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Promethuse-监控 Etcd

news 2025/9/18 3:53:04

一、思路

Prometheus监控Etcd集群，是没有对应的exporter，而 由CoreOS公司开发的Operator，用来扩展 Kubernetes API，特定的应用程序控制器，它用来创建、配置和管理复杂的有状态应用，如数据库、缓存和监控系统，可以实现监控etcd。

用自定义的方式来对 Kubernetes 集群进行监控，但是还是有一些缺陷，比如 Prometheus、AlertManager 这些组件服务本身的高可用，当然我们也完全可以用自定义的方式来实现这些需求，我们也知道 Prometheus 在代码上就已经对 Kubernetes 有了原生的支持，可以通过服务发现的形式来自动监控集群，因此我们可以使用另外一种更加高级的方式来部署 Prometheus：Operator 框架。

安装方法:

第一步 安装 Prometheus Operator

第二步建立一个 ServiceMonitor 对象，用于 Prometheus 添加监控项

第三步为 ServiceMonitor 对象关联 metrics 数据接口的一个 Service 对象

第四步确保 Service 对象可以正确获取到 metrics 数据

二、安装 Prometheus Operator

Operator是由CoreOS公司开发的，用来扩展 Kubernetes API，特定的应用程序控制器，它用来创建、配置和管理复杂的有状态应用，如数据库、缓存和监控系统。Operator基于 Kubernetes 的资源和控制器概念之上构建，但同时又包含了应用程序特定的一些专业知识，比如创建一个数据库的Operator，则必须对创建的数据库的各种运维方式非常了解，创建Operator的关键是CRD（自定义资源）的设计。

CRD是对 Kubernetes API 的扩展，Kubernetes 中的每个资源都是一个 API 对象的集合，例如我们在YAML文件里定义的那些spec都是对 Kubernetes 中的资源对象的定义，所有的自定义资源可以跟 Kubernetes 中内建的资源一样使用 kubectl 操作。

Operator是将运维人员对软件操作的知识给代码化，同时利用 Kubernetes 强大的抽象来管理大规模的软件应用。目前CoreOS官方提供了几种Operator的实现，其中就包括我们今天的主角：Prometheus Operator，Operator的核心实现就是基于 Kubernetes 的以下两个概念：

  • 资源：对象的状态定义
  • 控制器：观测、分析和行动，以调节资源的分布

当然我们如果有对应的需求也完全可以自己去实现一个Operator，接下来我们就来给大家详细介绍下Prometheus-Operator的使用方法。

介绍

首先我们先来了解下Prometheus-Operator的架构图：

上图是Prometheus-Operator官方提供的架构图，其中Operator是最核心的部分，作为一个控制器，他会去创建Prometheus、ServiceMonitor、AlertManager以及PrometheusRule4个CRD资源对象，然后会一直监控并维持这4个资源对象的状态。

其中创建的prometheus这种资源对象就是作为Prometheus Server存在，而ServiceMonitor就是exporter的各种抽象，exporter前面我们已经学习了，是用来提供专门提供metrics数据接口的工具，Prometheus就是通过ServiceMonitor提供的metrics数据接口去 pull 数据的，当然alertmanager这种资源对象就是对应的AlertManager的抽象，而PrometheusRule是用来被Prometheus实例使用的报警规则文件。

这样我们要在集群中监控什么数据，就变成了直接去操作 Kubernetes 集群的资源对象了，是不是方便很多了。上图中的 Service 和 ServiceMonitor 都是 Kubernetes 的资源，一个 ServiceMonitor 可以通过 labelSelector 的方式去匹配一类 Service，Prometheus 也可以通过 labelSelector 去匹配多个ServiceMonitor。

安装

我们这里直接通过 Prometheus-Operator 的源码来进行安装，当然也可以用 Helm 来进行一键安装，我们采用源码安装可以去了解更多的实现细节。首页将源码 Clone 下来：GitHub - prometheus-operator/prometheus-operator: Prometheus Operator creates/configures/manages Prometheus clusters atop Kubernetes

注意版本，由于我的k8s是1.21，所以选择了release-0.9

$ git clone https://github.com/coreos/kube-prometheus.git
$ cd manifests
$ ls
00namespace-namespace.yaml                                         node-exporter-clusterRole.yaml
0prometheus-operator-0alertmanagerCustomResourceDefinition.yaml    node-exporter-daemonset.yaml
......

最新的版本官方将资源prometheus-operator/contrib/kube-prometheus at main · prometheus-operator/prometheus-operator · GitHub迁移到了独立的 git 仓库中：GitHub - prometheus-operator/kube-prometheus: Use Prometheus to monitor Kubernetes and applications running on Kubernetes

注意，老版本中进入到 manifests 目录下面，这个目录下面包含我们所有的资源清单文件， prometheus-serviceMonitorKubelet.yaml 默认情况下，这个 ServiceMonitor 是关联的 kubelet 的10250端口去采集的节点数据，如果这个 metrics 数据已经迁移到其他只读端口上面去了，数据已经迁移到10255这个只读端口上面去了，我们只需要将文件中的https-metrics更改成http-metrics即可，这个在 Prometheus-Operator 对节点端点同步的代码中有相关定义，感兴趣的可以点此查看完整代码：

Subsets: []v1.EndpointSubset{{Ports: []v1.EndpointPort{{Name: "https-metrics",Port: 10250,},{Name: "http-metrics",Port: 10255,},{Name: "cadvisor",Port: 4194,},},},
},

正式部署：

[root@master prometheus-operator]# kubectl get node
NAME      STATUS   ROLES                  AGE    VERSION
master    Ready    control-plane,master   514d   v1.21.1
slave01   Ready    <none>                 513d   v1.21.1
slave02   Ready    <none>                 513d   v1.21.1


unzip kube-prometheus-release-0.9.zip
cd kube-prometheus-release-0.9/注意，一定先部署manifests/setup，否则会如下错误


[root@master kube-prometheus-release-0.8]# kubectl create -f manifests/setup
customresourcedefinition.apiextensions.k8s.io/alertmanagerconfigs.monitoring.coreos.com created
customresourcedefinition.apiextensions.k8s.io/alertmanagers.monitoring.coreos.com created
customresourcedefinition.apiextensions.k8s.io/podmonitors.monitoring.coreos.com created
customresourcedefinition.apiextensions.k8s.io/probes.monitoring.coreos.com created
customresourcedefinition.apiextensions.k8s.io/prometheuses.monitoring.coreos.com created
customresourcedefinition.apiextensions.k8s.io/prometheusrules.monitoring.coreos.com created
customresourcedefinition.apiextensions.k8s.io/servicemonitors.monitoring.coreos.com created
customresourcedefinition.apiextensions.k8s.io/thanosrulers.monitoring.coreos.com created
clusterrole.rbac.authorization.k8s.io/prometheus-operator created
clusterrolebinding.rbac.authorization.k8s.io/prometheus-operator created
deployment.apps/prometheus-operator created
service/prometheus-operator created
serviceaccount/prometheus-operator created​
[root@master kube-prometheus-release-0.8]# kubectl get pod -A -owide -n monitoring
NAMESPACE        NAME                                             READY   STATUS    RESTARTS   AGE     IP               NODE      NOMINATED NODE   READINESS GATES
monitoring       prometheus-operator-7775c66ccf-mwtx6             2/2     Running   0          54s     172.7.1.36       slave01   <none>           <none>

