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魔众文库源码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，查看跳转页面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），股票信息源码并测试连接成功。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是易语言追踪源码一个用于监控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、夜秀live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。
