Prometheus 2 ရှိ TSDB ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း။

Prometheus 2 ရှိ အချိန်စီးရီးဒေတာဘေ့စ် (TSDB) သည် ဒေတာစုဆောင်းမှုမြန်နှုန်း၊ စုံစမ်းမှုလုပ်ဆောင်မှုနှင့် အရင်းအမြစ်ထိရောက်မှုတို့နှင့်ပတ်သက်၍ Prometheus 2 ရှိ v1 သိုလှောင်မှုအပေါ် ကြီးမားသောတိုးတက်မှုများကို ပေးဆောင်သည့် အင်ဂျင်နီယာဖြေရှင်းချက်၏ အကောင်းဆုံးဥပမာတစ်ခုဖြစ်သည်။ ကျွန်ုပ်တို့သည် Percona Monitoring and Management (PMM) တွင် Prometheus 2 ကို အကောင်အထည်ဖော်နေပြီး Prometheus 2 TSDB ၏ စွမ်းဆောင်ရည်ကို နားလည်ခွင့်ရခဲ့သည်။ ဒီဆောင်းပါးမှာ ဒီလေ့လာတွေ့ရှိချက်တွေရဲ့ ရလဒ်တွေကို ပြောပြပါမယ်။

ပျမ်းမျှ Prometheus အလုပ်ဝန်

ယေဘူယျရည်ရွယ်ချက်ဒေတာဘေ့စ်များနှင့်ဆက်ဆံရာတွင်အသုံးပြုသူများအတွက်၊ ပုံမှန် Prometheus အလုပ်တာဝန်သည်အလွန်စိတ်ဝင်စားစရာကောင်းသည်။ ဒေတာစုဆောင်းမှုနှုန်းသည် တည်ငြိမ်လေ့ရှိသည်- အများအားဖြင့် သင်စောင့်ကြည့်သည့်ဝန်ဆောင်မှုများသည် ခန့်မှန်းခြေအားဖြင့်တူညီသော မက်ထရစ်အရေအတွက်ကို ပေးပို့ကြပြီး အခြေခံအဆောက်အအုံများ ပြောင်းလဲခြင်းမှာ အတော်လေးနှေးကွေးပါသည်။
သတင်းအချက်အလက်တောင်းဆိုမှုများသည် အရင်းအမြစ်အမျိုးမျိုးမှ လာနိုင်သည်။ သတိပေးချက်များကဲ့သို့သော ၎င်းတို့ထဲမှအချို့သည် တည်ငြိမ်ပြီး ကြိုတင်ခန့်မှန်းနိုင်သောတန်ဖိုးကို ကြိုးပမ်းကြသည်။ အသုံးပြုသူတောင်းဆိုမှုများကဲ့သို့သော အခြားအရာများသည် အလုပ်တာဝန်အများစုအတွက် မဟုတ်သော်လည်း ပေါက်ကွဲစေနိုင်သည်။

Load စမ်းပါ။

စမ်းသပ်နေစဉ်အတွင်း ဒေတာစုဆောင်းနိုင်စွမ်းကို အာရုံစိုက်ခဲ့တယ်။ ဤစခရစ်ကိုအသုံးပြု၍ Linode ဝန်ဆောင်မှုတွင် Go 2.3.2 (PMM 1.10.1 ၏ တစ်စိတ်တစ်ပိုင်းအဖြစ်) နှင့် စုစည်းထားသော Prometheus 1.14 ကို အသုံးချခဲ့သည်- StackScript. လက်တွေ့အကျဆုံး ဝန်မျိုးဆက်အတွက်၊ ဤအရာကို အသုံးပြုပါ။ StackScript MySQL node အများအပြားကို real load နဲ့ (Sysbench TPC-C Test) စတင်ခဲ့ပြီး၊ အဲဒီ node တစ်ခုချင်းစီက node ၁၀ ခုကို emulate လုပ်ခဲ့ပါတယ်။ Linux/MySQL။
အောက်ပါစမ်းသပ်မှုများအားလုံးကို virtual cores ရှစ်ခုနှင့် 32 GB memory ပါရှိသော Linode ဆာဗာတွင် ပြုလုပ်ခဲ့ပြီး MySQL instances နှစ်ရာကို စောင့်ကြည့်စစ်ဆေးသည့် load simulations 20 ခု လုပ်ဆောင်ခဲ့သည်။ သို့မဟုတ် Prometheus ဝေါဟာရအရ ပစ်မှတ် ၈၀၀၊ တစ်စက္ကန့်လျှင် ၄၄၀ ခြစ်၊ တစ်စက္ကန့်လျှင် မှတ်တမ်း ၃၈၀ဝဝဝ၊ နှင့် တက်ကြွသောအချိန်စီးရီး ၁.၇ သန်း။

