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github-bot pushed a commit to branch next-asf-site
in repository https://gitbox.apache.org/repos/asf/dubbo-website.git
The following commit(s) were added to refs/heads/next-asf-site by this push:
new 06022cbbb6 deploy: 9e08cb6beb9782564d791770f8e0afe1d511c693
06022cbbb6 is described below
commit 06022cbbb6b227c917d89434eea298f21282fa47
Author: AlbumenJ <[email protected]>
AuthorDate: Thu Feb 9 08:19:52 2023 +0000
deploy: 9e08cb6beb9782564d791770f8e0afe1d511c693
---
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imgs/v3/advantages/grafana-dashboard-2.png | Bin 0 -> 213682 bytes
imgs/v3/advantages/metrics.png | Bin 0 -> 222069 bytes
imgs/v3/advantages/prometheus.png | Bin 0 -> 249921 bytes
sitemap.xml | 2 +-
zh-cn/overview/core-features/index.xml | 67 ++++++++--------
.../core-features/observability/index.html | 84 ++++++++++-----------
zh-cn/sitemap.xml | 2 +-
8 files changed, 81 insertions(+), 74 deletions(-)
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b/imgs/v3/advantages/grafana-dashboard-1.png
new file mode 100644
index 0000000000..ff38ba6a26
Binary files /dev/null and b/imgs/v3/advantages/grafana-dashboard-1.png differ
diff --git a/imgs/v3/advantages/grafana-dashboard-2.png
b/imgs/v3/advantages/grafana-dashboard-2.png
new file mode 100644
index 0000000000..049ae9a354
Binary files /dev/null and b/imgs/v3/advantages/grafana-dashboard-2.png differ
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new file mode 100644
index 0000000000..bab6bf959d
Binary files /dev/null and b/imgs/v3/advantages/metrics.png differ
diff --git a/imgs/v3/advantages/prometheus.png
b/imgs/v3/advantages/prometheus.png
new file mode 100644
index 0000000000..850edef330
Binary files /dev/null and b/imgs/v3/advantages/prometheus.png differ
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@@ -1 +1 @@
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\ No newline at end of file
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\ No newline at end of file
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@@ -603,20 +603,14 @@
</ul></description></item><item><title>Overview:
观测服务</title><link>http://static.dubbo.apache.org:8080/zh-cn/overview/core-features/observability/</link><pubDate>Mon,
01 Jan 0001 00:00:00
+0000</pubDate><guid>http://static.dubbo.apache.org:8080/zh-cn/overview/core-features/observability/</guid><description>
<p>Dubbo 内部维护了多个纬度的可观测指标，并且支持多种方式的可视化监测。可观测性指标从总体上来说分为三个度量纬度：</p>
<ul>
-<li>
-<p><strong>Metrics。</strong> Dubbo 统计了一系列的流量指标如
QPS、RT、成功请求数、失败请求数等，还包括一系列的内部组件状态如线程池数、服务健康状态等。</p>
-</li>
-<li>
-<p><strong>Tracing。</strong> Dubbo 与业界主流的链路追踪工作做了适配，包括
Skywalking、Zipkin、Jaeger 都支持 Dubbo 服务的链路追踪。</p>
-</li>
-<li>
-<p><strong>Logging。</strong> Dubbo 支持多种日志框架适配。以 Java 体系为例，支持包括
Slf4j、Log4j2、Log4j、Logback、Jcl 等，用户可以基于业务需要选择合适的框架；同时 Dubbo 还支持 Access Log
记录请求踪迹。</p>
-</li>
+<li><strong>Metrics。</strong> Dubbo 统计了一系列的流量指标如
QPS、RT、成功请求数、失败请求数等，还包括一系列的内部组件状态如线程池数、服务健康状态等。</li>
+<li><strong>Tracing。</strong> Dubbo 与业界主流的链路追踪工作做了适配，包括
Skywalking、Zipkin、Jaeger 都支持 Dubbo 服务的链路追踪。</li>
+<li><strong>Logging。</strong> Dubbo 支持多种日志框架适配。以 Java 体系为例，支持包括
Slf4j、Log4j2、Log4j、Logback、Jcl 等，用户可以基于业务需要选择合适的框架；同时 Dubbo 还支持 Access Log
记录请求踪迹。</li>
</ul>
<h1 id="指标">指标</h1>
<h2 id="指标模块简介">指标模块简介</h2>
-<p>Dubbo的指标模块帮助用户从外部观察正在运行的系统的内部服务状况 ，Dubbo参考 <a
href="https://sre.google/sre-book/monitoring-distributed-systems/";>&ldquo;四大黄金信号&rdquo;</a>
并结合实际企业应用场景从不同维度统计了丰富的关键指标，关注这些核心指标对于提供可用性的服务是至关重要的。</p>
-<p>Dubbo的关键指标包含：<strong>延迟（Latency）</strong>、<strong>流量（Traffic）</strong>、
<strong>错误（Errors）</strong> 和 <strong>饱和度（Saturation）</strong> 等内容
。同时，为了更好的监测服务运行状态，Dubbo 还提供了对核心组件状态的监控，如线程池数量、三大中心交互的指标数据等。</p>
+<p>Dubbo的指标模块帮助用户从外部观察正在运行的系统的内部服务状况 ，Dubbo参考 <a
href="https://sre.google/sre-book/monitoring-distributed-systems/";>&ldquo;四大黄金信号&rdquo;</a>、<em>RED方法</em>、<em>USE方法</em>等理论并结合实际企业应用场景从不同维度统计了丰富的关键指标，关注这些核心指标对于提供可用性的服务是至关重要的。</p>
+<p>Dubbo的关键指标包含：<strong>延迟（Latency）</strong>、<strong>流量（Traffic）</strong>、
<strong>错误（Errors）</strong> 和 <strong>饱和度（Saturation）</strong> 等内容
。同时，为了更好的监测服务运行状态，Dubbo 还提供了对核心组件状态的监控，如Dubbo应用信息、线程池信息、三大中心交互的指标数据等。</p>
<p>Dubbo目前推荐使用Prometheus来进行服务监控，Grafana来展示指标数据。接下来就通过案例来快速入门Dubbo的指标监控吧。</p>
<h2 id="快速入门">快速入门</h2>
<h3 id="环境">环境</h3>
@@ -625,6 +619,8 @@
<li>JDK 8 及以上</li>
<li>Git</li>
<li>Maven</li>
+<li>Prometheus</li>
+<li>Grafana</li>
</ul>
<h3 id="参考案例">参考案例</h3>
<p>Dubbo官方案例中提供了指标埋点的示例，可以访问如下地址获取案例源码：</p>
@@ -655,26 +651,37 @@
</span></span><span style="display:flex;"><span><span
