Prometheus监控RocketMQ

最新推荐文章于 2025-09-10 03:22:33 发布
原创 最新推荐文章于 2025-09-10 03:22:33 发布 · 2.8k 阅读 · 13 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#java-rocketmq #prometheus #rocketmq

本文介绍了如何安装和配置rocketmq-exporter以监控RocketMQ，包括解决原生bug，修改配置文件，打包启动，以及如何配合Prometheus和Grafana展示与分析指标。同时，文章提供了安装脚本和可能遇到的问题记录，帮助读者了解RocketMQ监控系统的实现原理和关键指标。

📚概述

简介RocketMQ官网给出了RocketMQ监控的示例，本文针对该示例进行细化和实战。
官方文档：https://rocketmq.apache.org/zh/docs/4.x/deployment/04Exporter

📗安装rocketmq-exporter

本文以4.9.4版本为例，其他版本需要修改对应的版本号，替换到脚本安装包即可。

🧩rocketmq-exporter配置

github地址：https://github.com/apache/rocketmq-exporter

具体操作步骤：

🧾下载源码并修改bug

对应GitHub issues ===> BrokerRuntimeStats#loadTps NPE #131
原生rocketmq-exporter有bug，需要修改org.apache.rocketmq.exporter.model.BrokerRuntimeStats#BrokerRuntimeStats中getTransferredTps修改为getTransferedTps。

📑修改配置

✨pom.xml配置

修改pom.xml改为对应的rocketmq的版本号。
image.png

✨application.yml配置

修改application.yml配置的namesrvAddr地址，以及其他对应的配置信息，具体的task执行周期可以不用修改，也可以根据实际情况进行修改。
image.png

  • rocketmq.config.enableACL 如果 RocketMQ 集群开启了 ACL 验证,需要配置为 true, 并在 accessKey 和 secretKey 中配置相应的 ak, sk.
  • rocketmq.config.outOfTimeSeconds 用于配置存储指标和相应的值的过期时间，若超过该时间，cache 中的 key 对应的节点没有发生写更改，则会进行删除。一般配置为 60s 即可(根据 promethus 获取指标的时间间隔进行合理配置，只要保证过期时间大于等于 promethus 收集指标的时间间隔即可)

📑打包启动

打包

使用maven打包即可。使用rocketmq-exporter-0.0.2-SNAPSHOT-exec.jar文件。
image.png

启动脚本

# rocketmq.config.namesrvAddr 配置nameserver地址，多个用分号隔开
nohup java -jar -Xms512m   -Xmx512m rocketmq-exporter.jar --rocketmq.config.namesrvAddr=127.0.0.1:9876 >/dev/null 2>&1 &

完整脚本

image.png

🔊注意：
由于service文件中不能使用环境变量，所以在安装的时候就直接判断jdk是否安装并提供软连接到/usr/bin/java文件，后续脚本直接使用该文件

#!/bin/bash

# 安装目录
installDir="/opt/gdmp/exporter"

# exporter名称启动文件名称
exporterName="rocketmq-exporter"

# exporter安装包名称
exporterPackageName="${exporterName}"
exporterPackageNameTar="${exporterPackageName}.jar"
# exporter端口
exporterPort="5557"

# 描述信息
description="默认暴露端口为：${exporterPort},需要修改配置需编辑/etc/systemd/system/${exporterName}.service注册服务，并执行systemctl daemon-reload&systemctl restart ${exporterName}重启${exporterName}服务"

if ! egrep "7.[0-9]" /etc/redhat-release &>/dev/null; then
  printf -- '\033[31m ERROR: 支持Centos 7版本 \033[0m\n'
  exit 1
fi

# 目录不存在，创建目录
function mkdirIfNotExist() {
  if [ ! -d "$1" ]; then
    echo "mkdir -p $1"
    mkdir -p $1
  fi
}

# 软连接
if [ ! -z "$JAVA_HOME" ]; then
  echo "ln -s $JAVA_HOME/jre/bin/java /usr/bin/java"
  ln -s $JAVA_HOME/jre/bin/java /usr/bin/java
else
  echo "未安装JDK或者为配置环境变量"
  exit 1
fi

# 目录创建
mkdirIfNotExist ${installDir}/${exporterName}

# 拷贝安装包
echo "/usr/bin/cp -rf ${exporterPackageNameTar} ${installDir}/${exporterPackageName}/"
/usr/bin/cp -rf ${exporterPackageNameTar} ${installDir}/${exporterPackageName}/

