狂自私

摘要： 在大规模环境下，优化 Prometheus 性能是确保监控系统高效、稳定运行的关键。以下是一些优化建议： 1. 数据采集优化 1.1 限制数据采集频率 降低采集频率：对于不需要实时数据的服务，可以适当降低采集频率。例如，可以将某些指标的采集频率从 15 秒调整到 30 秒或更长。 1.2 使用 me 阅读全文

摘要： 监控四个黄金指标（Four Golden Signals）是用于评估和监控分布式系统性能和健康状况的关键指标。这四个指标是： 1. 延迟（Latency） 定义：延迟是指系统处理请求所需的时间，通常以毫秒或秒为单位衡量。 重要性：高延迟可能导致用户体验下降，影响应用的响应能力。 监控方法： 监测请求 阅读全文

摘要： 在 Kubernetes 中，Pod 的内存使用情况通常通过以下两个指标来监控： 1. WSS（Working Set Size） 定义：WSS 是指 Pod 当前正在使用的内存量，包括活跃的、最近被访问的和缓存的内存。它代表了应用程序实际需要的内存量。 特点： WSS 是动态变化的，随着应用程序的 阅读全文

摘要： 实现告警架构的高可用性（High Availability, HA）是确保监控系统可靠性和稳定性的关键。以下是一些实现 Prometheus 和 Alertmanager 高可用性的最佳实践： 1. Prometheus 高可用性 1.1 使用多个 Prometheus 实例 部署多个 Promet 阅读全文

摘要： 告警抑制（Alert Suppression）是 Prometheus 和 Alertmanager 中的一种机制，用于防止在特定条件下重复发送相同的告警通知，减少干扰和告警疲劳。以下是如何实现告警抑制的几种方法： 1. 使用告警抑制规则 在 Alertmanager 中，可以使用告警抑制规则来定义 阅读全文

摘要： Prometheus 的告警机制涉及多个步骤，从触发到收到通知的过程可能会遇到延迟。这些延迟主要来自以下几个方面： 1. 规则评估延迟 评估周期：Prometheus 会在配置的时间间隔内评估告警规则（通常是每 1 分钟）。如果在这个周期内没有检测到触发条件，告警将不会被触发。 数据拉取延迟：Pro 阅读全文

摘要： Thanos Ruler 和 Prometheus 在功能上有一些相似之处，但它们在设计目的、功能和使用场景上存在显著区别。以下是对这两个组件的详细比较： 1. 设计目的 Thanos Ruler： 作为 Thanos 生态系统的一部分，Thanos Ruler 旨在提供高可用性和跨多个数据源的规则 阅读全文

摘要： Thanos Sidecar 和 Thanos Receive 是 Thanos 架构中的两个不同组件，它们在功能和用例上有显著的区别。以下是对这两个组件的详细比较： 1. Thanos Sidecar 目的： 主要用于与现有的 Prometheus 实例集成，增强其存储和查询能力。 功能： 数据上 阅读全文

摘要： Thanos 和 VictoriaMetrics 都是用于监控和存储时间序列数据的解决方案，但它们在架构、功能和使用场景上有一些显著的区别。以下是对这两者的详细比较： 1. 架构 Thanos： 组件化设计：由多个组件（如 Sidecar、Store、Query、Ruler、Compactor 和 阅读全文

摘要： Thanos 是一个用于 Prometheus 的高可用性和长期存储解决方案，旨在扩展 Prometheus 的功能。Thanos 通过将多个 Prometheus 实例结合起来，提供了更强大的查询、存储和监控能力。以下是 Thanos 的主要架构组件及其功能： 1. Thanos Sidecar 阅读全文