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前言：在部署MeterSphere之后，很多时候需要看下MeterSphere服务的监控信息，虽然有监控告警脚本，但还不是太直观，所以就结合 Prometheus+Exporter+Grafana 部署一套完整的MeterSphere监控方案。
首先我们先罗列一下需要监控的容器：
- 服务器的信息或node节点：Node-Exporter
- 应用服务的监控(例如api-test，test-track)：SpringBoot 自带的 Actuator
- MySQL： Mysql-Exporter
- Kafka： Kafka-Exporter
- 服务器上所有容器的信息：cAdvisor
需要声明的是，此文章建立在有技术背景，并且了解 Prometheus、Exporter、Grafana 等组件有什么作用，如果需要了解具体工作原理，可以自行查阅资料。
文章结尾有完整的 docker-compose 的 yml 文件，可以直接复制完整文件进行安装。
一、使用 Grafana 集成 Node-Exporter 监控服务器资源信息
MeterSphere 安装部署完整之后，自带了 Prometheus 和 Node-Exporter 组件，所以我们只需要简单的配置安装部署 Grafana，就可以进行监控了。
Node-Exporter 可以监控服务器资源的 CPU、内存、磁盘、网络IO等信息。
详细信息可参考：https://blog.csdn.net/qq_34556414/article/details/123443187
1.1、确认Node-Exporter是否正常
- 首先，要确认 Prometheus 是否能够获取到服务器的监控数据, Prometheus 端口默认为9090，安装部署 MeterSphere 好之后，直接访问 http://192.168.xx.xx:9090 即可查看 Prometheus 页面。（如果出现访问不了，检查防火墙是否关闭，端口是否对外暴露）
- 查看 Targets 可以看到有9100端口的地址，Node-Exporter 默认监听端口为9100，如果状态为up，即为正常，代表可以查看到监控数据。
1.2、安装Grafana
本文章是通过 Docker 的方式进行安装。
注意，本次安装grafana版本为9.4.3版本，如果安装新版本，自行摸索如何操作。
- 在 /opt/metersphere/data/ 下面创建 grafana 文件目录。
cd /opt/metersphere/data/
mkdir grafana
chmod 777 grafana
- 在 /opt/metersphere 目录下，创建并编辑 docker-compose-grafana.yml，内容如下。(注意：如果是内网部署，需要在能访问互联网的机器上下载镜像，再进行上传。)
version: "2.1"
services:grafana:image: grafana/grafana:9.4.3restart: alwayscontainer_name: grafanavolumes:- ms-grafana-data:/var/lib/grafanaports:- 3000:3000healthcheck:test: ["CMD", "nc", "-zv", "localhost", "3000"]interval: 6stimeout: 5sretries: 50networks:- ms-networkvolumes:ms-grafana-data:driver_opts:type: nonedevice: ${MS_BASE}/metersphere/data/grafanao: bind
- 执行命令启动 Grafana
docker-compose -f docker-compose-base.yml -f docker-compose-grafana.yml up -d
- Grafana 默认端口是3000，所以我们直接访问 http://192.168.xx.xx:3000 ，默认账号密码：admin/admin ，初次登录可以修改密码。
- 能够访问页面，即为安装成功
1.3、添加 Prometheus 数据源
- 登录 Grafana 之后，找到左下角小齿轮，然后找到 Data source，点击右上角新加数据源，选择Prometheus。
- 设置名字和 Prometheus 地址，点击 Save 保存。
1.4、配置 Grafana 监控面板
这边介绍两种方式去配置面板
1.4.1、如果可以访问互联网的话，直接导入模板id即可。
- 找到 Dashboard ，点击 Import
- 这里我们选择的模板为：12227，直接输入这个id，点击Load，设置模板名称，配置数据源，保存即可。
1.4.2、如果访问不了互联网，可以直接导入面板的 JSON 文件。
12227_rev1.json
https://grafana.com/grafana/dashboards/12227
- 同样的操作，导入 JSON 文件
- 选择数据源即可
以上两种方式最终得到的结果如下, 至此，Node-Exporter 监控已完成
二、使用 Grafana 集成 SpringBoot Actuator 监控容器应用信息
MeterSphere V2 版本之后，默认集成了 SpringBoot Actuator 监控，所以我们只需要添加配置，开启监控即可。