# 启动脚本
echo "/usr/bin/cp -rf start.sh ${installDir}/${exporterPackageName}/"
/usr/bin/cp -rf start.sh ${installDir}/${exporterPackageName}/


# 拷贝启动service文件
echo "/usr/bin/cp -f ${exporterName}.service /etc/systemd/system/"
/usr/bin/cp -f ${exporterName}.service /etc/systemd/system/

systemctl daemon-reload
systemctl enable ${exporterName}
systemctl start ${exporterName}

echo "启动 ${exporterName} 客户端完成"

echo "注册 ${exporterName} 服务守护进程完成"

printf -- "\033[32m ${exporterName} 状态: \033[0m\n"
systemctl --type=service --state=active | grep ${exporterName}
printf -- "\033[32m exporter访问地址：http://127.0.0.1:${exporterPort}/metrics \033[0m\n"

echo ${description}

[Unit]
Description=https://github.com/apache/rocketmq-exporter
After=network-online.target

[Service]
ExecStart=/opt/gdmp/exporter/rocketmq-exporter/start.sh
#ExecStart=/usr/bin/java -jar -Xms1G   -Xmx1G /opt/gdmp/exporter/rocketmq-exporter/rocketmq-exporter.jar --rocketmq.config.namesrvAddr=127.0.0.1:9876 >/data/rocketmq/rocketmq-exporter/exporter.log 2>&1
Restart=always
RestartSec=5
StartLimitInterval=0
StartLimitBurst=10
StandardOutput=append:/data/rocketmq/rocketmq-exporter/startup.log
StandardError=append:/data/rocketmq/rocketmq-exporter/error.log

[Install]
WantedBy=multi-user.target
                                

#!/bin/bash

if [ ! -z "$JAVA_HOME" ]; then
  JAVA="$JAVA_HOME/bin/java"
else
  JAVA='/usr/bin/java'
fi

echo "$JAVA"
# rocketmq.config.namesrvAddr 配置nameserver地址，多个用分号隔开
$JAVA -jar -Xms1G   -Xmx1G /opt/gdmp/exporter/rocketmq-exporter/rocketmq-exporter.jar --rocketmq.config.namesrvAddr=127.0.0.1:9876 2>&1 

#!/bin/bash

# 安装目录
installDir="/opt/gdmp/exporter"

# exporter名称
exporterName="rocketmq-exporter"

echo "systemctl stop ${exporterName}"
systemctl stop ${exporterName}
systemctl daemon-reload
# 删除安装文件
echo "rm -rf ${installDir}/${exporterName}"
rm -rf ${installDir}/${exporterName}

# 安装服务文件
echo "rm -rf /etc/systemd/system/${exporterName}.service"
rm -rf /etc/systemd/system/${exporterName}.service

printf -- "\033[32m 卸载完成 \033[0m\n"