[root@master kube-prometheus-release-0.8]# kubectl create -f manifests/

alertmanager.monitoring.coreos.com/main created
Warning: policy/v1beta1 PodDisruptionBudget is deprecated in v1.21+, unavailable in v1.25+; use policy/v1 PodDisruptionBudget
poddisruptionbudget.policy/alertmanager-main created
prometheusrule.monitoring.coreos.com/alertmanager-main-rules created
secret/alertmanager-main created
service/alertmanager-main created
serviceaccount/alertmanager-main created
servicemonitor.monitoring.coreos.com/alertmanager created
clusterrole.rbac.authorization.k8s.io/blackbox-exporter created
clusterrolebinding.rbac.authorization.k8s.io/blackbox-exporter created
configmap/blackbox-exporter-configuration created
deployment.apps/blackbox-exporter created
service/blackbox-exporter created
serviceaccount/blackbox-exporter created
servicemonitor.monitoring.coreos.com/blackbox-exporter created
secret/grafana-datasources created
configmap/grafana-dashboard-apiserver created
configmap/grafana-dashboard-cluster-total created
configmap/grafana-dashboard-controller-manager created
configmap/grafana-dashboard-k8s-resources-cluster created
configmap/grafana-dashboard-k8s-resources-namespace created
configmap/grafana-dashboard-k8s-resources-node created
configmap/grafana-dashboard-k8s-resources-pod created
configmap/grafana-dashboard-k8s-resources-workload created
configmap/grafana-dashboard-k8s-resources-workloads-namespace created
configmap/grafana-dashboard-kubelet created
configmap/grafana-dashboard-namespace-by-pod created
configmap/grafana-dashboard-namespace-by-workload created
configmap/grafana-dashboard-node-cluster-rsrc-use created
configmap/grafana-dashboard-node-rsrc-use created
configmap/grafana-dashboard-nodes created
configmap/grafana-dashboard-persistentvolumesusage created
configmap/grafana-dashboard-pod-total created
configmap/grafana-dashboard-prometheus-remote-write created
configmap/grafana-dashboard-prometheus created
configmap/grafana-dashboard-proxy created
configmap/grafana-dashboard-scheduler created
configmap/grafana-dashboard-statefulset created
configmap/grafana-dashboard-workload-total created
configmap/grafana-dashboards created
deployment.apps/grafana created
service/grafana created
serviceaccount/grafana created
servicemonitor.monitoring.coreos.com/grafana created
prometheusrule.monitoring.coreos.com/kube-prometheus-rules created
clusterrole.rbac.authorization.k8s.io/kube-state-metrics created
clusterrolebinding.rbac.authorization.k8s.io/kube-state-metrics created
deployment.apps/kube-state-metrics created
prometheusrule.monitoring.coreos.com/kube-state-metrics-rules created
service/kube-state-metrics created
serviceaccount/kube-state-metrics created
servicemonitor.monitoring.coreos.com/kube-state-metrics created
prometheusrule.monitoring.coreos.com/kubernetes-monitoring-rules created
servicemonitor.monitoring.coreos.com/kube-apiserver created
servicemonitor.monitoring.coreos.com/coredns created
servicemonitor.monitoring.coreos.com/kube-controller-manager created
servicemonitor.monitoring.coreos.com/kube-scheduler created
servicemonitor.monitoring.coreos.com/kubelet created
clusterrole.rbac.authorization.k8s.io/node-exporter created
clusterrolebinding.rbac.authorization.k8s.io/node-exporter created
daemonset.apps/node-exporter created
prometheusrule.monitoring.coreos.com/node-exporter-rules created
service/node-exporter created
serviceaccount/node-exporter created
servicemonitor.monitoring.coreos.com/node-exporter created
apiservice.apiregistration.k8s.io/v1beta1.metrics.k8s.io created
clusterrole.rbac.authorization.k8s.io/prometheus-adapter created
clusterrole.rbac.authorization.k8s.io/system:aggregated-metrics-reader created
clusterrolebinding.rbac.authorization.k8s.io/prometheus-adapter created
clusterrolebinding.rbac.authorization.k8s.io/resource-metrics:system:auth-delegator created
clusterrole.rbac.authorization.k8s.io/resource-metrics-server-resources created
configmap/adapter-config created
deployment.apps/prometheus-adapter created
poddisruptionbudget.policy/prometheus-adapter created
rolebinding.rbac.authorization.k8s.io/resource-metrics-auth-reader created
service/prometheus-adapter created
serviceaccount/prometheus-adapter created
servicemonitor.monitoring.coreos.com/prometheus-adapter created
clusterrole.rbac.authorization.k8s.io/prometheus-k8s created
clusterrolebinding.rbac.authorization.k8s.io/prometheus-k8s created
prometheusrule.monitoring.coreos.com/prometheus-operator-rules created
servicemonitor.monitoring.coreos.com/prometheus-operator created
poddisruptionbudget.policy/prometheus-k8s created
prometheus.monitoring.coreos.com/k8s created
prometheusrule.monitoring.coreos.com/prometheus-k8s-prometheus-rules created
rolebinding.rbac.authorization.k8s.io/prometheus-k8s-config created
rolebinding.rbac.authorization.k8s.io/prometheus-k8s created
rolebinding.rbac.authorization.k8s.io/prometheus-k8s created
rolebinding.rbac.authorization.k8s.io/prometheus-k8s created
role.rbac.authorization.k8s.io/prometheus-k8s-config created
role.rbac.authorization.k8s.io/prometheus-k8s created
role.rbac.authorization.k8s.io/prometheus-k8s created
role.rbac.authorization.k8s.io/prometheus-k8s created
service/prometheus-k8s created
serviceaccount/prometheus-k8s created
servicemonitor.monitoring.coreos.com/prometheus-k8s created

部署完成后，会创建一个名为monitoring的 namespace，所以资源对象对将部署在改命名空间下面，此外 Operator 会自动创建8个 CRD 资源对象：

[root@master kube-prometheus-release-0.8]# kubectl get crd |grep coreos
alertmanagerconfigs.monitoring.coreos.com   2024-06-28T17:03:27Z
alertmanagers.monitoring.coreos.com         2024-06-28T17:03:27Z
podmonitors.monitoring.coreos.com           2024-06-28T17:03:27Z
probes.monitoring.coreos.com                2024-06-28T17:03:27Z
prometheuses.monitoring.coreos.com          2024-06-28T17:03:27Z
prometheusrules.monitoring.coreos.com       2024-06-28T17:03:27Z
servicemonitors.monitoring.coreos.com       2024-06-28T17:03:28Z
thanosrulers.monitoring.coreos.com          2024-06-28T17:03:28Z

