1.简直了！语句源码语通过源码告诉你阿里的监控监控数据库连接池Druid为啥如此牛逼
2.一文了解数据库 Set 命令源码
3.基于Prometheus + Grafana搭建IT监控报警最佳实践(2)
简直了！通过源码告诉你阿里的语句源码语数据库连接池Druid为啥如此牛逼
druid数据库连接池的强大之处在于其高效管理和丰富的功能。它通过复用连接减少资源消耗，监控监控具备连接数控制、语句源码语可靠性测试、监控监控电竞时时乐源码泄漏控制和缓存语句等标准特性，语句源码语同时还扩展了监控统计和SQL注入防御等功能。监控监控
以入门需求为例，语句源码语创建Maven项目，监控监控引入必要的语句源码语依赖如JDK、maven、监控监控IDE，语句源码语以及mysql-connector-java和druid。监控监控在项目中，语句源码语通过JDBCUtil初始化连接池并获取连接，进行简单的增删改查操作。在web应用中，可以使用JNDI获取DruidDataSource，如在tomcat 9.0.容器下运行。
druid的监控统计功能强大，如StatFilter支持合并SQL、慢SQL记录和多个数据源监控数据的易语言源码吧统一。StatViewServlet用于展示监控信息，配置WebStatFilter则能收集web-jdbc关联监控数据。同时，WallFilter用于防御SQL注入，提供定制化的参数配置选项。
druid的源码分析显示，它在连接池管理、配置方式的灵活性以及异常处理等方面展现出独特之处。尽管配置方式多样，但推荐优先使用最常见的方式，如properties文件。然而，过多的配置选项和缺乏统一的管理方式是其设计上的一个挑战。
总而言之，druid凭借其强大的功能和灵活的配置，为数据库连接池管理提供了高效且实用的解决方案，是阿里巴巴数据库连接池中的佼佼者。
一文了解数据库 Set 命令源码
在OpenMLDB数据库中，Set命令是SQL语法的一部分，提供了灵活的变量管理。要深入理解Set命令的源码实现，首先需要参考命令行客户端的安卓ui 源码入口函数，找到与Set语句对应的逻辑计划节点kPlanTypeSet。这部分代码会调用SetVariable函数，根据逻辑计划分析配置，区分系统变量和局部变量。
系统变量会在底层持久化，影响所有OpenMLDB客户端，其底层实现会在其他相关文档中详细说明。目前仅支持四种配置，对于新增配置，开发者可以考虑添加错误处理。所有设置的全局变量和局部变量都会存储在SQLClusterRouter类的成员变量中，这意味着每个客户端的内存会记录从启动以来的所有变量信息。
使用Set命令设置变量后，SQL语句会根据内存中的变量进行相应的操作，如自动选择离线或在线模式。用户可以通过"show variables"语句查看当前变量值，但暂不支持"like"子句。有兴趣的程序员可以扩展此功能，相关GitHub issue可在github.com/4paradigm/OpenMLDB/...中找到。
总的来说，OpenMLDB的变量管理是其强大功能之一，未来将不断扩展SQL功能，cf 自瞄 源码以满足更多需求。
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yy头像psd源码否已抓取到目标，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。