ပုံစံ

Prometheus 1.x မှအသုံးပြုသော အစဉ်အလာဒေတာဘေ့စ်များ၏ ပုံမှန်ချဉ်းကပ်နည်းမှာ၊ မှတ်ဉာဏ်ကန့်သတ်ချက်. ဝန်ကို ကိုင်တွယ်ရန် မလုံလောက်ပါက၊ သင်သည် မြင့်မားသော latencies များကို တွေ့ကြုံရပြီး အချို့သော တောင်းဆိုမှုများ ကျရှုံးလိမ့်မည်။ Prometheus 2 တွင် Memory အသုံးပြုမှုကို သော့ဖြင့် ပြင်ဆင်နိုင်သည်။ storage.tsdb.min-block-durationဒစ်ခ်သို့မလွှင့်မီ မည်မျှကြာအောင် အသံသွင်းထားမည်ကို ဆုံးဖြတ်ပေးသည် (မူလသည် 2 နာရီဖြစ်သည်)။ လိုအပ်သော မမ်မိုရီပမာဏသည် ပိုက်ကွန်အဝင်စီးကြောင်းတွင် ထည့်ထားသော အချိန်စီးရီးများ၊ အညွှန်းများနှင့် ခြစ်ရာများပေါ်တွင် မူတည်ပါသည်။ disk space ၏စည်းကမ်းချက်များအရ Prometheus သည် စံချိန်တစ်ခုလျှင် 3 bytes (နမူနာ) ကိုအသုံးပြုရန် ရည်ရွယ်သည်။ အခြားတစ်ဖက်တွင်၊ မှတ်ဉာဏ်လိုအပ်ချက်များပိုမိုမြင့်မားသည်။

block အရွယ်အစားကို configure လုပ်ရန် ဖြစ်နိုင်သော်လည်း၊ ၎င်းကို manually configure လုပ်ရန် အကြံပြုထားခြင်း မရှိသည့်အတွက်ကြောင့် Prometheus သည် သင့်လုပ်ငန်းတာဝန်အတွက် လိုအပ်သလောက် memory ကို ပေးရမည်ဖြစ်ပါသည်။
အဝင်မက်ထရစ်စီးကြောင်းကို ပံ့ပိုးရန် လုံလောက်သော memory မရှိပါက၊ Prometheus သည် မှတ်ဉာဏ်ထဲမှ ကျသွားလိမ့်မည် သို့မဟုတ် OOM လူသတ်သမားသည် ၎င်းကို ရောက်သွားမည်ဖြစ်သည်။
Prometheus မမ်မိုရီကုန်သွားသောအခါ ပျက်စီးမှုနှောင့်နှေးစေရန် swap ပေါင်းထည့်ခြင်းသည် အမှန်တကယ် အထောက်အကူမဖြစ်နိုင်ပါ။ အကြောင်းမှာ ဤလုပ်ဆောင်ချက်ကိုအသုံးပြုခြင်းဖြင့် မှတ်ဉာဏ်သုံးစွဲမှုကို ပေါက်ကွဲစေပါသည်။ Go၊ ၎င်း၏အမှိုက်စုဆောင်းသူနှင့် swap ဆက်ဆံပုံတို့နှင့် သက်ဆိုင်သည်ဟု ကျွန်တော်ထင်ပါတယ်။
နောက်ထပ်စိတ်ဝင်စားဖွယ်နည်းလမ်းမှာ လုပ်ငန်းစဉ်အစမှရေတွက်မည့်အစား တစ်ချိန်တည်းတွင် ဒစ်ခ်သို့ လွင့်စင်သွားစေရန် ဦးခေါင်းဘလောက်ကို စီစဉ်သတ်မှတ်ရန်ဖြစ်သည်။

