Flink 任务实时监控最佳实践(Prometheus + Grafana)打造企业级监控方案
我们都知道 Flink 任务是一个 7*24 小时不停运行的任务,所以对于任务的实时监控就显得尤为重要,因为任务运行的状态对于我们来说是一个黑盒,比如任务是否挂掉,是否存在反压,使用的内存,CPU 等情况我们是不知道的,虽然 Flink 的 UI 上面可以添加相关的 metrics 来查看,但是需要手动的一个一个添加,还是比较麻烦的,特别是在任务非常多的情况下.所以就需要有一种统一的监控方案来解决这个问题.Flink 本身提供了非常丰富的 Metric Reporters,比如 JMX InfluxDB Graphite Prometheus 等等,生产环境上用的比较多的是 InfluxDB
阿里云InfluxDB®教你玩转A股数据
阿里云InfluxDB®目前已经商业化，专注于处理高写入和查询负载的时序数据，用于存储大规模的时序数据并进行实时分析，包括来自DevOps监控、车联网、智慧交通、金融和IOT传感器数据采集。金融中股票交易具有高频和时间属性，非常符合InfluxDB的应用场景。
InfluxDB性能优化：写入与查询调优
【4月更文挑战第30天】本文探讨了InfluxDB的性能优化，主要分为写入和查询调优。写入优化包括批量写入、调整写入缓冲区、数据压缩、shard配置优化和使用HTTP/2协议。查询优化涉及索引优化、查询语句调整、缓存管理、分区与分片策略及并发控制。根据实际需求应用这些策略，可有效提升InfluxDB的性能。
InfluxDB高级特性：数据压缩与存储优化技术详解
【4月更文挑战第30天】InfluxDB，流行的开源时序数据库，采用LSM Tree存储引擎，利用WAL和TSM文件高效存储数据。其高级特性包括数据压缩（Snappy、Gorilla、Delta编码）和存储优化（时间序列分区、数据块合并、删除与归档）。通过选择合适的压缩算法、设置分区策略、定期合并数据块及制定保留策略，可优化InfluxDB性能和存储效率。
