Prometheus基础到源码解读和二次开发
Prometheus监控打包课程 全家桶 基础 源码 二开 监控k8s
概述：
## 1. 课程中go开发实战项目
– 5.6 node_exporter二开新增自定义模块
– 8.3 修改mysqld_exporter源码 ，改造成类似blackbox的探针型，实现一对多探测
– 13.2 编写go程序充当告警触发端和接收端
– 13.6 编写go代码接收webhook的告警发送钉钉
– 19.1 使用k8s的sdk编写一个项目获取pod和node信息，打镜像部署到k8s中，prometheus配置采集并在grafana看图
– 27.1 go实战项目prome-shard动态分片实现采集端高可用
– 28.1 go实战项目dynamic-sharding 实现pushgateway高可用
– 29.1 log2metrics使用非侵入式形式如日志接入prometheus
– 33.5 prom-remote项目remote读写prometheus存储
– 41.1 pre_query查询提速实战提升查询速度30-100倍
普罗监控k8s全量yaml编写实战
标签替换配置和k8s服务发现讲解
k8s和普罗的go-sdk暴露业务指标
k8s监控底层原理和部分源码讲解
prometheus配置文件和6大模块讲
grafana安装和使用
node_exporter 黑盒探针使用
告警和alertmanager使用
试看链接：https://pan.baidu.com/s/133ikM0WHhCZU9c5wEviTfw?pwd=sitj
目录大纲：
├─第01节 课程简介
│ └─普罗源码和二开.mp4 41.53MB
├─第02节 node_exporter源码解读和二次开发
│ ├─1.1 node_exporter采集原理简介.mp4 212.03MB
│ └─1.2 node_exporter二开新增自定义模块.mp4 203.45MB
├─第03节 黑盒探针blackbox_exporter和普罗relabel源码解读
│ ├─2.1 blackbox框架源码和http探测源码解读.mp4 277.75MB
│ └─2.2 普罗relabel address替换源码解析.mp4 263.35MB
├─第04节 mysqld_exporter二次开发之改造成探针型
│ └─3.1 二次开发之改造成一对多探测探针型.mp4 345.64MB
├─第05节 java应用监控jvm实例
│ ├─4.1 监控kafka和zookeeper的jvm.mp4 240.02MB
│ └─4.2 导入grafana大盘和指标讲解.mp4 203.69MB
├─第06节 prometheus监控k8s源码解读
│ ├─7.1 kube-state-metrics源码讲解.mp4 346.44MB
│ ├─7.2 k8s-apiserver监控源码解读.mp4 222.61MB
│ └─7.3 普罗中k8s服务发现源码解读.mp4 149.02MB
├─第07节 k8s监控中relabel应用和k8s监控总结
│ ├─8.1 k8s监控中标签relabel应用和原理.mp4 277.72MB
│ └─8.2 prometheus为k8s做的4大适配工作.mp4 22.37MB
├─第08节 主流服务发现类型介绍
│ ├─11.1 exporter流派和管理.mp4 139.35MB
│ ├─11.2 prometheus target管理方式.mp4 39.03MB
│ ├─11.3 基于文件的服务发现模式.mp4 162.76MB
│ ├─11.4 基于consul服务发现模式.mp4 244.49MB
│ ├─11.5 基于http服务发现模式.mp4 149.76MB
│ └─11.6 监控系统在采集侧对接运维平台.mp4 216.99MB
├─第09节 如何降低采集资源消耗
│ ├─12.1 过滤采集指标依据和降低资源消耗.mp4 308.72MB
│ ├─12.2 什么是高基数.mp4 56.14MB
│ └─12.3 标签relabel应用之drop.mp4 80.67MB
├─第10节 分位值作用和原理
│ ├─13.1 分位值summary和histogram对比.mp4 203.63MB
│ ├─13.2 histogram线性插值法源码解读.mp4 234.33MB
│ └─13.3 summary源码解读.mp4 170.71MB
├─第11节 如何使用非侵入式形式如日志接入prometheus
│ ├─14.1 时序监控和日志监控的对比.mp4 137.05MB
│ ├─14.2 golang实战项目log2metrics架构说明.mp4 159.79MB
│ ├─14.3 准备工作，解析配置，校验正则.mp4 216.13MB
│ ├─14.4 日志任务增量更新管理器.mp4 245.12MB
│ ├─14.5 日志消费组和正则处理对象AnalysPoint.mp4 263.5MB
│ ├─14.6 时序统计的结构体对象和结果打点方法.mp4 229.85MB
│ └─14.7 编译运行，读取日志配置看图.mp4 271.48MB
├─第12节 facebook-gorilla压缩算法原理
│ ├─15.1 facebook-gorilla压缩算法简介.mp4 108.35MB
│ ├─15.2 DOD压缩源码解读.mp4 206.66MB
│ └─15.3 XOR压缩源码解读.mp4 109.08MB
├─第13节 prometheus核心接口源码解析
│ ├─16.1 联邦功能源码解读和它的问题.mp4 150.24MB
│ ├─16.2 为什么remote查询series比要慢很多.mp4 185.05MB
│ ├─16.3 prometheus5大数据查询接口.mp4 443.83MB
│ └─16.4 range_query和querylog源码解读.mp4 464.14MB
├─第14节 prometheus 适配remote实战项目
│ ├─17.1 remote实战项目之设计据源的结构.mp4 152.47MB
│ ├─17.2 read的代码，查询QueryEngine.mp4 293.09MB
│ └─17.3 write的代码编写和测试.mp4 253.34MB
└─第15节 prometheus接口开发实战
└─18.1 业务资源利用率报表.mp4 253.34MB
├─00 prometheus二开和源码解读文档和代码
│ ├─代码
│ │ ├─log2metrics
│ │ │ ├─.idea
│ │ │ │ ├─.gitignore 184B
│ │ │ │ ├─log2metrics.iml 421B