style="color:#268bd2">&lt;/dubbo:metrics&gt;</span>
</span></span></code></pre></div><p>关于指标的配置可以参考配置项中的指标配置信息，在这里引入的配置中:</p>
<ul>
-<li>
-<p>enable-jvm-metrics是对JVM指标的埋点， 如果不需要这些配置项可以将其删除或者设置为false，</p>
-</li>
-<li>
-<p>aggregation配置是针对指标数据的聚合处理使监控指标更平滑，</p>
-</li>
-<li>
-<p>prometheus-exporter配置为指标数据导出器，这里配置指标服务的端口号为20888，</p>
-</li>
-<li>
-<p>启动服务后，普罗米修斯监控服务通过访问：<a
href="http://localhost:20888";>http://localhost:20888</a> 即可拉取数据</p>
-</li>
-</ul>
+<li><strong>enable-jvm-metrics：</strong> 是对JVM指标的埋点，
如果不需要这些配置项可以将其删除或者设置为false。</li>
+<li><strong>aggregation：</strong> 针对指标数据的聚合处理使监控指标更平滑。</li>
+<li><strong>prometheus-exporter：</strong>
指标数据导出器，这里配置指标服务的端口号为20888。</li>
+</ul>
+<p>配置完成后即可启动服务。</p>
+<h3 id="指标获取">指标获取</h3>
+<p>前面的例子中提供了指标服务，接下来我们可以通过普罗米修斯来获取数据。
+普罗米修斯监控服务通过访问：<a
href="http://localhost:20888";>http://localhost:20888</a> 即可拉取数据
+指标数据如下所示：
+<img
src="http://static.dubbo.apache.org:8080/imgs/v3/advantages/metrics.png";
alt="metrics.png"></p>
+<p>普罗米修斯获取数据的配置参考如下：</p>
+<div class="highlight"><pre tabindex="0"
style="color:#93a1a1;background-color:#002b36;-moz-tab-size:4;-o-tab-size:4;tab-size:4;"><code
class="language-yaml" data-lang="yaml"><span
style="display:flex;"><span><span style="color:#586e75"># A scrape
configuration containing exactly one endpoint to scrape:</span>
+</span></span><span style="display:flex;"><span><span
style="color:#586e75"># Here it&#39;s Prometheus itself.</span>
+</span></span><span style="display:flex;"><span><span
style="color:#268bd2">scrape_configs</span>:
+</span></span><span style="display:flex;"><span> <span
style="color:#586e75"># The job name is added as a label
`job=&lt;job_name&gt;` to any timeseries scraped from this
config.</span>
+</span></span><span style="display:flex;"><span> - <span
style="color:#268bd2">job_name</span>: <span
style="color:#2aa198">&#39;prometheus&#39;</span>
+</span></span><span style="display:flex;"><span>
+</span></span><span style="display:flex;"><span> <span
style="color:#586e75"># metrics_path defaults to
&#39;/metrics&#39;</span>
+</span></span><span style="display:flex;"><span> <span
style="color:#586e75"># scheme defaults to &#39;http&#39;.</span>
+</span></span><span style="display:flex;"><span> - <span
style="color:#268bd2">job_name</span>: <span
style="color:#2aa198">&#39;dubbo&#39;</span>
+</span></span><span style="display:flex;"><span> <span
style="color:#268bd2">static_configs</span>:
+</span></span><span style="display:flex;"><span> - <span
style="color:#268bd2">targets</span>: [<span
style="color:#2aa198">&#39;IP:20888&#39;</span>]
+</span></span></code></pre></div><p>当然在实际企业应用中这个服务发现的地址并不会使用这个静态配置，需要改成动态配置。</p>
+<p>也可以使用普罗米修斯的图形界面来查询指标数据如下图所示：
+<img
src="http://static.dubbo.apache.org:8080/imgs/v3/advantages/prometheus.png";
alt="prometheus.png"></p>
<h3 id="可视化页面">可视化页面</h3>
-<p>也可以使用 Grafana、Prometheus 等实现可视化指标监测，具体请参考以下可视化任务示例：</p>
-<ul>
-<li><a href="">Admin 任务链接</a></li>
-<li><a href="">Grafana 任务链接</a></li>
-<li><a href="">Prometheus 任务链接</a></li>
-</ul>
+<p>也可以使用 Grafana可视化指标监测，下面以Grafana可视化为例：
+Dubbo可观测性面板可以在Grafana官网的模板库中可以找到，您可以直接导入如下模版，并配置好数据源即可。
+<a
href="https://grafana.com/grafana/dashboards/18051";>https://grafana.com/grafana/dashboards/18051</a></p>
+<p><img
src="http://static.dubbo.apache.org:8080/imgs/v3/advantages/grafana-dashboard-1.png";
alt="grafana-dashboard-1.png">
+<img
src="http://static.dubbo.apache.org:8080/imgs/v3/advantages/grafana-dashboard-2.png";
alt="grafana-dashboard-2.png"></p>
<h2 id="tracing">Tracing</h2>
<p>全链路追踪对于监测分布式系统运行状态具有非常重要的价值，Dubbo 通过 Filter
拦截器实现了请求运行时的埋点跟踪，通过将跟踪数据导出到一些主流实现如 Zipkin、Skywalking、Jaeger
等，可以实现全链路跟踪数据的分析与可视化展示。</p>
<p><img
src="http://static.dubbo.apache.org:8080/imgs/v3/advantages/observability-tracing.png";
alt="Admin 效果图"></p>
diff --git a/zh-cn/overview/core-features/observability/index.html
b/zh-cn/overview/core-features/observability/index.html
index c78bb04847..98edc22298 100644
--- a/zh-cn/overview/core-features/observability/index.html
+++ b/zh-cn/overview/core-features/observability/index.html
@@ -1,68 +1,50 @@
<!doctype html><html lang=zh-cn class=no-js><head><meta name=ROBOTS
content="INDEX, FOLLOW"><meta charset=utf-8><meta name=viewport
content="width=device-width,initial-scale=1,shrink-to-fit=no"><meta
name=generator content="Hugo 0.110.0"><link rel="shortcut icon" type=image/png
href=/imgs/favicon.png><link rel=apple-touch-icon
href=/favicons/apple-touch-icon-180x180.png sizes=180x180><link rel=manifest
href=/manifest.webmanifest><title>观测服务 | Apache Dubbo</title><meta
property="og:title" [...]
