Memcached 和 Prometheus 集成

由 InfluxData 构建的开源数据连接器 Telegraf 提供支持,实现强大的性能和简单的集成。

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对于大规模实时查询,这不是推荐的配置。为了获得查询和压缩优化、高速摄取和高可用性,您可能需要考虑 Memcached 和 InfluxDB

50 亿+

Telegraf 下载量

#1

时序数据库
来源:DB Engines

10 亿+

InfluxDB 下载量

2,800+

贡献者

目录

强大的性能,无限的扩展能力

收集、组织和处理海量高速数据。当您将任何数据视为时序数据时,它都会更有价值。InfluxDB 是排名第一的时序平台,旨在通过 Telegraf 进行扩展。

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输入和输出集成概述

此插件从 Memcached 服务器收集统计数据。

Prometheus 输出插件使 Telegraf 能够在 HTTP 端点公开指标,以供 Prometheus 服务器抓取。此集成允许用户以 Prometheus 可以有效处理的格式从各种来源收集和聚合指标。

集成详情

Memcached

Telegraf Memcached 插件旨在从 Memcached 服务器收集统计数据,允许用户监控其缓存层的性能和健康状况。Memcached 是一种分布式内存缓存系统,通常用于通过减轻数据库负载并将频繁访问的数据存储在内存中以进行快速检索来加速动态 Web 应用程序。此插件收集各种指标,例如连接数、已用字节数和命中/未命中次数,使管理员能够分析缓存性能、排除问题并优化资源分配。配置支持多个 Memcached 服务器地址,并提供可选的 TLS 设置,确保网络中数据传输的灵活性和安全性。通过利用此插件,组织可以深入了解其缓存策略,并提高应用程序的响应速度和效率。

Prometheus

此插件有助于与 Prometheus 集成,Prometheus 是一种著名的开源监控和警报工具包,专为大规模环境中的可靠性和效率而设计。通过充当 Prometheus 客户端,它允许用户通过 HTTP 服务器公开一组定义的指标,Prometheus 可以按指定的间隔抓取这些指标。此插件在监控各种系统中起着至关重要的作用,它允许这些系统以标准化格式发布性能指标,从而可以广泛了解系统健康状况和行为。主要功能包括支持配置各种端点、启用 TLS 以实现安全通信以及 HTTP 基本身份验证选项。该插件还与全局 Telegraf 配置设置无缝集成,支持广泛的自定义以适应特定的监控需求。这促进了不同系统必须有效通信性能数据的环境中的互操作性。通过利用 Prometheus 的指标格式,它可以通过指标过期和收集器控制等高级配置实现灵活的指标管理,为监控和警报工作流程提供了一个复杂的解决方案。

配置

Memcached

[[inputs.memcached]]
  # An array of address to gather stats about. Specify an ip on hostname
  # with optional port. ie localhost, 10.0.0.1:11211, etc.
  servers = ["localhost:11211"]
  # An array of unix memcached sockets to gather stats about.
  # unix_sockets = ["/var/run/memcached.sock"]

  ## Optional TLS Config
  # enable_tls = false
  # tls_ca = "/etc/telegraf/ca.pem"
  # tls_cert = "/etc/telegraf/cert.pem"
  # tls_key = "/etc/telegraf/key.pem"
  ## If false, skip chain & host verification
  # insecure_skip_verify = true

Prometheus

[[outputs.prometheus_client]]
  ## Address to listen on.
  ##   ex:
  ##     listen = ":9273"
  ##     listen = "vsock://:9273"
  listen = ":9273"

  ## Maximum duration before timing out read of the request
  # read_timeout = "10s"
  ## Maximum duration before timing out write of the response
  # write_timeout = "10s"

  ## Metric version controls the mapping from Prometheus metrics into Telegraf metrics.
  ## See "Metric Format Configuration" in plugins/inputs/prometheus/README.md for details.
  ## Valid options: 1, 2
  # metric_version = 1