ဂရပ်မှ သင်တွေ့မြင်ရသည့်အတိုင်း၊ နှစ်နာရီတိုင်း ဒစ်ခ်သို့ စီးဆင်းသည်။ min-block-duration parameter ကို တစ်နာရီသို့ပြောင်းပါက၊ နာရီဝက်အကြာမှစတင်၍ ဤပြန်လည်သတ်မှတ်မှုများသည် နာရီတိုင်းတွင် ဖြစ်ပေါ်မည်ဖြစ်ပါသည်။
သင်၏ Prometheus တပ်ဆင်မှုတွင် ဤနှင့် အခြားဂရပ်များကို အသုံးပြုလိုပါက၊ သင်သည် ၎င်းကို အသုံးပြုနိုင်သည်။ ဒက်ရှ်ဘုတ်. ၎င်းကို PMM အတွက် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသော်လည်း အနည်းငယ်သော ပြုပြင်မွမ်းမံမှုများဖြင့် Prometheus တပ်ဆင်မှုတွင် လိုက်ဖက်ပါသည်။
ကျွန်ုပ်တို့တွင် memory တွင်သိမ်းဆည်းထားသည့် head block ဟုခေါ်သော တက်ကြွသောဘလောက်တစ်ခုရှိသည်။ ဒေတာအဟောင်းများဖြင့် ပိတ်ဆို့ခြင်းများမှတဆင့် ရရှိနိုင်ပါသည်။ mmap(). ၎င်းသည် ကက်ရှ်ကို သီးခြားစီပြင်ဆင်ရန် လိုအပ်မှုကို ဖယ်ရှားပေးသော်လည်း၊ head block တွင် ထားရှိနိုင်သည့် ဒေတာများထက် အဟောင်းများကို ရှာဖွေလိုပါက လည်ပတ်မှုစနစ် ကက်ရှ်အတွက် နေရာအလုံအလောက် ချန်ထားရန် လိုအပ်သည်ဟု ဆိုလိုသည်။
၎င်းသည် Prometheus virtual memory သုံးစွဲမှုသည် အလွန်မြင့်မားနေမည်ကို ဆိုလိုသည်၊ ၎င်းသည် စိုးရိမ်စရာမဟုတ်ပါ။

နောက်ထပ်စိတ်ဝင်စားစရာကောင်းတဲ့ ဒီဇိုင်းအချက်ကတော့ WAL ကိုအသုံးပြုခြင်း (ရှေ့မှတ်တိုင်ကိုရေးပါ)။ သိုလှောင်မှုစာရွက်စာတမ်းများမှ သင်တွေ့မြင်ရသည့်အတိုင်း၊ ပျက်စီးမှုများရှောင်ရှားရန် Prometheus သည် WAL ကိုအသုံးပြုသည်။ ဒေတာရှင်သန်နိုင်မှုကို အာမခံသည့် သီးခြားယန္တရားများသည် ကံမကောင်းစွာဖြင့်၊ ကောင်းစွာမှတ်တမ်းတင်ထားခြင်းမရှိပါ။ Prometheus ဗားရှင်း 2.3.2 သည် WAL ကို 10 စက္ကန့်တိုင်း ဒစ်ခ်သို့ ဖယ်ထုတ်ပြီး ဤရွေးချယ်မှုကို အသုံးပြုသူအား ပြင်ဆင်သတ်မှတ်၍မရပါ။