2.1 什么是 SpringBoot Actuator
Spring Boot Actuator 模块提供了生产级别的功能，比如健康检查，审计，指标收集，HTTP 跟踪等，帮助我们监控和管理 Spring Boot 应用。这个模块是一个采集应用内部信息暴露给外部的模块，上述的功能都可以通过HTTP 和 JMX 访问。
因为暴露内部信息的特性，Actuator 也可以和一些外部的应用监控系统整合（Prometheus, Graphite, DataDog, Influx, Wavefront, New Relic等）。这些监控系统提供了出色的仪表板，图形，分析和警报，可帮助你通过一个统一友好的界面，监视和管理你的应用程序。
Actuator使用Micrometer与这些外部应用程序监视系统集成。这样一来，只需很少的配置即可轻松集成外部的监控系统。
Micrometer 为 Java 平台上的性能数据收集提供了一个通用的 API，应用程序只需要使用 Micrometer 的通用 API 来收集性能指标即可。Micrometer 会负责完成与不同监控系统的适配工作。这就使得切换监控系统变得很容易。
对比 Slf4j 之于 Java Logger 中的定位。
2.2 如何开启 MeterSphere 中 Actuator 监控
开启 MeterSphere 中的 Actuator 监控其实很简单，在/opt/metersphere/conf/metersphere.properties 添加一行 management.endpoints.enabled-by-default=true 配置即可。
添加完成之后，执行 msctl restart 重启服务。
2.3 如何查看 Metrics 监控指标
重启好之后，我们访问 Prometheus 地址 http://192.168.xx.xx:9090/ 查看 Targets指标信息，会发现有各个容器的监控信息，状态为 UP 即为正常。如果是 Down 的，需要检查一下自己服务器网络问题了。
需要注意：因为我们容器没有暴露相应的端口，所以直接在页面上是看不到具体的监控指标信息，想看到某一个容器的指标信息也很简单，这里提供两种思路：
- 修改某一个容器 docker-compse，添加端口映射，比如我想查看 api-test 的，直接在 docker-compose-api-test.yml 里面添加端口映射 7004:7004 ，然后重启 api-test 容器即可。
- 直接在 Prometheus 的 Graph 里面查看容器对应的实例名称。比如我想查看 api-test 的，那么它的实例名称为 instance:“api-test:7004”, 然后我们去 Graph 查询，就可以看到对应的指标信息了。
2.4 如何通过 Grafana 大屏展示
检查如确认开启之后，我们开始对接 Grafana。
因为前面在监控服务器资源监控的时候已经对接了数据源，这里就不需要对接了。如何对接请参考上面的(如何添加 Prometheus 数据源)章节
这里推荐两个模板，模板id为： 12900 和 9568 ，两个模板侧重监控的指标信息有所不同，有重合部分，可以根据需求修改。
两个模板的区别：
- 12900 主要可以分析应用内的一些信息
- 9568 要分析应用内 JVM 相关的信息
这里还是介绍两种方式：
2.4.1 可以访问互联网，直接import导入：
导入方式跟之前一样，选择 Dashboards->Import ，输入模板id，点击Load，选择数据源，添加即可。
2.4.2 不可以访问互联网，直接通过JSON文件导入：
直接提供两个模板的JSON文件，可以自行导入
12900_rev3.json
9568_rev1.json
https://grafana.com/grafana/dashboards/12900
https://grafana.com/grafana/dashboards/9568
以上两种模板最终结果如下：
12900 模板效果图：
9568 模板效果图：
三、使用 Grafana 集成 Mysql-Exporter 监控信息
因为 MeterSphere 使用的是 Mysql 数据库，所以我们也可以通过 Mysql-Exporter来进行监控 MySQL 的相关信息
3.1 什么是MySQL-Exporter？
Mysql-Exporter 是一个用于采集 MySQL 指标的监控工具，它是开源的，可以与 Prometheus 一起使用，以便对数据库进行更全面、深入的分析和了解。
Mysql-Exporter 使用 MySQL 的本地客户端库进行数据收集，可以轻松地提供 MySQL 服务器的实时监控。它的最新版本通过使用 Percona Toolkit 来获取 MySQL 的各种统计信息，包括状态、变量和 InnoDB引擎状态。这些信息可以提供非常有用的洞察力，帮助开发人员和管理员更好地了解数据库的性能和运行状况。
3.1 部署 MySQL-Exporter 容器
我们通过 docker-compose 的方式去进行部署，放在 /opt/metersphere 目录下面，脚本如下：
version: "2.1"