  ## Use HTTP Basic Authentication.
  # basic_username = "Foo"
  # basic_password = "Bar"

  ## If set, the IP Ranges which are allowed to access metrics.
  ##   ex: ip_range = ["192.168.0.0/24", "192.168.1.0/30"]
  # ip_range = []

  ## Path to publish the metrics on.
  # path = "/metrics"

  ## Expiration interval for each metric. 0 == no expiration
  # expiration_interval = "60s"

  ## Collectors to enable, valid entries are "gocollector" and "process".
  ## If unset, both are enabled.
  # collectors_exclude = ["gocollector", "process"]

  ## Send string metrics as Prometheus labels.
  ## Unless set to false all string metrics will be sent as labels.
  # string_as_label = true

  ## If set, enable TLS with the given certificate.
  # tls_cert = "/etc/ssl/telegraf.crt"
  # tls_key = "/etc/ssl/telegraf.key"

  ## Set one or more allowed client CA certificate file names to
  ## enable mutually authenticated TLS connections
  # tls_allowed_cacerts = ["/etc/telegraf/clientca.pem"]

  ## Export metric collection time.
  # export_timestamp = false

  ## Specify the metric type explicitly.
  ## This overrides the metric-type of the Telegraf metric. Globbing is allowed.
  # [outputs.prometheus_client.metric_types]
  #   counter = []
  #   gauge = []

输入和输出集成示例

Memcached

  1. 动态缓存性能监控:使用 Memcached 插件设置性能监控仪表板,该仪表板显示有关缓存命中率、连接计数和内存使用情况的实时统计信息。此设置可以帮助开发人员和系统管理员快速识别性能瓶颈并优化缓存策略以提高应用程序速度。

  2. 缓存性能指标警报:实施警报系统,以便在违反某些阈值时触发通知,例如缓存命中率降低或拒绝连接增加。这种主动方法可以帮助团队在潜在问题影响用户体验之前做出响应,并保持最佳应用程序性能。

  3. 将缓存指标与业务分析集成:将 Memcached 指标与商业智能工具相结合,以分析缓存对用户参与度和交易量的影响。通过将缓存性能与关键业务指标相关联,团队可以深入了解缓存策略如何为整体业务目标做出贡献,并改进决策过程。

Prometheus

  1. 监控多云部署:利用 Prometheus 插件从跨多个云提供商运行的应用程序收集指标。这种情况允许团队通过单个 Prometheus 实例集中监控,该实例从不同环境抓取指标,从而提供跨混合基础设施的性能指标的统一视图。它简化了报告和警报,提高了运营效率,而无需复杂的集成。

  2. 增强微服务可见性:实施该插件以公开 Kubernetes 集群中各种微服务的指标。使用 Prometheus,团队可以实时可视化服务指标、识别瓶颈并维护系统运行状况检查。此设置支持基于从收集的指标生成的见解进行自适应扩展和资源利用率优化。它增强了对服务交互进行故障排除的能力,从而显着提高了微服务架构的弹性。

  3. 电子商务中的实时异常检测:通过将此插件与 Prometheus 一起使用,电子商务平台可以监控关键绩效指标,例如响应时间和错误率。将异常检测算法与抓取的指标集成在一起,可以识别指示潜在问题的意外模式,例如突然的流量高峰或后端服务故障。这种主动监控增强了业务连续性和运营效率,最大限度地减少了潜在的停机时间,同时确保了服务可靠性。

  4. API 的性能指标报告:利用 Prometheus 输出插件收集和报告 API 性能指标,然后可以在 Grafana 仪表板中可视化这些指标。此用例可以详细分析 API 响应时间、吞吐量和错误率,从而促进 API 服务的持续改进。通过密切监控这些指标,团队可以快速响应性能下降,确保最佳 API 性能并保持高水平的服务可用性。

反馈

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收集、组织和处理海量高速数据。当您将任何数据视为时序数据时,它都会更有价值。InfluxDB 是排名第一的时序平台,旨在通过 Telegraf 进行扩展。

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