今日已办benchmarkHowcanwecreateaconfigurationforgobenchwith-benchmem–IDEsSupport(IntelliJPlatform)|JetBrains本机进行watermill-benchmark使用apifox自动化测试上报固定数量的消息启动watermill-pub/sub的benchmark函数funcBenchmarkPubSub(

今日已办WatermillHandler将4个阶段的逻辑处理定义为Handler测试发现，添加的handler会被覆盖掉，故考虑添加为middleware且4个阶段的处理逻辑针对不同topic是相同的。参考https://watermill.io/docs/messages-router/实现不同topic（不同事件）走不同的Handler处理逻辑，相同处理逻辑则可以使用MiddleWare(ht

今日已办使用watermill框架替代当前的base_runner框架a.参考官方提供的saramakafkaPub/Sub(https://github.com/ThreeDotsLabs/watermill-kafka/)实现kafka-go(https://github.com/segmentio/kafka-go)的Pub/Sub（sarama需要cgo，会导致一些额外的镜像依赖）b.参考

今日已办进度和问题汇总请求合并feature/venustracefeature/venusmetricfeature/profile-otel-baserunner-stylebugfix/profile-logger-Syncfeature/profile_otelclient_enable_config完成otel开关trace-采样metrice-reader已经都在各自服务器运行，并接入

今日已办PPT汇报答辩的时间需要把控人员的分配不够合理效果展示不够清晰，不够熟练重点的调研测试对比报告还未产出项目待办50字总结项目意义，top3难点watermill和profile正则处理otel-sdk隐式，可扩展接入云clickhouse集群，测试不同collector的的性能，总结报表，对比差异，输出结论比较其他trace、metric可视化（zipkin，jaeger，Promethe

今日已办50字项目价值和重难点项目价值通过将指标监控组件接入项目，对比包括其配套工具在功能、性能上的差异、优劣，给出监控服务瘦身的建议top3难点减少监控服务资源成本，考虑性能优化如何证明我们在监控服务差异

今日待办使用watermill框架替代当前的base_runner框架a.参考官方提供的saramakafkaPub/Sub(https://github.com/ThreeDotsLabs/watermill-kafka/)实现kafka-go(https://github.com/segmentio/kafka-go)的Pub/Sub（sarama需要cgo，会导致一些额外的镜像依赖）b.参考

今日已办v1验证StageHandler在处理消息时是否为单例，【错误尝试】typeStageHandlerstruct{}func(sStageHandler)Middleware1(hmessage.HandlerFunc)message.HandlerFunc{returnfunc(msg*message.Message)([]*message.Message,error){log.Logg

今日已办watermill将key设置到message中修改watermill-kafka源码将key设置到message.metadata中接入otel-sdk添加middlewareresolveUpstreamCtx解析上游上下文，开启根Span添加middlewaremiddleware.InstantAck-马上ACK，使得多条消息可以平行处理（走middleware和handler的逻

python监控服务器日志内容精选换一换云监控服务为用户提供一个针对弹性云服务器、带宽等资源的立体化监控平台。

今日已办关于span-references的调研https://github.com/DataDog/dd-trace-js/issues/1761https://github.com/open-telemetry/opentelemetry-specification/blob/874a451e7f6ac7fc54423ee3f03e5394197be35b/specification/comp

今日已办feature/client_traces_profile修改consumer4个阶段的spankind将profile的span作为rootspan，保持与venus的followsfrom的linkfeature/profile-otelclient-metric将metric部分使用新分支pushgo.opentelemetry.io/otel/propagation在OpenTel

今日已办与组员一同优化otel-log初始化的逻辑//LoggerGlobalotelzapLoggerforgeneralscenarioandtracingvarLogger*otelzap.Loggerfuncinit(){varcfgzap.ConfiglogLevel,ok:=LevelSetter()[strings.ToUpper(config.Profile.GetString("

今日已办当在Docker容器中运行程序时，可能会遇到使用os.Getpid()函数时出现异常的情况。这是因为Docker容器中的进程隔离机制与宿主机器不同，容器内部的进程可能无法访问宿主机器的进程信息。要解决这个问题，可以尝试：使用dockerrun命令启动容器时，添加--pid=host选项，将容器与宿主机器共享进程命名空间。这样，容器内部的进程就可以访问宿主机器的进程信息。需要注意的是，使用这

ZabbixWEB、ZabbixServer、ZabbixDatabase放在一台服务器；（192.168.10.12）ZabbixAgent部署在被监控服务器上（192.168.10.11）ZabbixPorxy

好久没写文章了，刚好最近用了一个开源的监控服务，感觉蛮有意思的，记录一下（一）安装uptime-kuma安装方式有几种，这里当然是选择大家都爱的docker,一条命令搞定dockerrun-d--restart