ကျစ်ကျစ်လျစ်လျစ်

Prometheus TSDB သည် LSM (Log Structured Merge) စတိုးဆိုင်ကဲ့သို့ ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသည်- ခေါင်းတုံးကို ဒစ်ခ်သို့ အခါအားလျော်စွာ ဖယ်ထုတ်ထားပြီး စုံစမ်းမေးမြန်းမှုများအတွင်း များပြားလွန်းသော ဘလောက်များကို စကင်န်ဖတ်ခြင်းမှ ရှောင်ရှားရန် သေးငယ်သောအတုံးများစွာကို အတူတကွ ပေါင်းစပ်ထားသည်။ ဤနေရာတွင် တစ်ရက်တာလုပ်ဆောင်ပြီးနောက် စမ်းသပ်မှုစနစ်တွင် ကျွန်ုပ်သတိပြုမိသော လုပ်ကွက်အရေအတွက်ကို ဤနေရာတွင် တွေ့မြင်နိုင်သည်။

စတိုးဆိုင်အကြောင်း ပိုမိုလေ့လာလိုပါက၊ ရရှိနိုင်သောပိတ်ဆို့မှုများနှင့် ၎င်းတို့သည် မည်သို့ဖြစ်တည်လာပုံများပါရှိသော meta.json ဖိုင်ကို စစ်ဆေးနိုင်ပါသည်။

{
       "ulid": "01CPZDPD1D9R019JS87TPV5MPE",
       "minTime": 1536472800000,
       "maxTime": 1536494400000,
       "stats": {
               "numSamples": 8292128378,
               "numSeries": 1673622,
               "numChunks": 69528220
       },
       "compaction": {
               "level": 2,
               "sources": [
                       "01CPYRY9MS465Y5ETM3SXFBV7X",
                       "01CPYZT0WRJ1JB1P0DP80VY5KJ",
                       "01CPZ6NR4Q3PDP3E57HEH760XS"
               ],
               "parents": [
                       {
                               "ulid": "01CPYRY9MS465Y5ETM3SXFBV7X",
                               "minTime": 1536472800000,
                               "maxTime": 1536480000000
                       },
                       {
                               "ulid": "01CPYZT0WRJ1JB1P0DP80VY5KJ",
                               "minTime": 1536480000000,
                               "maxTime": 1536487200000
                       },
                       {
                               "ulid": "01CPZ6NR4Q3PDP3E57HEH760XS",
                               "minTime": 1536487200000,
                               "maxTime": 1536494400000
                       }
               ]
       },
       "version": 1
}

Prometheus ရှိ အပိုင်းများကို ဦးခေါင်းဘလောက်အား ဒစ်ခ်သို့ ဆွဲထုတ်သည့်အချိန်နှင့် ချိတ်ဆက်ထားသည်။ ဤအချိန်တွင် ထိုသို့သော လုပ်ဆောင်ချက်များစွာကို ဆောင်ရွက်နိုင်ပါသည်။

အရွယ်အစား ကန့်သတ်ချက်များသည် မည်သည့်နည်းနှင့်မျှ ကန့်သတ်မထားဘဲ လုပ်ဆောင်နေစဉ်အတွင်း ကြီးမားသော disk I/O spikes များဖြစ်ပေါ်စေနိုင်သည်ကို တွေ့ရှိရသည်။

CPU load များခြင်း။

ဟုတ်ပါတယ်၊ ၎င်းသည် စနစ်၏အမြန်နှုန်းအပေါ် အတော်လေးအပျက်သဘောဆောင်သည့်အကျိုးသက်ရောက်မှုရှိပြီး LSM သိုလှောင်မှုအတွက် ကြီးမားသောစိန်ခေါ်မှုတစ်ရပ်လည်း ဖြစ်သည်- မြင့်မားသောတောင်းဆိုမှုနှုန်းထားများကို မြင့်မားစွာမဖြစ်စေဘဲ မြင့်မားသောတောင်းဆိုမှုနှုန်းထားများကို ပံ့ပိုးရန် သေးငယ်သောပမာဏကို မည်သို့လုပ်ဆောင်ရမည်နည်း။
compaction လုပ်ငန်းစဉ်တွင် memory ကိုအသုံးပြုခြင်းသည်လည်း စိတ်ဝင်စားစရာကောင်းလှသည်။

