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Prometheus自己监控自己？这波操作稳得很！
不知道各位SRE老铁们有没有遇到过这种情况：Prometheus 兢兢业业地监控着你的各种服务，突然有一天，它自己“挂”了…… 这时候是不是感觉两眼一抹黑，啥也看不见了？ 别慌！今天咱就来聊聊 Prometheus 的自我监控，让你彻...
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Prometheus规则优化实战：高效编写与管理Recording Rules与Alerting Rules
Prometheus作为一款强大的监控工具，其Recording Rules和Alerting Rules的编写与管理直接影响了监控系统的效率与稳定性。对于中高级SRE工程师来说，掌握如何优化这些规则至关重要。本文将深入探讨如何编写高效的...
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Thanos vs VictoriaMetrics vs M3DB：Prometheus长期存储方案的深度对比与选型建议
在Prometheus生态中，选择合适的长期存储方案是架构师和运维工程师面临的关键决策之一。本文将从架构设计、性能、扩展性、成本和适用场景等多个维度，深入对比Thanos、VictoriaMetrics和M3DB三大主流方案，帮助你做出明...
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深入解析Prometheus查询分片：联邦查询、Thanos、Cortex与VictoriaMetrics的优缺点
在现代监控系统中，Prometheus作为一个强大的开源监控工具，广泛应用于各种场景。然而，随着数据量的增加，单个Prometheus实例可能无法处理大量的监控数据。这时候，查询分片技术就显得尤为重要。本文将深入解析Prometheus中...
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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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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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K8s HPA 终极对比：内置指标 vs. 自定义指标，谁更胜一筹？
K8s HPA 终极对比：内置指标 vs. 自定义指标，谁更胜一筹？ 各位老铁，咱们今天来聊聊 Kubernetes（K8s）里一个非常重要的功能——Horizontal Pod Autoscaler（HPA，水平 Pod 自动伸缩）...
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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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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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深入理解Kubernetes HPA缩容时的连接池管理
在使用Kubernetes Horizontal Pod Autoscaler（HPA）进行自动缩容时，如何优雅地处理微服务连接池中的连接，避免连接泄露和资源浪费，是一个值得探讨的话题。本文将详细介绍HPA的工作机制，并提供实际操作建议，...
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Kubernetes HPA 实战：微服务连接池参数的自动调整
“喂，小 K 吗？最近上了 Kubernetes (K8s)，感觉怎么样？” “别提了，老哥。上了 K8s，感觉打开了新世界的大门，但也遇到不少坑。最近就在搞 HPA（Horizontal Pod Autoscaler），发现这玩意儿...
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在Docker和Kubernetes环境下，如何优化你的微服务数据库连接池？
嘿，哥们儿！ 咱们今天聊聊微服务里头一个挺重要，但容易被忽视的家伙——数据库连接池。 尤其是在Docker和Kubernetes这种容器化环境里，连接池的配置，那可得好好琢磨琢磨。 不然，轻则服务卡顿，重则数据库直接给你撂挑子，后果很严重...
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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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Java 程序员必备：深度剖析背压机制，应对高并发与大数据挑战
你好，我是老码农。在当今这个高并发、大数据时代，作为一名 Java 程序员，你是否经常面临系统性能瓶颈、服务不稳定等问题？尤其是在处理大量数据和高并发请求时，系统很容易出现卡顿、超时甚至崩溃的现象。今天，我将带你深入了解一个能够有效解决这...
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Java Vector API 助力科学计算：线性代数、矩阵运算、傅里叶变换性能实战
嘿，老兄，作为一名长期奋战在科学计算和数据分析领域的老码农，你是不是经常被Java在数值计算方面的性能“气”到过？传统的Java实现，在处理大规模数值计算时，总感觉力不从心，效率低下。别担心，今天我就要给你带来一个“秘密武器”——Java...
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如何根据CPU核心数、任务类型和任务粒度选择合适的ForkJoinPool并发度
1. 什么是ForkJoinPool？ ForkJoinPool 是 Java 7 引入的一个用于并行执行任务的线程池，特别适合处理可以递归分解的任务。它的核心思想是将一个大任务拆分成多个小任务（fork），然后将这些小任务的执行结果...
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ForkJoinPool 并发度设置：性能调优的实战指南
你好，我是老码农。今天咱们聊聊在 Java 并发编程中，一个经常被忽视但又至关重要的环节—— ForkJoinPool 的并发度设置。很多时候，我们直接使用默认配置，觉得能跑就行。但如果你追求极致的性能，或者经常需要处理大规模数据，那么...
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ForkJoinPool vs. ThreadPoolExecutor：性能对比与实战案例分析
ForkJoinPool vs. ThreadPoolExecutor：性能对比与实战案例分析 你好，我是你的Java老朋友，码农老王。 在Java并发编程的世界里，选择合适的线程池模型至关重要。今天咱们就来聊聊 ForkJoin...
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ForkJoinPool高并发场景应用与拒绝策略深度解析
你好，我是你的“并发编程助手” 在Java并发编程的世界里，处理高并发任务是咱们程序员经常要面对的挑战。今天，咱们就来聊聊Java并发包里的一个“神器”—— ForkJoinPool 。别担心，我会用大白话给你讲明白，保证你能听懂，还...
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ForkJoinPool与其他Java并发框架的对比及适用场景
在Java并发编程中，选择合适的并发框架是确保应用程序性能和效率的关键。本文将对比 ForkJoinPool 与 ThreadPoolExecutor 、 CompletableFuture 等常见Java并发框架，分析它们的优缺点及适用...
