Prometheus雲原生監控：運維與開發實戰（簡體書）

本書主要圍繞當前業界*流行的監控系統Prometheus展開，除了幫助讀者快速瞭解Prometheus的概念、用途、環境搭建等系統性、宏觀的認識，更多的讓讀者感受到Prometheus獨孤九劍破眾多技術壁壘的精彩。支持監控微服務、系統級監控、數據庫監控、中間件監控、大數據監控等。
第1章主要介紹監控系統的相關概念。第2章介紹Prometheus的相關概念。第3章介紹SpringBoot如何集成Prometheus的實戰案例。第4章介紹Prometheus中PromQL的相關概念。第5章繼續介紹PromQL的更多高級用法。第6章介紹Prometheus的告警模塊Alertmanager。第7章介紹Prometheus的exporter相關概念。第8章介紹Prometheus集成SpringBoot實戰場景中的高級話題。第9章介紹Prometheus的集群實戰。第10章介紹Prometheus的存儲原理。第11章介紹Prometheus的其他相關技術。

從運維和開發兩個維度，剖析Prometheus的系統架構、工作原理以及雲原生場景下監控解決方案，附數百個案例

讚譽
前言
第1章　監控之美 1
1.1　監控：把握應用的脈搏 2
1.2　監控架構分類 6
1.3　MDD思想：從指標到洞察力 10
1.3.1　MDD理念綜述 10
1.3.2　指導實踐的3大監控方法論 12
1.4　監控系統選型分析及誤區探討 13
1.4.1　黑盒監控和白盒監控 14
1.4.2　監控檢查的兩種模式―拉取和推送 14
1.4.3　5種常見的監控系統 15
1.4.4　監控系統的選型分析及誤區探討 24
1.5　本章小結 32
第2章　Prometheus入門 33
2.1　Prometheus發展簡史 34
2.2　Prometheus的主要特點 35
2.3　Prometheus架構剖析 37
2.4　Prometheus的3大局限性 43
2.5　快速安裝並啟動Prometheus 43
2.6　本章小結 49
第3章　Spring Boot可視化監控實戰 50
3.1　用Micrometer儀錶化JVM應用 50
3.2　在Spring Boot 2.x中集成Prometheus的方法 53
3.2.1　引入Maven依賴 54
3.2.2　application.properties配置 56
3.2.3　通過MeterBinder接口採集和註冊指標 57
3.2.4　以埋點的方式更新指標數據 58
3.2.5　效果展示 59
3.3　針對Spring Boot 2.x採集並可視化相關數據 61
3.4　第三方專業可視化工具―Grafana 62
3.5　Grafana高級模板 67
3.6　郵件告警的生成與擴展 77
3.6.1　通過Alertmanager生成郵件告警 77
3.6.2　郵件告警擴展：cc和bcc 79
3.7　構建釘釘告警系統 80
3.7.1　安裝MacOS Docker 80
3.7.2　安裝Docker鏡像 81
3.7.3　釘釘接入設置 83
3.7.4　釘釘告警功能驗證 84
3.8　本章小結 86
第4章　PromQL讓數據會說話 87
4.1　初識PromQL 87
4.1.1　PromQL的4種數據類型 89
4.1.2　時間序列 90
4.1.3　指標 91
4.2　PromQL中的4大選擇器 94
4.2.1　匹配器 95
4.2.2　瞬時向量選擇器 98
4.2.3　區間向量選擇器 99
4.2.4　偏移量修改器 100
4.3　Prometheus的4大指標類型 101
4.3.1　計數器 101
4.3.2　儀錶盤 103
4.3.3　直方圖 104
4.3.4　摘要 107
4.4　13種聚合操作 109
4.5　Prometheus的3種二元操作符 117
4.5.1　算術運算符 118
4.5.2　集合/邏輯運算符 119
4.5.3　比較運算符 120
4.5.4　優先級 122
4.6　向量匹配 122
4.6.1　一對一匹配 122
4.6.2　一對多和多對一匹配 123
4.6.3　多對多匹配 124
4.7　本章小結 124
第5章　PromQL高級實戰 125
5.1　Prometheus內置函數 125
5.1.1　動態標簽函數 126
5.1.2　數學運算函數 128
5.1.3　類型轉換函數 133
5.1.4　時間和日期函數 133
5.1.5　多對多邏輯運算符函數 137
5.1.6　排序函數 138
5.1.7　Counter函數 139
5.1.8　Gauge函數 141
5.1.9　Histogram函數 144
5.1.10　時間聚合函數 145
5.2　HTTP API 146
5.2.1　API響應格式 148
5.2.2　表達式查詢 149
5.2.3　元數據管理 150
5.2.4　其他拓展 151
5.3　兩種可定期執行的規則 155
5.3.1　記錄規則 155
5.3.2　告警規則 159
5.4　指標的抓取與存儲 160
5.4.1　用relabel_conf?igs抓取指標 160
5.4.2　用metric_relabel_conf?igs存儲指標 163
5.5　通過調優解決PromQL耗盡資源問題 166
5.6　本章小結 166
第6章　Prometheus告警機制深度解析 167
6.1　Alertmanager架構解析 167
6.2　AMTool的安裝與用法 169
6.3　配置文件的編寫與解讀 171
6.4　告警規則的定義 177
6.5　關於告警的高級應用與問題處理 180
6.5.1　Prometheus告警失靈 180
6.5.2　出現告警轟炸的問題 182
6.6　構建高可用告警集群 184
6.7　本章小結 186
第7章　Prometheus獨孤九劍：通過定制Exporter監控一切 187
7.1　Exporter概述 187
7.2　Exporter的數據規範 189
7.3　Exporter數據采集方式 191
7.4　一個最簡單的Exporter示例 192
7.5　自己動手編寫一個Exporter 195
7.6　高質量Exporter的編寫原則與方法 198
7.6.1　分配合理的端口號 198
7.6.2　設計落地頁 201
7.6.3　將軟件版本信息提供給Prometheus的正確方法 201
7.6.4　必備指標的梳理 202
7.6.5　編寫高質量Exporter的其他注意事項 209
7.7　Node Exporter源碼解析 210
7.8　Exporter高級應用：開啟TSL連接和Basic Auth認證 214
7.8.1　準備證書 214
7.8.2　支持TLS的配置方法 214
7.8.3　支持Basic Auth的配置方法 215
7.9　本章小結 216
第8章　Spring Boot高級監控實戰 217
8.1　Controller監控實戰 217
8.2　業務代碼監控實戰 218
8.3　通過注解進行監控的設置與實戰 221
8.4　Dubbo監控實戰 223
8.5　SPI機制原理解析 225
8.6　SPI高級實戰：基於Dubbo的分布式日誌鏈路TraceID追蹤 228
8.7　集成Spring Boot時的常見問題及其解決方案 231
8.8　關於Micrometer的兩個常見問題及其解決方案 234
8.8.1　極大值BUG問題 235
8.8.2　Actuator內存溢出問題 237
8.9　micrometer-spring-legacy源碼解析 242
8.9.1　spring.factories 244
8.9.2　CompositeMeterRegistryAuto-Conf?iguration 246
8.9.3　XX-Meter