စုစည်းပြီးနောက်၊ မှတ်ဉာဏ်အများစုသည် Cached မှ Free သို့ ပြောင်းလဲသွားသည်ကို ကျွန်ုပ်တို့မြင်နိုင်သည်- ဆိုလိုသည်မှာ အဖိုးတန်သောအချက်အလက်များကို ထိုနေရာမှ ဖယ်ရှားလိုက်ပြီဖြစ်သည်။ ဒီမှာသုံးရင် သိချင်တယ်။ fadvice() သို့မဟုတ် အခြားသော သေးငယ်အောင်ပြုလုပ်နည်းအချို့၊ သို့မဟုတ် ကြိတ်ခွဲနေစဉ်အတွင်း ကက်ရှ်များကို ဖျက်ဆီးခံရသည့် တုံးများမှ လွတ်မြောက်သွားခြင်းကြောင့်လား။

ရှုံးနိမ့်ပြီးနောက် ပြန်လည်ထူထောင်ရေး

ကျရှုံးမှုတွေကနေ ပြန်လည်ရယူဖို့ အချိန်ယူရပြီး အကြောင်းပြချက်ကောင်းပါ။ တစ်စက္ကန့်လျှင် စံချိန်တစ်သန်း၏ အဝင်စီးကြောင်းတစ်ခုအတွက်၊ SSD drive ကို ထည့်သွင်းစဉ်းစားပြီး ပြန်လည်ရယူခြင်းကို လုပ်ဆောင်နေစဉ်တွင် ကျွန်ုပ်သည် 25 မိနစ်ခန့် စောင့်ခဲ့ရသည်။

level=info ts=2018-09-13T13:38:14.09650965Z caller=main.go:222 msg="Starting Prometheus" version="(version=2.3.2, branch=v2.3.2, revision=71af5e29e815795e9dd14742ee7725682fa14b7b)"
level=info ts=2018-09-13T13:38:14.096599879Z caller=main.go:223 build_context="(go=go1.10.1, user=Jenkins, date=20180725-08:58:13OURCE)"
level=info ts=2018-09-13T13:38:14.096624109Z caller=main.go:224 host_details="(Linux 4.15.0-32-generic #35-Ubuntu SMP Fri Aug 10 17:58:07 UTC 2018 x86_64 1bee9e9b78cf (none))"
level=info ts=2018-09-13T13:38:14.096641396Z caller=main.go:225 fd_limits="(soft=1048576, hard=1048576)"
level=info ts=2018-09-13T13:38:14.097715256Z caller=web.go:415 component=web msg="Start listening for connections" address=:9090
level=info ts=2018-09-13T13:38:14.097400393Z caller=main.go:533 msg="Starting TSDB ..."
level=info ts=2018-09-13T13:38:14.098718401Z caller=repair.go:39 component=tsdb msg="found healthy block" mint=1536530400000 maxt=1536537600000 ulid=01CQ0FW3ME8Q5W2AN5F9CB7R0R
level=info ts=2018-09-13T13:38:14.100315658Z caller=web.go:467 component=web msg="router prefix" prefix=/prometheus
level=info ts=2018-09-13T13:38:14.101793727Z caller=repair.go:39 component=tsdb msg="found healthy block" mint=1536732000000 maxt=1536753600000 ulid=01CQ78486TNX5QZTBF049PQHSM
level=info ts=2018-09-13T13:38:14.102267346Z caller=repair.go:39 component=tsdb msg="found healthy block" mint=1536537600000 maxt=1536732000000 ulid=01CQ78DE7HSQK0C0F5AZ46YGF0
level=info ts=2018-09-13T13:38:14.102660295Z caller=repair.go:39 component=tsdb msg="found healthy block" mint=1536775200000 maxt=1536782400000 ulid=01CQ7SAT4RM21Y0PT5GNSS146Q
level=info ts=2018-09-13T13:38:14.103075885Z caller=repair.go:39 component=tsdb msg="found healthy block" mint=1536753600000 maxt=1536775200000 ulid=01CQ7SV8WJ3C2W5S3RTAHC2GHB
level=error ts=2018-09-13T14:05:18.208469169Z caller=wal.go:275 component=tsdb msg="WAL corruption detected; truncating" err="unexpected CRC32 checksum d0465484, want 0" file=/opt/prometheus/data/.prom2-data/wal/007357 pos=15504363
level=info ts=2018-09-13T14:05:19.471459777Z caller=main.go:543 msg="TSDB started"
level=info ts=2018-09-13T14:05:19.471604598Z caller=main.go:603 msg="Loading configuration file" filename=/etc/prometheus.yml
level=info ts=2018-09-13T14:05:19.499156711Z caller=main.go:629 msg="Completed loading of configuration file" filename=/etc/prometheus.yml
level=info ts=2018-09-13T14:05:19.499228186Z caller=main.go:502 msg="Server is ready to receive web requests."

