1.Greenplum常用问题汇总【持续更新】
2.部署Kafka监控
3.收藏 Kafka监控组件大全
4..NET 6+Loki+Grafana实现轻量级日志可视化服务功能
5.基于Prometheus + Grafana搭建IT监控报警最佳实践(2)
6.javabean和spring中bean对象是源译一回事吗,它们分别都有什么

Greenplum常用问题汇总【持续更新】

       Greenplum是领先的大规模分析型数据库，基于PostgreSQL架构，码编由VMWare Tanzu产品线负责。源译在线问答社区中，码编常见问题如下：

       1. 商业版与开源版有何不同？商业版包含所有开源功能，源译附加额外服务。码编jdk源码怎么调

       2. 如何获取Greenplum开源版？通过访问特定网站下载。源译

       3. 查看部署文档？资源页面提供安装指南。码编

       4. Greenplum版本与PostgreSQL对应关系？版本更新记录可在release note中查阅。源译

       5. 计算内存设置？可使用特定工具计算推荐值。码编

       6. 查看日志位置？日志通常位于系统指定路径。源译

       7. 绿色客户端有哪些？开源社区提供多款客户端。码编

       8. Greenplum 6中删除pg_filespace表？确实删除了此表。源译

       9. Greenplum 6中移除了gpcheck组件？从6.0版本开始不再提供。码编

       . 可以设置自动关闭空闲连接？通过配置参数实现。源译

       . 是否支持非x架构？暂无官方版本支持，可尝试源码编译。

       . 监控解决方案？商业版本有GPCC，开源版可采用Prometheus和Grafana。

       . gpbackup和gprestore组件？商业版本自带，开源版需手动编译。

       以上问题，社区定期更新解答，欢迎关注和收藏。

部署Kafka监控

       在Kafka部署过程中，监控系统的设置至关重要。本文将简述搭建Kafka监控的实践经验，包括所选工具和环境配置步骤。

       首先，确保Kafka实例在本地部署了三个实例，未使用Docker。监控方案选择了kafka_exporter、Prometheus和Grafana组合，详细选择理由可自行查阅网络资源。kafka_exporter在本地编译部署，因遇到go环境不匹配问题，最终选择源码编译，通过git克隆v1.7.0版本，设置goproxy以获取依赖库。编译过程中，对`go mod vendor`指令进行了修改，成功编译出kafka_exporter可执行文件，投票任务系统源码并针对多个Kafka实例制定了启动命令。

       同时，为了监控系统负载，部署了node-exporter在Docker中，确保其固定IP以方便Prometheus的配置。node-exporter的IP设为..0.2，端口为。

       接下来是Prometheus的部署。首先通过Docker拉取prom/prometheus镜像，配置文件中包含了Prometheus自身、node-exporter（.网段）和kafka_exporter（..0.1）的采集项。使用命令`docker run`启动Prometheus，监听端口，与node-exporter和kafka_exporter通信。

       Grafana的安装则在另一个目录B中进行，设置了读写权限后通过Docker拉取grafana/grafana镜像。部署时，Grafana容器的IP设为..0.4，监听端口。登录Grafana后，首先添加DataSource，指向Prometheus实例，然后导入官网提供的Linux系统模板（如、），Kafka监控模板（如），以及Prometheus模板（）以设置Dashboard。

       总结，通过这些步骤，成功搭建了Kafka的监控系统，包括本地部署的kafka_exporter、Docker中的node-exporter和Prometheus，以及Grafana用于可视化监控数据。

收藏 Kafka监控组件大全

       本文概述了用于监控Kafka系统的多种组件，包括Burrow、Telegraf、Grafana以及一些其他工具，如Kafka Manager、Kafka Eagle、Confluent Control Center和Kafka Offset Monitor。以下对这些工具进行了简要介绍。

       Burrow是dtu配置工具 源码一个用于监控Kafka的组件，由Kafka社区的贡献者编写，主要关注于监控消费者端的情况。它使用Go语言编写，功能强大，但用户界面不提供，可通过GitHub获取二进制文件进行安装。

       Telegraf是一个数据收集工具，与Burrow结合使用，用于收集Kafka监控数据，并将其存储到InfluxDB中，以便在Grafana中进行可视化展示。

       Grafana是一个强大的数据可视化工具，允许用户创建仪表板，以直观地显示从Burrow收集的监控数据。通过配置Grafana，可以设置变量和图表，过滤集群并显示关键指标，如消费者滞后度、分区状态等。

       Kafka Manager是一个受欢迎的监控组件，使用Scala编写，提供源码下载。它支持管理多个Kafka集群、副本分配、创建和管理Topic等功能，但编译过程较为复杂，且在处理大型集群时资源消耗大。

       Kafka Eagle是一个由国人开发的监控工具，以其美观的界面和强大的数据展现能力受到推崇。它支持权限报警和多种报警方式，如钉钉、微信和邮件，还具备使用ksql查询数据的功能。

