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作者： tokenpocket冷钱包下载

2024-03-07 19:55:00

一文带你了解 Grafana 最新开源项目 Mimir 的前世今生_Mimir_Grafana 爱好者_InfoQ写作社区

使用 Grafana Mimir 实现云原生监控报警可视化-腾讯云开发者社区-腾讯云

rafana Mimir 实现云原生监控报警可视化-腾讯云开发者社区-腾讯云程序猿DD使用 Grafana Mimir 实现云原生监控报警可视化关注作者腾讯云开发者社区文档建议反馈控制台首页学习活动专区工具TVP最新优惠活动文章/答案/技术大牛搜索搜索关闭发布登录/注册首页学习活动专区工具TVP最新优惠活动返回腾讯云官网程序猿DD首页学习活动专区工具TVP最新优惠活动返回腾讯云官网社区首页 >专栏 >使用 Grafana Mimir 实现云原生监控报警可视化使用 Grafana Mimir 实现云原生监控报警可视化程序猿DD关注发布于 2023-04-04 11:19:081.5K0发布于 2023-04-04 11:19:08举报文章被收录于专栏：程序猿DD程序猿DD来源：https://juejin.cn/post/7151673227943608350云原生报警背景现状在云原生的生态下，kubernetes 已经被越来越多地应用到公司实际生产环境中。在这样的生态环境下系统监控、业务监控和数据库监控指标都需要在第一时间获取到，目前用的最多的也是 prometheus、exporter、grafana、alertmanager 这几个软件组建起来构建自己的监控系统。以上这几款软件组建监控系统比较容易。可是在告警这一环节，只能依靠终端 vim 来编辑规则文件。今天给大家推荐一款可以可视化操作的告警软件，这个软件是将 prometheus 和 alertmanager 进行了结合可以把数据分散存储起来，通过可视化的操作添加 prometheus 告警规则，这个软件就是 grafana 公司开发的 mimir。Mimir 是做什么的Mimir 为 prometheus 提供水平可扩展、高度可用、多租户的长期存储。它的工作架构如下图展示：Mimir 架构存储 Prometheus metrics 使用 Prometheus 从应用程序中提取指标，并将这些指标远程写入 Mimir，或者使用 Grafana Agent、PrometheusAgent 或其他 Prometheus 远程写入兼容软件直接发送数据。扩展性强 Mimir 群集不需要手动进行切分、复制或重新平衡。要增加容量，只需向集群添加新实例。在 grafana 中可视化 Mimir 允许用户运行查询，通过记录规则创建新数据，并利用租户联合在多个租户之间设置警报规则。所有这一切都可以与 Grafana 仪表盘联系在一起。Mimir 组件都有哪些，它们是做什么的？类型组建名称可选alertmanager，ruler，overrides-exporter，query-scheduler｜必选compactor，distributor，ingester,querier,query-frontend,store-gateway以上列举出了 Mimir 的一些组件，下面介绍一下它们分别是做什么的Compactor（数据压缩器，无状态应用）compactor 通过组合块提高查询性能并减少长期存储使用。负责以下工作：将给定租户的多个数据块压缩为单个优化的较大数据块。这可以消除数据块并减小索引的大小，从而降低存储成本。查询更少的块更快，因此也提高了查询速度。保持每租户的数据存储桶索引更新，存储桶索引被 queriers、store-gateway 和 rulers 使用，用来发现数据中新增加的数据块和删除数据块删除那些不再在可配置保留期内的数据块。工作原理按租户以固定、可配置时间间隔进行数据块压缩。垂直压缩将接收器在同一时间范围（默认情况下为 2 小时内）上传的租户的所有块合并到单个块中。它还对最初由于复制而写入 N 个块的样本执行重复数据消除。垂直压缩减少了单个时间范围内的块数。垂直压缩后触发水平压缩。它将几个具有相邻范围周期的块压缩为一个较大的块。水平压缩后，关联块块的总大小不变。水平压缩可以显着减小存储网关保存在内存中的索引和索引头的大小。如下图缩放可以针对具有大型租户的集群调整压缩。配置指定了压缩程序在按租户压缩时如何运行的垂直和水平缩放。垂直缩放：-compactor.compaction-concurrency 选项配置了单个压缩实例中运行的最大并发压缩数。每次压缩使用一个 CPU 内核。水平缩放：默认情况下，租户区块可以使用任何 Mimir 进行数据压缩。当通过将-compactor.compactor-tenant-shard-size(或其相应的 YAML 配置选项）设置为大于 0 且小于可用 compactors 实例数量的值来启用压缩随机分片时，仅指定 compactor 的数量才有资格为给定的租户压缩数据块。压缩算法Mimir 使用了一种称为拆分和合并的复杂压缩算法。通过设计，拆分和合并算法克服了时间序列数据库（TSDB）索引的局限性，并且它避免了压缩块在任何压缩阶段对一个非常大的租户无限期增长的情况。这种压缩策略是一个两阶段的过程：拆分和合并，默认配置禁用拆分阶段。拆分阶段第一级是压缩。例如：2 小时内 compactor 将所有源数据库分割成 N 个组（通过-compactor.split-groups 设置）。对待每一个组 compactor 压缩数据块而不是生成单个的结果块，输出 M 个分割块（通过-compactor.split-and-merge-shards 设置）。每个分割块只包含了属于 M 碎片中给定碎片的序列子集。在分割阶段结束时，compactor 会参考块文件（meta.json）中各自碎片信息的引用来产生 N*M 个数据块。Compactor 合并每个碎片的分割块，将压缩给定碎片的所有 N 个分割块。合并将块数从 N*M 减少到 M。对于给定的压缩时间范围，每个 M 碎片都将有一个压缩块。如下图所展示的说明压缩共享Compactor 将来自单租户或者多租户的压缩作业进行碎片化处理。单个租户的压缩可以由多个压缩器实例分割和处理。无论压缩器实例的数量何时增加或减少，租户和任务岗位都会在可用压缩器实例中重新分配，而无需任何手动干预。压缩器使用哈希环进行分片。在启动时，压缩器生成随机令牌并将自身注册到压缩器哈希环。在运行时，它每隔一段时间（通过-compactor.compaction-interval-compactor.compaction-interval 设置）定期扫描存储桶，以发现每个租户的存储和压缩块中的租户列表，这些租户的哈希与哈希环中分配给实例本身的令牌范围相匹配。阻止删除成功压缩后，将从存储中删除原始块。块删除不是立即进行的；它遵循两步过程：

原始块标记为删除；这是软删除

一旦一个块被标记为删除的时间超过了可配置压实机的时间。删除延迟，从存储器中删除块；这是一个硬删除。压缩器负责标记块和硬删除。软删除基于存储在 bucket 中块位置中的一个小文件（deletion-mark.json）。成功压缩后，将从存储中删除原始块。块删除不是立即进行的；它遵循两步过程：1. 原始块标记为删除；这是软删除 2. 一旦一个块被标记为删除的时间超过了可配置压实机的时间。删除延迟，从存储器中删除块；这是一个硬删除。压实机负责标记块和硬删除。软删除基于存储在 bucket 中块位置中的一个小文件。软删除机制为 queriers,rulers 和 store-gateways 提供了时间，以便在删除原始块之前发现新的压缩块。如果这些原始块被立即硬删除，则涉及压缩块的某些查询可能会暂时失败或返回部分结果。distributor（数据分发器）分发服务器是一个无状态组件，从 Prometheus 或 Grafana 代理接收时间序列数据。分发服务器验证数据的正确性，并确保数据在给定租户的配置限制内。然后，分发服务器将数据分为多个批次，并将其并行发送给多个接收程序，在接收程序之间切分序列，并通过配置的复制因子复制每个序列。默认情况下，配置的复制因子为 3。工作原理验证分发服务器在将数据写入 ingester 之前验证其接收的数据。因为单个请求可以包含有效和无效的度量、样本、元数据和样本，所以分发服务器只将有效数据传递给 ingester。分发服务器在其对接收程序的请求中不包含无效数据。如果请求包含无效数据，分发服务器将返回 400 HTTP 状态代码，详细信息将显示在响应正文中。关于第一个无效数据的详细信息无论是普罗米修斯还是格拉夫纳代理通常由发送方记录。分发器验证包括以下检查：度量元数据和标签符合普罗米修斯公开格式。度量元数据（名称、帮助和单位）的长度不超过通过 validation.max-metadata-length 定义的长度每个度量的标签数不高于-validation.max-label-names-per-series每个度量标签名称不得长于-validation.max-length-label-name每个公制标签值不长于-validation.max-length-label-value每个样本时间戳都不晚于-validation.create-grace-period每个示例都有一个时间戳和至少一个非空标签名称和值对。每个样本不超过 128 个标签。速率限制分发器包括适用于每个租户的两种不同类型的费率限制。请求速率