可以在 monitoring 命名空间下面查看所有的 Pod，其中 alertmanager 和 prometheus 是用 StatefulSet 控制器管理的，其中还有一个比较核心的 prometheus-operator 的 Pod，用来控制其他资源对象和监听对象变化的：

[root@master kube-prometheus-release-0.8]# kubectl get pods -n monitoring
NAME                                   READY   STATUS             RESTARTS   AGE
alertmanager-main-0                    2/2     Running            0          12m
alertmanager-main-1                    2/2     Running            0          12m
alertmanager-main-2                    2/2     Running            0          12m
blackbox-exporter-55c457d5fb-wn54c     3/3     Running            0          12m
grafana-6dd5b5f65-7j675                1/1     Running            0          12m
kube-state-metrics-76f6cb7996-bsdvz    3/3     Running            0          12m
node-exporter-db24s                    2/2     Running            0          12m
node-exporter-k2xd9                    2/2     Running            0          12m
node-exporter-kblxs                    2/2     Running            0          12m
prometheus-adapter-59df95d9f5-5r2gw    1/1     Running            0          12m
prometheus-adapter-59df95d9f5-6f449    1/1     Running            0          12m
prometheus-k8s-0                       2/2     Running            1          12m
prometheus-k8s-1                       2/2     Running            1          12m
prometheus-operator-7775c66ccf-mwtx6   2/2     Running            0          14m

查看创建的 Service:

[root@master kube-prometheus-release-0.8]# kubectl get svc -n monitoring
NAME                    TYPE        CLUSTER-IP       EXTERNAL-IP   PORT(S)                      AGE
alertmanager-main       ClusterIP   10.101.163.190   <none>        9093/TCP                     21m
alertmanager-operated   ClusterIP   None             <none>        9093/TCP,9094/TCP,9094/UDP   21m
blackbox-exporter       ClusterIP   10.107.221.88    <none>        9115/TCP,19115/TCP           21m
grafana                 ClusterIP   10.109.100.129   <none>        3000/TCP                     21m
kube-state-metrics      ClusterIP   None             <none>        8443/TCP,9443/TCP            21m
node-exporter           ClusterIP   None             <none>        9100/TCP                     21m
prometheus-adapter      ClusterIP   10.108.203.228   <none>        443/TCP                      21m
prometheus-k8s          ClusterIP   10.104.101.86    <none>        9090/TCP                     21m
prometheus-operated     ClusterIP   None             <none>        9090/TCP                     21m
prometheus-operator     ClusterIP   None             <none>        8443/TCP                     23m

可以看到上面针对 grafana 和 prometheus 都创建了一个类型为 ClusterIP 的 Service，当然如果我们想要在外网访问这两个服务的话可以通过创建对应的 Ingress 对象或者使用 NodePort 类型的 Service，我们这里为了简单，直接使用 NodePort 类型的服务即可，编辑 grafana 和 prometheus-k8s 这两个 Service，将服务类型更改为 NodePort:

$ kubectl edit svc grafana -n monitoring
$ kubectl edit svc prometheus-k8s -n monitoring
$ kubectl get svc -n monitoring
NAME                    TYPE        CLUSTER-IP       EXTERNAL-IP   PORT(S)             AGE
grafana                 NodePort    10.98.191.31     <none>        3000:32333/TCP      23h
prometheus-k8s          NodePort    10.107.105.53    <none>        9090:30166/TCP      23h

或者通过ingress方式也行，这里就不多过解释

apiVersion: networking.k8s.io/v1
kind: Ingress
metadata:name: prometheus-k8snamespace: monitoring
spec:ingressClassName: nginxrules:- host: prometheus-k8s.od.comhttp:paths:- backend:service:name: prometheus-k8sport:number: 9090path: /pathType: Prefix

配置grafana

[root@master ~]# kubectl get svc -n monitoring
NAME                    TYPE        CLUSTER-IP       EXTERNAL-IP   PORT(S)                      AGE
alertmanager-main       ClusterIP   10.98.97.216     <none>        9093/TCP                     156m
alertmanager-operated   ClusterIP   None             <none>        9093/TCP,9094/TCP,9094/UDP   156m
blackbox-exporter       ClusterIP   10.109.140.175   <none>        9115/TCP,19115/TCP           156m
grafana                 ClusterIP   10.111.120.8     <none>        3000/TCP                     156m
kube-state-metrics      ClusterIP   None             <none>        8443/TCP,9443/TCP            156m
node-exporter           ClusterIP   None             <none>        9100/TCP                     156m
prometheus-adapter      ClusterIP   10.97.255.204    <none>        443/TCP                      156m
prometheus-k8s          ClusterIP   10.100.253.0     <none>        9090/TCP                     156m
prometheus-operated     ClusterIP   None             <none>        9090/TCP                     156m
prometheus-operator     ClusterIP   None             <none>        8443/TCP                     158m
[root@master ~]# curl 10.111.120.8:3000
<a href="/login">Found</a>.[root@master ~]# vi ingress.yaml
apiVersion: networking.k8s.io/v1
kind: Ingress
metadata:name: grafana-k8snamespace: monitoring
spec:ingressClassName: nginxrules:- host: grafana-k8s.od.comhttp:paths:- backend:service:name: grafanaport:number: 3000path: /pathType: Prefix[root@master ~]# kubectl apply -f ingress.yaml
ingress.networking.k8s.io/grafana-k8s created

访问Prometheus

可以发现Prometheus Operator已经给我们监控了好多服务

通过promethues的Configuration

job_name是这些

- job_name: serviceMonitor/monitoring/alertmanager/0
- job_name: serviceMonitor/monitoring/blackbox-exporter/0
- job_name: serviceMonitor/monitoring/kube-apiserver/0
- job_name: serviceMonitor/monitoring/kube-state-metrics/0
- job_name: serviceMonitor/monitoring/kube-state-metrics/1
- job_name: serviceMonitor/monitoring/kubelet/0
- job_name: serviceMonitor/monitoring/kubelet/1
- job_name: serviceMonitor/monitoring/kubelet/2
- job_name: serviceMonitor/monitoring/node-exporter/0
- job_name: serviceMonitor/monitoring/prometheus-adapter/0
- job_name: serviceMonitor/monitoring/prometheus-k8s/0
- job_name: serviceMonitor/monitoring/prometheus-operator/0- job_name: serviceMonitor/monitoring/kube-scheduler/0
- job_name: serviceMonitor/monitoring/kube-controller-manager/0

