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Thanos 与 VictoriaMetrics,谁才是打造大型 Prometheus 监控系统的王者?

更多精彩内容欢迎订阅我的博客:https://fuckcloudnative.io/ Thanos [1] 和 VictoriaMetrics [2] 都是用来作为 Prometheus 长期存储的成熟方案,其中 VictoriaMetrics 也开源了其 集群版本 [3] ,功能更加强大。 这两种解决方案都提供了以下功能: 长期存储,可以保留任意时间的监控数据。 对多个 Prometheus 实例采集的数据进行全局聚合查询。 可水平扩展。 本文就来对比一下这两种方案的差异性和优缺点,主要从写入和读取这两个方面来比较,每一个方面的比较都包含以下几个角度: 配置和操作的复杂度 可靠性和可用性 数据一致性 性能 可扩展性 先来看一下这两种方案的架构。 1. 架构 Thanos Thanos[4] 包含以下几个核心组件: Sidecar [5] : 每个 Prometheus 实例都包含一个 Sidecar,它与 Prometheus 实例运行在同一个 Pod 中。它有两个作用:1) 将本地超过 2 小时的监控数据上传到对象存储,如 Amazon S3 或 Google 云存储。2) 将本地...

【DB笔试面试865】序列cache值过小导致CPU利用率过高

♣ 问题 序列cache值过小导致CPU利用率过高 ♣ 答案 1、故障环境如下表所示: 项目 source db db 类型 RAC db version 10.2.0.5.0 db 存储 ASM OS版本及kernel版本 AIX 64位 6.1.0.0 2、故障发生现象及报错信息 有一套数据库做测试的时候,CPU利用率很高,同事已经抓取了CPU和AWR的信息。发生问题的时间段是19点到23点,其中,nmon数据截图如下所示: 可以看到CPU的利用率是非常高的,下边来看看AWR中的数据: 从等待事件中可以很明显地看出“enq: SQ - contention”和“DFS lock handle”这两个等待事件异常。“Top 5 Timed Events”部分也是AWR报告中非常重要的部分,从这里可以看出等待事件排在前五位的是哪些事件,从而基本上就可以判断出性能瓶颈在什么地方。在这里,“enq: SQ - contention”等待了172254次,等待时间为69652秒,平均等待时间为69652/172254=404毫秒,等待类别为Configuration即配置上的等待问题...

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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