监控系统
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Java背压机制实战：Web服务、消息队列与数据库访问优化指南
Java背压机制实战：Web服务、消息队列与数据库访问优化指南 嘿，哥们！想必你是一位对Java技术充满热情的开发者，对高并发、高性能的系统设计有着浓厚的兴趣。今天，咱们就来聊聊Java世界里一个非常重要的概念——背压（Backpre...
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数据库连接池 minimumIdle 参数调优实战：少了不够用，多了占资源？
1. 引言：minimumIdle 是个啥？ 大家好，我是爱捣鼓数据库的“码农老司机”。今天咱们来聊聊数据库连接池里一个重要的参数： minimumIdle 。这参数，说白了，就是连接池里 最少 要保持多少个 空闲 的数据库连接。 ...
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在Kubernetes中有状态应用中进行高效HPA缩容的实践指南
引言 在Kubernetes中，Horizontal Pod Autoscaler (HPA) 是一个强大的工具，用于根据资源使用情况自动扩展或缩容应用的Pod数量。然而，对于有状态应用（例如数据库、消息队列等），HPA缩容的过程更为...
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Kubernetes HPA 缩容指南：监控、告警与最佳实践，看完这篇就够了！
“喂，小 K 啊，最近集群资源利用率有点低，你看看能不能优化一下？” “收到，老王！我这就研究下 HPA 的缩容策略。” 相信不少 Kubernetes 工程师都遇到过类似老王这样的需求。HPA（Horizontal Pod Au...
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HPA 调优秘籍：告别频繁伸缩，稳操资源分配主动权
你好，我是老 K。在 Kubernetes (K8s) 的世界里，Horizontal Pod Autoscaler (HPA) 就像一位勤劳的管家，它能够根据你的应用负载情况，自动调整 Pod 的数量，从而确保你的应用既能应对流量高峰，...
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深入解析Kubernetes HPA中Behavior字段的配置及其对扩缩容行为的影响
在Kubernetes中，Horizontal Pod Autoscaler（HPA，水平Pod自动扩展器）是一个用于根据资源使用情况自动调整Pod副本数量的工具。HPA的Behavior字段允许我们对扩缩容行为进行更精细的控制，尤其是在...
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Prometheus 查询卡顿？一文带你找出原因，告别慢查询！
你好，我是你的老朋友，一个热爱折腾的系统管理员。今天我们来聊聊 Prometheus，一个好用但有时让人头疼的监控神器。在使用 Prometheus 的过程中，你是否遇到过查询卡顿、响应慢的问题？尤其是在数据量大的时候，感觉就像在蜗牛爬行...
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Prometheus告警抑制规则的配置与应用场景详解
Prometheus告警抑制规则简介 Prometheus作为一款开源的监控和告警系统，广泛应用于各类分布式系统中。告警抑制（Inhibit）是Prometheus中一个重要的功能，它可以帮助我们在复杂的告警场景中避免重复告警、减少告...
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Prometheus Alertmanager 抑制规则（inhibit_rules）详解：原理、参数与实战配置
抑制规则（inhibit_rules）是什么？ “喂，我说，你有没有遇到过这种情况：一个告警风暴就把你淹没了，几百条告警信息，其实都是同一个根源问题导致的？Prometheus 的 Alertmanager 里的抑制规则（inhibi...
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Prometheus 进阶：Alertmanager 高可用配置全攻略，多实例部署、数据同步、故障转移一网打尽！
Prometheus 进阶：Alertmanager 高可用配置全攻略，多实例部署、数据同步、故障转移一网打尽！ 各位老铁们，大家好！我是你们的“监控达人”——监控喵！今天咱们来聊聊 Prometheus 监控体系中的告警利器——Al...
