1.【.NET 6+Loki+Grafana】实现轻量级日志可视化服务功能
2.收藏 Kafka监控组件大全
3.javabean和spring中bean对象是源译一回事吗,它们分别都有什么
4.部署Kafka监控
【.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。码编首先,源译您需要准备的码编操作系统为WIN ,使用.NET环境为.NET 6,源译开发环境是码编git源码包VS 。
开始前,源译请下载Grafana安装包,码编确保选择最新企业版,源译当前最新版本为9.1.7。码编您可以从grafana.com/grafana/dow页面获取最新版本。源译接着,码编下载Loki环境,源译我选择的码编是2.6.0版本(最新版为2.6.1,但还未提供Windows安装版本)。源译您可根据需要从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,php网站快照生成源码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),安卓开发源码分享并测试连接成功。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。
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是游戏源码IP地址改成域名一个用于监控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、高防欧模网源码创建和管理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。
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。
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。
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,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。