1.kubernetes-基于Prometheus监控redis（redis-exporter）
2.基于Prometheus + Grafana搭建IT监控报警最佳实践(2)
3.consulmanager部署和使用
4.job scope是标源标源什么意思？
5.利用blink+MQ实现流计算中的超时统计问题
6.详讲k8s几种控制器(保姆级)Deployment,HPA,CronJob,DaemonSet...
kubernetes-基于Prometheus监控redis（redis-exporter）
在Kubernetes环境中，为了监控Redis，码指码编我们首先部署了redis-exporter，标源标源它负责从Redis获取指标数据并将这些数据推送至Prometheus。码指码编安装和配置步骤如下：
1.1 安装与配置：通过Helm工具，标源标源将redis-exporter部署到kube-public命名空间，码指码编petshop4.0源码且默认假设Redis服务已暴露，标源标源名为redis-service。码指码编部署时需要设置相应的标源标源参数，确保对外公开访问。码指码编
1.2 露给集群外访问：通过特定命令，标源标源将redis-exporter暴露给集群外部，码指码编以便数据获取。标源标源
1.3 检查指标数据：在浏览器中，码指码编可以直接访问redis-exporter的标源标源地址，查看监控到的Redis各种性能指标，包括内存使用、GC运行情况等。
接下来，我们配置Prometheus来监控这些指标：
2.1 Prometheus配置：在Prometheus的配置文件中，新增部分，如Scrape Interval和Evaluation Interval，设置从redis-exporter获取数据的配置，指定job名为'redis'，目标地址为redis-exporter服务的IP和端口。
2.2 配置验证：通过访问Prometheus的短线突击指标源码监控界面，可以检查新添加的Redis监控是否成功，查看target列表中应包含'redis' job。
2.3 查看指标：在Prometheus的图形界面，执行rate(process_cpu_seconds_total[m])等查询，可实时查看Redis的CPU使用情况。
本文作者季向远，来自北京神舟航天软件技术有限公司，如需了解更多细节，请查阅原文，所有内容归作者所有。
基于Prometheus + Grafana搭建IT监控报警最佳实践(2)
见字如面，大家好，我是小斐。延续前文，本文将深入探讨Prometheus和Grafana的监控体系。
首先，我们需要打开Prometheus和Grafana进行操作，访问地址分别为：...:/ 和 ...:/。
以node_exporter数据采集器为例，先确保其已安装于需要监控的主机。若要获取...主机的状态数据，需在该主机安装node_exporter采集器。
在prometheus.yml中添加需要抓取的目标源信息，具体操作为：在scrape_configs下添加job_name，指定静态目标，web组态软件 源码添加...:目标。
配置文件配置完成后，由于是静态的，需要重新加载配置文件，重启Prometheus以生效。
在targets中查看是否已抓取到目标，根据上图可见，...的主机节点数据已抓取到。在Prometheus中验证数据正确性，点击/starsliao/Te... #consulmanager项目地址
consulmanager 是一个开源的项目，现在已经更名为tensuns，有兴趣的可以自行研究
要想安装consulmanager，必须先安装下面三个 docker ，docker-compase， consul
1.1 安装consul
1.1.1 安装consul-基于centos7
1.1.2 生成uuid
1.1.3 配置文件设置
1.1.4 启动consul
访问方式 ip:
1.2 安装docker和docker-compase
1.2.1 安装docker
1.2.2 安装docker-compase
二 安装 ConsulManager
2.1 下载源码
下载地址 github.com/starsliao/Co...
目录结构如下：
2.2 docker-compose.yml 内容
2.3 启动并访问
三 配置consulmanager
3.1 云主机管理
3.1.1 同步云主机
云主机管理就是可以自动同步云服务器到consulmanager这个上面
前提是需要你在云账号里面创建access key 和secret key,这个账号还需要有访问主机的权限
新增云资源
创建完成之后，你可以手动同步，也可以自动同步，然后去云主机列表查看，是否同步过来了
3.1.2 批量云主机监控
前提是每天主机需要安装好node-exporter
选定好指定的组，选择好系统，点击生成配置，然后把这个配置，粘贴到prometheus的配置文件中
进行重启prometheus
然后进去到prometheus-target里进行查看
当然如果你的node-exporter的端口不是,怎么办，打开cousul的web页面，可以自定义设置
3.1.3 导入对应的日内强度指标源码模版
导入ID：
详细URL： grafana.com/grafana/das...
3.1.4 设置告警规则
3.2 blackbox站点监控设置
3.2.1. 配置Blackbox_Exporter
在Web页面点击
Blackbox 站点监控/Blackbox 配置，点击
复制配置，如下所示：
复制配置到 blackbox.yml，清空已有的配置，把复制的内容粘贴进去，重启blackbox_exporter
3.2.2 配置Prometheus
在Web页面点击 Blackbox 站点监控/Prometheus 配置，点击复制配置。编辑Prometheus的
prometheus.yml，把复制的内容追加到最后，reload或重启Prometheus
3.2.3. 配置Prometheus告警规则
在Web页面点击
Blackbox 站点监控/告警规则，点击复制配置。
编辑Prometheus的配置文件，添加 rules.yml，然后把复制的内容粘贴到rules.yml里面，reload或重启Prometheus。
然后去prometheus查看告警规则是否生成
3.2.4. 查看Prometheus
在Prometheus的Web页面中，点击Status-Targets，能看到新增的Job即表示数据同步到Prometheus。
3.2.5 新增tcp或者/grafana/das...
