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摘要：本文介绍如何利用Grafana+ClickHouse构建TTL数据清理进度监控系统。通过配置Grafana数据源连接ClickHouse，创建包含5个核心面板的仪表盘：待清理Parts数量/数据量、各表TTL状态分布、历史清理记录、清理延迟分析和TTL策略概览。重点展示system.parts和system.part_log表的SQL查询方法，支持监控过期数据量、清理效率、策略执行延迟等关键
使用kube-prometheus在K8s集群快速部署Prometheus+Grafana, 并使用Ingress暴露Web服务
大家好，我是阿可，微赚淘客系统及省赚客APP创始人，是个冬天不穿秋裤，天冷也要风度的程序猿！在电商导购系统的微服务架构中，服务节点多达30+（商品服务、推荐服务、支付服务等），分布式调用链路复杂——一次商品详情页加载可能涉及7个服务的交互。传统监控方式（如单机日志查询）无法实时感知全局状态，常出现“用户反馈卡顿但定位不到故障点”的问题。基于此，我们构建，覆盖服务健康度、接口性能、业务指标三大维度，
在大数据技术快速演进的2025年，Apache Flink作为流处理领域的核心引擎，其稳定性和性能直接关系到企业实时计算业务的成败。随着数据处理规模不断扩大和业务场景日益复杂，仅依靠基础的系统运行状态检查已经无法满足运维需求。一套完善的监控体系不仅能够实时反映系统健康状况，更是保障业务连续性、提升资源利用效率的关键基础设施。
Prometheus（普罗米修斯）是一套开源的监控&报警&时间序列数据库的组合，起始是SoundCloud公司开发的。随着发展，越来越多公司和组织接受采用Prometheus，社会也十分活跃，他们便将它独立成开源项目，并且有公司来运作。Google SRE的书内也曾提到跟他们BorgMon监控系统相似的实现是Prometheus。现在最常见的Kubernetes容器管理系统中，通常会搭配Prome
1、展示Docker host和容器两个层次的监控数据。2、展示历史变化数据。由于cAdvisor提供的操作界面略显简陋，而且需要在不同页面之间跳转，并且只能监控一个Dockerhost，实用性缺陷不足。但cAdvisor的一个亮点是它可以将监控到的数据导出给第三方工具，由这些工具进一步加工处理。我们可以把cAdvisor定位为一个监控数据收集器，收集和导出数据是它的强项，而非展示数据。cAdvi
通过本文，我们了解了如何使用 Docker、Jmeter、InfluxDB 和 Grafana 搭建性能监控平台。该平台可以帮助我们实时监控应用程序的性能，并进行优化和扩展。通过优化 InfluxDB 和 Grafana 配置，添加更多的数据源和面板，以及将平台部署到云端，我们可以更全面地监控性能，并及时发现和解决问题。
瓶颈类型具体表现根因示例提示层瓶颈提示渲染延迟高、模板变量替换错误多未缓存动态提示、模板语法复杂模型推理层瓶颈Token生成速度慢、上下文窗口溢出模型参数未优化、上下文截断策略不合理基础设施层瓶颈GPU显存不足、容器调度延迟高资源配额不足、K8s节点亲和性配置错误图1-1 云原生提示工程性能瓶颈分类graph TDA[用户请求] --> B[提示管理服务]B --> C[推理服务（LLM）]C -
Java 8还提供了“java.util.function”包，内置了大量常用的函数式接口（如Function, Consumer, Supplier），为Lambda表达式提供了丰富的应用场景，进一步强化了其在构建灵活、可组合代码方面的能力。当参数只有一个时，可以省略括号；这种简洁的语法使得开发者可以用更少的代码表达同样的逻辑意图，例如，取代了以往需要匿名内部类才能实现的接口实例化。例如，在Ja
Docker监控解决方案摘要 随着容器化技术普及，传统监控系统难以有效区分单个主机上多个容器的资源占用情况。本文介绍了两种主流Docker监控方案：cAdvisor+Prometheus+Grafana和cAdvisor+InfluxDB+Grafana组合。Docker自带监控命令(ps/top/stats)适合快速查看实时状态，但无法提供历史趋势分析。重点讲解了cAdvisor数据采集工具的部
本文介绍了两种Docker监控方案：1）使用docker ps/top/stats等原生命令，适合快速查看容器状态但功能有限；2）推荐采用cAdvisor+Prometheus+Grafana组合方案，分别实现数据采集、存储和可视化。重点演示了三者的安装配置过程，包括cAdvisor容器部署、Prometheus配置文件设置、Grafana数据源连接及仪表盘导入。该方案支持历史数据分析和趋势展示，
本文介绍了一种利用Grafana监控多K8S集群异常Pod的方法。通过Python脚本（使用Ansible远程执行）采集各集群Pod异常信息，包括命名空间、状态、重启次数等，并以JSON格式通过HTTP接口暴露。使用Grafana-Infinity插件作为数据源，配置Table类型面板，实现单一面板监控多集群异常Pod状态。该方法解决了无法直连K8S服务器的问题，提供了直观的异常展示方案。
通过本文，我们了解了如何使用 Docker、Jmeter、InfluxDB 和 Grafana 搭建性能监控平台。该平台可以帮助我们实时监控应用程序的性能，并进行优化和扩展。通过优化 InfluxDB 和 Grafana 配置，添加更多的数据源和面板，以及将平台部署到云端，我们可以更全面地监控性能，并及时发现和解决问题。总结：！！作为一位过来人也是希望大家少走一些弯路，如果你不想再体验一次学习时找
Flink的一个核心特性是其批流一体的架构设计，允许用户使用统一的API和执行引擎处理有界数据（批处理）和无界数据（流处理）。本文将深入探讨Flink的执行模式（Execution Mode），特别是在Flink 1.20.1版本中对批处理和流处理模式的支持和优化。Flink的批流一体执行模式是大数据处理领域的一次重要创新，它消除了批处理和流处理之间的界限，为开发者提供了统一、灵活的编程模型。在实
