48、微服务监控:使用 Prometheus 和 Grafana

微服务监控:使用 Prometheus 和 Grafana

在微服务架构中,监控是确保系统稳定运行的关键。本文将详细介绍如何使用 Prometheus 和 Grafana 来收集和监控微服务的性能指标,包括创建仪表盘、测试指标、导出和导入仪表盘,以及设置告警等操作。

1. 创建并测试仪表盘

在开始测试新仪表盘之前,需要停止正在运行的负载测试工具 Siege。在 Siege 运行的命令窗口中,按下 Ctrl + C 即可停止它。

1.1 测试断路器指标
  • 打开断路器 :通过向 API 发送一系列失败请求来强制打开断路器。运行以下命令:
ACCESS_TOKEN=$(curl https://writer:secret-writer@minikube.me/oauth2/token -d grant_type=client_credentials -d scope="product:read product:write" -ks | jq .access_token -r)
echo ACCESS_TOKEN=$ACCESS_TOKEN
for ((n=0; n<4; n++)); do curl -o /dev/null -skL -w "%{http_code}\n" https://minikube.me/product-composite/1?delay=3 -H "Authorization: Bearer $ACCESS_TOKEN" -s; done
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基于遗传算法的微电网调度(风、光、蓄电池、微型燃气轮机)(Matlab代码实现)内容概要:本文档介绍了基于遗传算法的微电网调度模型,涵盖风能、太阳能、蓄电池微型燃气轮机等多种能源形式,并通过Matlab代码实现系统优化调度。该模型旨在解决微电网中多能源协调运行的问题,优化能源分配,降低运行成本,提高可再生能源利用率,同时考虑系统稳定性与经济性。文中详细阐述了遗传算法在求解微电网多目标优化问题中的应用,包括编码方式、适应度函数设计、约束处理及算法流程,并提供了完整的仿真代码供复现与学习。此外,文档还列举了大量相关电力系统优化案例,如负荷预测、储能配置、潮流计算等,展示了广泛的应用背景技术支撑。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识Matlab编程能力的研究生、科研人员及从事微电网、智能电网优化研究的工程技术人员。; 使用场景及目标:①学习遗传算法在微电网调度中的具体实现方法;②掌握多能源系统建模与优化调度的技术路线;③为科研项目、毕业设计或实际工程提供可复用的代码框架与算法参考; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注目标函数构建与约束条件处理,同时可参考文档中提供的其他优化案例进行拓展学习,以提升综合应用能力。
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