今日已办Traceotelzap：opentelemetry-go-extra/otelzapatmain·uptrace/opentelemetry-go-extra(github.com)gogetgithub.com/uptrace/opentelemetry-go-extra/otelzap声明Tracer，一个应用创建一个Tracer（需要从venus中来传来的trace_id构造）va

今日已办根据导师的指导意见修改了otelclient相关配置的代码认真学习uptrace的文档，会比otel、signoz的好理解：什么是OpenTelemetryhttps://uptrace.dev/opentelemetry/architecture.html#opentelemetry-sdktrace部分介绍https://uptrace.dev/opentelemetry/distri

今日已办SigNozLogManagementSigNoz原生支持OpenTelemetry来收集日志，SigNoz在收集器端进行了优化，为SigNoz中的日志添加了不同的功能。OpenTelemetry提供了各种接收器和处理器，用于直接通过OpenTelemetryCollector或通过FluentBit等现有代理收集第一方和第三方日志，以便只需进行最少的更改即可迁移到OpenTelemetr

今日已办根据导师代码评审的comment改进修改命名otelclient.otelExporterOtlpEndpointtootelclient.endpoint禁用TLS加密，移除otelclient.insecureMode避免命名缩写影响代码的阅读理解把两个函数（createTraceExp和createTraceProvider）合并移除没有太大意义的封装handleErr将otel初始

今日已办新增一个任务，将traefik添加到opentelemetry上报中。参考：https://doc.traefik.io/traefik/master/observability/tracing/opentelemetry/https://uptrace.dev/opentelemetry/distributed-tracing.html#context-propagationhttps:

今日已办配置文件问题多名组员都反馈的问题容器内部确实存在该路径的文件【眼误】配置文件解决重启容器无法解决，重启compose可以解决【后续又无法解决】后续重启容器又是同样的问题：将所有容器停止，重新启动profile，再启动其他停止的容器docker-compose-f.\compose-profile.yamlup-d--buildprofile但是日志无法上报到signoz，可能时初始化日志的

今日已办项目对齐和问题选择使用otelzap自主上报而不是采集docker的container的日志后者会产生很多冗余不必要的日志（包括其他容器），会消耗大量clickhouse的存储空间，这与我们一开始追求的性能资源指标违背后者的配置（排除其他容器、解析器-解析trace_id关联trace）比较复杂，前置的使用更加简单，并且可以自主添加附属属性来辅组过滤、筛选的功能，结合signozlog的q

今日已办组会记录进度以及问题otelzap上报Log，附属在span的event中，可以去查看具体的日志信息，如trace_id、span_id，日志级别等，还可以自定义属性，详细可见https://sztubdi.coding.net/p/Indexmonitoring/wiki/166#user-content-%E5%9C%A8signoz-web%E4%B8%AD%E6%9F%A5%E7%

今日已办OpenTelemetryLogs通过日志记录API支持日志收集集成现有的日志记录库和日志收集工具Overview日志记录API-LoggingAPI，允许您检测应用程序并生成结构化日志旨在与其他telemertydata（例如metric和trace）配合使用，以提供统一的可观测性解决方案结构化日志记录，允许attributes或metadata附加上下文信息到日志条目。包含相关详细信息

今日已办a，b两组的trace放到一个分支里可以看到先前的没看到的profiletrace的耗时，是由于时间跨度较长，没有滑动到trace末尾明日待办组长会议汇报项目进度和问题

今日已办trace_id传播关于如何使用trace_id创建span的思路【暂未实现&测试】调研SpanProcessor阅读源码的test明日待办根据trace_id创建span，应该需要parentspan_id才能有trace的树状span的关系

今日已办调研CPU&MemoryCadivisorＣadivisor->Prometheus->(Grafana/SigNozWeb)google/cadvisor:Analyzesresourceusageandperformancecharacteristicsofrunningcontainers.(github.com)services:cadvisor:image:gcr.io/cadv

今日已办合并Traefik和Profile的Trace对TraceparentHeader理解有误TraceContext(w3.org)故需要解析TraceHeader才能获取trace_id、parent_idfunc(profileCtx*ProfileContext)UnpackKafkaMessage(ctxcontext.Context)(needBreakbool,tpsStatus

目录前言模块代码示例范例一发送信息范例二发送附件前言日常办公,离不开邮箱的使用.对于一些重要的程序运行,需要运维时时刻刻去关注它运行的状态，监控服务器、网络设备、存储设备等基础设施的运行状态，包括硬件健康状态