通过对比发现了少了kube-scheduler  kube-controller-manager。

通过查看ServerMonitor，也发现已经配置了kube-scheduler  kube-controller-manager

[root@master mnt]# kubectl get ServiceMonitor -n monitoring
NAME                      AGE
alertmanager              45h
blackbox-exporter         45h
coredns                   45h
grafana                   45h
kube-apiserver            45h
kube-controller-manager   45h
kube-scheduler            45h
kube-state-metrics        45h
kubelet                   45h
node-exporter             45h
prometheus-adapter        45h
prometheus-k8s            45h
prometheus-operator       45h

如上图中其他的服务kubelet 能被监控，是应为定义了ServiceMonitor ，而ServiceMonitor 需要跟service绑定。

[root@master ~]# kubectl get svc  -n kube-system
NAME             TYPE        CLUSTER-IP      EXTERNAL-IP   PORT(S)                        AGE
kube-dns         ClusterIP   10.96.0.10      <none>        53/UDP,53/TCP,9153/TCP         516d
kubelet          ClusterIP   None            <none>        10250/TCP,10255/TCP,4194/TCP   2d11h

 kube-controller-manager 和 kube-scheduler 这两个系统组件，和 ServiceMonitor 的定义有关系，我们先来查看下 kube-scheduler 组件对应的 ServiceMonitor 资源的定义：(prometheus-serviceMonitorKubeScheduler.yaml)

kubectl get serviceMonitor kube-scheduler -n monitoring -oyamlapiVersion: monitoring.coreos.com/v1
kind: ServiceMonitor
metadata:creationTimestamp: "2024-07-01T02:44:33Z"generation: 1labels:app.kubernetes.io/name: kube-scheduler  # 定义name: kube-schedulernamespace: monitoringresourceVersion: "879124"uid: 635e9c40-6aca-4b01-9c82-09e5436c0212
spec:endpoints:- bearerTokenFile: /var/run/secrets/kubernetes.io/serviceaccount/tokeninterval: 30s    # 每30s获取一次信息port: https-metrics   # 对应service的端口名scheme: httpstlsConfig:insecureSkipVerify: truejobLabel: app.kubernetes.io/namenamespaceSelector:   # 表示去匹配某一命名空间中的service，如果想从所有的namespace中匹配用any: matchNames:- kube-systemselector:matchLabels:    匹配的 Service 的labels，如果使用mathLabels，则下面的所有标签都匹配时才会匹配该service，如果使用matchExpressions，则至少匹配一个标签的service都会被选择app.kubernetes.io/name: kube-scheduler

上面是一个典型的 ServiceMonitor 资源文件的声明方式，上面我们通过selector.matchLabels在 kube-system 这个命名空间下面匹配具有app.kubernetes.io/name: kube-scheduler这样的 Service，但是我们系统中根本就没有对应的 Service，所以我们需要手动创建一个 Service：（prometheus-kubeSchedulerService.yaml）

[root@master mnt]# kubectl get svc -n kube-system
NAME       TYPE        CLUSTER-IP   EXTERNAL-IP   PORT(S)                        AGE
kube-dns   ClusterIP   10.96.0.10   <none>        53/UDP,53/TCP,9153/TCP         516d
kubelet    ClusterIP   None         <none>        10250/TCP,10255/TCP,4194/TCP   45h
[root@master mnt]#[root@master mnt]#vi service.yaml
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:labels:app.kubernetes.io/name: kube-scheduler # 要跟ServiceMonitor定义一致,# 必须和上面的 ServiceMonitor 下面的 matchLabels 保持一致name: kube-schedulernamespace: kube-system
spec:ports:- name: https-metrics    # 注意这里跟ServiceMonitor中定义的名字一样port: 10251            # 10251是kube-scheduler组件 metrics 数据所在的端口，10252是kube-controller-manager组件的监控数据所在端口。protocol: TCPtargetPort: 10251selector:component: kube-scheduler   # 此处是在spec.ports,说明selector是选择的是pod的lables，在下文这种，通过查看kube-scheduler的lables就是这也，就代表他连接的是pod kube-scheduler[root@master mnt]#kubectl apply -f service.yaml

其中最重要的是上面 labels 和 selector 部分，labels 区域的配置必须和我们上面的 ServiceMonitor 对象中的 selector 保持一致，selector下面配置的是component=kube-scheduler，为什么会是这个 label 标签呢，我们可以去 describe 下 kube-scheduelr 这个 Pod：

kubectl describe pod kube-scheduler-master -n kube-systemPriority Class Name:  system-node-critical
Node:                 master/192.168.206.10
Start Time:           Mon, 01 Jul 2024 09:25:28 +0800
Labels:               component=kube-schedulertier=control-plane
Annotations:          kubernetes.io/config.hash: b7c68738b74c821ccea799a016e1ffa5kubernetes.io/config.mirror: b7c68738b74c821ccea799a016e1ffa5kubernetes.io/config.seen: 2024-07-01T01:48:11.325892523+08:00kubernetes.io/config.source: file我们可以看到这个 Pod 具有component=kube-scheduler和tier=control-plane这两个标签，而前面这个标签具有更唯一的特性，所以使用前面这个标签较好，这样上面创建的 Service 就可以和我们的 Pod 进行关联了，直接创建即可：[root@master ~]# kubectl get svc -n kube-system -l app.kubernetes.io/name=kube-scheduler
NAME             TYPE        CLUSTER-IP      EXTERNAL-IP   PORT(S)     AGE
kube-scheduler   ClusterIP   10.102.85.153   <none>        10259/TCP   13h

kubectl label nodes master app.kubernetes.io/name=kube-scheduler

创建完成后，隔一小会儿后去 prometheus 查看 targets 下面 kube-scheduler 的状态：

我们可以看到现在已经发现了 target，但是抓取数据结果出错了，这个错误是因为我们集群是使用 kubeadm 搭建的，其中 kube-scheduler 默认是绑定在127.0.0.1上面的，而上面我们这个地方是想通过节点的 IP 去访问，所以访问被拒绝了，我们只要把 kube-scheduler 绑定的地址更改成0.0.0.0即可满足要求，由于 kube-scheduler 是以静态 Pod 的形式运行在集群中的，所以我们只需要更改静态 Pod 目录下面对应的 YAML 文件即可：

ls /etc/kubernetes/manifests/
etcd.yaml  kube-apiserver.yaml  kube-controller-manager.yaml  kube-scheduler.yaml

将 kube-scheduler.yaml 文件中-command的--address地址更改成0.0.0.0：并且将port=0注释

containers:
- command:
- kube-scheduler
- --leader-elect=true
- --kubeconfig=/etc/kubernetes/scheduler.conf
- --address=0.0.0.0
# - --port=0  # 如果为0，则不提供 HTTP 服务，--secure-port 默认值：10259，通过身份验证和授权为 HTTPS 服务的端口，如果为 0，则不提供 HTTPS。