services:mysqlexporter:image: prom/mysqld-exportercontainer_name: mysqld-exporterrestart: alwaysports:- "9104:9104"environment:- DATA_SOURCE_NAME=root:Password123@mysql@(192.168.xx.xx:3306)/meterspherevolumes:- /etc/my.cnf:/etc/my.cnfcommand:--collect.auto_increment.columns--collect.binlog_size--collect.global_status--collect.global_variables--collect.info_schema.innodb_metrics--collect.info_schema.innodb_cmp--collect.info_schema.innodb_cmpmem--collect.info_schema.processlist--collect.info_schema.query_response_time--collect.info_schema.tables--collect.info_schema.tablestats--collect.info_schema.userstats--collect.perf_schema.eventswaits--collect.perf_schema.file_events--collect.perf_schema.indexiowaits--collect.perf_schema.tableiowaits--collect.perf_schema.tablelocks--collect.slave_status--config.my-cnf=/etc/my.cnfnetworks:- ms-network
在/etc/my.cnf 添加一下配置：
[client]
host=192.168.xx.xx
port=3306
user=root
password=Password123@mysql
环境变量配置：
| DATA_SOURCE_NAME | 配置MySQL的账号密码以及访问地址和需要监控的数据库信息 |
|---|
监控指标参数：
| 启动参数 | MySQL版本 | 参数含义 |
|---|---|---|
| collect.auto_increment.columns | 5.1 + | 从information_schema收集auto_increment列和最大值。 |
| collect.binlog_size | 5.1+ | 收集所有已注册的Binlog文件的当前大小 |
| collect.engine_innodb_status | 5.1+ | 通过SHOW ENGINE INNODB STATUS收集数据 |
| collect.engine_tokudb_status | 5.6+ | 通过SHOW ENGINE TOKUDB STATUS.收集数据 |
| collect.global_status | 5.1+ | 通过SHOW GLOBAL STATUS 收集数据（默认开启） |
| collect.global_variables | 5.1+ | 通过SHOW GLOBAL VARIABLES收集数据（默认开启） |
| collect.info_schema.clientstats | 5.5+ | 如果被监控的MySQL使用userstat = 1运行，则此参数需要设置为1以收集客户端统计信息 |
| collect.info_schema.innodb_metrics | 5.6+ | 从information_schema.innodb_metrics收集数据。 |
| collect.info_schema.innodb_tablespaces | 5.7+ | 从information_schema.innodb_sys_tablespaces收集数据。 |
| collect.info_schema.innodb_cmp | 5.5+ | 从information_schema.innodb_cmp收集InnoDB压缩表指标。 |
| collect.info_schema.innodb_cmpmem | 5.5+ | 从information_schema.innodb_cmpmem收集InnoDB缓冲池。 |
| collect.info_schema.processlist | 5.1+ | 从information_schema.processlist收集线程状态计数。 |
| collect.info_schema.processlist.min_time | 5.1+ | |
| 线程状态停留多长时间会被统计。（默认值：0） | ||
| collect.info_schema.query_response_time | 5.5+ | 如果query_response_time_stats为ON，则收集查询响应时间。 |
| collect.info_schema.replica_host | 5.6+ | 从information_schema.replica_host_status收集数据。 |
| collect.info_schema.tables | 5.1+ | 从information_schema.tables中收集数据。 |
| collect.info_schema.tables.databases | 5.1+ | 收集表统计信息的数据库列表，或*全部为’的数据库 |
| collect.info_schema.tablestats | 5.1+ | 如果被监控的MySQL使用userstat = 1运行，则设置为true以收集表统计信息。 |
