Prometheus Alertmanager 高级告警规则与 PHP 应用静默策略配置 各位同学，大家好。今天我们来深入探讨如何使用 Prometheus Alertmanager 为 PHP 应用配置高级告警规则和静默策略。 首先，我们需要明确目标：不仅仅是简单的告警，而是能够根据 PHP 应用的实际运行状态，精确识别问题，并针对不同问题采取不同的处理策略。这包括告警的优先级划分、告警通知的路由、以及在特定情况下抑制告警。 一、Prometheus 告警规则的设计原则 好的告警规则应该具备以下特点： 可操作性 (Actionable): 告警信息应该包含足够的信息，让运维人员能够快速定位问题并采取行动。 准确性 (Accuracy): 避免产生误报和漏报。误报会浪费运维资源，漏报会导致问题扩大。 及时性 (Timeliness): 告警应该在问题发生后尽快发出，以便及时处理。 简洁性 (Simplicity): 告警规则应该简单易懂，方便维护和调试。 二、PHP 应用的监控指标选择 为了设计有效的告警规则，我们需要选择合适的监控指标。以下是一些常用的 PHP 应用监控指标： 指标名 …
PHP应用监控告警：基于Prometheus的SLO/SLA指标设计与阈值配置
PHP 应用监控告警：基于 Prometheus 的 SLO/SLA 指标设计与阈值配置 大家好！今天我们来聊聊如何使用 Prometheus 对 PHP 应用进行监控告警，并基于此设计 SLO/SLA 指标，配置合理的阈值。这将帮助我们更好地保障 PHP 应用的稳定性和性能。 一、监控的重要性与挑战 监控是保障任何应用稳定运行的基础。对于 PHP 应用来说，有效的监控可以帮助我们： 及时发现问题： 在问题影响用户之前预警。 快速定位问题： 通过监控数据分析问题根源。 优化应用性能： 识别性能瓶颈并进行优化。 保障服务质量： 确保应用满足服务水平协议 (SLA)。 然而，PHP 应用的监控也存在一些挑战： 语言特性： PHP 作为解释型语言，执行过程相对动态，增加了监控的复杂度。 框架多样性： 存在多种 PHP 框架，监控方案需要具有一定的通用性。 部署环境复杂： 应用可能运行在各种不同的环境，包括容器化环境。 指标选择： 如何选择合适的指标来反映应用的健康状况。 二、Prometheus 简介与架构 Prometheus 是一套开源的监控告警系统，特别适用于监控云原生环境。它具有以下 …
PHP应用监控实战：利用Prometheus和Grafana采集FPM与Swoole的运行指标
好的，下面是一篇关于PHP应用监控实战的文章，内容围绕利用Prometheus和Grafana采集FPM与Swoole的运行指标展开。 PHP应用监控实战：Prometheus + Grafana 采集 FPM 与 Swoole 运行指标 大家好！今天我们来聊聊PHP应用监控，具体来说，是如何利用 Prometheus 和 Grafana 这两个强大的工具，来采集 PHP-FPM 和 Swoole 的运行指标，从而更好地了解和优化我们的应用。 为什么需要监控 PHP 应用？ 在生产环境中，仅仅依靠日志来排查问题往往效率低下。我们需要更直观、更实时的监控数据，以便： 及早发现问题： 监控可以帮助我们发现潜在的性能瓶颈或错误，例如内存泄漏、CPU 占用过高、请求响应时间过长等。 优化性能： 通过分析监控数据，我们可以找出性能瓶颈，并针对性地进行优化，例如调整 PHP-FPM 的配置、优化数据库查询、调整 Swoole 的 worker 进程数量等。 容量规划： 监控数据可以帮助我们了解应用的负载情况，从而更好地进行容量规划，避免资源不足导致的性能问题。 故障排查： 当出现问题时，监控数据可 …
Prometheus与Grafana监控LLM：GPU利用率、SM活跃度与NVLink带宽的可视化大屏
