asp.net新建网站有一套源码做网站还差什么

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1. 指标的定义和收集 Flume 内部有一个 Instrumentation仪表系统用于定义和收集各类监控指标。 核心概念 Flume 的每个组件Source、Channel 和 Sink都实现了一个 Monitorable 接口。这个接口规定了组件如何收集自己的监控数据。 主要接口定义 public interface Monitorable {String getName(); // 获取组件名称MapString, String getMetrics(); // 返回指标的键值对 }指标示例 Source接收的事件速率、累计事件数、失败次数。Channel当前事件数、容量利用率、读取/写入速率。Sink发送速率、成功发送事件数、失败次数。 源码逻辑 Flume 内部的每个组件都有对应的 Instrumentation 实现。例如Channel 的实现类 MemoryChannel 会统计当前队列的大小和容量 Override public MapString, String getMetrics() {MapString, String metrics new HashMap();metrics.put(ChannelSize, String.valueOf(queue.size()));metrics.put(ChannelCapacity, String.valueOf(capacity));return metrics; }2. 数据的存储与更新 每个组件的监控指标会实时更新并存储在 Flume 的内存中。 MetricsStorage 机制 Flume 使用一个 MetricsRegistry 注册表来集中存储和管理这些监控指标。每次组件状态发生变化时都会通过注册表更新相应的数据。 核心代码 MetricsRegistry metricsRegistry new MetricsRegistry(); metricsRegistry.addMetric(Source.EventReceived, eventReceivedCount); metricsRegistry.addMetric(Source.EventFailed, eventFailedCount);作用 MetricsRegistry 是一个线程安全的数据结构可以同时被多个组件更新和读取。它负责维护所有组件的监控数据提供统一的访问接口。 3. 数据的暴露机制 Flume 将监控数据暴露给外部主要通过两种方式JMX 和 HTTP。 (1) JMX 暴露 原理 JMX 是 Java 自带的管理扩展框架允许应用程序通过标准接口暴露内部状态提供内置的监控功能。Flume 的每个组件都会注册一个 JMX MBean将自己的监控数据暴露给 JMX 客户端。 代码实现 Flume 的每个 Monitorable 组件都会注册为一个 MBean。以 Source 为例 ManagementFactory.getPlatformMBeanServer().registerMBean(new SourceInstrumentation(source), new ObjectName(flume:typeSource,nameMySource));外部工具访问 用户可以通过 JMX 客户端如 JConsole 或 VisualVM实时查看这些监控数据。 可以监控以下指标 Source事件接收速率、累计事件数、错误次数等。Channel当前事件数量、容量使用率、读写速率等。Sink发送速率、累计发送事件数、错误次数等。 (2) HTTP 暴露 原理 Flume 内置了一个简单内置的 HTTP 服务将监控指标以 JSON 格式的状态数据暴露在指定端口上。默认情况下HTTP 端口是 41414。 示例 curl http://hostname:41414/metrics返回的数据包括每个组件的详细状态可以解析和分析。 代码实现 Flume 的 HTTP 监控模块通过 MetricsServlet 实现 public class MetricsServlet extends HttpServlet {Overrideprotected void doGet(HttpServletRequest req, HttpServletResponse resp) {MapString, String metrics metricsRegistry.getAllMetrics();resp.getWriter().write(new Gson().toJson(metrics));} }示例输出 {Source.EventReceived: 1000,Channel.ChannelSize: 500,Sink.EventSent: 950 }下面是较为全面的参数 {CHANNEL.memoryChannel: {ChannelCapacity: 550000,ChannelFillPercentage: 0.18181818181818182,Type: CHANNEL,ChannelSize: 1000,EventTakeSuccessCount: 33541400,EventTakeAttemptCount: 33541527,StartTime: 1536572886273,EventPutAttemptCount: 33542500,EventPutSuccessCount: 33542500,StopTime: 0},SINK.hdfsSink: {ConnectionCreatedCount: 649,ConnectionClosedCount: 648,Type: SINK,BatchCompleteCount: 335414,BatchEmptyCount: 27,EventDrainAttemptCount: 