       Confluent Control Center是一个功能齐全的Kafka监控框架，集成了多种监控和管理功能，但需购买Confluent企业版才能使用。官方文档提供了快速启动指南，但安装过程较为繁琐，需要引入特定的Kafka版本及其相关服务。

       Kafka Monitor和Kafka Offset Monitor被认为是监控组件中的“炮灰”，具体信息不详。搜狐快站源码

       综上所述，这些组件提供了从不同角度监控Kafka系统的能力，包括消费者监控、资源管理、性能分析和数据可视化等。选择合适的监控工具时，需要考虑功能需求、资源消耗和集成难度等因素。

.NET 6+Loki+Grafana实现轻量级日志可视化服务功能

       实现轻量级日志可视化服务功能

       本文将通过使用Loki+Grafana来实现日志记录与可视化查询，简化日志管理与分析。首先，您需要准备的操作系统为WIN ，使用.NET环境为.NET 6，开发环境是VS 。

       开始前，请下载Grafana安装包，确保选择最新企业版，当前最新版本为9.1.7。您可以从grafana.com/grafana/dow页面获取最新版本。接着，下载Loki环境，我选择的是2.6.0版本（最新版为2.6.1，但还未提供Windows安装版本）。您可根据需要从github.com/grafana/loki页面自行下载源码并编译为安装包。

       安装完成后，输入blogs.com/weskynet/p/领取本地安装包，包括源码。

       解压Loki至本地后，根据文档配置文件。注意配置文件中的retention_period应为小时的整数倍。更多Loki配置信息，请参考grafana.com/docs/loki/l页面。

       启动Loki服务，推荐在控制台操作以确保稳定运行。启动命令为：xxx.exe --config.file=配置文件.yaml。若条件允许，您也可将Loki服务挂载到Windows中，方法参考另一篇文章，了解如何挂载Elasticsearch等至Windows服务。

       创建测试案例，使用基于.NET6的流量君网站源码webapi服务。在此服务中，引用serilog包，并在appsetrings配置文件中添加日志输出配置，分别输出至控制台与Loki，并配置日志标签用于查询和规则匹配。

       在启动项内注册serilog日志服务，确保自动关联配置文件。在控制器中新增日志写入测试方法，注入日志服务，输出不同类型的日志。

       运行程序后，通过Swagger接口测试日志写入，控制台将显示日志输出。在Grafana中，通过数据源设置连接Loki，配置Loki部署地址（默认为本地），并测试连接成功。接下来，使用Explore菜单进行日志查询，预设查询区间，选择标签与标签值进行搜索，根据时间区间查询对应日志。同时，可以以Json形式查看日志，或进行关键字查询。

       如果您需要配套的安装包和源码，可扫描下方二维码，或搜索公众号Dotnet Dancer，回复Loki获取所有内容。本文至此结束，希望对您的日志管理与分析工作有所帮助。

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，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http://...:/metrics 可查看抓取的所有数据。

       查看数据信息，输入node_memory_MemTotal_bytes查询该主机内存数据是否正确，可以看到G总内存，与我本机内存相符，说明数据正确。

       至此，我们可以确定数据抓取是成功的。

       数据生成大屏数据UI，展示放在Grafana中，打开Grafana：http://...:/，点击数据源：关联Prometheus数据源。

       输入Prometheus的地址：http://...:，下载Grafana的面板，json模版可在Grafana官网模版库中找到。在此，我选择了一个模版，具体链接为：Linux主机详情 | Grafana Labs。

       添加模版：点击import，导入下载下来的json文件。

       或者根据ID来加载。如果对面板数据和展示的风格不适用，可单独编辑变量和数据查询语句，关于Grafana的变量和数据查询语句后续单独开篇说明，在此只采用通用的模版展示数据。

       关于SNMP数据采集，我们可以通过SNMP协议来监控交换机、路由器等网络硬件设备。在一台Linux主机上，我们可以使用snmpwalk命令来访问设备通过SNMP协议暴露的数据。

       简单查看后，我们需要长期监控，这个时候就要借助SNMP Exporter这个工具了。SNMP Exporter是Prometheus开源的一个支持SNMP协议的采集器。

       下载docker image使用如下命令，使用中请切换对应的版本。如果使用二进制文件部署，下载地址如下。

       对于SNMP Exporter的使用来说，配置文件比较重要，配置文件中根据硬件的MIB文件生成了OID的映射关系。以Cisco交换机为例，在官方GitHub上下载最新的snmp.yml文件。

       关于采集的监控项是在walk字段下，如果要新增监控项，写在walk项下。我新增了交换机的CPU和内存信息。

       在Linux系统中使用Docker来运行SNMP Exporter可以使用如下脚本。

       在Linux系统部署二进制文件，使用系统的Systemd来控制服务启停，系统服务文件可以这么写。该脚本源自官方提供的脚本，相比于官方脚本增加了SNMP Exporter运行端口的指定。

