《云原生场景下Prometheus指标采集异常的深度排查与架构修复》
本文聚焦云原生监控系统中Prometheus采集K8s容器指标的“间歇性无数据”问题，还原其技术环境（K8s 1.28.3、Prometheus 2.45.0等）与故障现象（指标缺失5-15分钟，高峰期频发）。排查发现，根源在于kubelet的cadvisor指标生成线程不足、缓存策略不当，叠加Calico iptables转发延迟。通过优化kubelet参数（增线程、缩缓存）、调整Prometheus采集策略（延间隔、分片采集）、切换Calico为IPVS模式，问题得以解决。同时给出长期监控预警方案，为云原生监控运维提供实践思路，强调全链路协同优化的重要性。
日志收集和Spring 微服务监控的最佳实践
在微服务架构中，日志记录与监控对系统稳定性、问题排查和性能优化至关重要。本文介绍了在 Spring 微服务中实现高效日志记录与监控的最佳实践，涵盖日志级别选择、结构化日志、集中记录、服务ID跟踪、上下文信息添加、日志轮转，以及使用 Spring Boot Actuator、Micrometer、Prometheus、Grafana、ELK 堆栈等工具进行监控与可视化。通过这些方法，可提升系统的可观测性与运维效率。
基于docker搭建监控系统&日志收集
Prometheus 是一款由 SoundCloud 开发的开源监控报警系统及时序数据库（TSDB），支持多维数据模型和灵活查询语言，适用于大规模集群监控。它通过 HTTP 拉取数据，支持服务发现、多种图表展示（如 Grafana），并可结合 Loki 实现日志聚合。本文介绍其架构、部署及与 Docker 集成的监控方案。
从入门到实战：一文掌握微服务监控系统 Prometheus + Grafana
随着微服务架构的发展，系统监控变得愈发重要。本文介绍如何利用 Prometheus 和 Grafana 构建高效的监控系统，涵盖数据采集、存储、可视化与告警机制，帮助开发者提升系统可观测性，及时发现故障并优化性能。内容涵盖 Prometheus 的核心组件、数据模型及部署方案，并结合 Grafana 实现可视化监控，适合初学者和进阶开发者参考实践。
测试开发工程师的必备法宝：性能监控与分析工具全面指南
在软件开发高速迭代的今天，性能问题直接决定着产品质量和用户体验。作为测试开发工程师，熟练运用专业的性能监控与剖析工具，不仅能精准定位系统瓶颈，更能为优化决策提供可靠依据。本文将系统解析当前主流的性能监控与剖析工具及其应用场景。