Prometheus与Grafana监控LLM：GPU利用率、SM活跃度与NVLink带宽的可视化大屏 大家好！今天我们来探讨如何使用Prometheus和Grafana监控大型语言模型（LLM）的GPU性能，特别是GPU利用率、SM（Streaming Multiprocessor）活跃度和NVLink带宽。通过搭建这样一个可视化大屏，我们可以更好地了解LLM训练和推理过程中的GPU瓶颈，从而优化模型和硬件配置。 1. 监控指标的重要性 在深入技术细节之前，我们先来了解一下这几个指标的重要性： GPU利用率: 衡量GPU计算资源的整体使用情况。高利用率意味着GPU在充分工作，低利用率则可能表明存在瓶颈，例如数据加载缓慢、CPU瓶颈或代码效率低下。 SM活跃度: SM是GPU中执行实际计算的核心单元。SM活跃度反映了每个SM在给定时间内实际执行指令的比例。高SM活跃度意味着计算密集型任务在高效运行，而低SM活跃度可能表明存在线程束发散、内存访问瓶颈或指令依赖性等问题。 NVLink带宽: NVLink是NVIDIA GPU之间的高速互联技术。在多GPU训练或推理中，GPU之间需要频繁地 …
Spring Boot整合Prometheus实现监控与报警全流程实战
Spring Boot整合Prometheus实现监控与报警全流程实战 大家好，今天我们来聊聊Spring Boot应用如何整合Prometheus，实现从监控数据采集到报警的全流程。Prometheus以其强大的数据模型、灵活的查询语言和高效的存储能力，在云原生监控领域占据着重要地位。通过将Prometheus与Spring Boot应用结合，我们可以实时了解应用的运行状态，及时发现并解决潜在问题。 1. Prometheus简介与核心概念 Prometheus是一个开源的系统监控和报警工具包。它以时间序列数据为核心，通过HTTP协议从目标服务抓取指标数据，并提供强大的查询语言PromQL进行数据分析。 时间序列数据（Time Series Data）: Prometheus存储的数据都是时间序列数据，由指标名称、标签集合和时间戳组成。例如，http_requests_total{method=”GET”, endpoint=”/api/users”} 100 1678886400 表示在时间戳1678886400时，GET请求/api/users接口的总数为100。 指标（Metr …
Prometheus ServiceMonitor标签匹配失效？relabelling配置与Service Discovery调试
Prometheus ServiceMonitor标签匹配失效？Relabelling配置与Service Discovery调试 各位听众，大家好！今天我们来探讨一个在使用 Prometheus 监控 Kubernetes 集群时经常遇到的问题：ServiceMonitor 标签匹配失效。 这会导致 Prometheus 无法正确发现和抓取 Pod 指标，使得监控数据缺失。 我们将深入探讨 ServiceMonitor 的工作原理，标签匹配的机制，以及如何利用 relabelling 配置来解决标签不匹配的问题。 此外，我们还会介绍如何调试 Service Discovery，以便找到问题的根源。 一、ServiceMonitor 工作原理与标签匹配 首先，让我们回顾一下 ServiceMonitor 的工作原理。 ServiceMonitor 是 Prometheus Operator 定义的 CRD (Custom Resource Definition)，用于指定 Prometheus 如何发现需要监控的目标。 Service Discovery: ServiceMonitor …
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Prometheus Summary client端聚合性能差？Histogram替代与server端百分位计算
Prometheus Client端聚合性能瓶颈与Histogram优化策略 大家好，今天我们来深入探讨 Prometheus 监控体系中一个常见但容易被忽视的问题：client端聚合带来的性能瓶颈，以及如何利用Histogram数据类型，结合server端百分位计算来优化监控方案。 1. Prometheus 监控体系概述与Client端聚合的必要性 Prometheus是一个开源的系统监控和报警工具包。它以拉取（pull）的方式从配置的目标收集指标，将数据存储在时间序列数据库中，并通过强大的查询语言PromQL进行数据分析和告警。 在Prometheus的架构中，client端（通常是你的应用程序或服务）负责暴露 metrics。这些metrics可以是计数器（Counter）、仪表盘（Gauge）、直方图（Histogram）和汇总（Summary）等类型。 为了更有效地监控应用程序的性能，我们经常需要在client端进行一定的聚合操作。例如，统计某个HTTP请求的响应时间分布，或者统计某个任务的执行次数。这种client端聚合的目的是： 减少数据传输量： 将原始数据在clien …