-Metrics。 Dubbo 统计了一系列的流量指标如 QPS、RT、成功请求数、失败请求数等，还包括一系列的内部组件状态如线程池数、服务健康状态等。
-Tracing。 Dubbo 与业界主流的链路追踪工作做了适配，包括 Skywalking、Zipkin、Jaeger 都支持 Dubbo 服务的链路追踪。
-Logging。 Dubbo 支持多种日志框架适配。以 Java 体系为例，支持包括 Slf4j、Log4j2、Log4j、Logback、Jcl
等，用户可以基于业务需要选择合适的框架；同时 Dubbo 还支持 Access Log 记录请求踪迹。
-指标 指标模块简介 Dubbo的指标模块帮助用户从外部观察正在运行的系统的内部服务状况 ，Dubbo参考 “四大黄金信号”
并结合实际企业应用场景从不同维度统计了丰富的关键指标，关注这些核心指标对于提供可用性的服务是至关重要的。
-Dubbo的关键指标包含：延迟（Latency）、流量（Traffic）、 错误（Errors） 和 饱和度（Saturation） 等内容
。同时，为了更好的监测服务运行状态，Dubbo 还提供了对核心组件状态的监控，如线程池数量、三大中心交互的指标数据等。
+Metrics。 Dubbo 统计了一系列的流量指标如 QPS、RT、成功请求数、失败请求数等，还包括一系列的内部组件状态如线程池数、服务健康状态等。
Tracing。 Dubbo 与业界主流的链路追踪工作做了适配，包括 Skywalking、Zipkin、Jaeger 都支持 Dubbo 服务的链路追踪。
Logging。 Dubbo 支持多种日志框架适配。以 Java 体系为例，支持包括 Slf4j、Log4j2、Log4j、Logback、Jcl
等，用户可以基于业务需要选择合适的框架；同时 Dubbo 还支持 Access Log 记录请求踪迹。 指标 指标模块简介
Dubbo的指标模块帮助用户从外部观察正在运行的系统的内部服务状况 ，Dubbo参考
“四大黄金信号”、RED方法、USE方法等理论并结合实际企业应用场景从不同维度统计了丰富的关键指标，关注这些核心指标对于提供可用性的服务是至关重要的。
+Dubbo的关键指标包含：延迟（Latency）、流量（Traffic）、 错误（Errors） 和 饱和度（Saturation） 等内容
。同时，为了更好的监测服务运行状态，Dubbo 还提供了对核心组件状态的监控，如Dubbo应用信息、线程池信息、三大中心交互的指标数据等。
Dubbo目前推荐使用Prometheus来进行服务监控，Grafana来展示指标数据。接下来就通过案例来快速入门Dubbo的指标监控吧。
-快速入门 环境 系统：Windows、Linux、MacOS JDK 8 及以上 Git Maven 参考案例
Dubbo官方案例中提供了指标埋点的示例，可以访问如下地址获取案例源码：
+快速入门 环境 系统：Windows、Linux、MacOS JDK 8 及以上 Git Maven Prometheus Grafana 参考案例
Dubbo官方案例中提供了指标埋点的示例，可以访问如下地址获取案例源码：
Spring项目参考案例：
https://github.com/apache/dubbo-samples/tree/master/4-governance/dubbo-samples-metrics-prometheus
SpringBoot项目参考案例:
https://github.com/apache/dubbo-samples/tree/master/4-governance/dubbo-samples-metrics-spring-boot
依赖 目前Dubbo的指标埋点仅支持3.2及以上版本，同时需要引入dubbo-metrics-prometheus依赖如下所示：
<dependency> <groupId>org.apache.dubbo</groupId>
<artifactId>dubbo-metrics-prometheus</artifactId> <version>3.2及以上版本</version>
</dependency> 配置 开启Dubbo的指标埋点只需要引入以下配置即可。
-<dubbo:metrics protocol="prometheus"
enable-jvm-metrics="true"> <dubbo:aggregation enabled="true"/>
<dubbo:prometheus-exporter enabled="true"
metrics-port="20888"/> </dubbo:metrics>
关于指标的配置可以参考配置项中的指标配置信息，在这里引入的配置中:"><meta property="og:type"
content="article"><meta property="og:url"
content="http://static.dubbo.apache.org:8080/zh-cn/overview/core-features/observability/";><meta
property="article:section" content="overview"><meta property="article:mo [...]
