注意:这里的进程名字和进程的名字一样,包括大写和小写
再“模型化设备”-可以看到被监控的进程,包括进程使用的CPU、内存;
中间要等10分钟左右,进程的内存、CPU出现值
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除了Spark的监控功能,Spark Streaming增加了一些专有的功能。应用StreamingContext的时候,Spark web UI 显示添加的Streaming菜单,用以显示运行的receivers(receivers是否是存活状态、接收的记录数、receiver错误等)和完成的批的统计信息(批处理时间、队列等待等待)。这可以用来监控 流应用程序的处理过程。 在WEB UI中的Pr
NetBase 是一个 C# 项目,用来创建和读取类似 DBF 的文件,同时支持一些简单的SQL来对表格的数据进行创建、插入、查询操作。
在spring-boot模块中,您可以找到两个类来创建通常对进程监视有用的文件: ApplicationPidFileWriter创建一个包含应用程序PID的文件(默认情况下,在应用程序目录中,文件名为application.pid)。 WebServerPortFileWriter创建一个或多个文件,其中包含正在运行的Web服务器的端口(默认情况下,在应用程序目录中,文件名为applicatio
前面介绍了 toolbox 模块,beego 默认是关闭的,在进程开启的时候监控端口,但是默认是监听在 127.0.0.1:8088,这样无法通过外网访问。当然你可以通过各种方法访问,例如 nginx 代理。 为了安全,建议用户在防火墙中把 8088 端口给屏蔽了。你可以在 conf/app.conf 中打开它 默认监控是关闭的,你可以通过设置参数配置开启监控: EnableAdmin = tru
我们说falcon-agent是无需配置即可自动化采集200多项监控指标数据,比如cpu相关的、内存相关的、磁盘io相关的、网卡相关的等等,都可以自动发现,自动采集。 端口监控 falcon-agent编写初期是把本机监听的所有端口上报给server端,比如机器监听了80、443、22三个端口,就会自动上报三条数据: net.port.listen/port=22 net.port.listen/
微服务的特点决定了功能模块的部署是分布式的,大部分功能模块都是运行在不同的机器上,彼此通过服务调用进行交互,前后台的业务流会经过很多个微服务的处理和传递,出现了异常如何快速定位是哪个环节出现了问题? 在这种框架下,微服务的监控显得尤为重要。本文主要结合Spring Boot Actuator,跟大家一起分享微服务Spring Boot Actuator的常见用法,方便我们在日常中对我们的微服务进行
Kubernetes 使得管理复杂环境变得更简单,但是对 kubernetes 本身的各种组件还有运行在 kubernetes 集群上的各种应用程序做到很好的洞察就很难了。Kubernetes 本身对应用程序的做了很多抽象,在生产环境下对这些不同的抽象组件的健康就是迫在眉睫的事情。 我们在安装 kubernetes 集群的时候,默认安装了 kubernetes 官方提供的 heapster 插件,
在前面的安装heapster插件章节,我们已经谈到Kubernetes本身提供了监控插件作为集群和容器监控的选择,但是在实际使用中,因为种种原因,再考虑到跟我们自身的监控系统集成,我们准备重新造轮子。 针对kubernetes集群和应用的监控,相较于传统的虚拟机和物理机的监控有很多不同,因此对于传统监控需要有很多改造的地方,需要关注以下三个方面: Kubernetes集群本身的监控,主要是kube