摘要:作者:张富春(ahfuzhang),转载时请注明作者和引用链接,谢谢! cnblogs博客 zhihu Github 公众号:一本正经的瞎扯 1.背景 在可观测领域的 metrics 解决方案中,VictoriaMetrics 整个产品体系的性能非常高。两年前,我们团队用这个组件来代替 kafka+
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摘要:作者:张富春(ahfuzhang),转载时请注明作者和引用链接,谢谢! cnblogs博客 zhihu Github 公众号:一本正经的瞎扯 做了一个 vm-storage 数据文件 merge 的工具。测试的时候发现 decimal.CalibrateScale() 这个函数特别慢。 做了一个小优
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摘要:作者:张富春(ahfuzhang),转载时请注明作者和引用链接,谢谢! cnblogs博客 zhihu Github 公众号:一本正经的瞎扯 一直以为vmselect 的 -search.denyPartialResponse 选项是在 vm-storage 超时的时候返回预测的结果。 实际测试是这
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摘要:作者:张富春(ahfuzhang),转载时请注明作者和引用链接,谢谢! cnblogs博客 zhihu Github 公众号:一本正经的瞎扯 我是期望通过备份来建立 VictoriaMetrics 的历史节点,然后历史节点通过 force merge,让磁盘空间更小,压缩率更高,查询更快。 启动历史
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摘要:作者:张富春(ahfuzhang),转载时请注明作者和引用链接,谢谢! cnblogs博客 zhihu Github 公众号:一本正经的瞎扯 我实在是非常喜欢这个强大的 metrics 监控组件 VictoriaMetrics. 近期团队需要部署一份,我顺手把用于测试的部署脚本开源到了我的仓库中:h
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摘要:**作者:张富春(ahfuzhang),转载时请注明作者和引用链接,谢谢!** * [cnblogs博客](https://www.cnblogs.com/ahfuzhang/) * [zhihu](https://www.zhihu.com/people/ahfuzhang/posts) * [G
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摘要:作者:张富春(ahfuzhang),转载时请注明作者和引用链接,谢谢! cnblogs博客 zhihu Github 公众号:一本正经的瞎扯 11.25日,valyala大神发布了VictoriaMetrics 1.84.0版本。具体请见:change log 这个版本中最吸引我的特性是这个:新的线
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摘要:作者:张富春(ahfuzhang),转载时请注明作者和引用链接,谢谢! cnblogs博客 zhihu Github 公众号:一本正经的瞎扯 change log请看:https://github.com/VictoriaMetrics/VictoriaMetrics/releases/tag/v1
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摘要:作者:张富春(ahfuzhang),转载时请注明作者和引用链接,谢谢! cnblogs博客 zhihu Github 公众号:一本正经的瞎扯 1.启动 force merge curl -G "http://127.0.0.1:8482/internal/force_merge?partition_
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摘要:作者:张富春(ahfuzhang),转载时请注明作者和引用链接,谢谢! cnblogs博客 zhihu Github 公众号:一本正经的瞎扯 看我提的这个issue: need parallel query in vm-select and vm-storage to reduce query la
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摘要:作者:张富春(ahfuzhang),转载时请注明作者和引用链接,谢谢! cnblogs博客 zhihu Github 公众号:一本正经的瞎扯 本文是为了解决Victoria-Metrics中的过载问题而得出的较好实践。也是为了回答这样一些问题: vm-storage的单核写入性能的极限在哪里?(请见
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摘要:作者:张富春(ahfuzhang),转载时请注明作者和引用链接,谢谢! cnblogs博客 zhihu Github 公众号:一本正经的瞎扯 根据正式环境实际的数据统计,全新的metric占整体的metric数据不到1%。 于是压测客户端每次发送1000条time series数据,990条曾经出现
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摘要:作者:张富春(ahfuzhang),转载时请注明作者和引用链接,谢谢! cnblogs博客 zhihu Github 公众号:一本正经的瞎扯 接上篇:测试所有metric都是存在过的metric的情况下,单核的极限写入性能。也就是说,只增加数据部分,不影响索引部分。 1.基础信息 CPU 1核 内存
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摘要:作者:张富春(ahfuzhang),转载时请注明作者和引用链接,谢谢! cnblogs博客 zhihu Github 公众号:一本正经的瞎扯 vm-storage中,写入索引的性能要比写入data point慢很多。 通常,每条time series的数据,索引的数量是label总数的4~6倍。例如
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摘要:作者:张富春(ahfuzhang),转载时请注明作者和引用链接,谢谢! cnblogs博客 zhihu Github 公众号:一本正经的瞎扯 为了让vm查询更大的数据范围,修改了vm-select的参数:-search.maxUniqueTimeseries=3000000。 之后发现grafana
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摘要:作者:张富春(ahfuzhang),转载时请注明作者和引用链接,谢谢! cnblogs博客 zhihu Github 公众号:一本正经的瞎扯 表达式如下: sum by (type) (vm_cache_size_bytes{tenant=~"$tenant",namespace=~"$namesp
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摘要:作者:张富春(ahfuzhang),转载时请注明作者和引用链接,谢谢! cnblogs博客 zhihu Github 公众号:一本正经的瞎扯 偶然发现vm-storage的监控里有这样一个指标:vm_slow_row_inserts_total,能够体现慢插入的次数。 由此做了一个慢插入的报表: 分
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摘要:作者:张富春(ahfuzhang),转载时请注明作者和引用链接,谢谢! cnblogs博客 zhihu Github 公众号:一本正经的瞎扯 配置的方法请看这里:https://docs.victoriametrics.com/vmagent.html#scraping-big-number-of-
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摘要:作者:张富春(ahfuzhang),转载时请注明作者和引用链接,谢谢! cnblogs博客 zhihu Github 公众号:一本正经的瞎扯 envoy这个组件的expoter路径为 /stats/prometheus,那么这样的特殊路径如何配置,才能让vm-agent抓取到? 方法1:在 prom
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