当前位置: 首页 > news >正文

Promethuse-监控 Etcd

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 OperatorOperator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PrometheusServiceMonitorAlertManager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--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

相关文章:

Promethuse-监控 Etcd

一、思路 Prometheus监控Etcd集群&#xff0c;是没有对应的exporter&#xff0c;而 由CoreOS公司开发的Operator&#xff0c;用来扩展 Kubernetes API&#xff0c;特定的应用程序控制器&#xff0c;它用来创建、配置和管理复杂的有状态应用&#xff0c;如数据库、缓存和监控系…...

linux桌面运维---第四天

1、hostnamectl命令&#xff1a; 作用&#xff1a;永久设置主机名 ​语法&#xff1a;hostnamectl [actions][name strings] ​动作&#xff1a; status 显示当前主机名设置【掌握】 set-hostname NAME 设置系统主机名【掌握】 set-icon-name NAME 为主…...

视频网关的作用

在数字化时代&#xff0c;视频通信已经成为了人们日常生活和工作中的重要部分。为了满足不同设备和平台之间的视频通信需求&#xff0c;各种视频协议应运而生。然而&#xff0c;这些协议之间的差异使得相互通信变得复杂。因此&#xff0c;视频网关作为一种重要的网络设备&#…...

css+js实现导航栏色块跟随滑动+点击后增加样式

这篇文章&#xff0c;我给大家分享一个导航菜单的效果。用cssJS实现&#xff0c;效果如图&#xff1a; 本例实现效果&#xff1a;当鼠标移动到其他菜单项时&#xff0c;会有个背景色块跟随鼠标横向平滑移动。当鼠标点击后&#xff0c;被点击的菜单名称文字字体会加粗。 现在&…...

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…...

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…...

【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…...

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…...

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…...

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…...

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…...

[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…...

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 …...

[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…...

[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…...

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…...

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&…...

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...

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;...

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…...

Oracle内部bug导致的19c DG备库宕机

Oracle内部bug导致的19c DG备库宕机 报错信息收集原因与受影响版本Workaround与解决办法报错信息收集 数据库版本: SQL> select banner,banner_full,banner_legacy from v$version;BANNER ----------------------------------------------------------------------------…...

2024 世界人工智能大会暨人工智能全球治理高级别会议全体会议在上海举办,推动智能向善造福全人类

2024 年 7 月 4 日&#xff0c;2024 世界人工智能大会暨人工智能全球治理高级别会议-全体会议在上海世博中心举办。联合国以及各国政府代表、专业国际组织代表&#xff0c;全球知名专家、企业家、投资家 1000 余人参加了本次会议&#xff0c;围绕“以共商促共享&#xff0c;以善…...

【算法专题--栈】用栈实现队列 -- 高频面试题(图文详解,小白一看就懂!!)

目录 一、前言 二、题目描述 三、解题方法 ⭐双栈 模拟 队列 &#x1f95d;栈 和 队列 的特性 &#x1f34d;具体思路 &#x1f34d;案例图解 四、总结与提炼 五、共勉 一、前言 用栈实现队列 这道题&#xff0c;可以说是--栈专题--&#xff0c;最经典的一道题&…...

2024亚太杯中文赛B题全保姆教程

B题 洪水灾害的数据分析与预测 问题 1. 请分析附件 train.csv 中的数据&#xff0c;分析并可视化上述 20 个指标中&#xff0c;哪 些指标与洪水的发生有着密切的关联&#xff1f;哪些指标与洪水发生的相关性不大&#xff1f;并 分析可能的原因&#xff0c;然后针对洪水的提前预…...

穿越光影,共赏中华瑰宝——皮影戏文化交流盛会

2024年7月3日&#xff0c;皮影不离团队的成员非常荣幸能与外国语学院的同学以及留学生一同探索中国古老而迷人的艺术形式——皮影戏。皮影戏&#xff0c;源自中国民间&#xff0c;距今已有数千年的历史&#xff0c;它不仅是光与影的魔术&#xff0c;更是文化传承的活化石。 在这…...

SQL常用经典语句大全

SQL经典语句大全 一、基础 1、说明&#xff1a;创建数据库 CREATE DATABASE database-name 2、说明&#xff1a;删除数据库 drop database dbname 3、说明&#xff1a;备份sql server — 创建 备份数据的 device USE master EXEC sp_addumpdevice ‘disk’, ‘testBack’, ‘c:…...

黑马点评DAY5|商户查询缓存

商户查询缓存 缓存的定义 缓存就是数据交换的缓冲区&#xff08;Cache&#xff09;&#xff0c;是存储数据的临时地方&#xff0c;一般读写性能较高。 比如计算机的CPU计算速度非常快&#xff0c;但是需要先从内存中读取数据再放入CPU的寄存器中进行运算&#xff0c;这样会限…...

