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Ignite与Prometheus的集成方案

概述 Prometheus是一个流行的监控工具,由维护Kubernetes的云原生计算基金会提供支持。很多开发者希望将Ignite集群与Prometheus集成在一起,本文会给出相关的建议。 Prometheus的配置 本文不关注如何使Prometheus的配置最优化,因此将尽可能地使用默认值,配置如下: 首先,使抓取间隔更频繁一些,虽然没必要非常频繁地抓取,但是在本示例中希望更快地进行指标的更新。 其次,为了将Prometheus与Ignite对接,添加了几个抓取配置,它们引用本地主机上运行的2个Ignite节点。 global: scrape_interval: 15s evaluation_interval: 15s alerting: alertmanagers: - static_configs: - targets: rule_files: # - "first_rules.yml" # - "second_rules.yml" scrape_configs: - job_name: 'ignite node 1' static_configs: - targets: ['...

使用Reactor完成类似Flink的操作

一、背景 Flink在处理流式任务的时候有很大的优势,其中windows等操作符可以很方便的完成聚合任务,但是Flink是一套独立的服务,业务流程中如果想使用需要将数据发到kafka,用Flink处理完再发到kafka,然后再做业务处理,流程很繁琐。 比如在业务代码中想要实现类似Flink的window按时间批量聚合功能,如果纯手动写代码比较繁琐,使用Flink又太重,这种场景下使用响应式编程RxJava、Reactor等的window、buffer操作符可以很方便的实现。 响应式编程框架也早已有了背压以及丰富的操作符支持,能不能用响应式编程框架处理类似Flink的操作呢,答案是肯定的。 本文使用Reactor来实现Flink的window功能来举例,其他操作符理论上相同。文中涉及的代码:github 二、实现过程 Flink对流式处理做的很好的封装,使用Flink的时候几乎不用关心线程池、积压、数据丢失等问题,但是使用Reactor实现类似的功能就必须对Reactor运行原理比较了解,并且经过不同场景下测试,否则很容易出问题。 下面列举出实现过程中的核心点: 1、创建Flux和发送数...

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。