       运行好以后，我们可以访问http://localhost:来查看启动的SNMP Exporter，页面上会显示Target、Module、Submit、Config这几个选项和按钮。

       在Target中填写交换机的地址，Module里选择对应的模块，然后点击Submit，这样可以查到对应的监控指标，来验证采集是否成功。

       target可以填写需要采集的交换机IP，模块就是snmp.yml文件中命名的模块。

       点击Config会显示当前snmp.yml的配置内容。

       如果上面验证没有问题，那么我们就可以配置Prometheus进行采集了。

       配置好Prometheus以后启动Prometheus服务，就可以查到Cisco交换机的监控信息了。

       接下来就Prometheus配置告警规则，Grafana进行画图了。这些操作和其他组件并无区别，就不再赘述。

       关于手动生成snmp.yml配置文件，当官方配置里没有支持某些设备时，我们需要通过MIB文件来自己生成配置文件。

       以华为交换机为例，在单独的CentOS7.9的一台虚拟机中部署snmp_exporter，在这里我以源码编译部署。

       在此我贴出generator.yml文件的模版：模块中，if_mib是指思科模块提供公共模块，HZHUAWEI是我自定义的模块名，根据walk下的OID和变量下的mib库文件路径生成snmp.yml配置文件，然后根据snmp.yml配置文件采集交换机信息。

       generator.yml文件格式说明：参考官网。

       这次我贴一份比较完整的snmpv3版本的模版：参考网络上，后续我内部的完整模版贴出来，形成最佳实践。

       主要的消耗时间就是想清楚需要采集的交换机监控指标信息，并到官网找到OID，贴到generator.yml文件中，最后执行./generator generate命令遍历OID形成snmp.yml配置文件，启动snmp_exporter时指定新形成的snmp.yml文件路径。

       启动后在浏览器中，打开http://...5:/。

       在此需要说明下，交换机需要开启snmp使能。如内部交换机比较多，可采用python或者ansible批量部署snmp使能，python这块可学习下@弈心 @朱嘉盛老哥的教程，上手快并通俗易懂，ansible后续我会单独出一套针对华为设备的教程，可关注下。

       一般情况下，交换机都是有多台，甚至几百上千台，在如此多的设备需要监控采集数据，需要指定不同模块和不同配置文件进行加载采集的，下面简单介绍下多机器部署采集。

       编辑prometheus.yml文件，snmp_device.yml的内容参照如下格式即可。我在下面的示例中添加了architecture与model等变量，这些变量Prometheus获取目标信息时，会作为目标的标签与目标绑定。

       重启服务器或重加载配置文件即可，后续贴出我的实际配置文件。

       此篇到此结束，下篇重点说明配置文件细节和我目前实践的配置文件讲解。

javabean和spring中bean对象是一回事吗,它们分别都有什么

       面试官：今天要不来聊聊Spring对Bean的生命周期管理？

       候选者：嗯，没问题的。

       面试者解释了普通Java对象和Spring管理的Bean实例化过程的区别。在Java环境下创建对象的主要步骤包括编译为class文件、通过类加载器加载到JVM、初始化对象供使用。而Spring管理的Bean除了使用Class对象，还会使用BeanDefinition的实例描述对象信息，如@Scope、@Lazy、@DependsOn等。这使得BeanDefinition不仅描述了类的信息，还能描述对象的额外元数据。

       面试官确认了候选者的理解，并指出BeanDefinition用于存储日常给Spring Bean定义的元数据。候选者解释了Spring在启动时如何扫描和加载Bean信息，并将其封装到BeanDefinition中。BeanDefinition随后放入一个Map中，通过BeanName作为键，BeanDefinition对象作为值。

       候选者说明了Bean实例化的过程，以及属性注入、初始化和依赖解决。在这个过程中，候选者提到了BeanFactoryPostProcessor作为Bean工厂后置处理器，可以用于注入占位符信息。Aware接口被用于填充资源，而BeanPostProcessor后置处理器是AOP实现的关键，可以在Bean实例化前后执行特定的逻辑。

       面试官提问了Spring如何解决循环依赖问题，候选者解释了在对象实例化后，属性注入之前，会将对象放入缓存中。在属性注入时，依赖的其他对象会从缓存中获取，完成创建过程。候选者详细介绍了缓存的三个级别，以及如何使用三级缓存解决循环依赖问题。

       面试者总结了Spring Bean的生命周期管理过程，包括BeanDefinition的使用、实例化、属性赋值、初始化阶段的hook点，以及如何解决循环依赖问题。强调了Spring为扩展和自定义提供了丰富的接口和机制。

       面试官提议分享关键的源码，候选者推荐了一个开源项目，该项目包含了从零开始的文档，适用于毕业设计和面试。项目使用了诸如SpringBoot、SpringDataJPA、MySQL、Docker、Kafka、Redis、Apollo、Prometheus、Grafana、GrayLog、xxl-job等技术栈，并提供了详细的文档和中文注释，适合在校学生、工作一年左右或长期从事内网CRUD后台开发的人员学习。