Owl 中的 Props 概述

在动态的 Web 开发环境中&#xff0c;创建模块化和可重用组件对于构建可扩展应用程序至关重要。将这种方法提升到新水平的一个框架是 Owl&#xff0c;其中“props”&#xff08;属性的缩写&#xff09;的概念在协调父组件和子组件之间的通信中起着关键作用。在 Owl 框架中&…...

【大数据综合试验区1008】揭秘企业数字化转型:大数据试验区政策数据集大公开!

今天给大家分享的是国内顶级期刊中国工业经济2023年发布的最新期刊《政策赋能、数字生态与企业数字化转型——基于国家大数据综合试验区的准自然实验》文章中所使用到的数据集——国家大数据综合试验区政策数据集以及工具变量数据&#xff0c;该文章基于2009-2019年中国上市企业…...

在 WebGPU 与 Vulkan 之间做出正确的选择(Making the Right Choice between WebGPU vs Vulkan)

在 WebGPU 与 Vulkan 之间做出正确的选择&#xff08;Making the Right Choice between WebGPU vs Vulkan&#xff09; WebGPU 和 Vulkan 之间的主要区别WebGPU 是什么&#xff1f;它适合谁使用&#xff1f;Vulkan 是什么&#xff1f;它适合谁使用&#xff1f;WebGPU 和 Vulkan…...

亚马逊云服务器的价格真的那么贵吗?一年要花多少钱?

亚马逊Web服务&#xff08;AWS&#xff09;作为全球领先的云计算平台&#xff0c;其定价策略常常引起用户的关注。很多人可能会问&#xff1a;"AWS真的那么贵吗&#xff1f;"实际上&#xff0c;这个问题的答案并不是简单的"是"或"否"&#xff0c…...

Python学习篇:Python基础知识(三)

目录 1 Python保留字 2 注释 3 行与缩进 ​编辑4 多行语句 5 输入和输出 6 变量 7 数据类型 8 类型转换 9 表达式 10 运算符 1 Python保留字 Python保留字&#xff08;也称为关键字&#xff09;是Python编程语言中预定义的、具有特殊含义的标识符。这些保留字不能用作…...

C++字体库开发之字体回退三

代码片段 class FontCoverage { public: using SP std::shared_ptr<FontCoverage>; virtual ~FontCoverage() default; virtual void set(int index, FontTypes::CoverageLevel level) 0; virtual FontTypes::Coverag…...

python vtk lod 设置

在Python中使用VTK库设置Level of Detail (LOD)可以通过vtkLODProp3D类来实现。这个类允许你为一个模型指定不同级别的细节表示&#xff0c;从而在渲染时根据模型与摄像机的距离自动切换到更适合的表示。 以下是一个简单的例子&#xff0c;展示如何使用vtkLODProp3D来设置LOD&…...

Rhino 犀牛三维建模工具下载安装,Rhino 适用于机械设计广泛领域

Rhinoceros&#xff0c;这款软件小巧而强大&#xff0c;无论是机械设计、科学工业还是三维动画等多元化领域&#xff0c;它都能展现出其惊人的建模能力。 Rhinoceros所包含的NURBS建模功能&#xff0c;堪称业界翘楚。NURBS&#xff0c;即非均匀有理B样条&#xff0c;是计算机图…...

Unleashing Text-to-Image Diffusion Models for Visual Perception

mmcv的环境不好满足&#xff0c;不建议复现...

[2024]docker-compose实战 (1)前言

前言 本文用来记录使用docker-compose来实战搭建一个多项目的测试环境. 环境中包含nodejs, php, html, redis, MongoDB, mysql. 在本次部署流程中, 尽量保证原镜像的"干净简洁", 尽量不会往镜像中加入各种软件和插件, 所有的配置尽可能的在宿主机映射进去. 项目…...

并发编程面试题3

一、CountDownLatch,Semaphore的高频问题: 1.1 CountDownLatch是啥?有啥用?底层咋实现的? CountDownLatch 本质上是一个计数器,用于协调多个线程之间的同步。主要应用场景是在多线程并行处理业务时,需要等待其他线程处理完再进行后续操作,例如合并结果或响应用户请求…...

Movable antenna 早期研究

原英文论文名字Historical Review of Fluid Antenna and Movable Antenna 最近&#xff0c;无线通信研究界对“流体天线”和“可移动天线”两种新兴天线技术的发展引起了极大的关注&#xff0c;这两种技术因其前所未有的灵活性和可重构性而极大地提高了无线应用中的系统性能。…...