-Metrics。 Dubbo 统计了一系列的流量指标如 QPS、RT、成功请求数、失败请求数等，还包括一系列的内部组件状态如线程池数、服务健康状态等。
-Tracing。 Dubbo 与业界主流的链路追踪工作做了适配，包括 Skywalking、Zipkin、Jaeger 都支持 Dubbo 服务的链路追踪。
-Logging。 Dubbo 支持多种日志框架适配。以 Java 体系为例，支持包括 Slf4j、Log4j2、Log4j、Logback、Jcl
等，用户可以基于业务需要选择合适的框架；同时 Dubbo 还支持 Access Log 记录请求踪迹。
-指标 指标模块简介 Dubbo的指标模块帮助用户从外部观察正在运行的系统的内部服务状况 ，Dubbo参考 “四大黄金信号”
并结合实际企业应用场景从不同维度统计了丰富的关键指标，关注这些核心指标对于提供可用性的服务是至关重要的。
-Dubbo的关键指标包含：延迟（Latency）、流量（Traffic）、 错误（Errors） 和 饱和度（Saturation） 等内容
。同时，为了更好的监测服务运行状态，Dubbo 还提供了对核心组件状态的监控，如线程池数量、三大中心交互的指标数据等。
+<dubbo:metrics protocol="prometheus"
enable-jvm-metrics="true"> <dubbo:aggregation enabled="true"/>
<dubbo:prometheus-exporter enabled="true"
metrics-port="20888"/> </dubbo:metrics>
关于指标的配置可以参考配置项中的指标配置信息，在这里引入的配置中:"><meta property="og:type"
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content="http://static.dubbo.apache.org:8080/zh-cn/overview/core-features/observability/";><meta
property="article:section" content="overview"><meta property="article:mo [...]
+Metrics。 Dubbo 统计了一系列的流量指标如 QPS、RT、成功请求数、失败请求数等，还包括一系列的内部组件状态如线程池数、服务健康状态等。
Tracing。 Dubbo 与业界主流的链路追踪工作做了适配，包括 Skywalking、Zipkin、Jaeger 都支持 Dubbo 服务的链路追踪。
Logging。 Dubbo 支持多种日志框架适配。以 Java 体系为例，支持包括 Slf4j、Log4j2、Log4j、Logback、Jcl
等，用户可以基于业务需要选择合适的框架；同时 Dubbo 还支持 Access Log 记录请求踪迹。 指标 指标模块简介
Dubbo的指标模块帮助用户从外部观察正在运行的系统的内部服务状况 ，Dubbo参考
“四大黄金信号”、RED方法、USE方法等理论并结合实际企业应用场景从不同维度统计了丰富的关键指标，关注这些核心指标对于提供可用性的服务是至关重要的。
+Dubbo的关键指标包含：延迟（Latency）、流量（Traffic）、 错误（Errors） 和 饱和度（Saturation） 等内容
。同时，为了更好的监测服务运行状态，Dubbo 还提供了对核心组件状态的监控，如Dubbo应用信息、线程池信息、三大中心交互的指标数据等。
Dubbo目前推荐使用Prometheus来进行服务监控，Grafana来展示指标数据。接下来就通过案例来快速入门Dubbo的指标监控吧。
-快速入门 环境 系统：Windows、Linux、MacOS JDK 8 及以上 Git Maven 参考案例
Dubbo官方案例中提供了指标埋点的示例，可以访问如下地址获取案例源码：
+快速入门 环境 系统：Windows、Linux、MacOS JDK 8 及以上 Git Maven Prometheus Grafana 参考案例
Dubbo官方案例中提供了指标埋点的示例，可以访问如下地址获取案例源码：
Spring项目参考案例：
https://github.com/apache/dubbo-samples/tree/master/4-governance/dubbo-samples-metrics-prometheus
SpringBoot项目参考案例:
https://github.com/apache/dubbo-samples/tree/master/4-governance/dubbo-samples-metrics-spring-boot
依赖 目前Dubbo的指标埋点仅支持3.2及以上版本，同时需要引入dubbo-metrics-prometheus依赖如下所示：
<dependency> <groupId>org.apache.dubbo</groupId>
<artifactId>dubbo-metrics-prometheus</artifactId> <version>3.2及以上版本</version>
</dependency> 配置 开启Dubbo的指标埋点只需要引入以下配置即可。
-<dubbo:metrics protocol="prometheus"
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[...]
-Metrics。 Dubbo 统计了一系列的流量指标如 QPS、RT、成功请求数、失败请求数等，还包括一系列的内部组件状态如线程池数、服务健康状态等。
-Tracing。 Dubbo 与业界主流的链路追踪工作做了适配，包括 Skywalking、Zipkin、Jaeger 都支持 Dubbo 服务的链路追踪。
-Logging。 Dubbo 支持多种日志框架适配。以 Java 体系为例，支持包括 Slf4j、Log4j2、Log4j、Logback、Jcl
等，用户可以基于业务需要选择合适的框架；同时 Dubbo 还支持 Access Log 记录请求踪迹。
-指标 指标模块简介 Dubbo的指标模块帮助用户从外部观察正在运行的系统的内部服务状况 ，Dubbo参考 “四大黄金信号”
并结合实际企业应用场景从不同维度统计了丰富的关键指标，关注这些核心指标对于提供可用性的服务是至关重要的。
-Dubbo的关键指标包含：延迟（Latency）、流量（Traffic）、 错误（Errors） 和 饱和度（Saturation） 等内容
。同时，为了更好的监测服务运行状态，Dubbo 还提供了对核心组件状态的监控，如线程池数量、三大中心交互的指标数据等。
+<dubbo:metrics protocol="prometheus"
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[...]
