【chromiumos源码】【赚钱影视源码最新】【网络损伤模拟源码】源码安装 grafana
1.通过transmittable-thread-local源码理解线程池线程本地变量传递的源码原理
2..NET 6+Loki+Grafana实现轻量级日志可视化服务功能
3.收藏 Kafka监控组件大全
4.consulmanager部署和使用
5.基于Prometheus + Grafana搭建IT监控报警最佳实践(2)
通过transmittable-thread-local源码理解线程池线程本地变量传递的原理
最近几周，我投入了大量的安装时间和精力，完成了UCloud服务和中间件迁移至阿里云的源码工作，因此没有空闲时间撰写文章。安装不过，源码回忆起很早之前对ThreadLocal源码的安装chromiumos源码分析，其中提到了ThreadLocal存在向预先创建的源码线程中传递变量的局限性。恰好，安装我的源码一位前同事，HSBC的安装技术大牛，提到了团队引入了transmittable-thread-local（TTL）来解决此问题。源码借此机会，安装我深入分析了TTL源码，源码本文将全面分析ThreadLocal和InheritableThreadLocal的安装局限性，并深入探讨TTL整套框架的源码实现。如有对线程池和ThreadLocal不熟悉的读者，建议先阅读相关前置文章，本篇文章行文较为干硬，字数接近5万字，希望读者耐心阅读。
在Java中，没有直接的API允许子线程获取父线程的实例。获取父线程实例通常需要通过静态本地方法Thread#currentThread()。同样，为了在子线程中传递共享变量，也常采用类似的方法。然而，这种方式会导致硬编码问题，限制了方法的复用性和灵活性。为了解决这一问题，线程本地变量Thread Local应运而生，其基本原理是通过线程实例访问ThreadLocal.ThreadLocalMap来实现变量的存储与传递。
ThreadLocal与InheritableThreadLocal之间的区别主要在于控制ThreadLocal.ThreadLocalMap的创建时机和线程实例中对应的属性获取方式。通过分析源码，可以清楚地看到它们之间的联系与区别。对于不熟悉概念的读者，可以尝试通过自定义实现来理解其中的原理与关系。
ThreadLocal和InheritableThreadLocal的最大局限性在于无法为预先创建的线程实例传递变量。泛线程池Executor体系、赚钱影视源码最新TimerTask和ForkJoinPool等通常会预先创建线程，因此无法在这些场景中使用ThreadLocal和InheritableThreadLocal来传递变量。
TTL提供了更灵活的解决方案，它通过委托机制（代理模式）实现了变量的传递。委托可以基于Micrometer统计任务执行时间并上报至Prometheus，然后通过Grafana进行监控展示。此外，TTL通过字节码增强技术（使用ASM或Javassist等工具）实现了类加载时期替换Runnable、Callable等接口的实现，从而实现了无感知的增强功能。TTL还使用了模板方法模式来实现核心逻辑。
TTL框架的核心类TransmittableThreadLocal继承自InheritableThreadLocal，通过全局静态变量holder来管理所有TransmittableThreadLocal实例。holder实际上是一个InheritableThreadLocal，用于存储所有线程本地变量的映射，实现变量的全局共享。disableIgnoreNullValueSemantics属性的设置可以影响NULL值的处理方式，影响TTL实例的行为。
发射器Transmitter是TransmittableThreadLocal的一个公有静态类，提供传输TransmittableThreadLocal实例和注册当前线程变量至其他线程的功能。通过Transmitter的静态方法，可以实现捕获、重放和复原线程本地变量的功能。
TTL通过TtlRunnable类实现了任务的封装，确保在执行任务时能够捕获和传递线程本地变量。在任务执行前后，通过capture和restore方法捕获和重放变量，实现异步执行时上下文的传递。
启用TTL的Agent模块需要通过Java启动参数添加javaagent来激活字节码增强功能。TTL通过Instrumentation回调激发ClassFileTransformer，实现目标类的字节码增强，从而在执行任务时自动完成上下文的捕捉和传递。
TTL框架提供了一种高效、灵活的方式来解决线程池中线程复用时上下文传递的问题。通过委托机制和字节码增强技术，TTL实现了无入侵地提供线程本地变量传递功能。如果您在业务代码中遇到异步执行时上下文传递的问题，TTL库是网络损伤模拟源码一个值得考虑的解决方案。
.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。首先，您需要准备的操作系统为WIN ，使用.NET环境为.NET 6，开发环境是VS 。
开始前，请下载Grafana安装包，确保选择最新企业版，当前最新版本为9.1.7。您可以从grafana.com/grafana/dow页面获取最新版本。接着，下载Loki环境，我选择的是2.6.0版本（最新版为2.6.1，但还未提供Windows安装版本）。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，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。免费黄金指标源码
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），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，html查看源码在线功能强大，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、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。
consulmanager部署和使用
书接上回 渐行渐远：prometheus的安装以及监控指标的配置
这次主要介绍如何使用consulmanager 去监控各个监控项
一 consulmanager安装
github.com/starsliao/Te... #consulmanager项目地址
consulmanager 是一个开源的项目，现在已经更名为tensuns，有兴趣的可以自行研究
要想安装consulmanager，必须先安装下面三个 docker ，docker-compase， consul
1.1 安装consul
1.1.1 安装consul-基于centos7
1.1.2 生成uuid
1.1.3 配置文件设置
1.1.4 启动consul
访问方式 ip:
1.2 安装docker和docker-compase
1.2.1 安装docker
1.2.2 安装docker-compase
二 安装 ConsulManager
2.1 下载源码
下载地址 github.com/starsliao/Co...
