• 1.应用中心进入apm后端监控系统,并创建项目 2.查看项目的应用ID 3.进入webfunny_monitor/webfunny.config/selfMonitor.js文件中将自监控全局开关打开并替换刚刚的项目ID,然后重启服务。报错后在apm后端监控系统中即可查看到报错信息。 温馨提示:自监控开启会带来上报开销,排查出完错误建议关闭自监控,将全局开关改为false后重启服务即可关闭。
    • 10天前
  • ​ 摘要:一台预发布环境的 ClickHouse 服务器触发磁盘告警,40G 系统盘使用率飙到 81%。排查后发现,是 ClickHouse 的“日志预留机制”与系统日志刷屏互相放大,形成了恶性循环。本文记录完整的排查思路、根因分析和三步修复方案,最终使用率从 81% 降到 27%。 一、告警背景 某天收到监控告警:预发布环境一台 ClickHouse 服务器磁盘使用率超过 80%。这台机器是 40G 系统盘,运行着 clickhouse-se
  • ​ 在ClickHouse生产运维中,绝大多数团队都会遇到同一个痛点:每日全量备份体积大、耗时长、占用大量带宽和存储资源。 ClickHouse作为列式存储数据库,数据量动辄几十GB、上百GB,如果长期执行每日全量备份,不仅备份耗时长达数十分钟,远程存储成本也会持续堆积,造成资源严重浪费。 针对这个问题,最佳解决方案就是基于基准全量的增量备份策略。本文给大家分享一套生产可用、零级联风险、自带清理+告警+定时任务的 clickhouse-back
  • ​ ClickHouse 自动 Merge 完整详解(MergeTree 引擎核心机制) 一、什么是自动 Merge MergeTree 系列引擎(包含 ReplacingMergeTree/AggregatingMergeTree)写入数据时不会直接合并分区内数据,每次 INSERT 都会生成独立小数据块(part); ClickHouse 后台有自动合并后台线程,定时把多个小 part 合并成大 part,实现: 减少文件数量,降低磁盘
  • 容器内执行clickhouse-backup的完整方案 适用环境 Docker单机部署ClickHouse Webfunny埋点日志库(分表多、分区多、ReplacingMergeTree引擎为主) 备份工具:clickhouse-backup(远程SFTP异地备份+本地备份双兜底) 配套能力:定时自动备份、备份过期自动清理、企业微信备份结果告警 关键避坑点 路径映射问题 宿主机执行备份恢复会因路径不一致失败,所有操作必须在容器内执行 权
  • 通用说明 统一测试表:biz_data 时间字段:dt(日期时间类型) 统计指标:行数 cnt、金额求和 sum_amt 分组维度:分钟、小时、天、周、月、年,附带排序; 周统计附带说明周起始规则差异。 一、MySQL(5.7 / 8.0) 1. 按分钟(yyyy-MM-dd HH:mm) sql SELECT DATE_FORMAT(dt, '%Y-%m-%d %H:%i') AS stat_min, COUNT(*) AS cnt, SU
  • ​ 本文档用于指导开发者快速对接 Nacos 实现服务注册、服务发现、配置管理、服务治理(权重、路由、熔断、健康检查),覆盖 Spring Cloud Alibaba + Nacos 标准对接方案,适用于微服务架构生产环境使用。 适用版本: Nacos Server:2.x 系列(推荐 2.2.3 / 2.3.0) Spring Cloud Alibaba:2021.0.5.0 / 2022.0.0.0 Spring Boot:2.7.x /
  • 对于多分支的代码库,将代码从一个分支转移到另一个分支是常见需求。 这时分两种情况。一种情况是,你需要另一个分支的所有代码变动,那么就采用合并(git merge)。另一种情况是,你只需要部分代码变动(某几个提交),这时可以采用 Cherry pick。 一、基本用法 git cherry-pick命令的作用,就是将指定的提交(commit)应用于其他分支。 $ git cherry-pick commitHash> 上面命令就会将指
  • 据我多年做全链路分析系统的经验来看,大部分公司数据体量,用单机版基本足够了。像Clickhouse这种OLAP 实时分析型数据库,在大量数据插入和查询方面都特别猛,一次插入几万条数据跟玩似的。但是更新和删除的时候都比较拉胯了,不过正常情况下,也没人专门更新或者删除一条日志啊,所以中小公司用单机版加个备份脚本就可以了。但是集群有集群的好处,它容错率高啊,在高可用场景下很有必要,今天我们就来介绍一个低成本的clickhouse集群。 我们也做了一套
  •   ​    背景:       在分布式系统架构中,全链路监控是定位性能瓶颈、排查系统问题的核心手段。Apache SkyWalking 作为开源 APM(应用性能监控)工具,凭借其无侵入式采集、丰富的插件生态和强大的可视化能力,成为企业级监控方案的首选。本文基于 Struts2+Spring+Hibernate 技术栈,详细讲解 Webfunny Apm如何用SkyWalking