文章标签
Metrics Server
-
利用Prometheus深度剖析Etcd集群性能：核心指标、配置与实战经验分享
在分布式系统尤其是Kubernetes生态中，Etcd作为核心的数据存储组件，其稳定性和性能直接关系到整个集群的健康。想象一下，如果Etcd出了问题，Kubernetes API Server可能无法正常工作，调度器和控制器也可能“失语”...
-
Kubernetes HPA实战：打造自动伸缩的容器云平台
Kubernetes HPA实战：打造自动伸缩的容器云平台 在云原生时代，应用的自动伸缩能力至关重要。Kubernetes Horizontal Pod Autoscaler (HPA) 便是实现这一目标的关键组件。本文将深入探讨 H...
-
基于 Kubernetes 实现 Pod 资源限制的自动化动态调整方案
在 Kubernetes 集群中，合理设置 Pod 的资源限制 (Resource Quotas) 至关重要。一方面，资源限制可以防止单个 Pod 消耗过多的资源，影响其他 Pod 的运行；另一方面，不合理的资源限制会导致资源浪费，降低集...
-
Kubernetes监控实战：指标、日志与告警全方位解决方案
Kubernetes监控实战：指标、日志与告警全方位解决方案 在容器化时代，Kubernetes (K8s) 已经成为云原生应用部署和管理的事实标准。但随着集群规模的扩大和应用复杂度的增加，如何有效地监控 Kubernetes 集群的...
-
告别资源浪费？Kubernetes Pod CPU 监控与自动资源调整实战！
Kubernetes Pod CPU 监控与自动资源调整：运维工程师的效率利器 作为一名 Kubernetes 运维工程师，你是否经常面临这样的挑战：集群资源利用率不高，Pod 资源分配不合理，导致资源浪费？手动调整资源配额，效率低下...
-
Kubernetes环境下Prometheus动态服务发现与监控最佳实践
你好！我完全理解你们团队在从物理机+Zookeeper传统架构迁移到Kubernetes时遇到的困惑，特别是服务注册/发现和监控逻辑的巨大变化。这确实是一个常见的转型挑战。从Zabbix+自定义脚本转向Prometheus，面对Kuber...
-
PostgreSQL 负载预测：时间序列模型选型、实现与部署详解
你好，我是你的老朋友，码农老王。 在日常的数据库运维工作中，你是否经常遇到这样的问题：数据库突然变慢，CPU 飙升，应用响应延迟？这些问题往往与数据库负载过高有关。如果我们能提前预测数据库的负载，就能更好地进行资源规划、容量管理和故障...
-
手把手教你用 Kubernetes HPA 实现 Deployment 自动伸缩（附配置示例）
在云原生应用中，自动伸缩能力至关重要。当应用负载增加时，自动增加 Pod 副本数以应对流量高峰；当负载降低时，自动减少 Pod 副本数以节省资源。Kubernetes 的 Horizontal Pod Autoscaler (HPA) 就...
-
Spring Cloud 微服务治理：从注册发现到熔断降级，保姆级教程
大家好，我是你们的 IT 邻居，老王。 今天咱们来聊聊微服务架构下的服务治理。微服务架构将单体应用拆分成多个小型、独立的服务，每个服务负责特定的业务功能。这种架构带来了诸多好处，比如更高的灵活性、可扩展性和可维护性。但同时，也引入了新...
-
用 gRPC 双向流构建实时应用？避坑指南来啦！
实时应用的基石：gRPC 双向流的魅力 各位老铁，有没有遇到过这样的场景？想做一个在线聊天室，或者搞个实时数据分析平台，结果被各种网络协议、消息队列搞得焦头烂额？今天咱们就来聊聊 gRPC 的双向流，看看它怎么能成为你构建实时应用的利...
-
gRPC 拦截器怎么用？统一日志记录和错误处理的最佳实践
在构建微服务架构时，gRPC 已经成为一种流行的选择，因为它提供了高性能、强类型契约和代码生成能力。然而，随着 gRPC 服务的规模和复杂性增加，统一的日志记录和错误处理变得至关重要。这时候，gRPC 拦截器就派上用场了。它们允许你在请求...
-
基于 CPU 使用率的 Kubernetes HPA 自动伸缩实战：配置、监控与最佳实践
Kubernetes 的 Horizontal Pod Autoscaler (HPA) 能够根据 CPU 使用率等指标自动调整 Pod 的数量，从而应对流量高峰，提高资源利用率。本文将详细介绍如何使用 HPA 基于 CPU 使用率自动伸...
-
保障 Kubernetes Operator 稳定运行，监控告警机制详解
Kubernetes Operator 监控告警机制详解：Prometheus + Grafana 实战 作为一名资深的 Kubernetes 玩家，我深知 Operator 在自动化运维中的重要性。但同时，Operator 的稳定运...
-
TimescaleDB 实战：手把手教你用连续聚合构建实时监控系统
TimescaleDB 实战：手把手教你用连续聚合构建实时监控系统 大家好，我是你们的“老码农”朋友。今天咱们来聊聊 TimescaleDB 的一个强大功能——连续聚合（Continuous Aggregates），并结合一个实际案例...
-
Using eBPF for Real-Time Health-Aware Load Balancing: A Practical Guide
Yes, it's entirely possible, and even quite powerful, to implement a custom network load balancer using eBPF that d...
-
Istio 可观测性实战：指标、日志、追踪，打造高性能微服务
Istio 的强大之处，除了流量管理、安全加固，还在于其卓越的可观测性。作为一名对服务性能有极致追求的开发者，你一定深知，只有全面、深入地了解系统的运行状态，才能精准定位瓶颈、优化性能。今天，咱们就来聊聊 Istio 的可观测性三剑客：指...
-
掉坑指南：在不同编程场景下，如何灵活运用 `on_failure` 机制，让你的代码更可靠
你好，我是老码农小李。今天，咱们聊聊一个在程序开发中经常被忽视，但却至关重要的概念—— on_failure 机制，也就是“失败处理”。 作为一名合格的程序员，咱们的目标不仅仅是写出能跑的代码，更重要的是写出“能抗”的代码。在实际开...
-
Rust异步并发优化：Prometheus指标采集器性能飞跃指南
Rust异步并发优化：Prometheus指标采集器性能飞跃指南 作为一名Rust爱好者，我经常思考如何利用这门语言的优势来解决实际问题。Prometheus作为流行的监控系统，其指标采集器的性能至关重要。今天，我想分享如何利用Rus...
-
Rust Tokio HTTP 服务集成 Prometheus 监控实战指南
在构建高性能的 Rust HTTP 服务时，监控是至关重要的一环。Prometheus 作为云原生领域的主流监控方案，能够实时采集和分析服务的各项性能指标。本文将深入探讨如何在基于 Tokio 的现有 HTTP 服务中集成 Prometh...
-
Golang gRPC服务延迟监控与诊断实战：Prometheus + Jaeger
在微服务架构中，gRPC作为一种高性能的远程过程调用框架，被广泛应用于服务间的通信。然而，随着服务数量的增加，端到端的延迟问题也变得越来越复杂。如何有效地监控和诊断gRPC服务的延迟问题，成为了保障系统稳定性和性能的关键。 本文将以G...