33541500,StartTime: 1536572886275,EventDrainSuccessCount: 33541400,BatchUnderflowCount: 0,StopTime: 0,ConnectionFailedCount: 0},SOURCE.avroSource: {EventReceivedCount: 33542500,AppendBatchAcceptedCount: 335425,Type: SOURCE,EventAcceptedCount: 33542500,AppendReceivedCount: 0,StartTime: 1536572886465,AppendAcceptedCount: 0,OpenConnectionCount: 3,AppendBatchReceivedCount: 335425,StopTime: 0} } 参数说明 字段名称含义SOURCE.OpenConnectionCount打开的连接数SOURCE.TYPE组件类型SOURCE.AppendBatchAcceptedCount追加到channel中的批数量SOURCE.AppendBatchReceivedCountsource端刚刚追加的批数量SOURCE.EventAcceptedCount成功放入channel的event数量SOURCE.AppendReceivedCountsource追加目前收到的数量SOURCE.StartTime(StopTime)组件开始时间、结束时间SOURCE.EventReceivedCountsource端成功收到的event数量SOURCE.AppendAcceptedCountsource追加目前放入channel的数量CHANNEL.EventPutSuccessCount成功放入channel的event数量CHANNEL.ChannelFillPercentage通道使用比例CHANNEL.EventPutAttemptCount尝试放入将event放入channel的次数CHANNEL.ChannelSize目前在channel中的event数量CHANNEL.EventTakeSuccessCount从channel中成功取走的event数量CHANNEL.ChannelCapacity通道容量CHANNEL.EventTakeAttemptCount尝试从channel中取走event的次数SINK.BatchCompleteCount完成的批数量SINK.ConnectionFailedCount连接失败数SINK.EventDrainAttemptCount尝试提交的event数量SINK.ConnectionCreatedCount创建连接数SINK.Type组件类型SINK.BatchEmptyCount批量取空的数量SINK.ConnectionClosedCount关闭连接数量SINK.EventDrainSuccessCount成功发送event的数量SINK.BatchUnderflowCount正处于批量处理的batch数 注意问题每个任务都需要占用一个端口且需要不停调用端口来获取json格式数据占用资源。 (3) 日志监控(不是暴露机制但是也可以算是一个方法) Flume 会生成详细的日志文件记录运行状态、错误和异常信息。日志文件可以通过以下方式进行监控 使用 grep 定期检查错误日志。配置 Log4j 的日志级别设置为 INFO 或 DEBUG 以获取更详细的信息。使用日志收集工具如 ELK、Splunk集中分析日志。 4. 外部集成与可视化 Flume 暴露的监控数据可以通过以下工具进一步处理和可视化 Prometheus 集成 使用 JMX Exporter 或 HTTP Exporter 将 Flume 的监控数据转换为 Prometheus 格式。Grafana 可视化 从 Prometheus 中获取 Flume 指标创建实时监控面板。定制化监控脚本 用户可以通过 HTTP 接口抓取数据编写自己的报警或分析脚本。 生产环境中Apache Flume 与 Prometheus 集成-CSDN博客   Nagios 或 Zabbix 配置定制化的监控插件定期检查 Flume 运行状态和性能指标。Ganglia Flume 提供对 Ganglia 的支持可以将监控指标直接发送到 Ganglia。 自定义监控 Flume 支持自定义监控指标开发者可以基于 Flume 的 Monitoring API 编写自定义的监控程序 编写监控报告器 使用 Flume 的 org.apache.flume.instrumentation 包获取组件运行状态。接入内部监控系统 将采集到的指标发送到公司内部的监控系统如 Kafka、InfluxDB。 报警设置 通过结合日志、JMX 或外部工具设置报警机制 数据流量突然下降或停止。Channel 长时间高负载或已满。Source 或 Sink 出现高错误率。 完整流程总结 Flume 的每个组件实现了 Monitorable 接口收集自身的性能指标。指标通过 MetricsRegistry 集中管理并实时更新。Flume 将这些指标通过 JMX 和 HTTP 暴露出来。用户或外部工具通过这些接口抓取监控数据进行分析和报警。 通俗解释 想象 Flume 是一座工厂 Source 是原材料进来的门卫统计有多少原材料进来事件数。Channel 是存放原材料的仓库记录仓库的容量和存货。Sink 是成品运出的通道统计每天运出多少成品。 监控的工作方式 每个部门Source、Channel、Sink都会用一个计数器记录自己的工作情况。 然后这些记录通过两种方式展示出来 JMX像管理者的内部管理系统可以实时查看每个部门的状态。HTTP像一个报表系统每隔一段时间生成一份公开的统计报告。 通过这种架构设计Flume 能够在运行时持续监控自己的健康状态并提供丰富的接口供用户扩展和分析。