每个租户每秒可以跨 Grafana Mimir 集群处理的最大请求数。接受速率

每个租户在 Grafana Mimir 集群中每秒可接收的最大样本数。如果超过其中任何一个速率，分发服务器将丢弃请求并返回 HTTP 429 响应代码。在内部，这些限制是使用每个分发器的本地速率限制器实现的。每个分发服务器的本地速率限制器都配置了 limit/N，其中 N 是正常分发服务器副本的数量。如果分发服务器副本的数量发生变化，分发服务器会自动调整请求和接收速率限制。因为这些速率限制是使用每个分发服务器的本地速率限制器实现的，所以它们要求写入请求在分发服务器池中均匀分布。可以通过下面的这几个参数进行限制：-distributor.request-rate-limit-distributor.request-burst-size-distributor.ingestion-rate-limit-distributor.ingestion-burst-size高可用跟踪器远程写发送器（如 Prometheus）可以成对配置，这意味着即使其中一个远程写发送机停机进行维护或由于故障而不可用，度量也会继续被擦除并写入 Grafana Mimir。我们将此配置称为高可用性（HA）对。分发服务器包括一个 HA 跟踪器。启用 HA 跟踪器后，分发服务器会对来自 Prometheus HA 对的传入序列进行重复数据消除。这使您能够拥有同一 Prometheus 服务器的多个 HA 副本，将同一系列写入 Mimir，然后在 Mimir 分发服务器中对该系列进行重复数据消除。切分和复制分发服务器在 ingester 之间切分和复制传入序列。您可以通过-ingester.ring.replication-factor 配置每个系列写入的摄取器副本的数量。复制因子默认为 3。分发者使用一致哈希和可配置的复制因子来确定哪些接收者接收给定序列。切分和复制使用 ingester 的哈希环。对于每个传入的序列，分发服务器使用度量名称、标签和租户 ID 计算哈希。计算的哈希称为令牌。分发服务器在哈希环中查找令牌，以确定向哪个接收程序写入序列。仲裁一致性因为分发服务器共享对同一哈希环的访问，所以可以向任何分发服务器发送写请求。您还可以在它前面设置一个无状态负载平衡器。为了确保一致的查询结果，Mimir 在读写操作上使用了 Dynamo 风格的仲裁一致性。分发服务器等待 n/2+1 接收程序的成功响应，其中 n 是配置的复制因子，然后发送对 Prometheus 写入请求的成功响应。分发器之间的负载平衡在分发服务器实例之间随机进行负载平衡写入请求。如果在 Kubernetes 集群中运行 Mimir，可以将 KubernetesService 定义为分发器的入口。ingester（数据接收器）接收程序是一个有状态组件，它将传入序列写入长期存储的写路径，并返回读取路径上查询的序列样本。工作原理来自分发服务器的传入序列不会立即写入长期存储，而是保存在接收服务器内存中或卸载到接收服务器磁盘。最终，所有系列都会写入磁盘，并定期（默认情况下每两小时）上传到长期存储。因此，查询器可能需要在读取路径上执行查询时，从接收器和长期存储中获取样本。任何调用接收器的 Mimir 组件都首先查找哈希环中注册的接收器，以确定哪些接收器可用。每个接收器可能处于以下状态之一：pendingjoiningactiveleavingunhealthy写放大Ingers 将最近收到的样本存储在内存中，以便执行写放大。如果接收器立即将收到的样本写入长期存储，由于长期存储的高压，系统将很难缩放。由于这个原因，接收器在内存中对样本进行批处理和压缩，并定期将它们上传到长期存储。写反放大是 Mimir 低总体拥有成本（TCO）的主要来源。接收失败和数据丢失如果接收程序进程崩溃或突然退出，则所有尚未上载到长期存储的内存中序列都可能丢失。有以下方法可以缓解这种故障模式：ReplicationWrite-ahead log (WAL)Write-behind log (WBL), out-of-order 启用时区域感知复制区域感知复制可确保给定时间序列的接收副本跨不同的区域进行划分。分区可以表示逻辑或物理故障域，例如，不同的数据中心。跨多个区域划分副本可防止在整个区域发生停机时发生数据丢失和服务中断。无序切分乱序切分可以用来减少多个租户对彼此的影响。无序样本接收默认情况下会丢弃无序样本。如果将样本写入 Mimir 的系统产生无序样本，您可以启用此类样本的接收。querier（查询器）查询器是一个无状态组件，它通过在读取路径上获取时间序列和标签来评估 PromQL 表达式，使用存储网关组件查询长期存储，使用接收组件查询最近写入的数据。工作原理为了在查询时查找正确的块，查询器需要一个关于长期存储中存储桶的最新视图。查询器只需要来自 bucket 的元数据信息的，元数据包括块内样本的最小和最大时间戳。查询器执行以下操作之一，以确保更新 bucket 视图：定期下载 bucket 索引（默认）定期扫描 bucketBucket 索引已启用（默认）当查询器收到给定租户的第一个查询时，它会对 bucket 索引进行懒下载。查询器将 bucket 索引缓存在内存中，并定期更新。bucket 索引包含租户的块列表和块删除标记。查询器稍后使用块列表和块删除标记来定位给定查询需要查询的块集。当查询器在启用 bucket 索引的情况下运行时，查询器的启动时间和对对象存储的 API 调用量都会减少。我们建议您保持启用 bucket 索引。Bucket 索引已禁用当禁用 bucket 索引时，查询器会迭代存储 bucket 以发现所有租户的块，并下载每个块的 meta.json 文件。在这个初始 bucket 扫描阶段，查询器无法处理传入的查询，其 /ready ready 探测端点将不会返回 HTTP 状态代码 200。运行时，查询器定期迭代存储桶以发现新的租户和最近上载的块。查询请求解析连接到存储网关连接到接收器支持元数据缓存query-frontend查询前端是一个无状态组件，它提供与查询器相同的 API，并可用于加快读取路径。尽管查询前端不是必需的，但我们建议您部署它。部署查询前端时，应该向查询前端而不是查询器发出查询请求。集群中需要查询器来执行查询，在内部队列中保存查询。在这种情况下，查询器充当从队列中提取作业、执行作业并将结果返回到查询前端进行聚合的工作者。要将查询器与查询前端连接，通过-querier.frontend-address 配置，在使用高可用情况下建议部署至少 2 个查询前端。工作原理队列查询前端使用排队机制来：如果查询失败，请确保重试可能导致查询器内存不足（OOM）错误的大型查询。这使管理员能够为查询提供不足的内存，或并行运行更多的小型查询，这有助于降低总体拥有成本。通过使用先进先出队列在所有查询器之间分发查询，防止在单个查询器上保护多个大型请求。通过在租户之间公平地安排查询，防止单个租户拒绝为其他租户提供服务。拆分查询前端可以将远程查询拆分为多个查询。默认情况下，分割间隔为 24 小时。查询前端在下游查询器中并行执行这些查询，并将结果组合在一起。拆分可防止大型多天或多月查询导致查询器内存不足错误，并加快查询执行速度。缓存查询前端缓存查询结果并在后续查询中重用它们。如果缓存的结果不完整，查询前端将计算所需的部分查询，并在下游查询器上并行执行它们。查询前端可以选择将查询与其步骤参数对齐，以提高查询结果的可缓存性。结果缓存由 Memcached 支持。尽管将 step 参数与查询时间范围对齐可以提高 Mimir 的性能，但它违反了 Mimir 对 PromQL 的一致性。如果 PromQL 一致性不是优先事项，可以设置-query-frontend.align-queries-with-step=true。store-gateway（数据存储网关）存储网关组件是有状态的，它查询来自长期存储的块。在读取路径上，querier 和 ruler 在处理查询时使用存储网关，无论查询来自用户还是来自正在评估的规则。为了在查询时找到要查找的正确块，存储网关需要一个关于长期存储中存储桶的最新视图。存储网关使用以下选项之一更新存储段视图：定期下载 bucket 索引（默认）定期扫描 bucket工作原理bucket 索引启用bucket 索引禁用数据块分片和复制分片策略自动忘记区域意识块索引头索引头懒加载索引缓存inmemorymemcached元数据缓存区块缓存AlertmanagerMimir Alertmanager 为 Prometheus Alertmanagers 添加了多租户支持和水平伸缩性。Mimir Alertmanager 是一个可选组件，它接受来自 Mimir 标尺的警报通知。Alertmanager 对警报通知进行重复数据消除和分组，并将其路由到通知通道，如电子邮件、PagerDuty 或 OpsGenie。Override-exporterMimir 支持按租户应用覆盖。许多覆盖配置了限制，以防止单个租户使用过多资源。覆盖导出器组件将限制公开为普罗米修斯度量，以便运营商了解租户与其限制的接近程度。query-scheduler查询调度程序是一个可选的无状态组件，它保留要执行的查询队列，并将工作负载分配给可用的查询器。工作原理ruler规则是一个可选组件，用于评估记录和警报规则中定义的 PromQL 表达式。每个租户都有一组记录和警报规则，可以将这些规则分组到名称空间中。安装说明：安装 mimir 需要在官方下载这个二进制程序或者直接在 k8s 集群里面直接部署即可。在这里以未启用多租户为介绍。注意事项：复制target 默认为 all, 不包含可选组件 . 要启用可选组件需要额外添加replication_factor 默认为 3, 如果只有一台机器或者只需要启动一个实例 , 需要改为 1(单需要只要 alertmanager 为 1 的时候只能发送 1 条报警信息 , 直到 2.3.1 版本官方都没有解决)裸机部署准备配置文件alertmanager:

external_url: http://127.0.0.1:8080/alertmanager

sharding_ring:

replication_factor: 2

ingester:

ring:

replication_factor: 1

multitenancy_enabled: false

ruler:

alertmanager_url: http://127.0.0.1:8080/alertmanager

external_url: http://127.0.0.1:8080/ruler

query_frontend:

address: 127.0.0.1:9095

query_stats_enabled: true

rule_path: ./ruler/

ruler_storage:

filesystem:

dir: ./rules-storage

store_gateway:

sharding_ring:

replication_factor: 1

target: all,alertmanager,ruler复制启动服务/usr/local/mimir/mimir-darwin-amd64 --config.file /usr/local/mimir/mimir.yaml复制查看状态服务启动后可通过浏览器打开查看首页

mimir_status各服务运行状态

running_status查看服务是否就绪

service_ready查看当前集群节点

cluster_nodes查看多租户

配置 Alertmanager准备配置文件cat ./alertmanager.yaml

global:

resolve_timeout: 5m

http_config:

follow_redirects: true

enable_http2: true

smtp_from: qiyx1@qq.com

smtp_hello: mimir

smtp_smarthost: smtp.qq.com:587

smtp_auth_username: qiyx1@qq.com

smtp_require_tls: true

route:

receiver: email

group_by:

- alertname

continue: false

routes:

- receiver: email

group_by:

- alertname

matchers:

- severity="info"

mute_time_intervals:

- 夜间

continue: true

group_wait: 10s

group_interval: 5s

repeat_interval: 6h

inhibit_rules:

- source_match:

severity: warning

target_match:

severity: warning

equal:

- alertname

- instance

receivers:

- name: email

email_configs:

- send_resolved: true

to: xxxx@xxxx.cn

from: qiyx1@qq.com

hello: mimir

smarthost: smtp.qq.com:587

auth_username: qiyx1@qq.com

headers:

From: qiyx1@qq.com

Subject: '{{ template "email.default.subject" . }}'

To: qiyongxiao@elion.com.cn

html: '{{ template "email.default.html" . }}'

text: '{{ template "email.default.html" . }}'

require_tls: true

templates:

- email.default.html

mute_time_intervals:

- name: 夜间

time_intervals:

- times:

- start_time: "00:00"

end_time: "08:45"

- start_time: "21:30"

end_time: "23:59"复制将配置文件上传到 mimir，默认 mimir 启动后 alertmanager 的配置信息是空的，报警器无法启动，需要修改配置后才能启动$ mimirtool alertmanager load ./alertmanager.yaml --address http://127.0.0.1:8080 --id annoymous复制配置 grafana 的 alertmanager配置 grafana 的 prometheus添加报警规则配置多租户更改配置文件中 multitenancy_enabled: true上传 alertmanager 配置文件 (instance_id 一般为配置的 node 名称 , 可以自定义)$ mimirtool alertmanager load ./alertmanager.yaml --address http://127.0.0.1:8080 --id instance_id复制我们创建了一个高质量的技术交流群，与优秀的人在一起，自己也会优秀起来，赶紧点击加群，享受一起成长的快乐。另外，如果你最近想跳槽的话，年前我花了2周时间收集了一波大厂面经，节后准备跳槽的可以点击这里领取！推荐阅读Spring Boot 3.0 抢先了解：aot.factories 是个啥？

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Spring Boot 3.0 可观测性增强··································你好，我是程序猿DD，10年开发老司机、阿里云MVP、腾讯云TVP、出过书创过业、国企4年互联网6年。从普通开发到架构师、再到合伙人。一路过来，给我最深的感受就是一定要不断学习并关注前沿。只要你能坚持下来，多思考、少抱怨、勤动手，就很容易实现弯道超车！所以，不要问我现在干什么是否来得及。如果你看好一个事情，一定是坚持了才能看到希望，而不是看到希望才去坚持。相信我，只要坚持下来，你一定比现在更好！如果你还没什么方向，可以先关注我，这里会经常分享一些前沿资讯，帮你积累弯道超车的资本。点击领取2022最新10000T学习资料本文参与腾讯云自媒体分享计划，分享自微信公众号。原始发表：2022-10-21，如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除存储监控可视化数据压缩本文分享自程序猿DD 微信公众号，前往查看如有侵权，请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。本文参与腾讯云自媒体分享计划，欢迎热爱写作的你一起参与！存储监控可视化数据压缩评论登录后参与评论0 条评论热度最新登录后参与评论推荐阅读LV.关注文章0获赞0目录云原生报警背景现状Mimir 是做什么的Mimir 架构Mimir 组件都有哪些，它们是做什么的？Compactor（数据压缩器，无状态应用）工作原理distributor（数据分发器）工作原理ingester（数据接收器）工作原理querier（查询器）工作原理query-frontend工作原理store-gateway（数据存储网关）工作原理AlertmanagerOverride-exporterquery-scheduler工作原理ruler安装裸机部署查看状态准备配置文件将配置文件上传到 mimir，默认 mimir 启动后 alertmanager 的配置信息是空的，报警器无法启动，需要修改配置后才能启动配置 grafana 的 alertmanager配置 grafana 的 prometheus添加报警规则配置 Alertmanager配置多租户推荐阅读相关产品与服务对象存储对象存储（Cloud Object Storage，COS）是由腾讯云推出的无目录层次结构、无数据格式限制，可容纳海量数据且支持 HTTP/HTTPS 协议访问的分布式存储服务。腾讯云 COS 的存储桶空间无容量上限，无需分区管理，适用于 CDN 数据分发、数据万象处理或大数据计算与分析的数据湖等多种场景。免费体验产品介绍产品文档COS新用户专享存储包低至1元，新老同享存储容量低至0.02元/GB/月，立即选购！

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2023-07-17

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可观测可视化 Grafana 版，10个用户账号 1个月

简介：

Hello folks，我是 Luga，今天我们来分享一下与 Grafana 有关的观测性话题- Grafana Mimir。作为一个开源软件项目，Grafana Mimir 主要为 Prometheus 提供可扩展的长期存储功能支撑。