| collect.info_schema.schemastats | 5.1+ | 如果被监控的MySQL使用userstat = 1运行，则设置为true以收集架构统计信息 |
| collect.info_schema.userstats | 5.1+ | 如果被监控的MySQL使用userstat = 1运行，则设置为true以收集用户统计信息。 |
| collect.perf_schema.eventsstatements | 5.6+ | 从performance_schema.events_statements_summary_by_digest收集数据。 |
| collect.perf_schema.eventsstatements.digest_text_limit | 5.6+ | 规范化语句文本的最大长度。（默认值：120） |
| collect.perf_schema.eventsstatements.limit | 5.6+ | 通过响应时间限制事件语句摘要的数量。（预设值：250） |
| collect.perf_schema.eventsstatements.timelimit | 5.6+ | 限制“ last_seen”事件语句的年龄（以秒为单位）。（预设值：86400） |
| collect.perf_schema.eventsstatementssum | 5.7+ | 从Performance_schema.events_statements_summary_by_digest汇总中收集指标。 |
| collect.perf_schema.eventswaits | 5.5+ | 从Performance_schema.events_waits_summary_global_by_event_name收集指标。 |
| collect.perf_schema.file_events | 5.6+ | 从Performance_schema.file_summary_by_event_name收集指标。 |
| collect.perf_schema.file_instances | 5.5+ | 从performance_schema.file_summary_by_instance收集指标。 |
| collect.perf_schema.indexiowaits | 5.6+ | 从performance_schema.table_io_waits_summary_by_index_usage收集指标。 |
| collect.perf_schema.tableiowaits | 5.6+ | 从Performance_schema.table_io_waits_summary_by_table收集指标。 |
| collect.perf_schema.tablelocks | 5.6+ | 从Performance_schema.table_lock_waits_summary_by_table收集指标。 |
| collect.perf_schema.replication_group_members | 5.7+ | 从Performance_schema.replication_group_members收集指标。 |
| collect.perf_schema.replication_group_member_stats | 5.7 + | 从Performance_schema.replication_group_member_stats收集指标。 |
| collect.perf_schema.replication_applier_status_by_worker | 5.7+ | 从performance_schema.replication_applier_status_by_worker收集指标。 |
| collect.slave_status | 5.1+ | 从SHOW SLAVE STATUS收集（默认情况下启用） |
| collect.slave_hosts | 5.1+ | 从SHOW SLAVE HOSTS收集 |
| collect.heartbeat | 5.1+ | 从心跳中收集。 |
| collect.heartbeat.database | 5.1+ | 从中收集心跳数据的数据库。（默认值：心跳） |
| collect.heartbeat.table | 5.1+ | 从何处收集心跳数据的表。（默认值：心跳） |
通用启动参数：
| Name | Description |
|---|---|
| config.my-cnf | .my.cnf文件的路径。（默认值：~/.my.cnf） |
| log.level | 日志级别 记录详细程度（默认：信息） |
| exporter.lock_wait_timeout | 在连接上设置lock_wait_timeout以避免长时间的元数据锁定。（默认值：2秒） |
| exporter.log_slow_filter | 添加一个log_slow_filter以避免刮擦的慢速查询日志记录。注意：Oracle MySQL不支持。 |
| web.listen-address | 监听端口 默认9104 |
| web.telemetry-path | 公开metric的路径 默认/metrics |
| version | 打印版本信息 |
启动 Mysql-Exporter 容器，默认端口为 9104
cd /opt/metersphere
docker-compose -f docker-compose-base.yml -f docker-compose-mysql-exporter.yml up -d