安装包：

链接：https://pan.baidu.com/s/1f9nMH1oSxyr8azUepu-Q1g

提取码：gcjk

🧫安装过程

直接执行install.sh脚本。
image.png
访问地址：
image.png

🧾日志路径

# 查看日志
tail -f ~/logs/exporterlogs/rocketmq-exporter.log

image.png

🔖问题记录

🔊注意：

  1. 原生rocketmq-exporter有bug，需要修改org.apache.rocketmq.exporter.model.BrokerRuntimeStats#BrokerRuntimeStats中getTransferredTps修改为getTransferedTps。
  2. 如果使用版本不一致，需要在rocketmq-exporter中修改对应的版本，涉及到pom.xml文件和application.yml文件。
java.lang.NullPointerException: null
	at org.apache.rocketmq.exporter.model.BrokerRuntimeStats.loadTps(BrokerRuntimeStats.java:149)
	at org.apache.rocketmq.exporter.model.BrokerRuntimeStats.<init>(BrokerRuntimeStats.java:94)
	at org.apache.rocketmq.exporter.task.MetricsCollectTask.collectBrokerRuntimeStats(MetricsCollectTask.java:685)
	at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke0(Native Method)
	at sun.reflect.NativeMethodAccessorImpl.invoke(NativeMethodAccessorImpl.java:62)
	at sun.reflect.DelegatingMethodAccessorImpl.invoke(DelegatingMethodAccessorImpl.java:43)
	at java.lang.reflect.Method.invoke(Method.java:498)
	at org.springframework.scheduling.support.ScheduledMethodRunnable.run(ScheduledMethodRunnable.java:84)
	at org.springframework.scheduling.support.DelegatingErrorHandlingRunnable.run(DelegatingErrorHandlingRunnable.java:54)
	at org.springframework.scheduling.concurrent.ReschedulingRunnable.run(ReschedulingRunnable.java:93)
	at java.util.concurrent.Executors$RunnableAdapter.call(Executors.java:511)
	at java.util.concurrent.FutureTask.run(FutureTask.java:266)
	at java.util.concurrent.ScheduledThreadPoolExecutor$ScheduledFutureTask.access$201(ScheduledThreadPoolExecutor.java:180)
	at java.util.concurrent.ScheduledThreadPoolExecutor$ScheduledFutureTask.run(ScheduledThreadPoolExecutor.java:293)
	at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor.runWorker(ThreadPoolExecutor.java:1149)
	at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor$Worker.run(ThreadPoolExecutor.java:624)
	at java.lang.Thread.run(Thread.java:750)

image.png

📘原理说明

Rocketmq-exporter 是用于监控 RocketMQ broker 端和客户端所有相关指标的系统，通过 mqAdmin 从 broker 端获取指标值后封装成 87 个 cache。

🔊警告
过去版本曾是 87 个 concurrentHashMap，由于 Map 不会删除过期指标，所以一旦有 label 变动就会生成一个新的指标，旧的无用指标无法自动删除，久而久之造成内存溢出。而使用 Cache 结构可可以实现过期删除，且过期时间可配置。

上述是RocketMQ官网的问题，也是我们在编写exporter需要注意的问题。Rocketmq-exporter也是我们自己开发exporter重要参考资料。

Rocketmq-expoter 获取监控指标的流程如下图所示，Expoter 通过 MQAdminExt 向 MQ 集群请求数据，请求到的数据通过 MetricService 规范化成 Prometheus 需要的格式，然后通过 /metics 接口暴露给 Promethus。
image.png

🗞️Metric结构

image.png

详细资料参考官网文档，在这里不在赘述。官网文档地址：https://rocketmq.apache.org/zh/docs/4.x/deployment/04Exporter#metric-%E7%BB%93%E6%9E%84

image.png

🧩prometheus相关配置

🌵按照prometheus官网配置启动

配置 promethus 的 static_config: -targets 为 exporter 的启动 IP 和端口,如: localhost:5557

- job_name: 'rocketmq'
    scrape_interval: 30s
    static_configs:
      - targets: ['10.0.107.158:5557']
        labels:
          instance: '监控(0.0.107.158:5557)'

