背景因为最近需要开发一个新的exporter，这个exporter就是在每台服务器上运行，exporter读取机器的一些信息然后将信息传输到远程，比如调用某个HTTP POST接口将信息传送给远程的服务器，或者存储到远程的数据库。 目前决定不从零开发exporter，而是在telegraf的基础上二次开发。因为telegraf支持的input插件不包括kafka，所以需要自行开发kafka inp

简介Skywalking是分布式系统的应用程序性能监视工具，即APM(application performance monitor)工具 架构图 skywalking总体可以分为四部分： Skywalking Agent：使用Javaagent做字节码植入，无侵入式的收集，并通过HTTP或者gRPC方式发送数据到Skywalking Collector。 Skywalking Collect

大纲之前的夜莺监控系统一文中，提到了telegraf可以作为agent向夜莺传送数据，夜莺再将数据转存到数据源如Prometheus。夜莺监控系统一文中的部署部分没有涉及到agent的部署，只部署了夜莺和数据源部分，本文将把telegraf作为agent部署，完成agent->夜莺->数据源的全链路部署。 此外， telegrapf自身提供了对插件的二次开发的良好支持，包括input插

简介夜莺是一个服务端组件，类似 Grafana。agent采集数据上报给夜莺，夜莺将数据转存到后端数据源。夜莺的角色只是一个 Pushgateway 的角色。数据存储到数据源后，夜莺再读取数据源，对数据源的数据进行类似Grafana的可视化分析。 具体可以看官网，最好看最新的V6版本。 架构图 从架构图上可以看出，agent 采集了数据推给夜莺（agent 包括图上的Telegraf、Categr

GraphQL入门GraphQL 是一个用于 API 的查询语言 GraphQL 是一种针对 Graph（图状数据）进行查询特别有优势的 Query Language（查询语言），所以叫做 GraphQL。 GraphQL 跟用作存储的 NoSQL 等没有必然联系，GraphQL 背后的实际存储可以选择 NoSQL 型或是 SQL 类型的数据库，甚至任意其它存储方式（例如文本文件、存内存里等等）。

本篇内容是从参考中总结的。 当我们的UDP包中的数据多于MTU(1472)时，发送方的IP层需要分片fragmentation进行传输，而在接收方IP层则需要进行数据报重组，由于UDP是不可靠的传输协议，如果分片丢失导致重组失败，将导致UDP数据包被丢弃 TCP分段是在传输层完成，并在传输层进行重组. IP分片由网络层完成，也在网络层进行重组。所以使用TCP协议进行数据传输，是不会造成IP分片的，

作用pprof可以用来分析程序的性能，pprof 有以下 4 种类型： CPU profiling（CPU 性能分析）：这是最常使用的一种类型。用于分析函数或方法的执行耗时；用于找出哪些函数或代码片段消耗了大量的 CPU 时间。 Memory profiling：也常使用。用于分析程序的内存占用情况； Block profiling：这是 Go 独有的，用于记录 goroutine 在等待共享资

简介IPMI（Intelligent Platform Management Interface）是一种由Intel开发的远程管理技术，通常用于管理和监视计算机系统。可以通过IPMI监控服务器的物理特征，如温度，电压等。只要机器接通电源即可，即使没有启动操作系统，就可以进行监控。目前最新版本是IPMI2.0。 IPMI可以让管理员通过网络连接访问计算机系统，以便在操作系统不可用或发生故障的情况下进

简介iperf3是一个网络性能测试工具，可以用来模拟大流量的传输。可以用来TCP和UDP带宽的性能，可以用来测试最大UDP带宽。 iperf3对于每次测试，都会报告带宽，损耗和其他数据。 使用场景测试发送端和接收端的最大带宽有时候需要知晓发送端和接收端的最大带宽，使用iperf3可以测量出两端之间的最大带宽，因为iperf3会输出使用传输的速率，可以指定iperf3传输一个比较高的无法达到的速率，

背景我所实验的环境是一个集群，集群中，一共有N台机器，每台机器上有2个表，分别是分布式表和本地表。 分布式表和本地表的建表语句分别为： 12345678910CREATE TABLE table1( `id` UInt64, `device` Nested( type String, info String ), `create_time`