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密米尔（北欧神话中的智慧巨人）_百度百科

北欧神话中的智慧巨人）_百度百科网页新闻贴吧知道网盘图片视频地图文库资讯采购百科百度首页登录注册进入词条全站搜索帮助首页秒懂百科特色百科知识专题加入百科百科团队权威合作下载百科APP个人中心密米尔是一个多义词，请在下列义项上选择浏览（共3个义项）展开添加义项密米尔播报讨论上传视频北欧神话中的智慧巨人收藏查看我的收藏0有用+10密米尔（Mímir或Mím），是北欧神话中的巨人，是北欧神话的智者，以其知识而闻名。密米尔是智慧之泉（Mímisbrunnr）的主人，他给予奥丁使用魔咒的智慧，但在神族战争中被斩首，后被奥丁复活。一些学者推测密米尔是《Hávamál》里贝斯特拉的无名兄弟，奥丁是从他那里学到魔法技巧。密米尔的名字通常被认为意思是“记忆者、智者”。历史语言学家普遍接受的词源是源于原始印欧语系的smer-，其意思是“思考、回忆、思虑”，相对比于其它语言，如梵语smárati、阿维斯陀语hi-šmaraiti、古希腊语mermaírō、哥特语maúrnan。瑞典小说家Viktor Rydberg根据他个人的理论，认为女巨人辛玛拉（Sinmara）其实是密米尔的妻子，而不是作为苏尔特尔的妻子。不过他的这份说法非常牵强，并没有被大多数学者所认同。密米尔不是霜巨人，而是与霜巨人之祖贝格尔米尔一起在尤弥尔死后幸存下来的古老巨人族中的一员。中文名密米尔外文名Mímir、Mím别名弥米尔神话体系北欧神话居所智慧之泉的所在地司掌智慧之泉的主人象征知识、智慧父亲博尔颂姐妹贝斯特拉所属种族巨人族目录1诗体埃达2散文埃达3挪威王列传4丹麦人的事迹5Hávamál6冒险故事7北欧古诗8流行文化诗体埃达播报编辑诗篇「Völuspá」及「Sigrdrífumál」在《埃达经》中的诗篇〈Völuspá〉及〈Sigrdrífumál〉中，都曾经记载过关于密米尔的故事。密米尔在〈Völuspá〉的两节诗文里出现，分别是第28节及第46节。第28节记述北欧诸神之神奥丁为了要获得知识及智慧，于是向守护智慧之泉的巨人密米尔换取智慧泉水，最终以牺牲一只眼睛的条件之下，成功取得智慧的故事。诗中更记载「密米尔每天早上，都享用奥丁作为赌注而留下的蜂蜜酒」。第46节诗篇则记载：当时作为和平人质的密米尔及海尼尔正身处于华纳海姆，密米尔被华纳神族处以斩首之刑。《渥尔娃》（Völva，即《女巫的预言》）则提及奥丁曾与密米尔的头颅交谈，商议解决诸神黄昏的方法。另外，诗篇〈Sigrdrífumál〉中亦曾提及密米尔被斩下的头颅依然留在奥丁的身边，更跟奥丁作出对话。在〈Völuspá〉第46节，在诸神黄昏到来时，“密米尔的儿子们（sons of Mím）”将会在期间中进行玩耍，等待着迎接“宿命的燃烧”。尽管这里提到了密米尔之子并被描述为在“玩耍”，但是在现存资料中没有关于他们的进一步信息。散文埃达播报编辑《散文埃达》的首篇〈欺骗古鲁菲（Gylfaginning）〉第十五章中叙述，密米尔作为智慧之泉的主人，他每天都以加拉尔号角（与海姆达尔的警示号角同名，但并不是同一支号角）为器皿，饮用智慧泉水以获得无上智慧。故事中更详细描述智慧之泉的位置，是位于世界之树三段树根中的其中一段树根旁边。第五十一章叙述：「当那些事件发生的时候，海姆达尔站起来并使尽力气吹奏加拉尔号角。他的告示唤醒众神的警戒。此时奥丁乘马与他的随从前往密米尔之泉，正要寻找密米尔进行商讨。当时世界之树都震动起来，不管是天上还是大地，所有东西都陷入恐慌之中。」在《诗语法（Skáldskaparmál）》，密米尔的名字出现于不同的比喻。包括三次的“密米尔之友（即奥丁）”、“顽皮的密米尔”。以及他作为巨人，名字也出现一份巨人名单中。挪威王列传播报编辑在《挪威王列传（Heimskringla）》中的《伊林格传奇（Ynglinga Saga）》里记载，密米尔及海尼尔曾作为阿萨神族及华纳神族两族间的和平协议，而以人质身份被送往华纳海姆居住。海尼尔仪表堂堂，深具威严，让华纳神族愿意接受其成为和平人质；然而其实海尼尔反应迟钝，在华纳海姆的所有应对都出是由密米尔所代答，而当密米尔不在时，海尼尔就只能支吾以对，出丑人前。这令华纳神族感到受骗，一怒之下斩下密米尔的首级，并将其送回奥丁手上。当时奥丁为了保存密米尔的无上智慧，于是施法令密米尔的头颅保持生命力：「奥丁把头颅拿起，涂以香草，让头颅不会腐烂，然后向其念诵咒文。他透过这个方法赐予它（指密米尔）力量，让它能跟自己对话，并从此发现许多奇闻秘事。」丹麦人的事迹播报编辑古丹麦历史学家Saxo Grammaticus在他的《丹麦人的事迹》讲述了凡人英雄Høtherus（霍德尔）和神Balderus（巴德尔）为争夺南娜而互相开战的故事。在故事里，半人半兽的森林魔物Mimingus被认为是密米尔。这个故事中，巴德尔和霍德尔并非孪生兄弟，霍德尔其实是一个凡人，而挪威的公主南娜是他的未婚妻，但巴德尔也看上南娜。于是在挪威国王的建议下，霍德尔从Mimingus那里得到了魔剑，并用它战胜巴德尔。Hávamál播报编辑在北欧海盗时代的古老诗集《Hávamál（至高者的话语）》中，提到奥丁从他母亲贝斯特拉的一位兄弟那里学习到九首魔法咏唱。一些学者根据联系《埃达》中奥丁从密米尔那里获得使用魔咒的智慧，推测这位名字未知的兄弟可能就是密米尔，因此密米尔是奥丁的舅父，这也意味着密米尔的父亲是博尔颂。冒险故事播报编辑挪威的《Thidrekssaga》讲述了一个和西格德冒险故事稍微不同的版本，雷金是龙，密米尔（Mimir）是他的兄弟以及西格德的养父。这个密米尔有可能只是同名，而并非是巨人的密米尔。北欧古诗播报编辑在北欧古诗《Fjólsvinnsmál》中有一棵树被称为「Mímameiðr」，英语化「Mimameid」或「Mimameith」，即「密米尔之树」的意思，由于描述相似，推测可能是世界之树Yggdrasil的另一个名字。它的树枝伸展在每一片土地上，不受火或金属的伤害，结出帮助孕妇生产的果实，最高的树枝上栖息着金光闪闪的公鸡Víðópnir。在《诗体埃达》与《散文埃达》的故事中，也有一棵树与Mímameiðr相似，被称「Hoddmímis holt」，意为「密米尔秘藏的林地」。第二代人类始祖“丽芙（Líf）和里夫拉瑟（Lífþrasir）”被预言将躲在那里，把晨露作为食物，注定要在诸神黄昏中幸存下来，直至冬天结束（诗体埃达）或苏尔特之炎熄灭（散文埃达）之后重新繁衍于世界。流行文化播报编辑在理查德·瓦格纳的歌剧《尼伯龙根的指环》，密米尔（Mime）一角色基于《Thidrekssaga》。在《龙与地下城》游戏战役设定《异度风景》，密米尔是一种建筑物。1965年安德烈·诺顿的科幻小说《The X-Factor》中，密米尔是虚构星球的名字。在漫威漫画，密米尔·布利森（Mimir Burison）是布利的儿子，包尔的兄弟，奥丁的叔父。在2018年游戏《战神》中，密米尔是奎托斯的帮手，但在游戏里是来自凯尔特的妖精（Faerie），游戏有一些暗示。新手上路成长任务编辑入门编辑规则本人编辑我有疑问内容质疑在线客服官方贴吧意见反馈投诉建议举报不良信息未通过词条申诉投诉侵权信息封禁查询与解封©2024 Baidu 使用百度前必读 | 百科协议 | 隐私政策 | 百度百科合作平台 | 京ICP证030173号京公网安备110000020000