+Metrics。 Dubbo 统计了一系列的流量指标如 QPS、RT、成功请求数、失败请求数等，还包括一系列的内部组件状态如线程池数、服务健康状态等。
Tracing。 Dubbo 与业界主流的链路追踪工作做了适配，包括 Skywalking、Zipkin、Jaeger 都支持 Dubbo 服务的链路追踪。
Logging。 Dubbo 支持多种日志框架适配。以 Java 体系为例，支持包括 Slf4j、Log4j2、Log4j、Logback、Jcl
等，用户可以基于业务需要选择合适的框架；同时 Dubbo 还支持 Access Log 记录请求踪迹。 指标 指标模块简介
Dubbo的指标模块帮助用户从外部观察正在运行的系统的内部服务状况 ，Dubbo参考
“四大黄金信号”、RED方法、USE方法等理论并结合实际企业应用场景从不同维度统计了丰富的关键指标，关注这些核心指标对于提供可用性的服务是至关重要的。
+Dubbo的关键指标包含：延迟（Latency）、流量（Traffic）、 错误（Errors） 和 饱和度（Saturation） 等内容
。同时，为了更好的监测服务运行状态，Dubbo 还提供了对核心组件状态的监控，如Dubbo应用信息、线程池信息、三大中心交互的指标数据等。
Dubbo目前推荐使用Prometheus来进行服务监控，Grafana来展示指标数据。接下来就通过案例来快速入门Dubbo的指标监控吧。
-快速入门 环境 系统：Windows、Linux、MacOS JDK 8 及以上 Git Maven 参考案例
Dubbo官方案例中提供了指标埋点的示例，可以访问如下地址获取案例源码：
+快速入门 环境 系统：Windows、Linux、MacOS JDK 8 及以上 Git Maven Prometheus Grafana 参考案例
Dubbo官方案例中提供了指标埋点的示例，可以访问如下地址获取案例源码：
Spring项目参考案例：
https://github.com/apache/dubbo-samples/tree/master/4-governance/dubbo-samples-metrics-prometheus
SpringBoot项目参考案例:
https://github.com/apache/dubbo-samples/tree/master/4-governance/dubbo-samples-metrics-spring-boot
依赖 目前Dubbo的指标埋点仅支持3.2及以上版本，同时需要引入dubbo-metrics-prometheus依赖如下所示：
<dependency> <groupId>org.apache.dubbo</groupId>
<artifactId>dubbo-metrics-prometheus</artifactId> <version>3.2及以上版本</version>
</dependency> 配置 开启Dubbo的指标埋点只需要引入以下配置即可。
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href=/css/feature-states.css><meta name=description content="Dubbo
内部维护了多个纬度的可观测指标，并且支持多种方式的可视化监测。可观测性指标从总体上来说分为三个度量纬度：
-Metrics。 Dubbo 统计了一系列的流量指标如 QPS、RT、成功请求数、失败请求数等，还包括一系列的内部组件状态如线程池数、服务健康状态等。
-Tracing。 Dubbo 与业界主流的链路追踪工作做了适配，包括 Skywalking、Zipkin、Jaeger 都支持 Dubbo 服务的链路追踪。
-Logging。 Dubbo 支持多种日志框架适配。以 Java 体系为例，支持包括 Slf4j、Log4j2、Log4j、Logback、Jcl
等，用户可以基于业务需要选择合适的框架；同时 Dubbo 还支持 Access Log 记录请求踪迹。
-指标 指标模块简介 Dubbo的指标模块帮助用户从外部观察正在运行的系统的内部服务状况 ，Dubbo参考 “四大黄金信号”
并结合实际企业应用场景从不同维度统计了丰富的关键指标，关注这些核心指标对于提供可用性的服务是至关重要的。
-Dubbo的关键指标包含：延迟（Latency）、流量（Traffic）、 错误（Errors） 和 饱和度（Saturation） 等内容
。同时，为了更好的监测服务运行状态，Dubbo 还提供了对核心组件状态的监控，如线程池数量、三大中心交互的指标数据等。
+Metrics。 Dubbo 统计了一系列的流量指标如 QPS、RT、成功请求数、失败请求数等，还包括一系列的内部组件状态如线程池数、服务健康状态等。
Tracing。 Dubbo 与业界主流的链路追踪工作做了适配，包括 Skywalking、Zipkin、Jaeger 都支持 Dubbo 服务的链路追踪。
Logging。 Dubbo 支持多种日志框架适配。以 Java 体系为例，支持包括 Slf4j、Log4j2、Log4j、Logback、Jcl
等，用户可以基于业务需要选择合适的框架；同时 Dubbo 还支持 Access Log 记录请求踪迹。 指标 指标模块简介
Dubbo的指标模块帮助用户从外部观察正在运行的系统的内部服务状况 ，Dubbo参考
“四大黄金信号”、RED方法、USE方法等理论并结合实际企业应用场景从不同维度统计了丰富的关键指标，关注这些核心指标对于提供可用性的服务是至关重要的。
+Dubbo的关键指标包含：延迟（Latency）、流量（Traffic）、 错误（Errors） 和 饱和度（Saturation） 等内容
。同时，为了更好的监测服务运行状态，Dubbo 还提供了对核心组件状态的监控，如Dubbo应用信息、线程池信息、三大中心交互的指标数据等。
Dubbo目前推荐使用Prometheus来进行服务监控，Grafana来展示指标数据。接下来就通过案例来快速入门Dubbo的指标监控吧。
-快速入门 环境 系统：Windows、Linux、MacOS JDK 8 及以上 Git Maven 参考案例
Dubbo官方案例中提供了指标埋点的示例，可以访问如下地址获取案例源码：
+快速入门 环境 系统：Windows、Linux、MacOS JDK 8 及以上 Git Maven Prometheus Grafana 参考案例
Dubbo官方案例中提供了指标埋点的示例，可以访问如下地址获取案例源码：
Spring项目参考案例：
https://github.com/apache/dubbo-samples/tree/master/4-governance/dubbo-samples-metrics-prometheus
SpringBoot项目参考案例:
https://github.com/apache/dubbo-samples/tree/master/4-governance/dubbo-samples-metrics-spring-boot
依赖 目前Dubbo的指标埋点仅支持3.2及以上版本，同时需要引入dubbo-metrics-prometheus依赖如下所示：
<dependency> <groupId>org.apache.dubbo</groupId>
<artifactId>dubbo-metrics-prometheus</artifactId> <version>3.2及以上版本</version>
</dependency> 配置 开启Dubbo的指标埋点只需要引入以下配置即可。
<dubbo:metrics protocol="prometheus"
enable-jvm-metrics="true"> <dubbo:aggregation enabled="true"/>
<dubbo:prometheus-exporter enabled="true"
metrics-port="20888"/> </dubbo:metrics>
关于指标的配置可以参考配置项中的指标配置信息，在这里引入的配置中:"><meta property="og:description"
content="Dubbo 内部维护了多个纬度的可观测指标，并且支持多种方式的可视化监测。可观测性指标从总体上来说分为三个度量纬度：
-Metrics。 Dubbo 统计了一系列的流量指标如 QPS、RT、成功请求数、失败请求数等，还包括一系列的内部组件状态如线程池数、服务健康状态等。
-Tracing。 Dubbo 与业界主流的链路追踪工作做了适配，包括 Skywalking、Zipkin、Jaeger 都支持 Dubbo 服务的链路追踪。