ပြန်လည်ရယူခြင်းလုပ်ငန်းစဉ်၏ အဓိကပြဿနာမှာ မှတ်ဉာဏ်သုံးစွဲမှု မြင့်မားသည်။ ပုံမှန်အခြေအနေတွင် ဆာဗာသည် တူညီသောမှတ်ဉာဏ်ပမာဏဖြင့် တည်ငြိမ်စွာအလုပ်လုပ်နိုင်သော်လည်း ၎င်းသည် OOM ကြောင့် ပျက်စီးသွားပါက ပြန်လည်ကောင်းမွန်လာမည်မဟုတ်ပေ။ ကျွန်ုပ်တွေ့သော တစ်ခုတည်းသော ဖြေရှင်းချက်မှာ ဒေတာစုဆောင်းခြင်းကို ပိတ်ရန်၊ ဆာဗာကို ယူဆောင်လာရန်၊ ၎င်းကို ပြန်လည်ရယူပြီး စုစည်းမှုကို ဖွင့်ထားခြင်းဖြင့် ပြန်လည်စတင်ရန်ဖြစ်သည်။

ပူနွေးလာသည်။

သွေးပူချိန်အတွင်း သတိထားရမည့် နောက်ထပ်အပြုအမူတစ်ခုမှာ စတင်ပြီးနောက် စွမ်းဆောင်ရည်နိမ့်ခြင်းနှင့် အရင်းအမြစ်သုံးစွဲမှု မြင့်မားခြင်းကြား ဆက်နွယ်မှုဖြစ်သည်။ ဒါပေမယ့် စတင်မှုအားလုံးမဟုတ်ပေမယ့် CPU နဲ့ Memory အပေါ်မှာ လေးနက်တဲ့ဝန်ကို သတိပြုမိပါတယ်။

မမ်မိုရီအသုံးပြုမှုတွင် ကွာဟချက်က Prometheus သည် စုစည်းမှုအားလုံးကို အစမှစ၍ မသတ်မှတ်နိုင်ဘဲ အချို့သောအချက်အလက်များ ဆုံးရှုံးသွားကြောင်း ဖော်ပြသည်။
မြင့်မားသော CPU နှင့် Memory load အတွက် အကြောင်းရင်းအတိအကျကို ကျွန်ုပ်မသိပါ။ ဒါက ကြိမ်နှုန်းမြင့်တဲ့ head block ထဲမှာ time series အသစ်ဖန်တီးမှုကြောင့်လို့ ကျွန်တော် သံသယဖြစ်မိပါတယ်။

