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浅谈监控系统 Zabbix、Prometheus

2 --> 一. 前言 作为运维人员,对监控系统不会陌生,每个运维都会熟悉几款监控工具;像版本快速迭代的Zabbix、社区用户活跃度较高的Prometheus、小米开源监控系统Open-faclon等监控系统工具。 笔者最近在学习Kubernetes,Kubernetes 是 Google Borg 系统的开源实现,于此对应 Prometheus 则是 Google BorgMon 的开源实现。因此Kubernetes和Prometheus具有很高得容错性和集成性。 带着一丝兴趣对Prometheus进行调研,并且在公司最新的项目初步使用;经过半个月的学习,发现Prometheus与Zabbix在使用上、个性化、配置上还是有相当大的差别,下面将对这2款监控系统工具说说自己的体会。 着重说明下,本文并不是吐槽或者说是贬低某个工具,只是把自己的使用经验和了解程度进行杂谈,并不是说越前沿的技术越厉害就一定要去使用,只有认真剖析过自己的项目架构且与自己的项目具有很高容错性监控工具才是最好的 二. Zabbix与Prometheus的简介 2.1 Zab...

分片存储-细碎设计系列(三)

### 摘要 > 系统设计中数据存储模型是核心部分,量级大、QPS 高,通常会通过分库降低CPU/内存/磁盘 IO 等系统瓶颈,通过分表降低单表量级过大从而导致的性能问题。那么类似分片存储后从业务角度看会有什么问题?索引法、基因法有是什么呢? ### 前言 大量的数据存储,常见的水平分片算法: - Range - Hash `水平分片算法比较普及,只是为了承上启下简单码了一些,懂的同学可以快速跳过!` #### Range 基于 Unique Key按照范围分片。切分的维度: - 基于固定量级分表,比如千万级分表。tb1:0-1000W、tb2:1000W- 2000W。 - 基于时间维度分表,比如年、月。 优点: - 路由策略简单,按照资源范围快速定位到分片。 - 扩展性,水平创建日后需要的表即可。 不足: - 数据分布严重不均匀。 - 热点数据集中,单表过热。 - 量级分表,Unique Key必须满足递增属性。 #### Hash 基于 Unique Key 取模,均匀分片。 优点: - 路由策略简单,Hash Unique Key快速定位分片。 - 数据存储&请求...

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