直接访问 http://192.168.xx.xx:9104 即可看到监控信息
3.2 集成到 Prometheus
安装好采集指标的 MySQL-Exporter 之后，需要集成到 Prometheus里面。
- 找到 /opt/metersphere/conf/prometheus/prometheus.yml，添加 Mysql-Exporter 的指标信息
- job_name: 'mysql'static_configs:- targets: ['192.168.xx.xx:9104']
如果不了解怎么添加 Prometheus 配置请参考：https://blog.csdn.net/u013288190/article/details/116804765
配置完成之后重启 Prometheus
docker restart ms-prometheus
- 访问 Prometheus 地址，查看 Mysql-Exporter监控信息，可以看到状态为 UP 状态即为成功
3.3 通过 Grafana 大屏展示
这里我们选用经典的 MySQL 展示大屏，模板id为：7362，介绍两种方式：
3.3.1 可以访问互联网的，直接import导入
- 选择Dashboard->Import->输入7362 ，点击 Load->选择数据源即可
- 配置好之后，就可以看到 MySQL 的监控信息了
3.3.1.1 配置 Exporter 的 Instance 的值
到这里我们发现一个问题，有部分的监控指标是空的，展示不出来，这是因为这个监控模板展示的信息需要和 Node-Exporter 结合起来使用，想要解决这个问题很简单，在配置 Prometheus的时候，需要让Node-Exporter 的实例名称和 Mysql-Exporter 实例名称一致就好。
为了清晰明了，这里我把它配置到同一个 job 里面了。
配置好之后重启一下 Prometheus容器
docker restart ms-prometheus
重启好之后我们访问 Prometheus地址，可以看到两个 Exporter 的实例名称是一致的。
然后刷新 Grafana 监控面板，可以看到，对应的地方已经有值了。
3.3.2 不可以访问互联网的，直接导入 JSON 文件
如果不能访问互联网的，可以直接导入 JSON 文件。
7362_rev5.json
https://grafana.com/grafana/dashboards/7362
- 选择Dashboard->Import->上传JSON文件->选择对应的数据源
- 添加好之后，就可看到面板效果，如果有发现一些值没有展示出来，请参考上面配置Exporter的Instance的操作。
四、使用 Grafana 集成 Kafka-Exporter 监控信息
4.1 什么是 Kafka-Exporter
Kafka-Exporter 通过 Kafka Protocol Specification 收集 Brokers, Topics 以及 Consumer Groups的相关指标。
kafka exporter代码层借助大量开源库，所以功能强大但代码量极少，仅600+行，大致架构如下:
- Kingpin： go的一个命令行库，处理用户输入的参数
- sarama(核心)： go实现的kafka客户端，连接broker获取相关的指标与元数据
- kazoo： go实现的zk客户端，连接kafka的zk集群，主要用于zk消费组的lag计算
- promhttp：用于生成 Prometheus HTTP服务器，供prometheus pull指标
- 其他组件：协助将 sarama 和kazoo获取的指标转换成Prometheus的数据格式
4.2 部署 Kafka-Exporter 容器
我们通过docker-compose的方式去进行部署，放在 /opt/metersphere 目录下面，脚本如下：
version: "2.1"
services:kafka-exporter:image: danielqsj/kafka-exportercontainer_name: kafka-exportercommand: --kafka.server=192.168.xx.xx:9092ports:- 9308:9308restart: alwaysnetworks:- ms-network
默认端口为9308 ，参数说明：
| –kafka.server | kafka的连接地址以及端口 |
|---|
执行启动命令
docker-compose -f docker-compose-base.yml -f docker-compose-kafka-exporter.yml up -d
部署完成之后看下状态
4.3 集成到Prometheus
- 确认 Kafka-Exporter 启动好之后，需要集成到 Prometheus，同样的操作，找到/opt/metersphere/conf/prometheus ，在prometheus.yml中添加下面的配置
- job_name: 'kafka'static_configs:- targets: ['192.168.xx.xx:9308']
添加好之后重启 Prometheus
docker restart ms-prometheus
- 重启好之后访问 Prometheus地址，会看到 Kafka-Exporter状态是好的。
4.4 通过 Grafana 大屏展示