一文搞懂 Grafana Mimir-腾讯云开发者社区-腾讯云

Grafana Mimir-腾讯云开发者社区-腾讯云Luga Lee一文搞懂 Grafana Mimir关注作者腾讯云开发者社区文档建议反馈控制台首页学习活动专区工具TVP最新优惠活动文章/答案/技术大牛搜索搜索关闭发布登录/注册首页学习活动专区工具TVP最新优惠活动返回腾讯云官网Luga Lee首页学习活动专区工具TVP最新优惠活动返回腾讯云官网社区首页 >专栏 >一文搞懂 Grafana Mimir一文搞懂 Grafana MimirLuga Lee关注发布于 2023-03-10 14:49:283.5K2发布于 2023-03-10 14:49:28举报文章被收录于专栏：架构驿站架构驿站 Hello folks，我是 Luga，今天我们来分享一下与 Grafana 有关的观测性话题- Grafana Mimir。作为一个开源软件项目，Grafana Mimir 主要为 Prometheus 提供可扩展的长期存储功能支撑。— 01 —什么是 Grafana Mimir ？‍‍ 作为一个开源的、水平可扩展的、高可用的、多租户的开源项目，Grafana Mimir 主要应用于流行的开源监控和告警系统 Prometheus 提供可扩展的长期存储。基于 AGPLv3 许可下发布，Grafana Mimir 始于 Grafana Labs，并于 2022 年宣布，使其成为最具可扩展性、性能最高的开源指标时间序列数据库。同时，凭借其易于安装和维护、大规模可扩展性、全局指标视图、廉价和耐用的存储、高可用性以及本地多租户特性优势，使得 Grafana Mimir 成为 Prometheus 生态中最为有力的强大后勤补充。— 02 —Grafana Mimir 核心优势 1、易维护性 Grafana Mimir 的核心优势之一便是易于“安装和维护”。该项目的大量文档、教程和部署工具使其入门起来既快速又简单。Grafana Mimir 的整体模式允许只使用一个二进制文件，不需要额外的依赖项。此外，与 Grafana Mimir 一起打包的最佳实践仪表板、警报和运行手册可以轻松监控系统的健康状况并保持其平稳运行。

2、可扩展性同时，Grafana Mimir 的水平可扩展架构使其能够处理大量时间序列数据。内部测试表明，该系统可以处理多达 10 亿个活动时间序列，从而实现大规模的可扩展性。这意味着 Grafana Mimir 可以跨多台机器运行，从而能够处理比单个 Prometheus 实例多几个数量级的时间序列。 3、全局视图除此之外，Grafana Mimir 的另一个关键优势是它能够提供全局的指标视图。该系统使用户能够运行聚合来自多个 Prometheus 实例的系列的查询，从而提供所有系统的全面视图。查询引擎还广泛并行化查询执行，即使是最高基数的查询也能以极快的速度执行。 4、数据持久性 Grafana Mimir 使用对象存储来进行长期数据存储，利用了这种无处不在的、高性价比、高耐久性的技术。该系统与多个对象存储实现兼容，包括 AWS S3、谷歌云存储、Azure Blob 存储、OpenStack Swift 以及任何与 S3 兼容的对象存储。这为用户提供了一种廉价、耐用的方式来存储用于长期分析的指标。 5、通过复制实现高可用性高可用性是 Grafana Mimir 的另一个关键特性。系统复制传入的指标，确保在机器发生故障时不会丢失任何数据。其水平可扩展架构还意味着它可以在零停机的情况下重启、升级或降级，确保指标摄取或查询不会中断。 6、原生多租户‍‍ 最后，Grafana Mimir 的原生多租户允许独立团队或业务部门的数据和查询隔离，使这些组可以共享同一个集群。高级限制和服务质量控制确保容量在租户之间公平共享，使其成为拥有多个团队和部门的大型组织的绝佳选择。— 03 —Grafana Mimir 分布式架构‍ Grafana Mimir 的分布式架构可参考如下示意图：针对架构中的不同组件功能解析，大家可以参考如下文件以及源码进行探究，具体如下：serviceMonitor:

enabled: true

# disabled, external ruler is used

ruler:

enabled: false

# disabled, external alertmanager is used

alertmanager:

enabled: false

# disabled, blocks_storage is used

minio:

enabled: false

compactor:

nodeSelector:

app: mimir

tolerations:

- key: app

value: compactor

operator: Equal

effect: NoSchedule

persistentVolume:

storageClass: standard-rwo

size: 50Gi

resources:

limits:

cpu: 1200m

memory: 2Gi

requests:

cpu: 1200m

memory: 2Gi

distributor:

extraArgs:

distributor.ingestion-rate-limit: "10000000000000"

replicas: 5

nodeSelector:

app: mimir

tolerations:

- key: app

value: distributor

operator: Equal

effect: NoSchedule

resources:

limits:

memory: 4Gi

cpu: 2

requests:

memory: 4Gi

cpu: 2

ingester:

extraArgs:

ingester.max-global-series-per-user: "0"

ingester.max-global-series-per-metric: "0"

nodeSelector:

app: mimir

tolerations:

- key: app

value: ingester

operator: Equal

effect: NoSchedule

persistentVolume:

size: 150Gi

storageClass: standard-rwo

replicas: 5

resources:

limits:

memory: 25Gi

cpu: 4

requests:

memory: 25Gi

cpu: 4

chunks-cache:

nodeSelector:

app: mimir

enabled: true

replicas: 2

index-cache:

nodeSelector:

app: mimir

enabled: true

replicas: 3

metadata-cache:

nodeSelector:

app: mimir

enabled: true

results-cache:

nodeSelector:

app: mimir

enabled: true

overrides_exporter:

nodeSelector:

app: mimir

replicas: 1

resources:

limits:

memory: 256Mi

requests:

cpu: 100m

memory: 128Mi

querier:

extraArgs:

querier.max-fetched-chunks-per-query: "8000000"

replicas: 4

nodeSelector:

app: mimir

tolerations:

- key: app

operator: Equal

value: querier

effect: NoSchedule

resources:

limits:

memory: 24Gi

cpu: 2

requests:

memory: 24Gi

cpu: 2

query_frontend:

replicas: 1

nodeSelector:

app: mimir

tolerations:

- key: app

operator: Equal

value: query-frontend

effect: NoSchedule

resources:

limits:

memory: 6Gi

cpu: 2

requests:

memory: 6Gi

cpu: 2

store_gateway:

persistentVolume:

size: 50Gi

replicas: 1

nodeSelector:

app: mimir

tolerations:

- key: app

operator: Equal

value: store-gateway

effect: NoSchedule

resources:

limits:

cpu: 1

memory: 6Gi

requests:

cpu: 1

memory: 6Gi

mimir:

structuredConfig:

limits:

out_of_order_time_window: 1h

blocks_storage:

backend: gcs

gcs:

bucket_name:

service_account: |

{}

metaMonitoring:

serviceMonitor:

enabled: true复制— 04 —Grafana Mimir 安装部署基于 Docker 部署

首先，我们借助 Git 命令行获取 Grafana Mimir 存储库分支，具体如下所示：[leonli@Leon ~ ] % git clone https://github.com/grafana/mimir.git

Cloning into 'mimir'...

remote: Enumerating objects: 155741, done.

remote: Counting objects: 100% (387/387), done.

remote: Compressing objects: 100% (199/199), done.

