k8s_PaaS/第九章——工作中的唠嗑及常用操作.md

第九章——工作中的唠嗑及常用操作

唠嗑章节，本章节会增加一些在工作中常用的操作，以及开发交付的一些贴近场景的组件及工具代替原本教程中的内容

关于监控

第七章节中，我们用到Promtheus来做监控，随着不断更新换代，为了追求越轻便、越快速越好，可以更好的兼容其他不同程序，我们会采用Jaeger、ELK、Telegraf、Grafana的组合，再加上时序数据库InfluxDB。

• Jaeger：分布式追踪系统（go语言），微服务系统更需要全链路跟踪，传统中，页面bug我们会开始排查前端问题，前端确认没问题说调用接口有错误日志，我们在去看后端，看完后端说底层就报错我们再去排查集群问题实在太耗费时间了，而全链路跟踪可以直接明了的看到是哪一环节的问题。
• ELK：ES、Logstash、Kibana
• Telegraf：数据采集工具（go语言），代替Prometheus
• InfluxDB：时序数据库（go语言），代替TSDB，各个指标都高于TSDB，随着推出时间越来越久，对市面上的产品也已经很兼容了。
• Grafana：监控指标展示工具（go语言）

关于InfluxDB在实际应用中遇到的情况

在生产中由于机器数过多，使用默认配置的InfluxDB直接撑爆内存，重启内存会逐渐增大然后挂掉，也没办法进入，会报refused并提示确认是否在running，解决办法是直接把influx对应的路径下大的数据目录_retention结尾下的数字文件夹全部删掉，这样就有足够的空间，进入influx修改数据保存日期alter retention policy "db_name__retention" on "db_name" duration 7d default