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Prometheus Histogram百分位计算不准确？Timer埋点与Bucket区间动态调整
Prometheus Histogram 百分位计算不准确？Timer 埋点与 Bucket 区间动态调整 各位朋友，大家好！今天我们来聊聊 Prometheus 中 Histogram 类型指标的百分位计算问题，以及如何通过合理的 Timer 埋点和 Bucket 区间动态调整，来提升百分位计算的准确性。 1. Prometheus Histogram 的基本概念 首先，我们来回顾一下 Prometheus Histogram 的基本概念。Histogram 是一种用于统计数据分布的指标类型。它会将观测到的数据划分到预先定义的 Bucket 区间中，并统计落入每个 Bucket 的数据数量。 一个典型的 Histogram 指标包含以下几个部分： _count: 观测到的数据总数。 _sum: 观测到的所有数据的总和。 _bucket{le="x"}: 每个 Bucket 的计数器，表示小于等于 x 的数据数量。 其中 le 标签表示 Bucket 的上边界。 例如，假设我们有一个名为 http_request_duration_seconds 的 Histogr …
JAVA 集成 Prometheus 抓取不到指标？/actuator/prometheus 配置问题详解
JAVA 集成 Prometheus 抓取不到指标？/actuator/prometheus 配置问题详解 各位朋友，大家好！今天我们来深入探讨一个在微服务架构中非常常见的，但又容易让人头疼的问题：JAVA 应用集成了 Prometheus，但是 Prometheus 却无法抓取到指标，或者抓取到的指标不符合预期。特别是当使用 Spring Boot Actuator 的 /actuator/prometheus 端点时，问题可能会更加复杂。 我们将从问题的根源出发，一步步排查可能的原因，并提供详尽的解决方案和代码示例。希望通过今天的讲解，大家能够对 Prometheus 的工作原理，以及 Spring Boot Actuator 的配置有更深入的理解，最终能够顺利解决实际工作中遇到的问题。 一、Prometheus 工作原理与指标类型 在深入讨论问题之前，我们先来回顾一下 Prometheus 的基本工作原理。Prometheus 是一个开源的监控系统，它通过定期抓取（scrape）目标服务的指标数据来收集信息。这些指标数据可以是各种各样的，例如 CPU 使用率、内存占用、请求延迟、 …
JAVA 如何结合 Prometheus + Grafana 搭建完整性能监控体系
好的，我们开始今天的讲座，主题是“JAVA 如何结合 Prometheus + Grafana 搭建完整性能监控体系”。 引言：为什么我们需要性能监控？ 在一个复杂的Java应用环境中，性能问题往往难以预料。内存泄漏、线程死锁、数据库连接池耗尽等问题都可能导致应用崩溃或性能下降。如果没有有效的监控手段，排查这些问题就像大海捞针。Prometheus和Grafana的组合提供了一个强大的监控解决方案，能够帮助我们实时了解应用的各项性能指标，及时发现并解决问题。 第一部分：Prometheus 简介与 JAVA 集成 Prometheus是一个开源的系统监控和告警工具包。它以时间序列数据的形式存储指标，并提供强大的查询语言PromQL用于分析这些数据。 1.1 Prometheus 的核心概念 指标 (Metrics): 指标是 Prometheus 监控的基本单元。它们是带有时间戳的数值数据，例如CPU使用率、内存使用量、请求延迟等。 目标 (Targets): 目标是 Prometheus 抓取指标数据的来源。通常是HTTP endpoints，Prometheus会定期向这些endp …