目录结构如下：
2.2 docker-compose.yml 内容
2.3 启动并访问
三 配置consulmanager
3.1 云主机管理
3.1.1 同步云主机
云主机管理就是可以自动同步云服务器到consulmanager这个上面
前提是需要你在云账号里面创建access key 和secret key,这个账号还需要有访问主机的权限
新增云资源
创建完成之后，你可以手动同步，也可以自动同步，然后去云主机列表查看，是否同步过来了
3.1.2 批量云主机监控
前提是每天主机需要安装好node-exporter
选定好指定的组，选择好系统，点击生成配置，然后把这个配置，粘贴到prometheus的配置文件中
进行重启prometheus
然后进去到prometheus-target里进行查看
当然如果你的node-exporter的端口不是,怎么办，打开cousul的web页面，可以自定义设置
3.1.3 导入对应的模版
导入ID：
详细URL： grafana.com/grafana/das...
3.1.4 设置告警规则
3.2 blackbox站点监控设置
3.2.1. 配置Blackbox_Exporter
在Web页面点击
Blackbox 站点监控/Blackbox 配置，点击
复制配置，如下所示：
复制配置到 blackbox.yml，清空已有的配置，把复制的内容粘贴进去，重启blackbox_exporter
3.2.2 配置Prometheus
在Web页面点击 Blackbox 站点监控/Prometheus 配置，点击复制配置。编辑Prometheus的
prometheus.yml，把复制的内容追加到最后，reload或重启Prometheus
3.2.3. 配置Prometheus告警规则
在Web页面点击
Blackbox 站点监控/告警规则，点击复制配置。
编辑Prometheus的配置文件，添加 rules.yml，然后把复制的内容粘贴到rules.yml里面，reload或重启Prometheus。
然后去prometheus查看告警规则是否生成
3.2.4. 查看Prometheus
在Prometheus的Web页面中，点击Status-Targets，能看到新增的Job即表示数据同步到Prometheus。
3.2.5 新增tcp或者/grafana/das...