这里推荐一个 Kafka的监控模板，同样的介绍两种方式应用
模板id为：12326
4.4.1 可以访问互联网的，直接 Import导入
导入的方式具体可以参考上面文章写的，方法都一样，这里不在详细介绍。
4.4.2 不可以访问互联网的，直接JSON文件导入
12326_rev2.json
https://grafana.com/grafana/dashboards/12326
选择Dashboard->import->上传JSON文件->选择对应的数据源即可
4.4.3 介绍一个好用的kafka的模板
这个模板用到的数据是Spring Boot Actuator ，所以如果没有开启的话，参考上面的章节开启配置。
监控的内容是各个容器关于 Kafka 消费的情况，可以查看到每个 Topic 的消费情况。
模板id为: 11285
同样的方式，可以访问互联网的话直接导入即可。
11285_rev1.json
https://grafana.com/grafana/dashboards/11285
不可以的访问的话，下载json文件导入。
模板效果
五、使用 Grafana 集成 CAdvisor
需要注意的是：这里监控的主要是所有docker容器的信息，类似与docker stats 命令查看的指标，跟上面Spring Boot Actuator 查看应用内部的信息还是有区别的。
写在这里只是提供一种监控容器资源的方案，可以自行判断是否安装。
5.1 CAdvisor 是什么？
cAdvisor 是谷歌开源的一款通用的容器监控解决方案。cAdvisor 不仅可以采集机器上所有运行的容器信息，还提供了基础的查询界面和 HTTP 接口，更方便与外部系统结合。所以，cAdvisor很快成了容器指标监控最常用组件，并且 Kubernetes 也集成了 cAdvisor 作为容器监控指标的默认工具。
简单来讲，就是生产级别可用的容器监控方案。
5.2 部署CAdvisor
还是通过容器的方式部署，在 /opt/metersphere/ 创建docker-compose-cadvisor.yml文件
version: '2.1'
services:cadvisor:image: google/cadvisorcontainer_name: cadvisorvolumes:- /:/rootfs:ro- /var/run:/var/run:rw- /sys:/sys:ro- /var/lib/docker/:/var/lib/docker:roports:- 8888:8080restart: alwaysnetworks:- ms-network
cadvisor 默认端口是8080，我改成了8888 ，启动容器。
docker-compose -f docker-compose-base.yml -f docker-compose-cadvisor.yml up -d
5.3 集成到Prometheus
- 确认 cadvisor 启动好之后，需要集成到 Prometheus，同样的操作，找到/opt/metersphere/conf/prometheus ，在prometheus.yml中添加下面的配置
- job_name: 'cadvisor'static_configs:- targets: ['192.168.xx.xx:8888','192.168.xx.xx:9100']labels:instance: node
这里需要解释一下，为什么把 Node-Exporter的信息也给集成过来了，是因为后面我们在 Grafana 集成的模板需要用到 Node-Exporter中的一些值，所以这边改了相同的 Instance名称，并且把 Node-Exporter的信息也给集成过来了。
- 重启 Prometheus
docker restart ms-prometheus
- 查看 Prometheus 的 Targets，状态为 UP 即为正常。
5.4 通过 Grafana 大屏展示
推荐一个比较常用的模板id：16314
具体导入方式不在多讲，跟上面一样。
- 可以访问互联网，直接Import导入
选择Dashboard->Import->输入16314 ，点击Load->选择数据源即可
- 不可以访问互联网，通过JSON文件导入
16314_rev3.json
https://grafana.com/grafana/dashboards/16314
直接下载文件，导入即可。
- 效果如下：
六、注意事项
- 以上就是虚拟机、应用、MySQL，Kafka、Docker容器的监控方案，可以根据实际情况自行选择如何搭配监控。
- 以上方案都是通过 Docker 的方式安装，所以如果是内网用户，需要提前把对应的镜像下载下来，在通过 docker load 的方式安装部署。具体操作百度：docker save / load 命令。
- 本文grafana版本是9.4.3，Node-Exporter版本是 MeterSphere 自带的，其他 Exporter版本都为latest。
- 本文所有命令操作都在 /opt/metersphere 下面执行，因为用到MeterSphere自带的一些基础配置。
- 安装好对应的Exporter之后，记着要配置一下Prometheus。
- 为了部署更加方便，给一个更加全面的 docker-compose-monitor.yml ，其中的ip和端口信息需要自行修改。
version: "2.1"