☘️grafana面板

以下面板在官网提供的面板上做了修改。
Rocketmq_dashboard.json

image.png

📙指标

💻服务端指标

指标名称含义对应Broker指标名
rocketmq_broker_tpsBroker级别的生产TPS
rocketmq_broker_qpsBroker级别的消费QPS
rocketmq_broker_commitlog_diffBroker组从节点同步落后消息size
rocketmq_brokeruntime_pmdt_0ms服务端开始处理写请求到完成写入的耗时（0ms）putMessageDistributeTime
rocketmq_brokeruntime_pmdt_0to10ms服务端开始处理写请求到完成写入的耗时（0~10ms）
rocketmq_brokeruntime_pmdt_10to50ms服务端开始处理写请求到完成写入的耗时（10~50ms）
rocketmq_brokeruntime_pmdt_50to100ms服务端开始处理写请求到完成写入的耗时（50~100ms）
rocketmq_brokeruntime_pmdt_100to200ms服务端开始处理写请求到完成写入的耗时（100~200ms）
rocketmq_brokeruntime_pmdt_200to500ms服务端开始处理写请求到完成写入的耗时（200~500ms）
rocketmq_brokeruntime_pmdt_500to1s服务端开始处理写请求到完成写入的耗时（500~1000ms）
rocketmq_brokeruntime_pmdt_1to2s服务端开始处理写请求到完成写入的耗时（1~2s）
rocketmq_brokeruntime_pmdt_2to3s服务端开始处理写请求到完成写入的耗时（2~3s）
rocketmq_brokeruntime_pmdt_3to4s服务端开始处理写请求到完成写入的耗时（3~4s）
rocketmq_brokeruntime_pmdt_4to5s服务端开始处理写请求到完成写入的耗时（4~5s）
rocketmq_brokeruntime_pmdt_5to10s服务端开始处理写请求到完成写入的耗时（5~10s）
rocketmq_brokeruntime_pmdt_10stomore服务端开始处理写请求到完成写入的耗时（> 10s）
rocketmq_brokeruntime_dispatch_behind_bytes到现在为止，未被分发（构建索引之类的操作）的消息bytesdispatchBehindBytes
rocketmq_brokeruntime_put_message_size_totalbroker写入消息size的总和putMessageSizeTotal
rocketmq_brokeruntime_put_message_average_sizebroker写入消息的平均大小putMessageAverageSize
rocketmq_brokeruntime_remain_transientstore_buffer_numbsTransientStorePool 中队列的容量remainTransientStoreBufferNumbs
rocketmq_brokeruntime_earliest_message_timestampbroker存储的消息最早的时间戳earliestMessageTimeStamp
rocketmq_brokeruntime_putmessage_entire_time_maxbroker自运行以来，写入消息耗时的最大值putMessageEntireTimeMax
rocketmq_brokeruntime_start_accept_sendrequest_time开始接受发送请求的时间startAcceptSendRequestTimeStamp
rocketmq_brokeruntime_putmessage_times_totalbroker写入消息的总次数putMessageTimesTotal
rocketmq_brokeruntime_getmessage_entire_time_maxbroker自启动以来，处理消息拉取的最大耗时getMessageEntireTimeMax
rocketmq_brokeruntime_pagecache_lock_time_millspageCacheLockTimeMills
rocketmq_brokeruntime_commitlog_disk_ratiocommitLog所在磁盘的使用比例commitLogDiskRatio
rocketmq_brokeruntime_dispatch_maxbufferbroker没有计算，一直为0dispatchMaxBuffer
rocketmq_brokeruntime_pull_threadpoolqueue_capacity处理拉取请求线程池队列的容量pullThreadPoolQueueCapacity
rocketmq_brokeruntime_send_threadpoolqueue_capacity处理发送请求线程池队列的容量sendThreadPoolQueueCapacity
rocketmq_brokeruntime_query_threadpool_queue_capacity处理查询请求线程池队列的容量queryThreadPoolQueueCapacity
rocketmq_brokeruntime_pull_threadpoolqueue_size处理拉取请求线程池队列的实际sizepullThreadPoolQueueSize
rocketmq_brokeruntime_query_threadpoolqueue_size处理查询请求线程池队列的实际sizequeryThreadPoolQueueSize
rocketmq_brokeruntime_send_threadpool_queue_size处理send请求线程池队列的实际sizesendThreadPoolQueueSize
rocketmq_brokeruntime_pull_threadpoolqueue_headwait_timemills处理拉取请求线程池队列的队头任务等待时间pullThreadPoolQueueHeadWaitTimeMills
rocketmq_brokeruntime_query_threadpoolqueue_headwait_timemills处理查询请求线程池队列的队头任务等待时间queryThreadPoolQueueHeadWaitTimeMills
rocketmq_brokeruntime_send_threadpoolqueue_headwait_timemills处理发送请求线程池队列的队头任务等待时间sendThreadPoolQueueHeadWaitTimeMills
rocketmq_brokeruntime_msg_gettotal_yesterdaymorning到昨晚12点为止，读取消息的总次数msgGetTotalYesterdayMorning
rocketmq_brokeruntime_msg_puttotal_yesterdaymorning到昨晚12点为止，写入消息的总次数msgPutTotalYesterdayMorning
rocketmq_brokeruntime_msg_gettotal_todaymorning到今晚12点为止，读取消息的总次数msgGetTotalTodayMorning
rocketmq_brokeruntime_msg_puttotal_todaymorning到昨晚12点为止，写入消息的总次数putMessageTimesTotal
rocketmq_brokeruntime_msg_put_total_today_now每个broker到现在为止，写入的消息次数msgPutTotalTodayNow
rocketmq_brokeruntime_msg_gettotal_today_now每个broker到现在为止，读取的消息次数msgGetTotalTodayNow
rocketmq_brokeruntime_commitlogdir_capacity_freecommitLog所在目录的可用空间commitLogDirCapacity
rocketmq_brokeruntime_commitlogdir_capacity_totalcommitLog所在目录的总空间
rocketmq_brokeruntime_commitlog_maxoffsetcommitLog的最大offsetcommitLogMaxOffset
rocketmq_brokeruntime_commitlog_minoffsetcommitLog的最小offsetcommitLogMinOffset
rocketmq_brokeruntime_remain_howmanydata_toflushremainHowManyDataToFlush
rocketmq_brokeruntime_getfound_tps600600s内getMessage时get到消息的平均TPSgetFoundTps
rocketmq_brokeruntime_getfound_tps6060s内getMessage时get到消息的平均TPS
rocketmq_brokeruntime_getfound_tps1010s内getMessage时get到消息的平均TPS
rocketmq_brokeruntime_gettotal_tps600600s内getMessage次数的平均TPSgetTotalTps
rocketmq_brokeruntime_gettotal_tps6060s内getMessage次数的平均TPS
rocketmq_brokeruntime_gettotal_tps1010s内getMessage次数的平均TPS
rocketmq_brokeruntime_gettransfered_tps600getTransferedTps
rocketmq_brokeruntime_gettransfered_tps60
rocketmq_brokeruntime_gettransfered_tps10
rocketmq_brokeruntime_getmiss_tps600600s内getMessage时没有get到消息的平均TPSgetMissTps
rocketmq_brokeruntime_getmiss_tps6060s内getMessage时没有get到消息的平均TPS
rocketmq_brokeruntime_getmiss_tps1010s内getMessage时没有get到消息的平均TPS
rocketmq_brokeruntime_put_tps600600s内写入消息次数的平均TPSputTps
rocketmq_brokeruntime_put_tps6060s内写入消息次数的平均TPS
rocketmq_brokeruntime_put_tps1010s内写入消息次数的平均TPS