Polkadot 安全机制揭秘:保障多链生态的互操作性与安全性

作者&#xff1a;Filippo Franchini&#xff0c;Web3 Foundation 原文&#xff1a;https://x.com/filippoweb3/status/1806318265536242146 编译&#xff1a;OneBlock Polkadot 是一个创新的多链区块链平台&#xff0c;旨在实现不同区块链之间的互操作性和共享安全性。本文将详…...

python将多个文件夹里面的文件拷贝到一个文件夹中

网上可以搜到很多方式&#xff0c;有的好使&#xff0c;有的不好使&#xff0c;亲测如下脚本可用&#xff0c;并可达到我想要的效果&#xff0c;只将多个文件夹里的文件拷贝到一个文件夹中&#xff0c;不拷贝文件夹本身&#xff0c;如果需要文件夹也拷贝打开注释行即可 import…...

docker私有仓库harbor部署

docker私有仓库harbor部署 概述 Docker 官方镜像源被中国大陆政府封锁&#xff0c;导致无法在中国大陆的计算机上直接使用 Docker 拉取镜像&#xff0c;导致使用者一下子手足无措了&#xff0c;的确一开始会有很大的影响&#xff0c;为了应对这种影响我们可以自己构建私有仓库&…...

如何在Java中实现函数式编程

如何在Java中实现函数式编程 大家好&#xff0c;我是免费搭建查券返利机器人省钱赚佣金就用微赚淘客系统3.0的小编&#xff0c;也是冬天不穿秋裤&#xff0c;天冷也要风度的程序猿&#xff01; 在Java中&#xff0c;函数式编程是一种编程范式&#xff0c;它将计算视为数学函数…...

二叉树与堆相关的时间复杂度问题

目录 满二叉树与完全二叉树高度h和树中节点个数N的关系 向上调整算法&#xff1a; 介绍&#xff1a; 复杂度推导&#xff1a; 向下调整算法&#xff1a; 介绍&#xff1a; 复杂度推导&#xff1a; 向上调整建堆&#xff1a; 介绍&#xff1a; 复杂度推导&#xff1a;…...

goLang小案例-获取从控制台输入的信息

goLang小案例-获取从控制台输入的信息 1. 案例代码展示 package mainimport ("bufio""fmt""log""os" )var pl fmt.Printlnfunc main() {//控制台输出欢迎提示pl("Hello Go")fmt.Print("what is your name? ")…...

1-5题查询 - 高频 SQL 50 题基础版

目录 1. 相关知识点2. 例题2.1.可回收且低脂的产品2.2.寻找用户推荐人2.3.大的国家2.4. 文章浏览 I2.5. 无效的推文 1. 相关知识点 sql判断&#xff0c;不包含null&#xff0c;判断不出来distinct是通过查询的结果来去除重复记录ASC升序计算字符长度 CHAR_LENGTH() 或 LENGTH(…...

Modbus协议转Profinet协议网关模块连智能仪表与PLC通讯

一、现场需求&#xff1a;PLC作为控制器&#xff0c;仪表设备做为执行设备&#xff0c;执行设备能够实时响应PLC传来的指令&#xff0c;并且向PLC回馈数据&#xff0c;从而达到PLC对仪表设备进行控制和监测&#xff0c;实现对生产过程的精准控制。 二、解决方案&#xff1a;通过…...

新手必学:TikTok视频标签的使用方法

想让你的TikTok视频火起来&#xff0c;就得用对标签。标签能帮你的作品被更多人看到&#xff0c;也更有利于推广&#xff0c;可以为品牌增加曝光度、吸引更多观众、提高转化率和借势热门话题。那么应该如何选择标签并使用标签呢&#xff0c;看完这篇分享你或许会有所启发&#…...

AI是在帮助开发者还是取代他们

近年来&#xff0c;AI工具在软件开发和数据分析领域的应用日益广泛&#xff0c;它们对开发者的日常工作产生了深远的影响。AI工具通过自动化处理大量数据、优化代码质量、提高测试效率等方式&#xff0c;极大地提升了开发者的工作效率。然而&#xff0c;这同时也对开发者的传统…...

【后端面试题】【中间件】【NoSQL】MongoDB查询过程、ESR规则、覆盖索引的优化

任何中间件的面试说到底都是以高可用、高性能和高并发为主&#xff0c;而高性能和高并发基本是同时存在的。 性能优化一直被看作一个高级面试点&#xff0c;因为只有对原理了解得很透彻的人&#xff0c;在实践中才能找准性能优化的关键点&#xff0c;从而通过各种优化手段解决性…...