eceiving objects: 3% (5177/155741), 3.01 MiB | 51.00 KiB/s

...复制然后，进行 mimir 目录对应的子目录“play-with-grafana-mimir/”下执行 Docker 命令行启动，具体如下所示：‍[leonli@Leon ~ ] % docker-compose up -d复制至此， Grafana Mimir 容器已正常启动，此时，我们在本地主机上打开 Grafana http://localhost:9000 并查看显示 Grafana Mimir 集群状态和健康状况的仪表板。并基于仪表板查看 Grafana Mimir 显示的相关指标集信息。基于上述命令行所展现，Grafana Mimir 拓扑参考结构示意图如下所示，我们可根据实际情况进行配置操作。基于上述拓扑结构，我们大概可以看出，对于整个启动命令所涉及的相关组件，具体如下：‍‍ 1、Grafana Mimir 单体模式 Mimir 的三个实例以提供高可用性，同时，启用多租户（租户 ID 为 Demo）。 2、Minio 用于块、规则和警报的 S3 兼容持久存储。 3、Prometheus 抓取 Grafana Mimir 指标，然后将它们写回 Grafana Mimir 以确保摄取指标的可用性。 4、Grafana 包括一个预安装的数据源来查询 Grafana Mimir 以及用于监控 Grafana Mimir 的预装仪表板。 5、Load balancer 一个简单的基于 NGINX 的负载均衡器，在主机上暴露 Grafana Mimir 端点。基于 Helm 部署通常，我们在生产环境部署 Grafana Mimir 集群，建议需要满足如下环境要求，具体： 1、硬件要求：

具有至少 4 个内核和 16GiB RAM 的单个 Kubernetes 节点

2、软件要求：

Kubernetes 1.20 或更高版本以及 Helm v3 +‍‍‍‍‍ ‍ 具体安装操作如下所示： 1、创建 ns，例如，将其命名为“mimir-devops”，具体如下：[leonli@Leon ~ ] % kubectl create namespace mimir-devops 复制 2、设置 Helm 存储库，具体如下：[leonli@Leon ~ ] % helm repo add grafana https://grafana.github.io/helm-charts && helm repo update复制 3、配置访问入口，入口使得我们能够从外部访问 Kubernetes Cluster。具体如下所示：[leonli@Leon ~ ] % vi custom.yaml

nginx:

ingress:

enabled: true

ingressClassName: nginx

hosts:

- host:

paths:

- path: /

pathType: Prefix

tls:

# empty, disabled.复制注意：要查看 Helm chart 安装的所有可配置参数，可使用如下命令行进行。[leonli@Leon ~ ] % helm show values grafana/mimir-distributed.复制 4、安装 Grafana Mimir[leonli@Leon ~ ] % helm -n mimir-devops install mimir grafana/mimir-distributed -f custom.yaml复制至此，Grafana Mimir 已安装完成，大家可根据实际情况进行部署配置。

总的来说，Grafana Mimir 是一个强大的多功能系统，为 Prometheus 提供了可扩展的长期存储解决方案。基于其强大特性，可以帮助组织轻松监控和分析他们的系统表现。关于 Grafana Mimir 更多内容，大家可参考 https://grafana.com/ ！ Adiós !··································Hello folks，我是 Luga，一个 10 年+ 技术老司机，从 IT 屌丝折腾到码畜，最后到“酱油“架构师。如果你喜欢技术，不喜欢呻吟，那么恭喜你，来对地方了，关注我，共同学习、进步、超越～您的每一个点赞、在看及分享，我都认真当成了喜欢～本文参与腾讯云自媒体分享计划，分享自微信公众号。原始发表：2023-03-06，如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除对象存储存储开源kubernetes本文分享自架构驿站微信公众号，前往查看如有侵权，请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。本文参与腾讯云自媒体分享计划，欢迎热爱写作的你一起参与！对象存储存储开源kubernetes评论登录后参与评论0 条评论热度最新登录后参与评论推荐阅读LV.关注文章0获赞0目录什么是 Grafana Mimir ？‍‍Grafana Mimir 核心优势Grafana Mimir 分布式架构‍Grafana Mimir 安装部署 1、硬件要求：具有至少 4 个内核和 16GiB RAM 的单个 Kubernetes 节点 2、软件要求： Kubernetes 1.20 或更高版本以及 Helm v3 +‍‍‍‍‍ ‍相关产品与服务对象存储对象存储（Cloud Object Storage，COS）是由腾讯云推出的无目录层次结构、无数据格式限制，可容纳海量数据且支持 HTTP/HTTPS 协议访问的分布式存储服务。腾讯云 COS 的存储桶空间无容量上限，无需分区管理，适用于 CDN 数据分发、数据万象处理或大数据计算与分析的数据湖等多种场景。免费体验产品介绍产品文档COS新用户专享存储包低至1元，新老同享存储容量低至0.02元/GB/月，立即选购！