💻生产端指标

指标名称含义
rocketmq_producer_offsettopic当前时间的最大offset
rocketmq_topic_retry_offset重试Topic当前时间的最大offset
rocketmq_topic_dlq_offset死信Topic当前时间的最大offset
rocketmq_producer_tpsTopic在一个Broker组上的生产TPS
rocketmq_producer_message_sizeTopic在一个Broker组上的生产消息大小的TPS
rocketmq_queue_producer_tps队列级别生产TPS
rocketmq_queue_producer_message_size队列级别生产消息大小的TPS

💻消费端指标

指标名称含义
rocketmq_group_diff消费组消息堆积消息数
rocketmq_group_retrydiff消费组重试队列堆积消息数
rocketmq_group_dlqdiff消费组死信队列堆积消息数
rocketmq_group_count消费组内消费者个数
rocketmq_client_consume_fail_msg_count过去1h消费者消费失败的次数
rocketmq_client_consume_fail_msg_tps消费者消费失败的TPS
rocketmq_client_consume_ok_msg_tps消费者消费成功的TPS
rocketmq_client_consume_rt消息从拉取到被消费的时间
rocketmq_client_consumer_pull_rt客户端拉取消息的时间
rocketmq_client_consumer_pull_tps客户端拉取消息的TPS
rocketmq_consumer_tps每个Broker组上订阅组的消费TPS
rocketmq_group_consume_tps订阅组当前消费TPS（对rocketmq_consumer_tps按broker聚合）
rocketmq_consumer_offset订阅组在一个broker组上当前的消费Offset
rocketmq_group_consume_total_offset订阅组当前消费的Offset（对rocketmq_consumer_offset按broker聚合）
rocketmq_consumer_message_size订阅组在一个broker组上消费消息大小的TPS
rocketmq_send_back_nums订阅组在一个broker组上消费失败，写入重试消息的次数
rocketmq_group_get_latency_by_storetime消费组消费延时，exporter get到消息后与当前时间相减

🧱监控指标选取

指标PromQL
生产消息TPSsum by (broker,topic) (rocketmq_producer_tps{instance=“ i n s t a n c e " , b r o k e r =   " instance",broker=~" instance",broker= "broker”})
消费消息TPSsum by (broker) (rocketmq_consumer_tps{instance=“ i n s t a n c e " , b r o k e r =   " instance",broker=~" instance",broker= "broker”})
消息积压数量sum(rocketmq_producer_offset{instance=“KaTeX parse error: Expected 'EOF', got '}' at position 10: instance"}̲) by (topic) - …instance”}) by (group,topic)
磁盘最高使用率max(rocketmq_brokeruntime_commitlog_disk_ratio{instance=“$instance”})  * 100
消费组消费延时sum by (group) (rocketmq_group_get_latency_by_storetime{instance=“$instance”})