-Logging。 Dubbo 支持多种日志框架适配。以 Java 体系为例，支持包括 Slf4j、Log4j2、Log4j、Logback、Jcl
等，用户可以基于业务需要选择合适的框架；同时 Dubbo 还支持 Access Log 记录请求踪迹。
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并结合实际企业应用场景从不同维度统计了丰富的关键指标，关注这些核心指标对于提供可用性的服务是至关重要的。
-Dubbo的关键指标包含：延迟（Latency）、流量（Traffic）、 错误（Errors） 和 饱和度（Saturation） 等内容
。同时，为了更好的监测服务运行状态，Dubbo 还提供了对核心组件状态的监控，如线程池数量、三大中心交互的指标数据等。
+Metrics。 Dubbo 统计了一系列的流量指标如 QPS、RT、成功请求数、失败请求数等，还包括一系列的内部组件状态如线程池数、服务健康状态等。
Tracing。 Dubbo 与业界主流的链路追踪工作做了适配，包括 Skywalking、Zipkin、Jaeger 都支持 Dubbo 服务的链路追踪。
Logging。 Dubbo 支持多种日志框架适配。以 Java 体系为例，支持包括 Slf4j、Log4j2、Log4j、Logback、Jcl
等，用户可以基于业务需要选择合适的框架；同时 Dubbo 还支持 Access Log 记录请求踪迹。 指标 指标模块简介
Dubbo的指标模块帮助用户从外部观察正在运行的系统的内部服务状况 ，Dubbo参考
“四大黄金信号”、RED方法、USE方法等理论并结合实际企业应用场景从不同维度统计了丰富的关键指标，关注这些核心指标对于提供可用性的服务是至关重要的。
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。同时，为了更好的监测服务运行状态，Dubbo 还提供了对核心组件状态的监控，如Dubbo应用信息、线程池信息、三大中心交互的指标数据等。
Dubbo目前推荐使用Prometheus来进行服务监控，Grafana来展示指标数据。接下来就通过案例来快速入门Dubbo的指标监控吧。
-快速入门 环境 系统：Windows、Linux、MacOS JDK 8 及以上 Git Maven 参考案例
Dubbo官方案例中提供了指标埋点的示例，可以访问如下地址获取案例源码：
+快速入门 环境 系统：Windows、Linux、MacOS JDK 8 及以上 Git Maven Prometheus Grafana 参考案例
Dubbo官方案例中提供了指标埋点的示例，可以访问如下地址获取案例源码：
Spring项目参考案例：
https://github.com/apache/dubbo-samples/tree/master/4-governance/dubbo-samples-metrics-prometheus
SpringBoot项目参考案例:
https://github.com/apache/dubbo-samples/tree/master/4-governance/dubbo-samples-metrics-spring-boot
依赖 目前Dubbo的指标埋点仅支持3.2及以上版本，同时需要引入dubbo-metrics-prometheus依赖如下所示：
<dependency> <groupId>org.apache.dubbo</groupId>
<artifactId>dubbo-metrics-prometheus</artifactId> <version>3.2及以上版本</version>
</dependency> 配置 开启Dubbo的指标埋点只需要引入以下配置即可。
<dubbo:metrics protocol="prometheus"
enable-jvm-metrics="true"> <dubbo:aggregation enabled="true"/>
<dubbo:prometheus-exporter enabled="true"
metrics-port="20888"/> </dubbo:metrics>
关于指标的配置可以参考配置项中的指标配置信息，在这里引入的配置中:"><meta name=twitter:description
content="Dubbo 内部维护了多个纬度的可观测指标，并且支持多种方式的可视化监测。可观测性指标从总体上来说分为三个度量纬度：
-Metrics。 Dubbo 统计了一系列的流量指标如 QPS、RT、成功请求数、失败请求数等，还包括一系列的内部组件状态如线程池数、服务健康状态等。
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-Dubbo的关键指标包含：延迟（Latency）、流量（Traffic）、 错误（Errors） 和 饱和度（Saturation） 等内容
。同时，为了更好的监测服务运行状态，Dubbo 还提供了对核心组件状态的监控，如线程池数量、三大中心交互的指标数据等。
+Metrics。 Dubbo 统计了一系列的流量指标如 QPS、RT、成功请求数、失败请求数等，还包括一系列的内部组件状态如线程池数、服务健康状态等。
Tracing。 Dubbo 与业界主流的链路追踪工作做了适配，包括 Skywalking、Zipkin、Jaeger 都支持 Dubbo 服务的链路追踪。
Logging。 Dubbo 支持多种日志框架适配。以 Java 体系为例，支持包括 Slf4j、Log4j2、Log4j、Logback、Jcl
等，用户可以基于业务需要选择合适的框架；同时 Dubbo 还支持 Access Log 记录请求踪迹。 指标 指标模块简介
Dubbo的指标模块帮助用户从外部观察正在运行的系统的内部服务状况 ，Dubbo参考
“四大黄金信号”、RED方法、USE方法等理论并结合实际企业应用场景从不同维度统计了丰富的关键指标，关注这些核心指标对于提供可用性的服务是至关重要的。
+Dubbo的关键指标包含：延迟（Latency）、流量（Traffic）、 错误（Errors） 和 饱和度（Saturation） 等内容
。同时，为了更好的监测服务运行状态，Dubbo 还提供了对核心组件状态的监控，如Dubbo应用信息、线程池信息、三大中心交互的指标数据等。
Dubbo目前推荐使用Prometheus来进行服务监控，Grafana来展示指标数据。接下来就通过案例来快速入门Dubbo的指标监控吧。
-快速入门 环境 系统：Windows、Linux、MacOS JDK 8 及以上 Git Maven 参考案例
Dubbo官方案例中提供了指标埋点的示例，可以访问如下地址获取案例源码：
+快速入门 环境 系统：Windows、Linux、MacOS JDK 8 及以上 Git Maven Prometheus Grafana 参考案例
Dubbo官方案例中提供了指标埋点的示例，可以访问如下地址获取案例源码：
Spring项目参考案例：
https://github.com/apache/dubbo-samples/tree/master/4-governance/dubbo-samples-metrics-prometheus
SpringBoot项目参考案例:
https://github.com/apache/dubbo-samples/tree/master/4-governance/dubbo-samples-metrics-spring-boot
依赖 目前Dubbo的指标埋点仅支持3.2及以上版本，同时需要引入dubbo-metrics-prometheus依赖如下所示：
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</dependency> 配置 开启Dubbo的指标埋点只需要引入以下配置即可。
<dubbo:metrics protocol="prometheus"
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关于指标的配置可以参考配置项中的指标配置信息，在这里引入的配置中:"><meta property="og:url"
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content="观测服务"><meta name=twitter:image:alt content="Ap [...]