Grafana Mimir 调研 - 知乎

Grafana Mimir 调研 - 知乎切换模式写文章登录/注册Grafana Mimir 调研李乐Everything as Code从 Prometheus -> Thanos -> Cortex -> Mimir ..如果用过 Grafana Loki 和 Cortex 的小伙伴，应该对 Mimir 的架构不会陌生..官方链接：https://grafana.com/oss/mimir/Compoments一些组件的介绍，官方的 components 很详细，在我这里挑重点简单分析Compactor (Required)史诗级加强对数据进行清洗合并，会将 ingester 上传到 S3 的数据，下载然后重新进行压缩去重，最终再次上传 S3，同时也负责删除压缩过程支持高级特性 split-and-mergehttps://grafana.com/blog/2022/04/19/how-grafana-mimirs-split-and-merge-compactor-enables-scaling-metrics-to-1-billion-active-series/Distributor (Required)相当于整个流量的入口（Gateway）, HTTP 流量会先到达 distributor，distributor 持有 ingester 的 hash ring，然后通过 gRPC 并行发送给多个 ingesterIngester (Required)Required，而且是最核心组件如果部署，推荐还是一台主机部署一个，不要混布。接收来自 distributer 的数据，并不会立刻写入到存储里，而是保存在内存，然后定期的刷新到后端存储。当查询时，会有部分请求来到 ingesterQuerier (Required)查询真正的核心组件，支持 cache，可以作为最外层的查询服务，暴露 HTTPQuerier 里使用的查询引擎还是 PromQL，没有自己搞，直接引用的 Prometheus 的源码创建的时候可以看 Querier 的 NewQueryHandler，调用的是 Prometheus 的 API，然后将 Mimir 的相关实现传递给 Prometheus，Querier 将会从 ingester 和 store-gateway 分别查数据This content is only supported in a Feishu DocsQuery-frontend (Optional)能加速查询效率（主要是切割成 N 个小范围的 query）, 最终将结果做数据聚合，最终结果可以 cacheQuery-scheduler (Optional)https://github.com/cortexproject/cortex/pull/3374主要解决 query-frontend 扩缩问题，简单来说，就是 query-frontend 维护着任务队列还有数据聚合等操作，不想扩容 query-frontend 而引起内部 queue 增加。因为每增加 query-frontend 就会导致 querier 内部产生新的 worker 去拉取 queue，会导致同时处理查询的数量很大，会超过 -querier.max-concurrentStore-gateway (Required)Querier，Ruler 需要用，主要是加速查询效率，减少查询对象存储的请求数量默认情况下 chunks 不存储，但是也使用一些优化手段见函数 loadChunks，不会直接下载全部的 chunk，而是通过拉取 chunk 文件的字节范围，可以见 AWS S3 的实现，内部也维护着 chunks pool，避免大量的内存创建销毁注意：生产环境还是需要加一层 memcached，效率会提升很多，如果不使用 cache，每次都会下载 chunksRuler (Optional)暂不考虑Alertmanager (Optional)支持 HAFAQsQ: 多租户怎么隔离工作负载可以通过配置 shuffle sharding，详细资料见 What is shuffle shardingQ: 微服务模式下如何滚动更新见文档 Performing a rolling updateQ: Ingester 如何保证滚动更新数据不丢失只支持依次逐个滚动更新，支持 replication 与 walQ: 当有大量的 Ingester 滚动更新时，如何加快更新完成时间可以考虑使用 multi-zone rollouts，正常情况下 ingester 完成一次可能更新需要 3～5 分钟，如果启动几百个 ingester，可能需要花费几十个小时，可以采用 multiple zone，降低 rollout 时间Q: 微服务模式下，整个集群如何 Scale in/Out可以直接 Scale Out，但是 Scale in 需要注意，参考文档 Q: 什么是 hash ring，应用在哪些 componentshash ring 可以参考官方文档，Loki 或者 Cortex 里官网也有很多解释，主要应用在 ingester、distributor、compator、store-gateway 这些组件Q: Distributor 如何发现 ingesterDistributer 在初始化时，会拿到 ingester 的 hash ring，后续会通过 ring interface，获取到环上的 IngesterQ: 什么是 memberlistmemberlist 用于管理集群成员关系，节点的 failure detection，以及消息传递基于 gossip protocol，更多资料 memberlist-and-the-gossip-protocolQ: memberlist 有什么优劣节省了一个组件的部署 Consul or etcd，ring 的数据将会保存在 memberlist 中。但是，如果使用了 memberlist，还需要额外配置一个 memberlist 内容，最主要是 memberlist.join_members 需要指定集群内的所有成员，支持三种方式，可以走 DNS 服务发现，避免增删 service 还需要修改 join_membersQ: 推荐使用 memberlist 还是 consul因为目前集群环境没有 etcd，再引入完全没必要，所以目前只考虑 memberlist or consul，目前已经有 consul ，所以不考虑 memberlist，需要测试下压力，但是背后都是 WatchKey，几乎没压力... When the hash ring is stored in Consul or etcd, the entire hash ring is stored in a single key, and the rate at which Mimir replicas can update the ring is limited because compare-and-swap operations can’t run concurrently in the key-value store. Those operations are effectively serialized.Memberlist overcomes this limitation, and it’s the recommended way to run Mimir. However, when testing Mimir at such a large scale, we found several issues with the memberlist implementation that were effectively limiting its scalability.Q: 能不能分析下 Grafana Mimir 部署模式单体模式，最简单高效，单一进程，内部组件通信 gRPC，注意 replication_factor 设置为 1单体模式之水平扩缩，比较简单，添加一个负载均衡，然后背后是一组单体 mimir，replication_factor 采用默认3 就可以，比较适合 memberlist 管理集群读写模式，mimir 本身没支持这种模式，但是比较好做，和现在 infra-live 的 cortex 类似，按组件分类为读|写组然后单独水平扩缩就行。当然肯定不是写在一个 Nomad Job 里微服务模式，生产环境必备，可以根据需要单独扩缩组件，部署稍微复杂一点点，所有组件可以共享一个 yaml 配置，这个是对部署来说简单很多Q: 如何运行时更新配置支持不重启 reload 配置，可以在运行时通过 -runtime-config.reload-period= 命令行参数指定 reload 的时间间隔，默认为 10s。详见文档 Runtime configurationQ：为什么引入 Store Gatewayhttps://cortexmetrics.io/docs/proposals/blocks-storage-sharding/#problemQ: Store Gateway blocksQ: 什么是 ha_tracker去重 prometheus samples，具体可参考文档 configuring-high-availability-deduplication举个例子：在收集指标的业务环境侧，最少有一个 prom，可能会有多个实例，多个实例就会出现采集重复的 samples，所以需要 ha_tracker 去重 samples社区类似的产品 promscaleQ: 什么是 iteratorshttps://grafana.com/blog/2019/05/30/grafana-labs-at-kubecon-awesome-query-performance-with-cortex/ (GOTO => Optimization 1: Batch Iterators for Merging Results)Q: 推荐 Grafana Agent 还是 Prometheus现有环境可以继续使用 Prometheus Remote Write，新的环境开始采用 Grafana Agent压测官方链接：https://grafana.com/blog/2022/04/08/how-we-scaled-our-new-prometheus-tsdb-grafana-mimir-to-1-billion-active-series/1 billion active series...To run Mimir at this large scale, we deployed it in microservices mode withdistributor (500 replicas)ingester (600 replicas)query-frontend (30 replicas)query-scheduler (2 replicas)querier (150 replicas)store-gateway (60 replicas)compactor (150 replicas).99.9% of write requests succeed in < 10 seconds.99.9% of read requests succeed, and average query time is < 2 seconds.编辑于 2022-07-30 16:32Grafana云原生（Cloud Native）Prometheus（监控）赞同 34 条评论分享喜欢收藏申请

Mimir | Giant, Wisdom & Knowledge | Britannica

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Grafana Mimir provides horizontally scalable, highly available, multi-tenant, long-term storage for Prometheus.

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树立 Polkadot 生态多签新标杆：打造便捷、灵活的用户体验

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于 2024-03-01 14:52:02 发布

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如果产品能够丰富波卡生态内嵌套多签账户的操作种类，提高多签账户的易用性，将会对整个波卡生态的繁荣产生巨大的促进作用。因此，Mimir 不仅在支持不可变多签和可变多签的基础上进行了改进，还支持任意结构的单签、不可变多签和可变多签的任意嵌套组合，并且支持与三方应用的直接交互。这种灵活性使用户能够根据自己的意愿来管理账户，适配各种复杂机构和 DAO 的资金托管和操作需求。 —— Mimir 团队

在波卡生态中多签账户的需求日益增长，然而现有产品在满足用户需求方面却显得力不从心。那么，如何提供一个便捷而全面的账户与资产管理工具？Mimir 为此提供了一种全新的思路与解决方案。 Mimir 作为波卡生态中的 All-in-one 账户与资产管理工具，其建设初衷是为用户提供更加便捷、灵活的多签账户操作入口，使波卡生态中的用户能够更好地管理资产、参与治理，实现资金的高效利用和安全管理。

Mimir 在 2023 冬季波卡黑客松大赛中脱颖而出，在「Polkadot 生态开发者工具」赛道上赢得了二等奖的荣誉。Mimir 团队通过两次黑客松的努力，打造了一个具备可变多签、嵌套多签和三方应用交互等特色功能的企业级多签应用。然而在这个新颖的多签工具中，究竟隐藏着怎样的潜力和可能性呢？让我们一起来听听 Mimir 团队是怎么说吧！

构建便捷多签生态体系的初心

Mimir 项目的诞生源于对波卡生态中多签账户管理存在的诸多瓶颈的深刻认识。Mimir 团队表示，团队从 23 年 6 月开始组建，当时他们注意到波卡生态中缺少一个易用性强的多签产品，尽管波卡生态中的多签用户需求尚未达到以太坊生态中 Safe 的水平，但以太坊上 Safe 的强劲势头表明，多签功能确实是用户迫切需求的。因此，Mimir 决定从波卡夏季黑客松开始尝试构建一个这样的产品，以更好地满足用户在使用多签时的各种需求。

在决赛 Demo Day 之后，Mimir 项目取得了长足的进展。首先，与 Subsquare 团队的合作使得多签用户能够更便捷地访问 Subsquare，进行治理相关的操作。其次，项目已经正式部署在 Polkadot 和 Kusama 主网上，多签用户可以实际体验到 Mimir 带来的便捷性。此外，Mimir 已经完成了波卡的 Staking 功能的接入，使得多签用户可以更便捷地进行治理和 Staking 操作。最后，Mimir 项目已经向波卡国库提交了提案，希望得到更多的支持与认可。 Mimir 项目的发展道路虽然充满挑战，但团队始终以用户需求为中心，不断完善产品功能，为波卡生态的发展贡献着自己的力量。

洞悉 Mimir 技术创新与应用场景

在项目的发展和创新设计中，Mimir 团队充分利用了 Polkadot 生态系统的优势。与以太坊生态系统不同，Polkadot 的 Substrate 框架已经集成了 Multisig Pallet 和 Proxy Pallet。这意味着，Mimir 无需自行构建智能合约并将其实现在不同的基于 Substrate 的链上。此外，Mimir 可以无缝集成所有包含 Multisig 和 Proxy Pallet 的平行链。这个特性极大地简化了开发过程，并为 Mimir 提供了更大的扩展可能性。