services:grafana:image: grafana/grafana:9.4.3restart: alwayscontainer_name: grafanavolumes:- ms-grafana-data:/var/lib/grafanaports:- 3000:3000healthcheck:test: ["CMD", "nc", "-zv", "localhost", "3000"]interval: 6stimeout: 5sretries: 50networks:- ms-networkmysqlexporter:image: prom/mysqld-exportercontainer_name: mysqld-exporterrestart: alwaysports:- "9104:9104"environment:- DATA_SOURCE_NAME=root:Password123@mysql@(10.1.12.13:3306)/meterspherevolumes:- /etc/my.cnf:/etc/my.cnfcommand:--collect.auto_increment.columns--collect.binlog_size--collect.global_status--collect.global_variables--collect.info_schema.innodb_metrics--collect.info_schema.innodb_cmp--collect.info_schema.innodb_cmpmem--collect.info_schema.processlist--collect.info_schema.query_response_time--collect.info_schema.tables--collect.info_schema.tablestats--collect.info_schema.userstats--collect.perf_schema.eventswaits--collect.perf_schema.file_events--collect.perf_schema.indexiowaits--collect.perf_schema.tableiowaits--collect.perf_schema.tablelocks--collect.slave_status--config.my-cnf=/etc/my.cnfnetworks:- ms-networkkafka-exporter:image: danielqsj/kafka-exportercontainer_name: kafka-exportercommand: --kafka.server=10.1.12.13:9092ports:- 9308:9308restart: alwaysnetworks:- ms-networkcadvisor:image: google/cadvisorcontainer_name: cadvisorvolumes:- /:/rootfs:ro- /var/run:/var/run:rw- /sys:/sys:ro- /var/lib/docker/:/var/lib/docker:roports:- 8888:8080restart: alwaysnetworks:- ms-networkvolumes:ms-grafana-data:driver_opts:type: nonedevice: ${MS_BASE}/metersphere/data/grafanao: bind
启动命令
docker-compose -f docker-compose-base.yml -f docker-compose-monitor.yml up -d
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修改 Ubuntu .cache 和 pip cache 默认路径 非常不建议修改 .cache 默认路径，除非你知道修改后的影响。 执行下面命令进行修改， vi /root/.bashrc--- 追加 export XDG_CACHE_HOME/u01/.cache export PIP_CACHE_DIR/u01/.cache ---完结！...
【Java SE】Lambda表达式
目录 ♫什么是Lambda表达式 ♫Lambda表达式的语法 ♫函数式接口 ♫Lambda表达式的使用 ♫变量捕获 ♫ Lambda表达式在集合中的使用 ♪Collection的foreach()： ♪List的sort()： ♪Map的foreach() ♫什么是Lambda表达式 Lambda 表达式是 Java SE 8中一个…...
Kafka-UI
有多款kafka管理应用，目前选择的是github上star最多的UI for Apache Kafka。 关于 To run UI for Apache Kafka, you can use either a pre-built Docker image or build it (or a jar file) yourself. UI for Apache Kafka is a versatile, fast, and lightweight…...
Unity 制作登录功能02-创建和链接数据库（SQlite）
国际惯例：先看效果 1.SQlite是一种嵌入型数据库 在Unity开发游戏时使用SQLite有多种原因，以下是其中一些主要原因： 嵌入式数据库：SQLite是一个嵌入式数据库引擎，这意味着它不需要单独的服务器进程。这使得使用SQLite非…...