更改后重启kubelet服务，更改后 kube-scheduler 会自动重启，重启完成后再去查看 Prometheus 上面的采集目标就正常了。

修改完成后我们将该文件从当前文件夹中移除，隔一会儿再移回该目录，就可以自动更新了，然后再去看 prometheus 中 kube-scheduler 这个 target ：

如上报错是因为1.21.1版本，需要注意现在版本默认的安全端口是10259

kubectl edit svc kube-scheduler -n kube-system
spec:ports:- name: https-metrics   port: 10259protocol: TCPtargetPort: 10259selector:component: kube-scheduler

\

部署 kube-controller-manager 组件的监控

apiVersion: v1
kind: Service
metadata:labels:app.kubernetes.io/name: kube-controller-managername: kube-controller-managernamespace: kube-system
spec:ports:- name: https-metricsport: 10257protocol: TCPtargetPort: 10257selector:component: kube-scheduler

然后将 kube-controller-manager 静态 Pod 的资源清单文件中的参数 --bind-address=127.0.0.1 更改为 --bind-address=0.0.0.0。 注释 - --port=0

cat /etc/kubernetes/manifests/kube-controller-manager.yaml

更改后重启kubelet服务，更改后 kube-controller-manager会自动重启，重启完成后再去查看 Prometheus 上面的采集目标就正常了

上面的监控数据配置完成后，现在我们可以去查看下 grafana 下面的 dashboard，同样使用上面的 NodePort 访问即可，第一次登录使用 admin:admin 登录即可，进入首页后，可以发现已经和我们的 Prometheus 数据源关联上了，正常来说可以看到一些监控图表了：

三、监控 Etcd

第一步建立一个 ServiceMonitor 对象，用于 Prometheus 添加监控项

第二步为 ServiceMonitor 对象关联 metrics 数据接口的一个 Service 对象

第三步确保 Service 对象可以正确获取到 metrics 数据

创建secrets资源

首先我们将需要使用到的证书通过 secret 对象保存到集群中去：(在 etcd 运行的节点)

获取证书，kubedm部署的

[root@master ~]# kubectl get pods -n kube-system | grep etcd
etcd-master                      1/1     Running   44         516d[root@master ~]# kubectl describe pod etcd-master -n kube-system
Name:                 etcd-master
Namespace:            kube-system
Priority:             2000001000
Priority Class Name:  system-node-critical
Node:                 master/192.168.206.10
Start Time:           Mon, 01 Jul 2024 09:25:28 +0800
Labels:               component=etcdtier=control-plane
Annotations:          kubeadm.kubernetes.io/etcd.advertise-client-urls: https://192.168.206.10:2379kubernetes.io/config.hash: 4718945d29e49afeeca8a4ab35b6b412kubernetes.io/config.mirror: 4718945d29e49afeeca8a4ab35b6b412kubernetes.io/config.seen: 2023-01-31T22:04:39.591063123+08:00kubernetes.io/config.source: file
Status:               Running
IP:                   192.168.206.10
IPs:IP:           192.168.206.10
Controlled By:  Node/master
Containers:etcd:Container ID:  docker://c7124102ca9389940ca148b835be0327f11506b05885aff1c634a308f309f200Image:         registry.aliyuncs.com/google_containers/etcd:3.4.13-0Image ID:      docker-pullable://registry.aliyuncs.com/google_containers/etcd@sha256:4ad90a11b55313b182afc186b9876c8e891531b8db4c9bf1541953021618d0e2Port:          <none>Host Port:     <none>Command:etcd--advertise-client-urls=https://192.168.206.10:2379--cert-file=/etc/kubernetes/pki/etcd/server.crt--client-cert-auth=true--data-dir=/var/lib/etcd--initial-advertise-peer-urls=https://192.168.206.10:2380--initial-cluster=master=https://192.168.206.10:2380--key-file=/etc/kubernetes/pki/etcd/server.key--listen-client-urls=https://127.0.0.1:2379,https://192.168.206.10:2379--listen-metrics-urls=http://127.0.0.1:2381--listen-peer-urls=https://192.168.206.10:2380--name=master--peer-cert-file=/etc/kubernetes/pki/etcd/peer.crt--peer-client-cert-auth=true--peer-key-file=/etc/kubernetes/pki/etcd/peer.key--peer-trusted-ca-file=/etc/kubernetes/pki/etcd/ca.crt--snapshot-count=10000--trusted-ca-file=/etc/kubernetes/pki/etcd/ca.crtState:          RunningStarted:      Mon, 01 Jul 2024 11:59:47 +0800Last State:     TerminatedReason:       ErrorExit Code:    255Started:      Mon, 01 Jul 2024 09:25:30 +0800Finished:     Mon, 01 Jul 2024 11:59:37 +0800Ready:          TrueRestart Count:  44

可以看到 ETCD 的证书文件在 Kubernetes Master 节点的 “/etc/kubernetes/pki/etcd/” 文件夹下。

将证书存入 Kubernetes

#创建secret资源

kubectl create secret generic etcd-certs --from-file=/etc/kubernetes/pki/etcd/healthcheck-client.crt --from-file=/etc/kubernetes/pki/etcd/healthcheck-client.key --from-file=/etc/kubernetes/pki/etcd/ca.crt -n monitoring

查看刚刚创建的资源

[root@master ~]# kubectl get secret etcd-certs -n monitoring
NAME         TYPE     DATA   AGE
etcd-certs   Opaque   3      9s
[root@master ~]#

将证书挂入 Prometheus

编译Prometheus资源，将etcd证书导入

[root@master ~]# kubectl get prometheus -n monitoring
NAME   VERSION   REPLICAS   AGE
k8s    2.29.1    2          3h20m
[root@master ~]# kubectl edit prometheus k8s -n monitoring
apiVersion: monitoring.coreos.com/v1
kind: Prometheus
metadata:creationTimestamp: "2024-07-01T02:44:34Z"generation: 2labels:app.kubernetes.io/component: prometheusapp.kubernetes.io/name: prometheusapp.kubernetes.io/part-of: kube-prometheusapp.kubernetes.io/version: 2.29.1prometheus: k8sname: k8snamespace: monitoringresourceVersion: "905177"uid: 3ad2b674-458c-4918-907a-337e838ffd53
spec:alerting:alertmanagers:- apiVersion: v2name: alertmanager-mainnamespace: monitoringport: webenableFeatures: []externalLabels: {}image: quay.io/prometheus/prometheus:v2.29.1nodeSelector:kubernetes.io/os: linuxpodMetadata:labels:app.kubernetes.io/component: prometheusapp.kubernetes.io/name: prometheusapp.kubernetes.io/part-of: kube-prometheusapp.kubernetes.io/version: 2.29.1podMonitorNamespaceSelector: {}podMonitorSelector: {}probeNamespaceSelector: {}probeSelector: {}replicas: 2resources:requests:memory: 400MiruleNamespaceSelector: {}ruleSelector: {}secrets:          #------新增证书配置，将etcd证书挂入- etcd-certssecurityContext:fsGroup: 2000runAsNonRoot: truerunAsUser: 1000serviceAccountName: prometheus-k8sserviceMonitorNamespaceSelector: {}serviceMonitorSelector: {}version: 2.29.1
[root@master ~]#