最终在grafana访问的效果如下：
四 总结
到这里基本的监控项和报警规则都已经设定好了，接下来会介绍告警的方式和具体实现
基于Prometheus + Grafana搭建IT监控报警最佳实践(2)
见字如面，大家好，我是小斐。延续前文，本文将深入探讨Prometheus和Grafana的监控体系。
首先，我们需要打开Prometheus和Grafana进行操作，访问地址分别为：...:/ 和 ...:/。
以node_exporter数据采集器为例，先确保其已安装于需要监控的主机。若要获取...主机的状态数据，需在该主机安装node_exporter采集器。
在prometheus.yml中添加需要抓取的目标源信息，具体操作为：在scrape_configs下添加job_name，指定静态目标，添加...:目标。
配置文件配置完成后，由于是静态的，需要重新加载配置文件，重启Prometheus以生效。
在targets中查看是否已抓取到目标，根据上图可见，...的主机节点数据已抓取到。在Prometheus中验证数据正确性，点击http://...:/metrics 可查看抓取的所有数据。
查看数据信息，输入node_memory_MemTotal_bytes查询该主机内存数据是否正确，可以看到G总内存，与我本机内存相符，说明数据正确。
至此，我们可以确定数据抓取是成功的。
数据生成大屏数据UI，展示放在Grafana中，打开Grafana：http://...:/，点击数据源：关联Prometheus数据源。
输入Prometheus的地址：http://...:，下载Grafana的面板，json模版可在Grafana官网模版库中找到。在此，我选择了一个模版，具体链接为：Linux主机详情 | Grafana Labs。
添加模版：点击import，导入下载下来的json文件。
或者根据ID来加载。如果对面板数据和展示的风格不适用，可单独编辑变量和数据查询语句，关于Grafana的变量和数据查询语句后续单独开篇说明，在此只采用通用的模版展示数据。
关于SNMP数据采集，我们可以通过SNMP协议来监控交换机、路由器等网络硬件设备。在一台Linux主机上，我们可以使用snmpwalk命令来访问设备通过SNMP协议暴露的数据。
简单查看后，我们需要长期监控，这个时候就要借助SNMP Exporter这个工具了。SNMP Exporter是Prometheus开源的一个支持SNMP协议的采集器。
下载docker image使用如下命令，使用中请切换对应的版本。如果使用二进制文件部署，下载地址如下。
对于SNMP Exporter的使用来说，配置文件比较重要，配置文件中根据硬件的MIB文件生成了OID的映射关系。以Cisco交换机为例，在官方GitHub上下载最新的snmp.yml文件。
关于采集的监控项是在walk字段下，如果要新增监控项，写在walk项下。我新增了交换机的CPU和内存信息。
在Linux系统中使用Docker来运行SNMP Exporter可以使用如下脚本。
在Linux系统部署二进制文件，使用系统的Systemd来控制服务启停，系统服务文件可以这么写。该脚本源自官方提供的脚本，相比于官方脚本增加了SNMP Exporter运行端口的指定。
运行好以后，我们可以访问http://localhost:来查看启动的SNMP Exporter，页面上会显示Target、Module、Submit、Config这几个选项和按钮。
在Target中填写交换机的地址，Module里选择对应的模块，然后点击Submit，这样可以查到对应的监控指标，来验证采集是否成功。
target可以填写需要采集的交换机IP，模块就是snmp.yml文件中命名的模块。
点击Config会显示当前snmp.yml的配置内容。
如果上面验证没有问题，那么我们就可以配置Prometheus进行采集了。
配置好Prometheus以后启动Prometheus服务，就可以查到Cisco交换机的监控信息了。
接下来就Prometheus配置告警规则，Grafana进行画图了。这些操作和其他组件并无区别，就不再赘述。
关于手动生成snmp.yml配置文件，当官方配置里没有支持某些设备时，我们需要通过MIB文件来自己生成配置文件。
以华为交换机为例，在单独的CentOS7.9的一台虚拟机中部署snmp_exporter，在这里我以源码编译部署。
在此我贴出generator.yml文件的模版：模块中，if_mib是指思科模块提供公共模块，HZHUAWEI是我自定义的模块名，根据walk下的OID和变量下的mib库文件路径生成snmp.yml配置文件，然后根据snmp.yml配置文件采集交换机信息。
generator.yml文件格式说明：参考官网。
这次我贴一份比较完整的snmpv3版本的模版：参考网络上，后续我内部的完整模版贴出来，形成最佳实践。
主要的消耗时间就是想清楚需要采集的交换机监控指标信息，并到官网找到OID，贴到generator.yml文件中，最后执行./generator generate命令遍历OID形成snmp.yml配置文件，启动snmp_exporter时指定新形成的snmp.yml文件路径。
启动后在浏览器中，打开http://...5:/。
在此需要说明下，交换机需要开启snmp使能。如内部交换机比较多，可采用python或者ansible批量部署snmp使能，python这块可学习下@弈心 @朱嘉盛老哥的教程，上手快并通俗易懂，ansible后续我会单独出一套针对华为设备的教程，可关注下。
一般情况下，交换机都是有多台，甚至几百上千台，在如此多的设备需要监控采集数据，需要指定不同模块和不同配置文件进行加载采集的，下面简单介绍下多机器部署采集。
编辑prometheus.yml文件，snmp_device.yml的内容参照如下格式即可。我在下面的示例中添加了architecture与model等变量，这些变量Prometheus获取目标信息时，会作为目标的标签与目标绑定。
重启服务器或重加载配置文件即可，后续贴出我的实际配置文件。
此篇到此结束，下篇重点说明配置文件细节和我目前实践的配置文件讲解。