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MySQL性能诊断与调优之：`MySQL`的`Metrics Exporter`：其在`Prometheus`中的指标采集。

好的，让我们开始吧。 MySQL 性能诊断与调优：Metrics Exporter 与 Prometheus 指标采集 大家好，今天我们来深入探讨 MySQL 性能诊断与调优的一个重要方面：如何使用 MySQL Metrics Exporter 将 MySQL 的关键性能指标暴露给 Prometheus，并进行监控和分析。 1. 监控的重要性 在生产环境中，对数据库进行持续的监控至关重要。监控能帮助我们： 尽早发现问题： 在性能下降影响用户体验之前，及时发现潜在的瓶颈。 容量规划： 根据历史数据预测未来的资源需求，避免资源不足。 故障排查： 当出现问题时，监控数据可以提供关键的线索，帮助我们快速定位问题根源。 性能优化： 通过监控，我们可以识别性能瓶颈，并针对性地进行优化。 2. Prometheus 简介 Prometheus 是一个开源的监控和警报工具包，特别适合用于监控动态环境。它的主要特点包括： 多维数据模型： 通过键值对标识时间序列数据。 PromQL 查询语言： 强大的查询语言，用于分析和聚合监控数据。 基于 HTTP 的 pull 模型： Prometheus 定期从目标 …

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Java `Observability` `Metrics` (`Micrometer`), `Logging` (`Logback`, `Log4j2`), `Tracing`

各位观众老爷，大家好！今天咱们来聊聊Java应用的“透视眼”——Observability（可观测性）。这年头，光把程序跑起来还不够，还得知道它在干啥，有没有偷偷摸摸出幺蛾子，对吧？Observability就是帮你监控、诊断和理解你的应用，让它的一切尽在掌握。 我们今天主要围绕 Metrics (Micrometer), Logging (Logback, Log4j2), 和 Tracing 这三个方面展开。 一、 Metrics：给应用做个体检 想象一下，你去医院体检，医生会量血压、测心跳、验血等等。Metrics就是给你的应用做类似的事情，它收集各种指标，比如CPU使用率、内存占用、请求响应时间、数据库连接数等等。这些指标就像应用的健康报告，告诉你它是否健康。 Micrometer 是一个Java指标收集的Facade，它类似于SLF4J之于日志，你只需要使用Micrometer的API来埋点，然后通过配置，就可以将指标数据导出到各种监控系统，比如Prometheus, Graphite, Datadog, Azure Monitor等。 引入依赖： 首先，我们需要在项目中引入 …

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PHP `Metrics` (`Prometheus`/`Grafana`)：监控 PHP 应用性能指标

PHP 性能监控：让你的代码不再裸奔 (Prometheus & Grafana) 各位靓仔靓女们，晚上好！我是你们的老朋友，一个在代码堆里摸爬滚打多年的老码农。今天咱们不聊妹子，不聊八卦，咱们来聊点硬核的——PHP 应用的性能监控！ 咱们的 PHP 代码，辛辛苦苦写出来，扔到服务器上，就像孩子扔到幼儿园一样，你放心吗？ 你知道它表现怎么样吗？是欢天喜地地跑着，还是哭着喊着要回家？ 如果你跟我一样，是个负责任的家长（程序员），肯定想随时掌握孩子的动态。 这时候，性能监控就显得尤为重要了。 想象一下，如果没有监控，你的 PHP 应用就像一辆没有仪表盘的车，你只能凭感觉开，突然抛锚了，你都不知道发生了什么。有了性能监控，你就能实时了解 CPU 使用率、内存占用、请求响应时间等等关键指标，及时发现问题，避免酿成大祸。 今天，我就来跟大家分享一下如何利用 Prometheus 和 Grafana 这对黄金搭档，为你的 PHP 应用打造一套完善的性能监控系统，让你的代码不再裸奔！ 1. Prometheus：监控数据的收集器 Prometheus 就像一个辛勤的蜜蜂，负责从你的 PHP …

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Tracing 与 Metrics：可观测性最佳实践

Tracing 与 Metrics：可观测性最佳实践，让你的代码“开口说话” 各位程序猿/媛们，大家好！今天我们要聊聊一个高大上，但又无比接地气的话题：可观测性。 别听到“可观测性”这三个字就觉得头大，好像是运维大佬们才会关心的领域。 错！大错特错！ 可观测性，其实就像给你的代码装上摄像头和麦克风，让它在你debug的时候，不再沉默是金，而是“开口说话”，告诉你它到底在干什么，遇到了什么问题。 想象一下，你的线上系统突然开始抽风，CPU 飙升，响应时间慢如蜗牛。 你焦头烂额，一遍遍地看日志，试图找出蛛丝马迹。 然而，日志就像大海捞针，信息碎片化，关联性差，你只能靠猜，靠蒙，靠玄学。 这时候，如果你拥有良好的可观测性，一切都会变得简单起来。 你可以清晰地看到每个请求的调用链，知道哪个服务耗时最长，哪个函数调用出现了错误，哪个SQL查询导致了数据库瓶颈。 你可以根据 metrics 实时监控系统的各项指标，及时发现异常，并在问题扩大之前进行干预。 所以，可观测性不是运维的专利，而是每一个程序员都应该掌握的技能。 它能让你写出更健壮、更易于维护的代码，也能让你在遇到问题时，不再束手无策，而是 …