最终在grafana访问的效果如下：
四 总结
到这里基本的监控项和报警规则都已经设定好了，接下来会介绍告警的方式和具体实现
job scope是什么意思？
"Job scope"的意思是职位范围或工作范围，用于描述一个职位所包含的具体职责和任务。"Job scope" 是一个常用的职业术语，指的是工作范围或职责范围。这个词汇在职业招聘和人力资源管理领域经常被使用。在工作职位中，每个职位都有明确的社交app源码模版工作范围，也就是该职位负责的具体工作内容。这些职责和任务构成了该职位的工作范围，即这份工作的职位职责范围就是"Job scope"。
在现代职场中，雇主通常会在招聘广告、职位描述或合同中明确说明某个职位的 "job scope"，以便求职者和员工了解自己的职责和工作范围。因此，可以认为 "job scope" 的出处是在职业环境中逐渐形成和普及的，并成为了管理和沟通职务职责的一种标准术语。
Job scope具体含义如下：
1、职责和任务：描述职位的具体职责和任务，包括日常工作职责、项目参与、业务处理等方面的工作内容。例如，一个市场营销经理的职责可能包括市场调研、制定市场推广策略、组织营销活动等。
2、职位要求：阐述该职位所需的技能、资格和经验要求。例如，一个软件工程师的职位要求可能包括熟悉编程语言、有相关项目经验、具备问题解决能力等。
3、工作关系：描述该职位与其他部门或职位之间的工作关系和协调合作。例如，一个项目经理可能需要与开发团队、市场团队和客户进行沟通和协调。
4、目标和绩效评估：说明该职位的工作目标和绩效评估指标，衡量工作绩效和工作成果。例如，一个销售经理的目标可能是完成销售额目标并提高市场份额。
Job scope的用法
1、招聘广告：招聘广告通常会列出职位的"job scope"，详细描述该职位的职责和工作范围，以吸引合适的候选人申请该职位。
2、职位描述：在职位描述中，雇主常常使用"job scope"一词来列举该职位的具体工作职责和所需技能要求，以帮助求职者了解职位的性质和工作期望。
3、绩效评估：在绩效评估中，"job scope"被用来评价职员在工作中实际完成的任务和职责，作为考核绩效和达成目标的依据之一。
4、人力资源管理：在人力资源管理中，"job scope"常常被用来规划和管理不同职位的工作范围，确定职位职责、组织架构和团队分工等重要决策的依据。
利用blink+MQ实现流计算中的超时统计问题
菜鸟物流面对复杂链路和多实操节点等挑战，面临实时计算困境，特别对于“晚点超时指标”难以实时汇总。通过观察，当前方案依赖OLAP数据库查询，大促期间压力大。 为了解决“晚点超时指标”问题，引入Blink+MQ方案。首先定义超时晚点指标规则：订单在指定超时时间未达到特定节点，则视为超时，触发计算汇总值。常规流计算原理无法满足此需求。新方案的核心是：在超时时刻，利用MetaQ定时消息功能“制造”消息，触发流计算汇总。同时，利用Blink的Retraction机制，当消息状态改变，实时更新计算结果。 方案架构包括： Step1: Blink job接收订单数据，生成明细表并以TT形式发送给Blink job2和Blink job3。 Step2: Blink job2计算每个订单的考核时刻，并将此时刻作为MetaQ定时消息的属性，由MetaQ在特定时间下发。 Step3: Blink job3接收来自MetaQ和TT的消息，对时间判断后进行汇总计算。 在实现细节方面，根据物流场景灵活配置特殊设计，分别在Blink SQL代码和自定义Sink上进行调整，以适应多种实操节点和考核时长的需求。代码示例涉及MetaQ消息生成和Sink实现。 方案优势包括： 配置灵活：通过Blink SQL和自定义MetaQ，实现多种指标的实时计算，节省代码开发时间。 主键保序：确保消息按主键顺序处理，符合流计算需求。 性能优良：将消息存储与计算分离，优化消息量并使用Blink功能，提升系统性能。 总之，该方案利用Blink和MetaQ协同工作，解决了物流场景下的特殊指标计算问题，提升了实时数据处理的效率和准确性。详讲k8s几种控制器(保姆级)Deployment,HPA,CronJob,DaemonSet...
本文深入解析Kubernetes中的几种控制器，包括Deployment, HPA, CronJob, DaemonSet等，旨在提供保姆级指导，简化控制器的理解与实践。阅读内容前请确保环境配置正确，所有示例可直接复制使用。
Pod控制器介绍：Pod是Kubernetes的基本单位，分为手动创建和自动创建两类。Pod控制器作为管理Pod的中间层，通过配置告知控制器所需Pod的数量和类型，确保状态稳定。控制器会自动修复故障Pod，提供故障恢复机制。
ReplicaSet (RS)：RS专注于保持指定数量的Pod运行，监控Pod状态，自动重启故障Pod，并支持数量调整和镜像升级。
Deployment：此控制器更加强大，通过管理ReplicaSet间接管理Pod，实现服务编排。具备扩缩容、镜像升级、更新策略（重建或滚动）等功能。
Horizontal Pod Autoscaler (HPA)：自动调整Pod数量，基于指标监测，实现资源优化。通过HPA，系统可自动响应负载变化，动态调整Pod副本数。
DaemonSet：确保集群中每台节点运行一个副本，适用于节点级服务，如日志收集、监控等。
Job：专为批量处理、一次性任务设计，执行单次任务后终止。简化大规模数据处理流程。
CronJob：基于定时任务调度，以类似Linux cron的方式在特定时间重复执行Job任务，实现周期性工作。
各控制器资源清单文件、创建与配置示例均提供，助力快速上手。通过实践这些控制器的使用，可有效提升Kubernetes资源管理效率。推荐结合官方文档和社区资源，深入学习并实践，以适应不同场景需求。