Java与容器化监控：cAdvisor、Metrics Server在K8s中的数据采集 大家好，今天我们来聊聊Java应用在Kubernetes（K8s）环境中如何进行监控，以及如何利用cAdvisor和Metrics Server进行数据采集。我们将深入探讨这些工具的工作原理，并提供实际的代码示例，帮助大家更好地理解和应用这些技术。 一、容器化监控的必要性 在传统的物理机或虚拟机环境中，监控通常侧重于操作系统层面的指标，例如CPU利用率、内存占用、磁盘I/O等。然而，在容器化环境中，应用运行在独立的容器中，我们需要更加精细化的监控，以了解容器内部应用的运行状态，以及容器资源的使用情况。 容器化监控的必要性体现在以下几个方面： 资源利用率优化： 通过监控容器的资源使用情况，可以及时发现资源瓶颈，并进行相应的优化，例如调整容器的资源限制、优化应用代码等。 故障诊断与排查： 当应用出现问题时，通过监控数据可以快速定位问题根源，例如CPU飙升、内存泄漏等，从而缩短故障恢复时间。 自动伸缩： 基于监控数据，可以实现应用的自动伸缩，例如当CPU利用率超过阈值时，自动增加容器数量，以应对突发流量 …
容器性能分析工具：cAdvisor, Prometheus Node Exporter 使用
好的，各位观众老爷们，技术大咖们，以及屏幕前偷偷摸摸学习的小白们，晚上好！我是你们的老朋友，人见人爱花见花开的码农老王。今天，老王要给大家唠唠嗑，聊聊容器性能分析的两大利器：cAdvisor和Prometheus Node Exporter。 咱们程序员嘛，最怕啥？当然是线上出问题！半夜三更被电话吵醒，迷迷糊糊地爬起来，面对着黑压压的屏幕，满脑子都是"what the f*** is going on?" 这时候，如果我们手头能有趁手的兵器，能快速定位问题，那简直就是救命稻草啊！ 而cAdvisor和Prometheus Node Exporter，就是容器世界里的两把瑞士军刀，帮助我们洞察容器和宿主机的性能，让我们在问题发生之前就能够防患于未然，或者在问题发生之时能够快速止损。 第一部分：cAdvisor – 容器性能的“显微镜” 想象一下，你是一个医生，面对着一堆病人（容器），你得知道他们哪里不舒服，才能对症下药。cAdvisor就扮演着“显微镜”的角色，它能深入到容器内部，观察容器的各项指标，比如CPU使用率、内存占用、网络流量、磁盘I/O等等，并将这些数据收 …