这门课聚焦于解决大规模集群监控的工程落地与底层原理问题。当业务规模突破五十万节点时,传统监控方案的瓶颈暴露,如何设计高可用、可扩展的采集与存储架构,并穿透Prometheus的黑盒实现动态服务发现与精准打点,是核心痛点。受众应为具备微服务与容器化基础的开发者,需要源码级理解而非仅停留在配置层面。 架构设计与工程实践:从万级到五十万节点的跨越 本部分拆解了监…
这门课聚焦于解决大规模集群监控的工程落地与底层原理问题。当业务规模突破五十万节点时,传统监控方案的瓶颈暴露,如何设计高可用、可扩展的采集与存储架构,并穿透Prometheus的黑盒实现动态服务发现与精准打点,是核心痛点。受众应为具备微服务与容器化基础的开发者,需要源码级理解而非仅停留在配置层面。
本部分拆解了监控系统的核心链路,建议优先关注采集端的动态调度与高可用设计,包括基于Consul的自动发现、一致性哈希分片策略以及Pushgateway的实战应用。这部分直接回应了海量节点下的数据洪峰问题,通过可复用的服务发现与打点模块,将架构设计的逻辑具象为可落地的工程组件。
在架构之上,本部分深入Prometheus的底层源码,揭示其数据结构、采集调度与存储流转的内在逻辑。学完此部分,开发者可独立完成监控系统的二次开发与故障排查,不再受制于黑盒配置。无论是定制探针、优化采集分片,还是解决数据丢失与一致性问题,源码视角的拆解都能提供直接的工程参考。
资料以实战驱动为主,建议结合动手实验使用。在搭建万级节点环境时,需同步编写Ansible脚本与配置文件,将服务发现与分片逻辑落地;在源码剖析环节,应带着架构设计的疑问去阅读源码,重点关注动态采集与打点的核心函数。通过“环境搭建—架构设计—源码验证”的闭环,将监控系统的设计思想转化为可复用的代码与配置资产。

## 第1章:万级节点的Prometheus搭建
1.01 prometheus简介、主流时序监控对比
1.02 ansible-playbook安装node_exporter、安装grafana
1.03 prometheus采集node_exporter和target说明
1.04 grafana使用简介
1.05 prometheus数据结构和promql使用说明
1.06 黑盒探针、单进程监控和mysql监控
1.07 多实例采集说明和day01总结
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## 第2章:监控采集端原理、pushgateway高可用实战
2.01 k8s中的prometheus环境搭建及讲解
2.02 pushgateway打点实验和基于文件的服务发现模式
2.03 服务树介绍
2.04 consul使用和watch服务
2.05 一致性哈希算法原理和python实现
2.06 采集端动态采集分片方案
2.07 动态分片实现pushgateway高可用方案
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## 第3章:Prometheus存储原理、远端分片存储方案实战
3.01 dod+xor压缩算法+lsm数据结构
3.02 mmap+倒排索引+prometheus本地存储原理
3.03 m3db简介、安装测试、m3db问题总结
3.04 基于采集器本地数据的multi_remote_read+反向代理存储方案
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## 第4章:监控报警端原理、微信&钉钉告警回调/配置实战
4.01 盘点告警系统的功能点
4.02 告警原理和alertmanager分组配置
4.03 alertmanager抑制和静默配置
4.04 gossip协议原理和alertmanager高可用及企业微信配置
4.05 实用告警promql举例和告警回调重启服务
4.06 总结
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## 第5章:监控查询端原理、高基数查询问题实战
5.01 grafana分角色使用注意点
5.02 prometheus数据查询接口
5.03 prometheus管理和统计接口
5.04 query_log和range_query原理
5.05 预聚合解决方案
5.06 总结
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## 第6章:国内顶级大厂Devops岗位面试经验分享
6.01 监控对接运维平台
6.02 日志方案loki简介
6.03 prometheus监控系统总结01
6.04 prometheus监控系统总结02
6.05 面试指导&岗位分析