等到pod重启后,进入pod查看是否可以看到证书

[root@master ~]# kubectl get pod -owide -n monitoring
NAME                                   READY   STATUS    RESTARTS   AGE     IP               NODE      NOMINATED NODE   READINESS GATES
alertmanager-main-0                    2/2     Running   0          3h26m   172.7.2.119      slave02   <none>           <none>
alertmanager-main-1                    2/2     Running   0          3h26m   172.7.2.118      slave02   <none>           <none>
alertmanager-main-2                    2/2     Running   0          3h26m   172.7.1.108      slave01   <none>           <none>
blackbox-exporter-6798fb5bb4-pf7tw     3/3     Running   0          3h26m   172.7.2.122      slave02   <none>           <none>
grafana-7476b4c65b-bv62x               1/1     Running   0          3h26m   172.7.2.120      slave02   <none>           <none>
kube-state-metrics-74964b6cd4-9tldk    3/3     Running   0          3h26m   172.7.1.109      slave01   <none>           <none>
node-exporter-5lw2w                    2/2     Running   0          3h26m   192.168.206.12   slave02   <none>           <none>
node-exporter-g546z                    2/2     Running   2          3h26m   192.168.206.10   master    <none>           <none>
node-exporter-gwhdr                    2/2     Running   0          3h26m   192.168.206.11   slave01   <none>           <none>
prometheus-adapter-8587b9cf9b-qzgmt    1/1     Running   0          3h26m   172.7.2.121      slave02   <none>           <none>
prometheus-adapter-8587b9cf9b-rmmlk    1/1     Running   0          3h26m   172.7.1.110      slave01   <none>           <none>
prometheus-k8s-0                       2/2     Running   0          86s     172.7.2.124      slave02   <none>           <none>
prometheus-k8s-1                       2/2     Running   0          91s     172.7.1.112      slave01   <none>           <none>
prometheus-operator-75d9b475d9-zshf7   2/2     Running   0          3h28m   172.7.1.106      slave01   <none>           <none>
[root@master ~]# kubectl exec -it -n monitoring prometheus-k8s-0 -- /bin/sh
/prometheus $ ls -l /etc/prometheus/secrets/etcd-certs/
total 0
lrwxrwxrwx    1 root     2000            13 Jul  1 06:09 ca.crt -> ..data/ca.crt
lrwxrwxrwx    1 root     2000            29 Jul  1 06:09 healthcheck-client.crt -> ..data/healthcheck-client.crt
lrwxrwxrwx    1 root     2000            29 Jul  1 06:09 healthcheck-client.key -> ..data/healthcheck-client.key
/prometheus $

创建 Etcd Service & Endpoints

因为 ETCD 是独立于集群之外的，所以我们需要创建一个 Endpoints 将其代理到 Kubernetes 集群，然后创建一个 Service 绑定 Endpoints，然后 Kubernetes 集群的应用就可以访问 ETCD 了。

[root@master ~]# vi etcd-service.yaml

apiVersion: v1
kind: Service
metadata:name: etcd-k8snamespace: kube-systemlabels:k8s-app: etcd
spec:type: ClusterIPclusterIP: None       #设置为None，不分配Service IPports:- name: portport: 2379          protocol: TCP
---
apiVersion: v1
kind: Endpoints
metadata:name: etcd-k8snamespace: kube-systemlabels:k8s-app: etcd
subsets:
- addresses:- ip: 192.168.206.10   #Etcd 所在节点的IPports:- port: 2379          #Etcd 端口号

如果是集群就是
apiVersion: v1
kind: Endpoints
metadata:name: etcd-k8snamespace: kube-systemlabels:k8s-app: etcd
subsets:
- addresses:- ip: 11.0.64.5- ip: 11.0.64.6- ip: 11.0.64.7    ports:- name: portport: 2379protocol: TCP

[root@master ~]# kubectl apply -f etcd-service.yaml
service/etcd-k8s created
endpoints/etcd-k8s created
[root@master ~]#

创建 ServiceMonitor

创建 Prometheus 监控资源，配置用于监控 Etcd 参数。

vi etcd-monitor.yaml

$ vim prometheus-serviceMonitorEtcd.yaml
apiVersion: monitoring.coreos.com/v1
kind: ServiceMonitor
metadata:name: etcd-k8snamespace: monitoringlabels:k8s-app: etcd-k8s
spec:jobLabel: k8s-appendpoints:- port: portinterval: 30sscheme: httpstlsConfig:caFile: /etc/prometheus/secrets/etcd-certs/ca.crtcertFile: /etc/prometheus/secrets/etcd-certs/healthcheck-client.crtkeyFile: /etc/prometheus/secrets/etcd-certs/healthcheck-client.keyinsecureSkipVerify: trueselector:matchLabels:k8s-app: etcdnamespaceSelector:matchNames:- kube-system$ kubectl apply -f etcd-monitor.yaml

上面我们在 monitoring 命名空间下面创建了名为 etcd-k8s 的 ServiceMonitor 对象，基本属性和前面章节中的一致，匹配 kube-system 这个命名空间下面的具有 k8s-app=etcd 这个 label 标签的 Service，jobLabel 表示用于检索 job 任务名称的标签，和前面不太一样的地方是 endpoints 属性的写法，配置上访问 etcd 的相关证书，endpoints 属性下面可以配置很多抓取的参数，比如 relabel、proxyUrl，tlsConfig 表示用于配置抓取监控数据端点的 tls 认证，由于证书 serverName 和 etcd 中签发的可能不匹配，所以加上了 insecureSkipVerify=true

Prometheus 的 Dashboard

中查看 targets，便会有 etcd 的监控项

修改prometheus的时间

~]# docker tag quay.io/prometheus/prometheus:v2.29.1 quay.io/prometheus/prometheus-bak:v2.29.1~]# vi Dockerfile
FROM quay.io/prometheus/prometheus-bak:v2.29.1
USER root
RUN /bin/cp /usr/share/zoneinfo/Asia/Shanghai /etc/localtime && echo 'Asia/Shanghai' >/etc/timezone~]# docker build -t quay.io/prometheus/prometheus:v2.29.1 .

