重剑无锋--从零开始建设k8s监控之总结(八)

前言

在前文中,prometheus基本的用法都简单的描述一遍,最后本文来讨论一下prometheus高可用的问题

环境准备

组件版本
操作系统Ubuntu 22.04.4 LTS
docker24.0.7
thanos0.36.1

1. 双prometheus架构

prometheus_8_1

  • 2个prometheus采集同一份metrics,一旦有一个出问题,另外一个补上去就行了
  • 该架构保证了prometheus服务的可用性以及数据的可用性
  • 但是会有数据冗余,始终采集了一份数据作为备用,并且prometheus单点压力过大

2. 做横向拆分的多prometheus架构

prometheus_8_2

  • 将数据拆分组,并且有不同的prometheus采集,并且prometheus也进行拆分,减少单点的压力
  • 该架构既保证了prometheus服务可用性和数据可用性,又减少了prometheus单点压力
  • 数据依然有冗余,始终采集了一份数据作为备用,并且数据入口很分散,分组越多,会导致数据入口越分散

3. 多prometheus+数据统一查询架构

prometheus_8_3

  • 有了统一的数据查询入口,使得web可以实时查询任一时刻的监控数据,如果数据已经超出了prometheus保留期,那也可以去外部存储上获取历史数据
  • 该架构继承了架构2的优点,并且解决了:1)查询入口分散的问题;2)查询历史数据的问题
  • 该架构的配置复杂度与日常的维护成本就很高了

4. 更复杂的架构

以下思考纯属个人观点,抛砖引玉而已

监控的本质问题,就在于准确获取metrics,并且对其进行分析,所有的架构都是围绕着这个目标来进行的,小到单点,大到多区域多中心,都不例外

对于获取metrics,比较关注获取速度、数据准确度以及覆盖范围

  • 获取速度,需要考虑:内网采集?跨公网vpn隧道采集?直接公共网络采集?
  • 数据准确度,需要考虑:多机器的时间是否统一?采集资源是否充足?
  • 覆盖范围,需要考虑:所选的exporter是否准确?

对于分析metrics,比较关注数据持久性、数据安全、分析实时性

  • 数据持久性,需要考虑:历史数据要保存多久?新鲜数据和老数据分别去什么地方获取?
  • 数据安全,需要考虑:数据是否是敏感数据?怎么防止数据泄露?
  • 分析实时性,需要考虑:多中心部署下怎么保证数据获取速度?多备份下采用哪一个备份的数据是最合理的?

小结

至此,k8s prometheus监控系列结束,期待下一个系列见,谢谢大家

联系我

  • 联系我,做深入的交流

至此,本文结束
在下才疏学浅,有撒汤漏水的,请各位不吝赐教...

本文来自博客园,作者:it排球君,转载请注明原文链接:https://www.cnblogs.com/MrVolleyball/p/19012569

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内容概要:本文详细介绍了“秒杀商城”微服务架构的设计与实战全过程,涵盖系统从需求分析、服务拆分、技术选型到核心功能开发、分布式事务处理、容器化部署及监控链路追踪的完整流程。重点解决了高并发场景下的超卖问题,采用Redis预减库存、消息队列削峰、数据库乐观锁等手段保障数据一致性,并通过Nacos实现服务注册发现与配置管理,利用Seata处理跨服务分布式事务,结合RabbitMQ实现异步下单,提升系统吞吐能力。同时,项目支持Docker Compose快速部署和Kubernetes生产级编排,集成Sleuth+Zipkin链路追踪与Prometheus+Grafana监控体系,构建可观测性强的微服务系统。; 适合人群:具备Java基础和Spring Boot开发经验,熟悉微服务基本概念的中高级研发人员,尤其是希望深入理解高并发系统设计、分布式事务、服务治理等核心技术的开发者;适合工作2-5年、有志于转型微服务或提升架构能力的工程师; 使用场景及目标:①学习如何基于Spring Cloud Alibaba构建完整的微服务项目;②掌握秒杀场景下高并发、超卖控制、异步化、削峰填谷等关键技术方案;③实践分布式事务(Seata)、服务熔断降级、链路追踪、统一配置中心等企业级中间件的应用;④完成从本地开发到容器化部署的全流程落地; 阅读建议:建议按照文档提供的七个阶段循序渐进地动手实践,重点关注秒杀流程设计、服务间通信机制、分布式事务实现和系统性能优化部分,结合代码调试与监控工具深入理解各组件协作原理,真正掌握高并发微服务系统的构建能力。
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