CPU load များလာသည်။

အလွန်မြင့်မားသော I/O load ကိုဖန်တီးပေးသည့် compactions အပြင်၊ CPU load တွင် နှစ်မိနစ်တိုင်း ပြင်းထန်စွာ spikes များကို သတိပြုမိပါသည်။ Input စီးဆင်းမှု မြင့်မားပြီး Go ၏ အမှိုက်စုဆောင်းမှုကြောင့် ဖြစ်ပေါ်လာပုံရပြီး အနည်းဆုံး core အချို့ကို အပြည့်ထည့်ထားသောအခါတွင် ပေါက်ကွဲမှုများသည် ပိုရှည်သည်။

ဒီခုန်တွေက သိပ်အရေးမပါပါဘူး။ ယင်းတို့ဖြစ်ပေါ်သည့်အခါ Prometheus ၏ အတွင်းဝင်ပေါက်အမှတ်နှင့် မက်ထရစ်များသည် မရရှိနိုင်တော့ဘဲ ယင်းအချိန်ကာလများအတွင်း ဒေတာကွာဟမှုများကို ဖြစ်စေသည်။

Prometheus တင်ပို့သူသည် တစ်စက္ကန့်မျှ ပိတ်သွားသည်ကို သတိပြုမိနိုင်သည်။

အမှိုက်စုဆောင်းခြင်း (GC) နှင့် ဆက်နွယ်မှုကို ကျွန်ုပ်တို့ သတိပြုမိနိုင်ပါသည်။

ကောက်ချက်

Prometheus 2 ရှိ TSDB သည် အချိန်စီးရီးပေါင်း သန်းပေါင်းများစွာကို ကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းနိုင်စွမ်းရှိပြီး တစ်စက္ကန့်လျှင် မှတ်တမ်းထောင်ပေါင်းများစွာကို တစ်ချိန်တည်းတွင် အလွန်သေးငယ်သော ဟာ့ဒ်ဝဲကို အသုံးပြုထားသည်။ CPU နှင့် disk I/O အသုံးချမှုသည် အထင်ကြီးစရာကောင်းသည်။ ကျွန်ုပ်၏နမူနာတွင် core တစ်ခုလျှင် 200 မက်ထရစ်နှုန်းအထိ ပြသခဲ့သည်။

ချဲ့ထွင်ရန် အစီအစဉ်ဆွဲရန်၊ လုံလောက်သော မှတ်ဉာဏ်ပမာဏကို မှတ်သားထားရန် လိုအပ်ပြီး ၎င်းသည် မှန်ကန်သော မှတ်ဉာဏ်ဖြစ်ရပါမည်။ ကျွန်ုပ်လေ့လာတွေ့ရှိခဲ့သော အသုံးပြုခဲ့သော မမ်မိုရီပမာဏသည် အဝင်စီးကြောင်း၏ တစ်စက္ကန့်လျှင် မှတ်တမ်း 5 လျှင် 100 GB ခန့်ရှိပြီး လည်ပတ်မှုစနစ် ကက်ရှ်နှင့်အတူ သိမ်းပိုက်ထားသော မမ်မိုရီ 000 GB ခန့်ကို ပေးဆောင်သည်။

ဟုတ်ပါတယ်၊ CPU နဲ့ disk I/O spikes တွေကို ထိန်းညှိဖို့ လုပ်ဆောင်စရာတွေ အများကြီးရှိနေသေးပြီး ငယ်ရွယ်တဲ့ TSDB Prometheus 2 ကို InnoDB, TokuDB, RocksDB, WiredTiger နဲ့ နှိုင်းယှဉ်ကြည့်တဲ့အခါ ဒါက အံ့သြစရာတော့ မဟုတ်ပါဘူး။ သူတို့ရဲ့ဘဝသံသရာအစောပိုင်းမှာ ပြဿနာများ။

source: www.habr.com