🧶告警规则示例

具体规则根据需求执行定义即可。

groups:
  - name: 'RocketMQ出现异常'
rules:
  - alert: '生产消息TPS'
    expr: sum by (instance) (rocketmq_producer_tps{instance="10.0.107.158:5557"}/60) >= 50
    for: 1m
    labels:
      severity: '4'
    annotations:
      description: '{{ $labels.gdmpName }}的生产消息TPS当前是{{ $value | printf "%.2f" }}条/秒，请及时处理！！'
      currentValue: '{{ $value | printf "%.2f" }}条/秒'
      thresholdValue: '生产消息TPS ≥ 50条/秒'

  - alert: '消费消息TPS'
  expr: sum by (instance) (rocketmq_consumer_tps{instance="10.0.107.158:5557"}/60) >= 50
  for: 5m
  labels:
    severity: '4'
  annotations:
    description: '{{ $labels.gdmpName }}的消费消息TPS当前是{{ $value | printf "%.2f" }}条/秒，请及时处理！！'
    currentValue: '{{ $value | printf "%.2f" }}条/秒'
    thresholdValue: '消费消息TPS ≥ 50条/秒'

  - alert: '消息积压数量'
    expr: sum by (instance) (sum(rocketmq_producer_offset{instance="10.0.107.158:5557"}) by (topic,gdmpId) - on(topic,gdmpId)  group_right  sum(rocketmq_consumer_offset{instance="10.0.107.158:5557"}) by (group,topic,gdmpId)) >= 100
    for: 5m
    labels:
     severity: '4'
    annotations:
      description: '{{ $labels.gdmpName }}的消息积压数量当前是{{ $value }}条，请及时处理！！'
      currentValue: '{{ $value }}条'
      thresholdValue: '消息积压数量 ≥ 100条'

  - alert: '磁盘最高使用率'
    expr: max by (instance)(rocketmq_brokeruntime_commitlog_disk_ratio{instance="10.0.107.158:5557"})  * 100 >= 80
    for: 5m
    labels:
      severity: '4'
    annotations:
      description: '{{ $labels.gdmpName }}的磁盘最高使用率当前是{{ $value | printf "%.2f" }}%，请及时处理！！'
      currentValue: '{{ $value | printf "%.2f" }}%'
      thresholdValue: '磁盘最高使用率 ≥ 80%'

  - alert: '最高消费延时'
    expr: max by (instance)(rocketmq_group_get_latency_by_storetime{instance="10.0.107.158:5557"}) / 1000 >= 50
    for: 5m
    labels:
      severity: '4'
    annotations:
      description: '{{ $labels.gdmpName }}的最高消费延时当前是{{ $value | printf "%.2f" }}秒，请及时处理！！'
      currentValue: '{{ $value | printf "%.2f" }}秒'
      thresholdValue: '最高消费延时 ≥ 50秒'