Grafana 引入 ETCD 仪表盘

数据采集到后，可以在 grafana 中导入编号为3070的 dashboard，获取到 etcd 的监控图表。

Grafana 持久化数据的能力

通过查看发现竟然将Grafana数据挂载emptyDir：可实现Pod中的容器之间共享目录数据，但没有持久化数据的能力，存储卷会随着Pod生命周期结束而一起删除

kubectl get delpoyment grafana -n monitoring

此处通过动态pvc进行挂载

vim grafana-p.yaml

apiVersion: v1
kind: PersistentVolumeClaim
metadata:name: grafana-nfs-pvcnamespace: monitoring
spec:accessModes:- ReadWriteManystorageClassName: nfs-client-storageclassresources:requests:storage: 1Gi

kubectl apply -f grafana-p.yaml

kubectl edit delpoyment grafana -n monitoring

- emptyDir:{}name: grafana-storage- name: grafana-storagepersistentVolumeClaim:claimName: grafana-nfs-pvc

异常处理

都不部署完成后，发现了grafana的监控模板中，只有这一块数据

查看其他监控项目数据，是没有的

但是发现etcd的metrice是有数据的

解决方案：问题是因为svc跟endpoint没绑定上

[root@master mnt]# kubectl describe svc etcd-k8s -n kube-system
Name:              etcd-k8s
Namespace:         kube-system
Labels:            k8s-app=etcd
Annotations:       <none>
Selector:          <none>
Type:              ClusterIP
IP Family Policy:  RequireDualStack
IP Families:       IPv4,IPv6
IP:                None
IPs:               None
Port:              port  2379/TCP
TargetPort:        2379/TCP
Endpoints:         
Session Affinity:  None
Events:            <none>

是因为高版本需要Endpoints 写kubelet名称 (kubectl get node)显示的名称

[root@master mnt]# cat etcd-service.yaml
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:name: etcd-k8snamespace: kube-systemlabels:k8s-app: etcd
spec:type: ClusterIPclusterIP: Noneports:- name: portport: 2379protocol: TCP
---
apiVersion: v1
kind: Endpoints
metadata:name: etcd-k8snamespace: kube-systemlabels:k8s-app: etcd
subsets:
- addresses:- ip: 192.168.206.10    #etcd节点名称nodeName: master      #kubelet名称 (kubectl get node)显示的名称ports:- name: portport: 2379protocol: TCPkubectl apply -f etcd-service.yaml如果是集群
- addresses:- ip: 192.168.0.10     #etcd节点名称nodeName: k8s-01     #kubelet名称 (kubectl get node)显示的名称- ip: 192.168.0.11nodeName: k8s-02- ip: 192.168.0.12nodeName: k8s-03

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编程日记 2024/7/4 22:47:06

AudioLM音频生成模型：技术革新与应用前景

引言 AudioLM作为一种革命性的音频生成模型&#xff0c;结合了深度学习和自然语言处理的先进技术&#xff0c;能够生成高质量、逼真的音频内容。本文旨在深入探讨AudioLM的技术原理、工作机制、应用场景以及其对音频生成领域的深远影响。 AudioLM技术原理 AudioLM音频生成模…...

编程日记 2024/7/4 22:46:04

数据结构教材关于C/C++的研究

变量 指针 引用 变量 普通变量表示一个内存空间&#xff0c;直接printf是内存空间里的值 结构体 定义一个结构体类型变量为什么必须用指针&#xff1f; 因此无法确定结构体需要多少空间&#xff0c;改用指针可以解决这个问题&#xff0c;因为指针的大小是固定的 指针 指…...

编程日记 2024/7/4 22:45:03

【刷题笔记(编程题)05】另类加法、走方格的方案数、井字棋、密码强度等级

1. 另类加法 给定两个int A和B。编写一个函数返回AB的值&#xff0c;但不得使用或其他算数运算符。 测试样例&#xff1a; 1,2 返回&#xff1a;3 示例 1 输入 输出 思路1: 二进制0101和1101的相加 0 1 0 1 1 1 0 1 其实就是 不带进位的结果1000 和进位产生的1010相加 无进位加…...

编程日记 2024/7/4 22:44:02

如何检查购买的Facebook账号优劣？

Facebook 是全球最受欢迎的社交网络之一,为品牌广告提供了巨大的潜力。许多公司和营销人员使用 Facebook 来推广他们的产品和服务&#xff0c;经常会购买账号。当然也分出了很多账号&#xff0c;比如个人号&#xff0c;BM号&#xff0c;广告号&#xff0c;小黑号等等。 但是,有…...

编程日记 2024/7/4 22:43:01

2.2.1 ROS2案例以及案例分析

1.案例需求 需求1&#xff1a;编写话题通信实现&#xff0c;发布方以某个频率发布一段文本&#xff0c;订阅方订阅消息&#xff0c;并输出在终端。 需求2&#xff1a;编写话题通信实现&#xff0c;发布方以某个频率发布自定义接口消息&#xff0c;订阅方订阅消息&#xff0c;并…...

编程日记 2024/7/4 22:42:00

使用 Python 访问 Windows 剪贴板

目录&#xff1a; 使用 Pyperclip 模块使用 clipboard 模块使用 tkinter 模块使用 win32clipboard 模块 使用 Python 将文本复制到剪贴板或从剪贴板读取文本是一项有用的功能&#xff0c;可以提高代码的效率&#xff0c;使不同应用程序之间的数据传输无缝衔接。 使用 Pyperclip…...

编程日记 2024/7/4 22:40:59

手机空号过滤的多种应用场景

手机空号过滤的应用场景主要涵盖以下几个方面&#xff0c;以下是对其应用场景的清晰归纳和分点表示&#xff1a; 电话营销场景&#xff1a; 在电话营销中&#xff0c;使用空号过滤技术可以显著提高营销效率。通过筛选有效手机号码&#xff0c;避免拨打无效号码&#xff0c;每次…...

编程日记 2024/7/4 22:39:57

[Vue学习]生命周期及其各阶段举例

当我们运行vue项目&#xff0c;看到了屏幕上显示的界面&#xff0c;看到了界面上显示的数据和标签&#xff0c;之后将这个界面叉掉&#xff0c;这一过程其实经历了一整个vue的生命周期的四个阶段&#xff0c;即创建阶段、挂载阶段、更新阶段以及销毁阶段, 而对于每个阶段的启动…...

编程日记 2024/7/4 22:36:54

YOLOv5改进 | 损失函数 | EIoU、SIoU、WIoU、DIoU、FocuSIoU等多种损失函数

秋招面试专栏推荐 &#xff1a;深度学习算法工程师面试问题总结【百面算法工程师】——点击即可跳转 &#x1f4a1;&#x1f4a1;&#x1f4a1;本专栏所有程序均经过测试&#xff0c;可成功执行&#x1f4a1;&#x1f4a1;&#x1f4a1; 专栏目录&#xff1a; 《YOLOv5入门 …...

编程日记 2024/7/4 22:35:53

[leetcode]minimum-absolute-difference-in-bst 二叉搜索树的最小绝对差

. - 力扣&#xff08;LeetCode&#xff09; /*** Definition for a binary tree node.* struct TreeNode {* int val;* TreeNode *left;* TreeNode *right;* TreeNode() : val(0), left(nullptr), right(nullptr) {}* TreeNode(int x) : val(x), left(null…...