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云原生可观测性：Metrics, Logs, Traces 的统一采集与关联分析

各位观众老爷，大家好！我是今天的主讲人，江湖人称“代码界的段子手”，今天咱们来聊聊云原生可观测性这个高大上，但又至关重要的话题。别怕，我保证用最接地气、最幽默的方式，把这玩意儿给您掰开了，揉碎了，让您听得懂，用得上！ 今天咱们的主题是：云原生可观测性：Metrics, Logs, Traces 的统一采集与关联分析。 一、 啥是云原生可观测性？为啥它这么重要？ 想象一下，您开着一辆超级跑车（云原生应用），在高速公路上狂飙。引擎（服务）轰鸣，轮胎（网络）飞转，各种传感器（监控指标）疯狂输出数据。但您只能盯着仪表盘（传统监控工具）上的几个关键指标，比如油耗（CPU利用率），水温（内存占用）。 突然，车子开始抖动，速度骤降！仪表盘上啥也没显示，您一脸懵逼，只能靠猜：是油品不好？轮胎扎了？还是发动机过热？ 这就是传统监控的痛点：只见树木，不见森林。 云原生可观测性就像是给您的跑车装上了全方位的监控系统，不仅能看到油耗、水温，还能看到每个零件的运行状态，甚至能追踪到每个螺丝钉的拧紧程度！而且，它还能把这些数据关联起来，帮您快速定位问题，让您的跑车始终保持最佳状态。 简单来说，云原生可观测性就是通 …

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可观测性（Observability）工具链的构建：Metrics, Logs, Traces 与警报

好的，各位技术宅、代码控、以及所有对神秘的“可观测性”感兴趣的朋友们，欢迎来到今天的技术脱口秀！我是你们的老朋友，人称“代码界的段子手”——AI小智，今天咱们要聊点儿高大上又接地气儿的：可观测性（Observability）工具链的构建：Metrics, Logs, Traces 与警报。 准备好了吗？让我们一起踏上这场探索代码世界的奇妙旅程吧！🚀 开场白：当你的代码开始“闹脾气”…… 想象一下，你辛辛苦苦写了一段代码，信心满满地部署上线。结果呢？用户开始抱怨：“网页加载不出来！”、“APP卡死了！”、“支付一直失败！” 😱 这时候，你抓耳挠腮，对着黑乎乎的屏幕，内心OS：”我的代码明明跑得好好的啊！为什么一到线上就抽风？“ 没错，这就是“可观测性”要解决的痛点。以前，我们就像盲人摸象，只能通过一些零星的日志，猜测系统到底发生了什么。现在，我们需要更强大的“透视眼”，穿透代码的迷雾，洞察系统的运行状态。 第一幕：什么是“可观测性”？别再把它和“监控”混为一谈！ 很多朋友可能会说：“这不就是监控吗？我天天都在看CPU、内存、磁盘使用率啊！” No, no, no！可观测性可比监控高级多了 …

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云原生应用的可观测性（Observability）构建：Metrics, Logs, Traces

好的，各位听众，准备好开启一场云原生可观测性的奇妙之旅了吗？🚀 今天，我们不聊枯燥的理论，不堆砌生硬的概念，而是用一种更轻松愉快的方式，一起揭开 Metrics、Logs 和 Traces 这三大法宝的神秘面纱，看看它们是如何帮助我们构建健壮、可靠的云原生应用的。 开场白：云原生时代的“千里眼”和“顺风耳” 想象一下，你是一位经验丰富的船长，驾驶着一艘巨轮在茫茫大海中航行。传统的监控就像是船上的几个简单的仪表盘，告诉你船的速度、方向和油量。但云原生应用呢？它就像是一支由无数艘小船组成的舰队，在复杂多变的海域中穿梭。仅仅依靠传统的监控手段，你根本无法掌控全局，更别提及时发现潜在的风险了。 这时候，可观测性就像是为你配备了“千里眼”和“顺风耳”，让你能够洞察舰队的每一个角落，倾听每一艘船的声音，从而做出明智的决策，确保舰队安全顺利地抵达目的地。 第一章：Metrics——“千里眼”的数字化视野 Metrics，顾名思义，就是度量指标。它们就像是分布在云原生应用各个角落的传感器，实时收集并记录各种关键数据，比如 CPU 使用率、内存占用、请求响应时间、错误率等等。这些数据经过聚合和分析，可以 …