1、原由在使用nmon监控服务器资源以后，因为服务器较多，生成了几十个结果文件。现在需要统计每个文件中cpu、内存、disk等平均值、最大值信息。

什么是Shinobi?Shinobi是用Node.JS编写的开源CCTV解决方案。采用多帐户系统、WebSocketStreams和直接保存到MP4的设计。Shinobi提供了一个基于Web的用户界面，使用户可以通过浏览器来查看和管理监控视频，Shinobi支持多个品牌的摄像头和网络视频流，并提供了广泛的定制选项。安装在群晖上以Docker方式安装。镜像下载DockerHub上的版本还是两年前的现

文章目录一、介绍二、安装Prometheus三、安装Grafana四、Pronetheus和Grafana相关联五、监控服务器状态六、常见问题一、介绍Prometheus是一个开源的系统监控和报警系统，

RTP负责传输音视频数据流，RTCP是RTP的控制协议，用于监控服务质量并传递正在进行的会话中参与者的信息。RTP依赖于底层协议来提供RTP数

一、监控工具DDMS的全称是DalvikDebugMonitorService,是Android开发环境中的Dalvik虚拟机调试监控服务。

监控系统顾名思义就是监控服务器、应用系统以及其他第三方组件运行状态的系统。对于平台系统而言，监控系统就是我们第三只眼，监控系统会实

于是我找经理申请亲自来带他，为了帮助小伙子快速成长，我给他分了一个需求，这不需求刚上线几天就出网上问题了后台监控服务发现内存一直在缓慢上升，初步怀疑是内存泄露。

二进制部署Prometheus及监控服务一、部署prometheus1、下载版本：2.33.3https://github.com/prometheus/prometheus/releases/download

监控smtp服务器内容精选换一换华为云提供了云监控服务，您可以使用该服务监控弹性云服务器，在您开通了弹性云服务器后，云监控服务将自动实时监控并根据您设置的告警预置触发告警和通知，帮助您更好地了解弹性云服务器的各项性能指标

iftop是什么在Linux系统下即时监控服务器的网络带宽使用情况，有很多工具，比如iptraf、nethogs等等，但是推荐使用小巧但功能很强大的iftop工具。

亲自操作RedisLive安装RedisLive是由python编写的并且开源的图形化监控工具，非常轻量级，核心服务部分只包含一个web服务和一个基于redis自带的info命令以及monitor命令的监控服务

需求需要服务器运行的程序在被意外杀死时，能自动重启，同时提醒我程序发生过重启。在服务器硬盘使用量达到一定比例的时候，提醒迁移数据或者清理无用的日志文件，所以需要一个服务器的守护程序（能在centos上运行），要求轻量简单占用少，根据上面的需求，找到了supervisor和monit2款软件supervisor和monit的对比因为主要是要满足以上我们的需求，所以我们根据实际需求来对比，而不是完全对

文章目录前言一、概述1.原理2使用方法（一）监控服务（二）虚拟IP地址的切换二、安装三、配置双机热备四、验证五、双机热备的脑裂现象总结前言本篇将简述的内容：Linux系统下的keepalived双机热备一

部署软件prometheus普罗米修斯监控服务器需要安装4个服务PrometheusServer(普罗米修斯监控主服务器)NodeExporter(收集Host硬件和操作系统信息)cAdvisor(负责收集

前言在手头没有专门的第三方监控时，该怎么监控服务指标呢？本篇就windows下监控进行分享，也是我们在进行性能测试时，必须掌握的。

环境准备HPA依赖监控服务，默认监控使用metris-server，因此先要部署metrics-server一、创建Deployment和ServiceapiVersion:apps/v1kind:Deploymentmetadata

supervisor是由python语言编写、基于linux操作系统的一款服务器管理工具，用以监控服务器的运行，发现问题能立即自动预警及自动重启等功能。

背景新增两台物理机用于压测，为了监控服务器情况，现需要对服务器进行监控，所有需要安装prometheus+grafana来监控服务。

这个简单明了的标题，直接了当的说明了，这篇文章的三部分CollectD、InfluxDB、Grafana功能说明：CollectD是完全由C语言开发的一个守护进程，可以周期性的收集系统和应用程序的性能指标，同时还提供了不同的存储机制。InfluxDB是一个用于存储和分析时间序列数据的开源数据库。Grafana是一款由go语言编写的开源应用，用于可视化展示后台监控数据。它支持多种数据，并且有强大的界

文章目录特点易于管理监控服务的内部运行状态强大的数据模型强大的promSQL查询语言高效可扩展易于集成可视化开放性特点Prometheus是一个开源的完整监控解决方案，其对传统监控系统的测试和告警模型进行了彻底的颠覆