编程日记 2024/7/4 22:34:52

[ALSA]从零开始，使用ALSA驱动播放一个音频

前言 最近学了不少有关音频相关的&#xff0c;最近搞一下ALSA驱动 安装 参考Linux应用开发【第八章】ALSA应用开发 中提到的ALSA库及工具章节&#xff0c;本文中有比较详细的有关ALSA驱动引用程序怎么安装的&#xff0c;这里不再赘述。 关于ALSA&#xff0c;就当成一个音频…...

编程日记 2024/7/4 22:33:51

自动化设备上位机设计 一

目录 一 设计原型 二 后台代码 一 设计原型 二 后台代码 namespace 自动化上位机设计 {public partial class Form1 : Form{public Form1(){InitializeComponent();}private void Form1_Load(object sender, EventArgs e){}} }namespace 自动化上位机设计 {partial class Fo…...

编程日记 2024/7/4 22:32:50

tampermonkey插件下载国家标准文件

#创作灵感# 最近在一个系统招标正文中看到了一些国家标准&#xff0c;想要把文章下载下来&#xff0c;方便查阅&#xff0c;但是“国家标准全文公开系统”网站只提供了在线预览功能&#xff0c;没有提供下载功能&#xff0c;但是公司又需要文件&#xff0c;在网上找了一些办法&…...

编程日记 2024/7/4 22:31:49

JAVA学习笔记2

一、加号使用 二、数据类型 bit&#xff1a;计算机中的最小存储单位 byte(字节):计算机中基本存储单元&#xff0c;1byte8bit 浮点数符号位指数位尾数位 浮点数默认为double类型...

编程日记 2024/7/4 22:30:48

Unity 解包工具（AssetStudio/UtinyRipper）

文章目录 1.UtinyRipper2.AssetStudio 1.UtinyRipper 官方地址&#xff1a; https://github.com/mafaca/UtinyRipper/ 下载步骤&#xff1a; 2.AssetStudio 官方地址&#xff1a; https://github.com/Perfare/AssetStudio 下载步骤&#xff1a;...

编程日记 2024/7/4 22:28:45

log4j2 对定时异步线程打印的日志进行过滤

log4j2的过滤器有&#xff1a; 官网&#xff1a;Log4j – Log4j Filters (apache.org) 本次不使用自定义的过滤器&#xff0c;使用ScriptFilter对logevent对象中的线程名称进行过滤。 具体修改如下&#xff1a; <!--控制台--><Console name"Console" tar…...

编程日记 2024/7/4 22:26:43

变量 varablie 声明- Rust 变量 let mut 声明与 C/C++ 变量声明对比分析

一、变量声明设计&#xff1a;let 与 mut 的哲学解析 Rust 采用 let 声明变量并通过 mut 显式标记可变性&#xff0c;这种设计体现了语言的核心哲学。以下是深度解析&#xff1a; 1.1 设计理念剖析 安全优先原则&#xff1a;默认不可变强制开发者明确声明意图 let x 5; …...

编程新知 2025/7/23 4:47:55

业务系统对接大模型的基础方案：架构设计与关键步骤

业务系统对接大模型&#xff1a;架构设计与关键步骤 在当今数字化转型的浪潮中&#xff0c;大语言模型&#xff08;LLM&#xff09;已成为企业提升业务效率和创新能力的关键技术之一。将大模型集成到业务系统中&#xff0c;不仅可以优化用户体验&#xff0c;还能为业务决策提供…...

编程新知 2025/9/17 14:03:14

Linux简单的操作

ls ls 查看当前目录 ll 查看详细内容 ls -a 查看所有的内容 ls --help 查看方法文档 pwd pwd 查看当前路径 cd cd 转路径 cd .. 转上一级路径 cd 名 转换路径 …...

编程新知 2025/9/11 13:56:27

微信小程序 - 手机震动

一、界面 <button type"primary" bindtap"shortVibrate">短震动</button> <button type"primary" bindtap"longVibrate">长震动</button> 二、js逻辑代码 注&#xff1a;文档 https://developers.weixin.qq…...

编程新知 2025/8/25 23:31:15

Qwen3-Embedding-0.6B深度解析：多语言语义检索的轻量级利器

第一章 引言&#xff1a;语义表示的新时代挑战与Qwen3的破局之路 1.1 文本嵌入的核心价值与技术演进 在人工智能领域&#xff0c;文本嵌入技术如同连接自然语言与机器理解的“神经突触”——它将人类语言转化为计算机可计算的语义向量&#xff0c;支撑着搜索引擎、推荐系统、…...

编程新知 2025/8/15 19:59:33

今日科技热点速览

&#x1f525; 今日科技热点速览 &#x1f3ae; 任天堂Switch 2 正式发售 任天堂新一代游戏主机 Switch 2 今日正式上线发售&#xff0c;主打更强图形性能与沉浸式体验&#xff0c;支持多模态交互&#xff0c;受到全球玩家热捧 。 &#x1f916; 人工智能持续突破 DeepSeek-R1&…...

编程新知 2025/9/13 8:59:33

Maven 概述、安装、配置、仓库、私服详解

目录 1、Maven 概述 1.1 Maven 的定义 1.2 Maven 解决的问题 1.3 Maven 的核心特性与优势 2、Maven 安装 2.1 下载 Maven 2.2 安装配置 Maven 2.3 测试安装 2.4 修改 Maven 本地仓库的默认路径 3、Maven 配置 3.1 配置本地仓库 3.2 配置 JDK 3.3 IDEA 配置本地 Ma…...

编程新知 2025/9/7 8:50:41

ABAP设计模式之---“简单设计原则(Simple Design)”

“Simple Design”&#xff08;简单设计&#xff09;是软件开发中的一个重要理念&#xff0c;倡导以最简单的方式实现软件功能&#xff0c;以确保代码清晰易懂、易维护&#xff0c;并在项目需求变化时能够快速适应。 其核心目标是避免复杂和过度设计&#xff0c;遵循“让事情保…...

编程新知 2025/9/9 10:09:33

Mysql中select查询语句的执行过程

目录 1、介绍 1.1、组件介绍 1.2、Sql执行顺序 2、执行流程 2.1. 连接与认证 2.2. 查询缓存 2.3. 语法解析&#xff08;Parser&#xff09; 2.4、执行sql 1. 预处理&#xff08;Preprocessor&#xff09; 2. 查询优化器&#xff08;Optimizer&#xff09; 3. 执行器…...

编程新知 2025/9/10 1:09:37

人机融合智能 | “人智交互”跨学科新领域

本文系统地提出基于“以人为中心AI(HCAI)”理念的人-人工智能交互(人智交互)这一跨学科新领域及框架,定义人智交互领域的理念、基本理论和关键问题、方法、开发流程和参与团队等,阐述提出人智交互新领域的意义。然后,提出人智交互研究的三种新范式取向以及它们的意义。最后,总结…...

编程新知 2025/9/16 2:01:11