prometheus

南夏一木子

性能测试——搭建Prometheus+Grafana平台1、目的：对性能测试的结果进行持久化存储。2、每个组件介绍图解释：Jmeter通过对服务器进行压测，得到性能的业务指标，再通过后端监听器把数据传输给influxdb存储，grafana从influxdb里读取数据展示。

【prometheus+Grafana篇】基于Prometheus+Grafana实现postgreSQL数据库的监控与可视化💫《博主主页》：🔎 CSDN主页__奈斯DB🔎 IF Club社区主页__奈斯、🔥《擅长领域》：擅长阿里云AnalyticDB for MySQL(分布式数据仓库)、Oracle、MySQL、Linux、prometheus监控；并对SQLserver、NoSQL(MongoDB)有了解

docker compose安装Prometheus、Grafana这是最核心的配置部分，定义监控目标Prometheus 的默认数据保留时间是 15天。在 Prometheus 的配置文件 prometheus.yml 中，可以添加以下配置来设置数据保留时间

Prometheus+ Grafana 监控系统入门部署Prometheus和Grafana是一个常见的监控需求。我们需要特别注意镜像包与cpu架构的兼容性。

一键部署Prometheus+Grafana+alertmanager对网站状态进行监控在建设监控体系的过程中，针对一个系统的监控是多维度的，除了服务器资源状态、中间件状态、应用状态外，对系统访问状态的监控也是很有必要，可以在系统访问出现异常时第一时间通知到我们。本文介绍使用 Docker-compose 方式一键部署 Prometheus + Grafana + alertmanager + blackbox_exporter，实现黑盒测试（站点监控），docker-compose.yml 文件已上传至 Github ，直接启动即可。

【prometheus+Grafana篇】基于Prometheus+Grafana实现Redis数据库的监控与可视化💫《博主主页》：🔎 CSDN主页🔎 IF Club社区主页🔥《擅长领域》：擅长阿里云AnalyticDB for MySQL(分布式数据仓库)、Oracle、MySQL、Linux、prometheus监控；并对SQLserver、NoSQL(MongoDB)有了解

Prometheus + Grafana 监控 RabbitMQ 实践指南在微服务架构中，消息队列作为关键组件，其性能和状态直接影响系统稳定性。Prometheus + Grafana 作为流行的开源监控解决方案，能够高效监控 RabbitMQ 的运行状态。本文将详细介绍如何使用 Prometheus 和 Grafana 实现对 RabbitMQ 的可视化监控。

天天进步2015

Java应用性能监控与调优：从JProfiler到Prometheus的工具链构建在当今高度竞争的数字环境中，Java应用程序的性能直接影响用户体验和业务成功。随着系统规模和复杂性的增长，性能问题变得越来越难以预测和解决。本文将深入探讨Java应用性能监控与调优的完整工具链，从传统的单机分析工具JProfiler到现代化的分布式监控系统Prometheus，帮助开发者和运维人员构建全方位的性能监控体系。

大咖分享课

云原生监控体系建设：Prometheus+Grafana的企业级实践在云原生时代，企业的 IT 基础设施正从传统架构向容器化、微服务化转型。如何对分布式系统进行高效监控，成为企业数字化转型的关键。Prometheus 和 Grafana 作为云原生监控的黄金组合，因其开源、灵活和高性能的特点，广泛应用于企业级场景。本文将围绕云原生监控体系建设，详细探讨大模型在私有化部署与云端服务的优劣势对比，提供决策框架和成本模型，并结合 Prometheus 和 Grafana 的实践经验，为企业提供可落地的监控方案。

ingress-nginx 开启 Prometheus 监控 + Grafana 查看指标环境已经部署了 ingress-nginx（DaemonSet 方式），并且 Prometheus + Grafana 也已经运行。但之前 /metrics 端点没有暴露 Nginx 核心指标（如 nginx_ingress_controller_requests_total），经过调整后现在可以正常采集数据。以下是完整操作总结：

Spring Boot + Prometheus 实现应用监控（基于 Actuator 和 Micrometer）在微服务架构中，监控是保障系统稳定运行的关键组成部分。本文将介绍如何通过 Spring Boot 的 actuator 和 micrometer 组件，将应用的运行指标暴露出来，并使用 Prometheus 定时采集这些指标数据。

时间裂缝里的猫－O－

@Prometheus 监控-MySQL (Mysqld Exporter)创建 .my.cnf 文件存储数据库连接信息：/etc/systemd/system/mysqld_exporter.service：

K8S上使用helm部署 Prometheus + Grafana地址：prometheus 27.19.0 · prometheus/prometheus-community

Java 面试实录：从Spring到微服务的技术探讨在一个明亮的会议室里，严肃的面试官与搞笑的程序员谢飞机正进行一场关于Java技术栈的面试。场景设定在一家知名互联网大厂，他们的对话充满了技术性与娱乐性。

Java大厂后端技术栈故障排查实战：Spring Boot、Redis、Kafka、JVM典型问题与解决方案在互联网大厂，Java后端系统往往承载着高并发、高可用和复杂业务需求。系统架构日益复杂，涵盖微服务、缓存、消息队列、数据库等多种组件，任何一个环节的问题都可能导致服务异常或性能瓶颈。本文结合主流技术栈，剖析实际开发中常见的故障类型、排查思路与解决办法，助力开发团队提升系统健壮性。

从监控到告警：Prometheus+Grafana+Alertmanager+告警通知服务全链路落地实践在现代分布式系统和微服务架构中，服务数量众多、依赖复杂，任何一个环节的异常都可能影响整体业务的可用性。监控与告警系统的核心价值体现在：

时间裂缝里的猫－O－

@Docker Compose部署Alertmanager打开浏览器访问: http://<服务器IP>:9093在Prometheus的配置文件中添加以下内容:

Java后端技术栈问题排查实战：Spring Boot启动慢、Redis缓存击穿与Kafka消费堆积在现代互联网大厂中，Java后端系统因为其复杂性和多样性，常常面临各种问题和挑战。从核心语言到微服务架构，从数据库到缓存，不同层次和组件可能引发性能问题和故障。本文旨在探讨常见的Java后端技术栈问题，并提供实用的排查方法和解决方案。

Spring Boot启动慢？Redis缓存击穿？Kafka消费堆积？——Java后端常见问题排查实战Java后端系统因其丰富的技术栈和复杂的业务逻辑，常常面临启动延迟、性能瓶颈、异常错误等多种挑战。从核心语言、Web框架到分布式微服务及缓存、消息队列，每个环节都可能成为故障根源。本文围绕互联网大厂常用的Java后端技术栈，结合典型业务场景，系统讲解常见问题的排查方法与解决方案，助力开发运维提升系统稳定性与性能。