可变多签：优化资产管理

相比于以太坊的不可变多签，可变多签的优势在于简化了操作步骤。Mimir 团队通过组合 Proxy 和 Multisig 模块，实现了类似以太坊 Safe 多签变更成员功能的创新设计。在不可变多签中，一旦需要变更成员或阈值，需要将所有资产转移到新的多签账户内，操作繁琐且时间周期长。而可变多签只需发起一笔修改成员或阈值的多签交易，通过后即完成操作。这种设计极大地降低了使用门槛，提升了用户体验。

支持嵌套多签账户

Mimir 团队开发了支持嵌套多签账户的功能。这种类型的多签适用于大型去中心化组织的资产管理模型。所有多签操作由一个人发起，并经过大家的投票决定是否执行，从而分散了管理中心，提升了账户的安全性。此外，Mimir 还为这种账户类型设计了细致的交易流程管理功能，用户可以准确地了解交易在不同层级多签中的执行情况。

提供便捷的生态应用接入

Mimir 团队表示为了提升用户体验，构建了 Mimir SDK，允许 Mimir 与波卡生态中的应用进行通信。通过接入 Mimir SDK，用户可以直接通过 Mimir 访问生态中的各种应用功能，从而降低了多签账户参与生态建设的门槛，提升了用户的操作便利性和参与度。目前，Mimir 已成功接入了 Subsquare，并计划接入 Polkadot 的 Staking。同时，团队也与 Bifrost、Acala 和 SubWallet 等项目合作，致力于为更多平行链和项目提供多签用户的解决方案。 Mimir 团队通过技术创新与 Polkadot 生态的深度融合，为用户提供了安全、高效的资产管理工具。

向上而行打造波卡生态头部多签工具

以波卡黑客松为新起点 Mimir 的发展蓝图

Mimir 的目标是成为波卡生态最顶尖的多签工具，在 2024 年，Mimir 计划实现更多功能，包括支持更多种类的账户类型交互，与更多平行链与应用的接入，并考虑开发插件版本以满足不同用户的需求。Mimir 团队表示将继续秉承着 “做好一件事比做一揽子事更重要” 的理念，致力于打造波卡生态中最具影响力的多签工具之一。同时，团队也希望能够为更多的开发者和用户带来更多的惊喜与便利。

满足用户需求持续优化用户交互体验

对于进一步优化用户交互体验，Mimir 团队表示：“我们一定会的。之前的阶段主要是搭建产品框架，满足整体功能需求。但随着产品逐步向社区推广，我们将把重心放在用户体验优化上。” 目前 Mimir 已对整体 UI 进行了细节优化，包括按钮、布局、图标、颜色等。未来几个版本，我们将陆续推出用户主动选择钱包连接以及多签账户隐藏/显示等功能，以进一步提升用户体验。

搭建开发者社区，持续扩展社交渠道

Mimir 已经搭建了 Twitter、Telegram 和 Medium 等媒体平台，并且 Mimir 的代码仓库也是开源的。Mimir 团队表示，作为一个多签工具，团队非常需要用户的反馈和建议，只有与社区保持良好的互动，他们才能不断改进和完善产品。欢迎大家加入 Mimir 的社区，与他们取得联系。

更多 Mimir 项目详情，请点击： Twitter：@Mimir_global

Telegram：https://t.me/+t7vZ1kXV5h1kNGQ9

Medium：https://blog.mimir.global/

Mimir 开源代码仓库：https://github.com/mimir-labs

黑客松：项目发展的孵化场

Mimir 团队表示，相较去年夏季的参赛经历，2023 冬季波卡黑客松的参赛旅程带来了全新的体验和成长。Mimir 从一个可视化产品的初创阶段，跨足到了核心功能的优化与实现，尤其是冬季波卡黑客松中成功实现了技术上的巨大挑战 —— 嵌套多签功能。Mimir 强调：“作为一个小型团队，黑客松是我们的第一款产品的良好起点。” 通过专业评委的审核、充满活力的氛围以及专业指导和 Workshop，项目方不仅了解了自己产品想法的可行性和技术能力，还能与其他开发者交流互动，吸收了更多的想法和经验。

Mimir 团队还表示：“黑客松让我们获得了一个非常棒的冷启动途径。” 通过黑客松可以让所有参赛者有更多的机会向社区解释和宣传产品。最后，Mimir 也向所有即将参加波卡黑客松的开发者们送上了祝福与建议，希望大家能够在这个充满活力的生态中取得优异的成绩，共同推动波卡生态的进步与发展。

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MIMIR

Creatures & Other

Mar. 7

Written By Alvin Collis

Mimir, the Fountain of Knowledge:Mimir, also known by the variations Mímir or Mim, was a revered character within Norse mythology, universally recognized for his deep wisdom and expansive knowledge. In the intricate tapestry of the myth, Mimir was portrayed as either a giant or a god. His key responsibility was the guardianship of one of the coveted Wells of Wisdom, found nestled at the roots of Yggdrasil, the immense World Tree that knitted together the nine distinct realms in the sprawling cosmic architecture of Norse mythology. Mimir's reputation for boundless knowledge and sage counsel was legendary, leading numerous gods to his doorstep in search of guidance. Credited with exceptional foresight, Mimir's ability to peer into the tapestry of time made him an indispensable ally to the gods, especially during periods of upheaval. There's a well-known tale within this mythology wherein Odin, the preeminent god within the Norse pantheon, journeyed to the well-guarded by Mimir, seeking enlightenment and wisdom. Mimir consented to share his vast wisdom with Odin but demanded a significant price - one of Odin's eyes. Undeterred by the sacrifice, Odin acquiesced, after which Mimir permitted him to imbibe the waters of wisdom. Consequently, Odin was endowed with remarkable wisdom and insight, significantly elevating his stature and reverence among the Norse deities. Mimir features prominently in various Norse textual sources. In the Poetic Edda, a compilation of Old Norse poems curated in the 13th century, we see the account of Odin's pilgrimage to Mimir's well in his quest for wisdom and knowledge. Similarly, the Prose Edda, another repository of Old Norse mythologies and legends from the same era, makes several references to Mimir. This text outlines Mimir's role as a sagacious adviser to the gods and narrates the tragic tale of his decapitation during the tumultuous Aesir-Vanir War. Other texts, like the Saga of the Ynglings, a legendary saga tracing the lineage of Swedish kings, alludes to Mimir's well as a font of knowledge and wisdom. Furthermore, the Saga of the Skjoldungs, an epic saga recounting the history of the Danish royalty, cites Mimir's severed head as a continuing source of wisdom and knowledge.In summation, Mimir, the colossal embodiment of wisdom in Norse mythology, stands as a fundamental figure renowned for his extensive knowledge and his essential role as a counselor to the gods. Carved into the annals of Norse mythology, Mimir's enduring influence and the didactic elements intertwined in his life story permeate a multitude of historical sources such as the Poetic Edda, the Prose Edda, and a spectrum of sagas. Within these texts, his well, Mímisbrunnr, and his decapitated head are repeatedly projected as potent metaphors for the supremacy of wisdom and the vast depths of knowledge that Mimir possessed. The tale of Mimir, often painted in vivid hues of valor and sacrifice, elucidates the intrinsic worth of a tireless quest for knowledge and the wisdom that invariably ensues. It also delves into the concept of sacrifice, signaling that the pursuit of such enlightening wisdom may require personal concessions and sometimes painful surrender. For instance, in Mimir's case, it was his own life that became the price for safeguarding wisdom and knowledge, ultimately resulting in the unique circumstance of his wisdom being sought from his decapitated, yet divinely preserved, head. As a revered embodiment of wisdom and knowledge in Norse mythology, Mimir's extensive influence extends beyond the confines of these ancient tales. His enduring legacy resonates powerfully in our contemporary world, his life story serving as a symbolic beacon urging us to persistently strive for enlightenment. It beckons us to peer into the fathomless depths of knowledge, to unravel the intricate tapestry of wisdom, and to embrace the inevitable sacrifices that such a journey might entail. Thus, through the saga of Mimir, we are constantly reminded of the timeless significance of wisdom and knowledge and are inspired to persistently seek intellectual growth and personal enlightenment in our own lives.

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Mimir | Giant, Wisdom & Knowledge | Britannica

GitHub - grafana/mimir: Grafana Mimir provides horizontally scalable, highly available, multi-tenant, long-term storage for Prometheus.

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