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5G 赋能：医疗机构与偏远地区/家庭的无缝连接，案例分析与政策建议
你好，我是你的老朋友，一个热衷于分享科技与生活的博主。今天，我们来聊聊一个听起来很“硬核”，但却与我们每个人息息相关的话题——5G 赋能下的远程医疗。我知道，一听到“远程医疗”，你可能觉得这是高大上的专业术语，离我们很遥远。但事实上，它正...
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激光焊接在汽车白车身制造中的应用：工艺、质控与性能提升
前言 嘿，各位汽车工程师和车身结构设计师们！今天咱们来聊聊激光焊接在汽车白车身制造中的那些事儿。相信大家对激光焊接都不陌生，但它在白车身制造中到底有多大能耐，具体怎么用，效果怎么样？别急，咱们这就深入探讨一番。 什么是白车身？ ...
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Elasticsearch 和 Splunk 怎么选？优缺点全方位对比分析
日常工作中，日志分析是咱们绕不开的一道坎。服务器运行状况、应用程序报错、用户行为记录……这些数据都藏在日志里。想要从海量日志中快速定位问题、挖掘价值，一款强大的日志管理工具必不可少。今天，咱就来聊聊两款主流的日志分析工具：Elastics...
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Elasticsearch聚合查询性能优化实战：告别缓慢，榨干性能的关键技巧
Elasticsearch (ES) 的聚合（Aggregations）功能极其强大，是进行数据分析和构建仪表盘的核心。但随着数据量增长和查询复杂度提升，聚合查询的性能往往成为瓶颈。查询响应缓慢、CPU 飙升、内存 OOM… 你是否也遇到...
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Elasticsearch按天索引查询：指定具体索引列表对比通配符(`*`)性能提升多少？原因何在？
引言：日志查询的“速度与激情” 嘿，各位奋战在一线的运维和开发老铁们！处理海量的滚动日志数据，尤其是用Elasticsearch（简称ES）来存储和查询，是不是家常便饭？我们经常会按天创建索引，比如 applogs-2023-10-...
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榨干性能：Trace日志分析脚本的高效优化策略与集成实践
还在用正则表达式硬啃Trace日志吗？性能瓶颈怎么破？ 搞运维（DevOps/SRE）的兄弟们，肯定都跟日志打过交道，尤其是分布式系统下的Trace日志，那量级，那复杂度，啧啧... 如果你还在用一个简单的Python脚本，一把梭哈用...
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日志处理不再卡壳 如何设计与实现死信队列(DLQ)机制
嘿，各位奋战在日志处理流水线上的工程师朋友们！你是否也遇到过这样的糟心事：一个精心编写的日志处理脚本，跑得好好的，突然就被某个格式诡异的日志文件、或者某个临时抽风的下游服务给卡住了？整个处理流程停滞不前，新的日志堆积如山，告警邮件塞满了邮...
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如何设计一个健壮的 Redis Stream 死信队列（DLQ）处理服务
你好，我是你的后端架构师伙伴。今天我们来聊聊一个在基于 Redis Stream 构建消息系统时，经常遇到的一个棘手问题——如何优雅且可靠地处理那些处理失败的消息，也就是所谓的“死信”。直接丢弃？不行，那可能丢失重要业务数据。无限重试？更...
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如何基于 Redis Stream 构建高可靠死信队列（DLQ）机制
在构建基于消息队列的分布式系统时，处理失败的消息是一个绕不开的问题。反复失败的消息如果不能被妥善处理，可能会阻塞正常消息的处理流程，甚至耗尽系统资源。死信队列（Dead Letter Queue, DLQ）是一种常见的解决方案，用于隔离和...
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为了孩子更安心，智能家居安防升级，这些要知道！
家有萌娃，安全无小事！ 各位家长们，自从家里有了小宝贝，是不是感觉生活重心都变了？以前关注的可能是最新的数码产品、潮流服饰，现在满脑子都是孩子的吃喝拉撒、健康安全。特别是安全问题，真是让人操碎了心。孩子的好奇心强，活泼好动，家里处处都...