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Dubbo</title></head><body class="td-page td-documentation"><header><nav
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+<link rel=stylesheet
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Dubbo</title></head><body class="td-page td-documentation"><header><nav
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</span></span><span style=display:flex><span> <span
style=color:#268bd2><groupId></span>org.apache.dubbo<span
style=color:#268bd2></groupId></span>
</span></span><span style=display:flex><span> <span
style=color:#268bd2><artifactId></span>dubbo-metrics-prometheus<span
style=color:#268bd2></artifactId></span>
</span></span><span style=display:flex><span> <span
style=color:#268bd2><version></span>3.2及以上版本<span
style=color:#268bd2></version></span>
@@ -71,17 +53,35 @@ Spring项目参考案例：
https://github.com/apache/dubbo-samples/tree/master/
</span></span><span style=display:flex><span> <span
style=color:#268bd2><dubbo:aggregation</span> enabled=<span
style=color:#2aa198>"true"</span><span style=color:#268bd2>/></span>
</span></span><span style=display:flex><span> <span
style=color:#268bd2><dubbo:prometheus-exporter</span> enabled=<span
style=color:#2aa198>"true"</span> metrics-port=<span
style=color:#2aa198>"20888"</span><span style=color:#268bd2>/></span>
</span></span><span style=display:flex><span><span
style=color:#268bd2></dubbo:metrics></span>
-</span></span></code></pre></div><p>关于指标的配置可以参考配置项中的指标配置信息，在这里引入的配置中:</p><ul><li><p>enable-jvm-metrics是对JVM指标的埋点，
如果不需要这些配置项可以将其删除或者设置为false，</p></li><li><p>aggregation配置是针对指标数据的聚合处理使监控指标更平滑，</p></li><li><p>prometheus-exporter配置为指标数据导出器，这里配置指标服务的端口号为20888，</p></li><li><p>启动服务后，普罗米修斯监控服务通过访问：<a
href=http://localhost:20888>http://localhost:20888</a> 即可拉取数据</p></li></ul><h3
id=可视化页面>可视化页面</h3><p>也可以使用 Grafana、Prometheus
等实现可视化指标监测，具体请参考以下可视化任务示例：</p><ul><li><a href>Admin 任务链接</a></li><li><a [...]
+</span></span></code></pre></div><p>关于指标的配置可以参考配置项中的指标配置信息，在这里引入的配置中:</p><ul><li><strong>enable-jvm-metrics：</strong>
是对JVM指标的埋点， 如果不需要这些配置项可以将其删除或者设置为false。</li><li><strong>aggregation：</strong>
针对指标数据的聚合处理使监控指标更平滑。</li><li><strong>prometheus-exporter：</strong>
指标数据导出器，这里配置指标服务的端口号为20888。</li></ul><p>配置完成后即可启动服务。</p><h3
id=指标获取>指标获取</h3><p>前面的例子中提供了指标服务，接下来我们可以通过普罗米修斯来获取数据。
+普罗米修斯监控服务通过访问：<a href=http://localhost:20888>http://localhost:20888</a> 即可拉取数据
+指标数据如下所示：
+<img src=/imgs/v3/advantages/metrics.png
alt=metrics.png></p><p>普罗米修斯获取数据的配置参考如下：</p><div class=highlight><pre
tabindex=0
style=color:#93a1a1;background-color:#002b36;-moz-tab-size:4;-o-tab-size:4;tab-size:4><code
class=language-yaml data-lang=yaml><span style=display:flex><span><span
style=color:#586e75># A scrape configuration containing exactly one endpoint to
scrape:</span>
+</span></span><span style=display:flex><span><span style=color:#586e75># Here
it's Prometheus itself.</span>
+</span></span><span style=display:flex><span><span
style=color:#268bd2>scrape_configs</span>:
+</span></span><span style=display:flex><span> <span style=color:#586e75># The
job name is added as a label `job=<job_name>` to any timeseries scraped
from this config.</span>
+</span></span><span style=display:flex><span> - <span
style=color:#268bd2>job_name</span>: <span
style=color:#2aa198>'prometheus'</span>
+</span></span><span style=display:flex><span>
+</span></span><span style=display:flex><span> <span style=color:#586e75>#
metrics_path defaults to '/metrics'</span>
+</span></span><span style=display:flex><span> <span style=color:#586e75>#
scheme defaults to 'http'.</span>
+</span></span><span style=display:flex><span> - <span
style=color:#268bd2>job_name</span>: <span
style=color:#2aa198>'dubbo'</span>
+</span></span><span style=display:flex><span> <span
style=color:#268bd2>static_configs</span>:
+</span></span><span style=display:flex><span> - <span
style=color:#268bd2>targets</span>: [<span
style=color:#2aa198>'IP:20888'</span>]
+</span></span></code></pre></div><p>当然在实际企业应用中这个服务发现的地址并不会使用这个静态配置，需要改成动态配置。</p><p>也可以使用普罗米修斯的图形界面来查询指标数据如下图所示：
+<img src=/imgs/v3/advantages/prometheus.png alt=prometheus.png></p><h3