│ │ │ │ ├─misc.xml 179B
│ │ │ │ ├─modules.xml 281B
│ │ │ │ └─workspace.xml 5.74KB
│ │ │ ├─common
│ │ │ │ └─const.go 234B
│ │ │ ├─config
│ │ │ │ └─config.go 1.48KB
│ │ │ ├─consumer
│ │ │ │ ├─consumer.go 3.83KB
│ │ │ │ └─group.go 1.07KB
│ │ │ ├─counter
│ │ │ │ └─counter.go 3.65KB
│ │ │ ├─go.mod 484B
│ │ │ ├─go.sum 46.69KB
│ │ │ ├─log2metrics.yml 472B
│ │ │ ├─logjob
│ │ │ │ ├─manager.go 1.5KB
│ │ │ │ └─perjob.go 1.09KB
│ │ │ ├─main.go 3.71KB
│ │ │ ├─metrics
│ │ │ │ └─metrics.go 1.08KB
│ │ │ ├─reader
│ │ │ │ └─reader.go 2.09KB
│ │ │ └─strategy
│ │ │ └─log.go 876B
│ │ └─prome_remote_read_write
│ │ ├─.idea
│ │ │ ├─.gitignore 184B
│ │ │ ├─misc.xml 179B
│ │ │ ├─modules.xml 305B
│ │ │ ├─prome_remote_read_write.iml 330B
│ │ │ └─workspace.xml 3.8KB
│ │ ├─config
│ │ │ └─config.go 852B
│ │ ├─datasource
│ │ │ ├─prome.go 4.73KB
│ │ │ ├─read.go 4.39KB
│ │ │ └─write.go 5.81KB
│ │ ├─go.mod 512B
│ │ ├─go.sum 120.43KB
│ │ ├─main.go 771B
│ │ └─prome_remote_read_write.yml 372B
│ └─文档
│ ├─.idea
│ │ ├─.gitignore 184B
│ │ ├─misc.xml 179B
│ │ ├─modules.xml 271B
│ │ ├─workspace.xml 1.32KB
│ │ └─文档.iml 288B
│ ├─1.1 node_exporter主流程源码解读.md 6.24KB
│ ├─1.2 node_exporter二开日志采集模块.md 6.29KB
│ ├─11.1 prometheus-exporter管理.md 3.74KB
│ ├─11.2 prometheus target管理.md 9.19KB
│ ├─11.3 基于文件的服务发现模式.md 5.93KB
│ ├─11.4 基于consul服务发现模式.md 8.52KB
│ ├─11.5 基于http服务发现模式.md 5.86KB
│ ├─11.6 监控系统在采集侧对接运维平台.md 1.99KB
│ ├─12.1 降低采集资源消耗的收益和无用监控指标的判定依据.md 6.08KB
│ ├─12.2 采集端高基数的现象和原因.md 4.72KB
│ ├─12.3 使用relabel中的drop将对应的无用指标丢弃.md 2.52KB
│ ├─13.1 分位值summary和histogram对比.md 6.28KB
│ ├─13.2 histogram线性插值法源码解读.md 5.05KB
│ ├─13.3 summary源码解读.md 5.12KB
│ ├─14.1 时序监控和日志监控的对比，分析日志监控的核心诉求.md 2.19KB
│ ├─14.2 golang实战项目log2metrics架构说明.md 1.89KB
│ ├─14.3 准备工作，编写配置文件，解析配置，校验正则，设置log.md 7.09KB
│ ├─14.4 日志任务增量更新管理器和具体的日志job对象.md 7.01KB
│ ├─14.5 日志消费组和日志正则处理对象AnalysPoint.md 8.68KB
│ ├─14.6 时序统计的结构体对象和metrics结果打点方法.md 7.61KB
│ ├─14.7 编译运行，读取日志配置看图.md 2.23KB
│ ├─15.1 时序数据压缩的必要和facebook-gorilla压缩算法简介.md 2.65KB
│ ├─15.2 DOD压缩和相关的prometheus源码解读.md 5.78KB
│ ├─15.3 XOR压缩和相关的prometheus源码解读.md 3.34KB
│ ├─16.1 prometheus联邦功能源码解读和它的问题.md 6.39KB
│ ├─16.2 为什么remote_read查询series比直接查询要慢很多和源码解读.md 13.93KB
│ ├─16.3 prometheus5大数据查询接口.md 19.7KB
│ ├─16.4 range_query和querylog源码解读.md 12.1KB
│ ├─17.1 remote实战项目之设计prometheus数据源的结构.md 11.43KB
│ ├─17.2 read的代码，查询series方法和QueryEngine的RangeQuery方法.md 48.34KB
│ ├─17.3 write的代码编写和测试.md 8.73KB
│ ├─18.1 用最近1天的内存平均使用率等出业务资源利用率报表.md 7.22KB
│ ├─2.1 blackbox探测源码解读.md 3.92KB
│ ├─2.2 普罗采集标签替换源码解读.md 5.35KB
│ ├─3.1 二次开发之改造成一对多探测探针型.md 6.54KB
│ ├─4.1 监控kafka和zookeeper的jvm.md 4.04KB
│ ├─4.2 导入grafana大盘和指标讲解.md 15.29KB
│ ├─7.1 kube-state-metrics源码讲解.md 16.63KB
│ ├─7.2 k8s-apiserver监控源码解读.md 16.46KB
│ ├─7.3 prometheus中k8s服务发现源码解读.md 8.79KB
│ ├─8.1 k8s监控中标签relabel的应用和原理.md 8.91KB
│ ├─8.2 prometheus为k8s做的4大适配工作.md 2.31KB
│ └─目录.md 3.08KB
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