process_uptime_seconds:Java虚拟机的正常运行时间 jvm_threads_states_threads:当前处于NEW状态的线程数 jvm_memory_committed_bytes:可供Java虚拟机使用的已提交的内存量 system_cpu_usage:最近的cpu利用率 jvm_threads_peak_threads:自Java虚拟机启动或重置峰值以来的活动线程峰值 jvm_memory_used_bytes:已用内存量 ...
process_cpu_seconds_total (由客户端库导出) http_request_duration_seconds (用于所有HTTP请求) system_cpu_usage:系统cpu使用率 tomcat_cache_access_total:tomcat缓存访问总计 tomcat_global_error_total:tomcat全局错误总计 tomcat_global_received_bytes_total:tomcat_全局接收到的字节总数 tomcat_global_request_max...
process_cpu_seconds_total: 进程所消耗的总CPU时间,单位是秒。 process_max_fds: 进程所能打开的最大文件描述符数量。 process_open_fds: 进程当前打开的文件描述符数量。 process_resident_memory_bytes: 进程常驻内存的大小,单位是字节。 process_start_time_seconds: 进程开始时间,单位是自Unix纪元以来的秒数。
net_conntrack_listener_conn_closed_total counter 对给定名称的侦听器关闭的连接总数 Total number of connections closed that were made to the listener of a given name. 35 process_cpu_seconds_total counter 用户和系统CPU总时间(秒) Total user and system CPU time spent in seconds. 36 process_max_fd...
在Graph 页面,在查询框中输入:process_cpu_seconds_total 3.5 安装grafana 前面已经把prometheus和node exporter 安装并集成成功。prometheus虽然有自带的数据展示界面,但是不够全面也不直观。接下来集成grafana 完成数据展示。 下载地址:https://grafana.com/grafana/download ...
每个指标要有单个词的namespace前缀, 比如process_cpu_seconds_total, http_request_duration_seconds. 不带label的Counter和Guage内部是个无锁的atomic uint64, 不带Label的Historygram内部是多个无锁的atomic uint64, 不带Label的Summary因为内部要聚合计算, 是有锁的, 所以并发要求高的话优先选择Historygram而不是...
这里面是prometheus开放的接口。 prometheus默认监控图像 在图1的位置输入process_cpu_seconds_total ,可以查看到cpu的使用情况。 案例: 监控远程linux主机 首先在远程linux上安装node_export组件,帮助prometheus来收集数据 从官网下载 node_exporter-0.18.1.linux-amd64.tar.gz ...
CPU usage rate(process_cpu_seconds_total{job="kube-apiserver",instance=~"$instance", cluster=~"$cluster"}[5m]) process_cpu_seconds_total kube-apiserver Controller Manager(独立集群) 图表名称 查询语句 使用的指标 配置文件 Up sum(up{cluster=~"$cluster",job="kube-controller-manager"}) up kube...
process_cpu_seconds_total ipamd_request_latency 应该包含一个单位的单位作为后缀,表明这个 Metric 的单位。 如: http_request_duration_seconds node_memory_usage_bytes http_requests_total (for a unit-less accumulating count) 逻辑上与被测量的变量含义相同。
process_cpu_seconds_total foobar_build_info Prometheus提供了以下基本的指标类型: Counter:代表一种样本数据单调递增的指标,即只增不减,通常用来统计如服务的请求数,错误数等。 Gauge:代表一种样本数据可以任意变化的指标,即可增可减,通常用来统计如服务的CPU使用值,内存占用值等。