取日志数据。用户可以通过 Logstash
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摘要：在运维工作中，Prometheus 是一个强大的监控系统，其组件分工明确、协同工作，共同实现对各种系统和服务的监控、数据收集、存储、查询和告警等功能。以下是 Prometheus 的主要组件及其详细功能介绍： 1. Prometheus Server（核心组件） 功能： 数据收集：定时从配置的目标（
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摘要：在运维工作中，Zabbix Proxy 的使用场景非常广泛，以下是常见的几种场景： 1. 监控远程区域设备 当被监控的设备分布在不同的地理位置（如不同城市的分支机构或远程机房）时，部署 Zabbix Proxy 可以有效减少网络延迟和带宽消耗。Proxy 会收集本地网络中的监控数据，并将汇总后的数据
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摘要：在运维工作中，Zabbix 分布式监控的实现主要依赖于 Zabbix Proxy 的功能。以下是详细的部署步骤和架构设计： 1. 分布式监控架构概述 Zabbix 分布式监控架构通过在多个网络环境中部署 Zabbix Proxy 来实现。这些 Proxy 作为 Zabbix Server 的代理，负
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摘要：在运维工作中，Zabbix 客户端（Zabbix Agent）的批量安装可以通过多种方式实现，以下是基于 Linux 环境下使用 Ansible 批量部署 Zabbix Agent 的详细步骤： 1. 准备工作 安装 Ansible：在一台管理服务器上安装 Ansible，这台服务器将用于批量部署
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摘要：在运维工作中，Zabbix 通过微信发送报警通知是一种常见的需求，以下是详细的配置步骤： 1. 准备工作 注册并配置企业微信： 注册企业微信并创建企业号。 在企业微信后台创建一个应用，记录下 CorpID、AgentID 和 Secret。 创建一个告警组，并将接收消息的成员加入该组。 2. 安装依
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摘要：在运维工作中，Zabbix 的自定义发现功能（Low-Level Discovery, LLD）是一个非常强大的工具，可以自动发现和监控系统中的资源，如文件系统、网络接口、服务等。以下是详细的步骤说明，帮助你实现 Zabbix 的自定义发现： 1. 创建自动发现规则 自动发现规则定义了如何发现特定的
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摘要：在运维工作中，Zabbix 的工作进程主要包括以下几个核心组件，每个组件都有其特定的职责和功能： 1. Zabbix Server 职责：Zabbix Server 是整个监控系统的中心组件，负责收集、处理和存储来自各个 Zabbix Agent 的数据。它还负责触发器的评估、事件的生成和告警的发送
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摘要：在运维工作中，监控系统的运行流程是确保系统稳定运行和及时发现潜在问题的关键环节。一个完整的监控系统运行流程通常包括以下几个主要阶段： 1. 需求分析 在部署监控系统之前，需要明确监控的目标和需求： 确定监控对象：包括服务器、网络设备、应用程序等。 确定监控指标：如 CPU 使用率、内存使用量、磁盘
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摘要：在运维工作中，Zabbix 是一个功能强大的监控系统，其架构由多个关键组件组成，每个组件都有其特定的职责和功能。以下是 Zabbix 的主要组件及其作用： 1. Zabbix Server Zabbix Server 是 Zabbix 系统的核心组件，负责协调和处理所有监控相关的操作： 数据收集与处
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摘要：在 Kafka 的运维工作中，了解 Kafka 的写入流程对于优化性能和排查问题至关重要。以下是 Kafka 写入流程的详细说明： 1. 生产者发送消息 生产者（Producer）将消息发送到 Kafka 的某个主题（Topic）。生产者可以选择将消息发送到特定的分区（Partition），或者让
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摘要：在运维工作中，Kafka 适用于多种场景，主要得益于其高吞吐量、分布式架构、持久化存储、多消费者支持和低延迟等特性。以下是 Kafka 的主要适用场景： 1. 日志收集与分析 Kafka 可以作为日志收集系统的核心组件，将不同服务器上的日志数据发送到 Kafka 中，然后由专门的日志处理系统进行消费
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摘要：在运维工作中，Kafka 消息丢失和重复消费是常见的问题。以下是对这些问题的详细分析和解决方案： 1. Kafka 消息丢失的原因及解决方案 1.1 生产者端消息丢失 生产者在发送消息时，可能会因为网络问题、Broker 故障等原因导致消息丢失。 解决方案： 配置 acks 参数：设置 acks=a
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摘要：在运维工作中，Kafka 不支持传统意义上的读写分离，主要原因如下： 1. 数据一致性要求 Kafka 的数据一致性通过分区的 Leader-Follower 模型实现。Leader 负责所有读写操作，保证消息的顺序性。如果允许消费者直接从 Follower 读取数据，可能会遇到数据不同步和数据不一
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摘要：在 Kafka 中，消费者组（Consumer Group）是一个非常重要的概念。它允许多个消费者实例协同工作，共同消费一个主题（Topic）中的消息。消费者组的主要作用是实现负载均衡和高可用性。以下是消费者组的详细说明： 1. 消费者组的定义 消费者组是由多个消费者实例组成的逻辑集合。每个消费者实
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摘要：在运维工作中，Kafka 的高性能是其被广泛使用的重要原因之一。Kafka 的设计和实现方式使其在处理大量消息时表现出色，能够支持高吞吐量和低延迟。以下是 Kafka 高性能的主要原因： 1. 基于磁盘的持久化 Kafka 将消息持久化到磁盘，而不是仅存储在内存中。这种设计不仅保证了数据的持久性，还
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摘要：在 Kafka 中，Follower 副本与 Leader 副本之间的数据同步是通过复制机制来实现的。以下是详细的同步过程： 1. Leader 选举 在每个分区中，Kafka 集群会选举一个 Broker 作为 Leader，负责处理所有的写入和读取请求。其他 Broker 就成为该分区的 Fol
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摘要：在运维工作中，Kafka 中的 Broker 是 Kafka 集群的核心组件，负责存储和管理消息数据。以下是 Kafka Broker 的详细作用及其在运维工作中的重要性： 1. 消息存储 Broker 负责存储和管理 Kafka 主题中的消息数据。每个 Broker 可以存储多个主题的多个分区的数
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摘要：在运维工作中，理解 Kafka 中的 ISR（In-Sync Replicas）和 AR（Assigned Replicas）以及 ISR 的伸缩机制非常重要。以下是详细的解释： 1. ISR（In-Sync Replicas） ISR 是指与 Leader 副本保持同步的副本集合。这些副本被认为是
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