算法 岛屿数量-(递归回溯)
牛客网 BM57. 二维矩阵，值为1表示岛屿，0表示海洋，求海洋中岛屿数量。 解题思路: 遍历二维数组，值为1增加岛屿数量记数，同时对此位置进行单独递归遍历上下左右4个方向，将数组坐标范围内同时值为1的元素置…...
安卓恶意应用识别（番外篇）（Python并行（多线程or多进程）执行cmd）
前言 本人为了批量反编译，不得不涉及到批量执行，之前没有彻底理解有关于多线程的概念和python方法，现在只能一步一步尝试，并且实践，写本文以记录。 1. 进程与线程 1.1 什么是进程？ 1.1.1 概念 进程是一…...
基于大语言模型扬长避短架构服务
秘诀： 扬泛化之长， 避时延之短...
初识网络编程
一、概述 地球村：亦称世界村，是通过电子媒介将世界紧密联系起来的形象表达，是信息网络时代的集中体现 TCP和UDP： TCP：打电话 -->连接 -->接了 -->通话 UDP：发送完即可 -->接收 计算机网络&a…...
轻松使用androidstudio交叉编译libredwg库
对于安卓或嵌入式开发者而言，交叉编译是再熟悉不过的操作了，可是对于一些刚入门或初级开发者经常会遇到这样的问题：如何交叉编译C++库来生成安卓下的so库呢？ 最近有一些粉丝找到我求救，那么我最近刚好有空大致研究了下，帮他们成功编译了其中一个libredwg的C++库，这篇文章…...
【C++杂货铺】一颗具有搜索功能的二叉树
文章目录 一、二叉搜索树概念二、二叉搜索树的操作2.1 二叉搜索树的查找2.2 二叉搜索树的插入2.3 二叉搜索树的删除 三、二叉搜索树的实现3.1 BinarySearchTreeNode（结点类）3.2 BinarySearchTree（二叉搜索树类）3.2.1 框架3.2.2 in…...
uni-app使用vue3，在元素或组件实例上添加ref，用this.$refs显示undefined
项目中引用了一个UI组件库，在表单上添加了ref属性，方便提交时验证。触发提交方法时显示不存在这个方法或this.$refs为undefined。 <u--form labelPosition"left" :model"userInfo" :rules"rules" ref"loginForm&…...
蜂蜜配送销售商城小程序的作用是什么
蜂蜜是农产品中重要的一个类目，其受众之广市场需求量大，但由于非人人必需品，因此传统线下门店经营也面临着痛点，线上入驻平台也有很多限制难以打造自有品牌，无法管理销售商品及会员、营销等，缺少自营渠道&a…...
大数据Flink（八十四）：SQL语法的DML：窗口聚合
文章目录 SQL语法的DML：窗口聚合 一、滚动窗口（TUMBLE）...
系统集成|第十八章(笔记)
目录 第十八章 安全管理18.1 信息安全管理18.2 信息系统安全18.3 物理安全管理18.4 人员安全管理18.5 应用该系统安全管理18.6 信息安全等级保护18.7 拓展 上篇：第十七章、变更管理 下篇：第十九章、风险管理 第十八章 安全管理 18.1 信息安全管理 信息安…...
480万商品，如何架构商品治理平台？
说在前面 在40岁老架构师 尼恩的读者交流群(50)中，很多小伙伴拿高薪，完成架构的升级，进入架构师赛道，打开薪酬天花板。 最近有小伙伴拿到了一线互联网企业如京东、网易、微博、阿里、汽车之家、极兔、有赞、希音、百度、滴滴的架…...
【C++入门指南】C如何过渡到C++？祖师爷究竟对C++做了什么？
【C入门指南】C如何过渡到C？祖师爷究竟对C做了什么？ 前言一、命名空间1.1 命名空间的定义1.2 命名空间使用 二、C输入、输出2.1 std命名空间的使用惯例 三、缺省参数3.1 缺省参数的定义3.2 缺省参数分类 四、函数重载4.1 函数重载概念4.2 C支持函数重载的…...