📖参考资料

  1. RocketMQ Promethus Exporter | RocketMQ
Grafana+Promethues配置RocketMQ监控
03-28 963
接前文，已经配置完毕，下面通过导入的Grafana的面板来配置RocketMQ监控页面。
使用prometheus exporter实现rocketmq集群监控指标采集
zpsimon的博客
04-18 1998
prometheus针对rocketmq监控指标采集推出了官方的exporter：rocketmq-exporter。github地址如下：https://github.com/apache/rocketmq-exporter rocketmq-exporter与rocketmq的版本兼容性： Support Apache RocketMQ version 4.3.2 (and later). 如何使用mvn构建？ 1.下载源码 https://github.com/apache/rocketmq-expo
Promethues原理详解
qq_57377057的博客
10-25 2443
Prometheus是一个开源的服务监控系统和时序数据库，其提供了通用的数据模型和快捷数据采集、存储和查询接口。它的核心组件Prometheus server会定期从静态配置的监控目标或者基于服务发现自己配置的目标中进行拉取数据，当新拉取到的数据大于配置的内存缓存区时，数据就会持久化到存储存储设备当中。
Prometheus通过rocketmq-exporter监控Rocketmq
长江七号的博客
04-30 3374
RocketMQ-Exporter 主要是配合 Prometheus 来做监控，下面来看看当前在 Expoter 中定义了哪些监控指标和告警指标。
Prometheus 通过 rocketMQ-exporter 监控 rocketMQ
changsiheng的专栏
01-18 1533
RocketMQ 作为阿里自研队列服务，在国内广泛应用于阿里栈开发的架构中。在生产环境中，我们可以借助 RocketMQ-exporter 快速采集关键指标数据，从而深入了解整个消息队列的消费情况等重要信息。这一工具为我们提供了有力的支持，使得在 RocketMQ 服务中更加轻松地实现监控与优化。
prometheus监控rocketmq
08-07
要将RocketMQ纳入Prometheus监控，你需要按照以下步骤操作： 1. **安装和配置Prometheus**：首先，确保Prometheus服务器已经安装并启动。配置文件`prometheus.yml`需要包含目标列表，其中会添加对RocketMQ的 scrape...
使用Prometheus监控RocketMQ
06-07
要使用Prometheus监控RocketMQ，需要使用一个名为RocketMQ Exporter的插件。RocketMQ Exporter是一个开源项目，它允许Prometheus收集RocketMQ的各种指标数据并将其可视化。 以下是使用RocketMQ Exporter监控...
帮我写一篇prometheus监控rocketmq的操作问文档
04-08
好的，我可以帮你写一篇prometheus监控rocketmq的操作问文档。首先，要在rocketmq的broker和nameserver上安装prometheus exporter插件，并启动该插件的监听服务。然后，在prometheus配置文件中添加相应的监控配置，...
rocketmq-exporter:Apache RocketMQ Prometheus导出器
05-14
适用于Prometheus的Apache RocketMQ导出器。 目录 制片人 消费群体 消费者 格拉法纳仪表板 快速开始 兼容性 支持Apache RocketMQ版本4.3.2（及更高版本）。 配置 可以使用不同的属性来配置该映像，有关配置示例，请参阅application.properties 。 名称 默认 描述 rocketmq.config.namesrvAddr 127.0.0.1:9876 代理群集的名称服务器地址 rocketmq.config.webTelemetryPath /指标 公开指标的路径 server.port 5557 收听Web界面和遥测的地址 rocketmq.config.rocketmqVersion V4_3_2 rocketmq经纪人版本 建造 生成二进制 mvn clean install 构建Docker映像 m
rocketmq-exporter-0.0.2-SNAPSHOT.jar
07-30
prometheus监控rocketmq用到的rocketmq-exporter jar包，官方github.com/apache/rocketmq-exporter，mvn打包
Prometheus 监测 RocketMQ 最佳实践
ApacheRocketMQ的博客
11-15 1157
作为越来越重要的应用组件得特性，可观测性受到越来越多人的重视。RocketMQ是如何进行可观测性建设的呢？快来了解如何使用 Prometheus 监控 RocketMQ 吧~
prometheus 发送恢复 值_grafana&prometheus生产级容器化监控-2：监控rocketmq
weixin_39995439的博客
12-20 242
目录(1).核心原理与代码(2).基础镜像(3).结合grafana/prometheus/容器化(4).一些瑕疵(5).最终效果(6).建议rocketmq集成prometheus监控到官方(7).相关文章(1).核心原理与代码笔者为了简单快速，是直接调用rocketmq-console的ajax/http取现成数据，所以本例rocketmq-exporter的运行必须有对应的rocketmq-...
kube-prometheus监控rocketmq
wuxingge的博客
11-25 587
参考kube-prometheus部署。
rocketmq_exporter部署
XMYX-0
09-21 3329
rocketmq_exporter部署
Apache RocketMQ监控告警工具：Prometheus Alertmanager
最新发布
gitblog_00047的博客
09-10 406
在分布式系统中，消息中间件作为关键基础设施，其稳定性直接影响业务连续性。RocketMQ集群在高并发场景下可能面临以下问题： - 消息堆积导致磁盘空间耗尽 - Broker节点宕机未及时发现 - 网络分区引发的消息丢失风险 - 消费者消费能力不足导致延迟递增 传统监控方式存在响应滞后、告警规则混乱等问题。Prometheus结合Alertmanager的解决方案，通过时序数据采集和智能告警，可实...
RocketMQ监控工具 Promethus Exporter
深圳市多克创新科技有限公司
09-28 1320
RocketMQ Promethus Exporter
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值