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云安全成熟度评估：DORA Metrics 在云合规中的应用

好的，各位云端的弄潮儿们，今天咱们不聊玄乎的架构，不谈深奥的代码，咱们聊点接地气的——云安全成熟度评估，以及DORA Metrics这把锋利的宝剑在云合规这场攻坚战中的应用。 大家好，我是你们的老朋友，江湖人称“码农诗人”的编程专家，今天就由我来给大家伙儿侃侃这个话题。准备好了吗？咱们这就开始！🚀 第一章：云安全，你的数据城堡真的固若金汤吗？🏰 各位有没有这样的感觉，上了云之后，好像一切都变得简单了，资源唾手可得，弹性伸缩如同呼吸般自然。然而，就像住进了豪华别墅，你还得考虑防盗防火一样，上了云，安全问题那是必须重视的。 云安全，说白了，就是确保你在云上的数据、应用和服务免受各种威胁。威胁可多了，黑客攻击、数据泄露、配置错误，甚至还有人为失误，简直防不胜防。 那么，你的云安全做得怎么样呢？是“裸奔”状态，还是穿了件“皇帝的新衣”？这就需要进行云安全成熟度评估了。 什么是云安全成熟度评估？ 简单来说，就是给你的云安全水平做个全面体检，看看哪些地方做得好，哪些地方需要加强。它就像一份健康报告，告诉你身体哪里亮红灯了。 云安全成熟度评估通常会从多个维度进行考量，比如： 安全治理： 你有没有完善 …

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可观测性（Observability）体系构建：Metrics, Logs, Traces 的融合

好的，各位老铁，程序员们，晚上好！欢迎来到今晚的“可观测性脱口秀”现场！我是你们今晚的host，人称“Bug猎手”的码农张三。今天咱们不聊996，不聊秃头，咱们聊点高大上的，聊聊如何打造一个让你晚上能睡个好觉的——可观测性体系！ 别一听到“可观测性”就觉得脑袋大，仿佛回到了大学课堂。其实它一点都不枯燥，它就像你的私人医生，时刻帮你监控你的系统，让你在问题爆发前就能发现并解决。想想看，谁不想拥有一个这样的私人医生呢？😎 今天咱们的主题是：可观测性（Observability）体系构建：Metrics, Logs, Traces 的融合 咱们的目标是：用最通俗易懂的语言，把这个看似复杂的概念讲清楚，让你听完之后，感觉自己也能轻松打造一个属于自己的可观测性体系！ 一、什么是可观测性？别再把它和监控混为一谈了！ 很多朋友一听到“可观测性”，第一反应就是“监控”嘛！不就是看看CPU利用率，看看内存占用嘛！但其实，可观测性远不止于此。 咱们打个比方： 监控就像体检： 你知道你的血压、血糖、心率，但你知道为什么血压高了吗？为什么血糖不稳定吗？体检告诉你的是结果。 可观测性就像私人医生： 他不仅知道你 …

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可观测性数据（Metrics/Logs/Traces）的成本优化与生命周期管理

好的，各位亲爱的运维、开发、SRE小伙伴们，以及未来可能成为“可观测性数据驯兽师”的同学们，大家好！今天，咱们来聊聊一个既让人头疼，又不得不面对的话题：可观测性数据（Metrics/Logs/Traces）的成本优化与生命周期管理。 想象一下，你是一位国王，而你的王国就是你的系统。Metrics、Logs、Traces就像是遍布王国各处的传感器和记录员，他们源源不断地收集着关于王国运行状况的数据。有了这些数据，你才能知道哪里闹旱灾了，哪里发生了叛乱，哪里需要加固城墙。 但是，如果这些传感器和记录员太多，记录的内容过于繁琐，甚至把鸡毛蒜皮的小事都记录下来，那会怎么样？你的国库很快就会被吃空，你的御书房也会被堆满无用的卷宗。 这就是我们面临的问题：可观测性数据是宝贵的，但如果管理不善，它也会变成吞噬资源的怪兽。所以，今天的目标就是教大家如何驯服这只怪兽，让它为我们所用，而不是让我们成为它的奴隶。 第一幕：摸清家底，知己知彼 咱们先来盘点一下家里的“三大件”：Metrics、Logs、Traces。 Metrics（指标）： 这就像是王国的体检报告，告诉你CPU使用率、内存占用率、响应时间、 …

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