夜莺初探三·Categraf采集器 前言 github仓库文档中对Categraf有很详细的介绍，简单重复一下就是:支持多种数据格式的remote_write；All-in-one的设计理念，指标采集只需要一个agent完成，也计划支持日志和调用链路的数据采集；Go编写，依赖少，容易分发和安装；内置一些监控大盘和告警规则，用户可以直接导入使用；开源项目并由快猫研发团队持续迭代。 特殊目录结构说明 input 采集插件基本都位于input目录下，并且有些采集器提供了通用的大盘（alters-xxx.json）和告警(dashbord.json)配置可以导入n9e直接使用（例如监控仪表盘中更多操作...

夜莺初探四·mtail插件采集日志指标 前言 上一篇介绍了Categraf的配置，这篇我们尝试通过使用google开源的mtail工具来作为Categraf的插件，从应用日志中提取指标数据。 mtail项目介绍和配置文件说明 通过mtail-h可以很方便看到参数详细，也推荐乔克-从日志中提取指标的瑞士军刀或者Dream运维梦工厂-categraf-mtail日志收集插件详解来了解更多,我就不再班门弄斧了。当然也可以通过官方来了解详情新手村介绍和高手入门 Categraf采集插件 categraf-mtail插件地址 https://github.com/flashcatcloud/categr...

哈希算法是程序开发过程中最广泛接触到的的算法之一，典型的应用有安全加密、数据校验、唯一标识、散列函数、负载均衡、数据分片、分布式存储。前些天遇到用一致性哈希（哈希环）的场景，不过我细想一下，对这个知识点好像了解过，但是又没太深印象，说不出具体是什么原理，怎么用，有哪些注意的地方。本文简单记录，希望也能给其他人作为初步了解所用。 1.诞生背景解决了怎么样的问题 一个常见的结论是在需要均匀的解决数据分布场景时通过引入一致性哈希算法可以很好解决此类问题。一致性哈希诞生，是麻省理工学院在1997年提出的一种分布式哈希（DHT）实现算法，其设计目标是为了解决因特网中的热点（HotSpot）问题，将来自网...

目标 客户用产品可能是功能设计好，也可能是因为响应快稳定可靠，例如滴滴用不了用高德，券商app故障受罚，微信凌晨服务崩溃，所以稳定性建设工作价值是保障客户体验，避免资损，社会负面舆论。 故障生命周期处理 围绕故障生命周期，在整个故障定位体系，可分为故障开始前，预案阶段，做量化分析找到潜在隐患；故障开始后，尽快发现定位故障直接原因，直接原因定位是为了止损，根因可以后续排查；故障恢复后就是复盘，行程TODOlist，针对性改进。 预案阶段1.可观测性体系基础设施和软件架构都比较完善情况下并不能万事大吉，线上问题防不胜防，建设可观测体系是必需的。预防阶段两件事，埋点数据采集，数据组织，便于后续排障。...