id=可视化页面>可视化页面</h3><p>也可以使用 Grafana可视化指标监测，下面以Grafana可视化为例：
+Dubbo可观测性面板可以在Grafana官网的模板库中可以找到，您可以直接导入如下模版，并配置好数据源即可。
+<a
href=https://grafana.com/grafana/dashboards/18051>https://grafana.com/grafana/dashboards/18051</a></p><p><img
src=/imgs/v3/advantages/grafana-dashboard-1.png alt=grafana-dashboard-1.png>
+<img src=/imgs/v3/advantages/grafana-dashboard-2.png
alt=grafana-dashboard-2.png></p><h2
id=tracing>Tracing</h2><p>全链路追踪对于监测分布式系统运行状态具有非常重要的价值，Dubbo 通过 Filter
拦截器实现了请求运行时的埋点跟踪，通过将跟踪数据导出到一些主流实现如 Zipkin、Skywalking、Jaeger
等，可以实现全链路跟踪数据的分析与可视化展示。</p><p><img
src=/imgs/v3/advantages/observability-tracing.png alt="Admin
效果图"></p><p>只需要简单的一行配置即可切换链路跟踪的后端实现，并且，你可以随时通过 Dubbo Admin 等治理平台动态调整 Dubbo
的链路追踪采样率，对于问题排查都非常有价值。</p><ul><li><a href>基于 Skywalking 实现全链路追踪</a></li><li><a
href>基于 Zipkin 实现全链路追踪< [...]
<button class="btn btn-primary mb-4 feedback--no">否</button><p
class="feedback--response feedback--response__hidden">感谢反馈。如果您有一个关于如何使用
Kubernetes 的特定的、需要答案的问题，可以访问
<a target=_blank rel=noopener
href=https://stackoverflow.com/questions/tagged/kubernetes>Stack Overflow</a>.
在 GitHub 仓库上登记新的问题
<a class=feedback--link target=_blank rel=noopener
href="https://github.com/kubernetes/website/issues/new?title=Issue%20with%20k8s.io";>报告问题</a>
或者
-<a class=feedback--link target=_blank rel=noopener
href="https://github.com/kubernetes/website/issues/new?title=Improvement%20for%20k8s.io";>提出改进建议</a>.</p></div><script>const
yes=document.querySelector(".feedback--yes"),no=document.querySelector(".feedback--no");document.querySelectorAll(".feedback--link").forEach(e=>{e.href=e.href+window.location.pathname});const
sendFeedback=e=>{gtag||console.log("!gtag"),gtag("event","click",{event_category:"Helpful",event_label:window.location.pathna
[...]
+<a class=feedback--link target=_blank rel=noopener
href="https://github.com/kubernetes/website/issues/new?title=Improvement%20for%20k8s.io";>提出改进建议</a>.</p></div><script>const
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sendFeedback=e=>{gtag||console.log("!gtag"),gtag("event","click",{event_category:"Helpful",event_label:window.location.pathna
[...]
<a
href=https://github.com/apache/dubbo-website/edit/main/content/zh-cn/overview/core-features/observability.md
class=td-page-meta--edit target=_blank rel=noopener><i class="fa-solid
fa-pen-to-square fa-fw"></i> 编辑此页</a>
<a
href="https://github.com/apache/dubbo-website/new/main/content/zh-cn/overview/core-features/observability.md?filename=change-me.md&value=---%0Atitle%3A+%22Long+Page+Title%22%0AlinkTitle%3A+%22Short+Nav+Title%22%0Aweight%3A+100%0Adescription%3A+%3E-%0A+++++Page+description+for+heading+and+indexes.%0A---%0A%0A%23%23+Heading%0A%0AEdit+this+template+to+create+your+new+page.%0A%0A%2A+Give+it+a+good+name%2C+ending+in+%60.md%60+-+e.g.+%60getting-started.md%60%0A%2A+Edit+the+%22front+matter%2
[...]
<a
href="https://github.com/apache/dubbo-website/issues/new?title=%e8%a7%82%e6%b5%8b%e6%9c%8d%e5%8a%a1";
class=td-page-meta--issue target=_blank rel=noopener><i class="fa-solid
fa-list-check fa-fw"></i> 登记问题</a>
-<a href=https://github.com/apache/dubbo/issues/new
class=td-page-meta--project-issue target=_blank rel=noopener><i class="fa-solid
fa-list-check fa-fw"></i> 提交项目问题</a></div><nav id=TableOfContents><ul><li><a
href=#指标模块简介>指标模块简介</a></li><li><a href=#快速入门>快速入门</a><ul><li><a
href=#环境>环境</a></li><li><a href=#参考案例>参考案例</a></li><li><a
href=#依赖>依赖</a></li><li><a href=#配置>配置</a></li><li><a
href=#可视化页面>可视化页面</a></li></ul></li><li><a href=#tracing>Tracing</a></li><li><a
href=#logging>Logging</a></ [...]
+<a href=https://github.com/apache/dubbo/issues/new
class=td-page-meta--project-issue target=_blank rel=noopener><i class="fa-solid
fa-list-check fa-fw"></i> 提交项目问题</a></div><nav id=TableOfContents><ul><li><a
href=#指标模块简介>指标模块简介</a></li><li><a href=#快速入门>快速入门</a><ul><li><a
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href=#指标获取>指标获取</a></li><li><a href=#可视化页面>可视化页面</a></li></ul></li><li><a
href=#tracing>Tracing</a></li><li [...]
<script src=/js/bootstrap.min.js
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<script
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