Grafana Loki,轻量级日志系统
本文介绍了基于Grafana、Loki和Alloy构建的轻量级日志系统。Loki是一个由Grafana Labs开发的日志聚合系统,具备高可用性和多租户支持,专注于日志而非指标,通过标签索引而非内容索引实现高效存储。Alloy则是用于收集和转发日志至Loki的强大工具。文章详细描述了系统的架构、组件及其工作流程,并提供了快速搭建指南,包括准备步骤、部署命令及验证方法。此外,还展示了如何使用Grafana查看日志,以及一些基本的LogQL查询示例。最后,作者探讨了Loki架构的独特之处,提出了“巨型单体模块化”的概念,即一个应用既可单体部署也可分布式部署,整体协同实现全部功能。
Grafana完整教程
本文介绍了Grafana与Prometheus的安装与配置流程,涵盖源配置、端口设置、服务端与客户端安装、Node Exporter部署及自启动设置,同时提供多服务器监控方案与推荐Dashboard。
Prometheus+Grafana+NodeExporter:构建出色的Linux监控解决方案,让你的运维更轻松
本文介绍如何使用 Prometheus + Grafana + Node Exporter 搭建 Linux 主机监控系统。Prometheus 负责收集和存储指标数据,Grafana 用于可视化展示,Node Exporter 则采集主机的性能数据。通过 Docker 容器化部署,简化安装配置过程。完成安装后,配置 Prometheus 抓取节点数据,并在 Grafana 中添加数据源及导入仪表盘模板,实现对 Linux 主机的全面监控。整个过程简单易行,帮助运维人员轻松掌握系统状态。
🚀🚀 【MCP + AI】grafana-mcp-analyzer:基于 MCP 的轻量图表分析助手
`grafana-mcp-analyzer` 是一个开源项目,通过 MCP 协议连接 AI 助手与 Grafana,实现智能分析监控数据。只需简单配置,AI 可快速解读图表,提供性能瓶颈、优化建议等专业分析,极大提升运维效率。支持多种数据源(Prometheus、ES 等),适配 ChatGPT、Claude 等模型,部署轻量,操作便捷。从此告别深夜手动排查问题,让 AI 成为你的智能运维专家!项目地址:<https://github.com/SailingCoder/grafana-mcp-analyzer>
高频面题: 你们线上 QPS 多少?你 怎么知道的?
本文由45岁资深架构师尼恩撰写,针对高级开发和架构师面试中的高频问题提供详细解答。文章涵盖了QPS、TPS、RT等性能指标的定义及计算方法,详解了如何配置Prometheus与Grafana监控系统QPS,并提供了应对高并发场景(如双十一抢购)的系统部署策略。此外,还分享了多个大厂面试真题及解决方案,帮助读者在面试中充分展示技术实力,提升求职竞争力。建议收藏并深入学习,为面试做好充分准备。更多内容可参考《尼恩Java面试宝典》及相关技术圣经系列PDF。