Windows Exporter中Exchange Server 2016传输队列监控问题解析
2025-06-26 06:12:42作者:董斯意
问题背景
在Windows Server 2016上运行的Exchange Server 2016 CU23环境中,使用windows_exporter 0.31.0 beta版本监控Exchange服务时,发现无法正确采集传输队列(Transport Queues)的指标数据。虽然其他Exchange组件如HttpProxy、ActiveSync等指标采集正常,但传输队列相关的指标始终无法获取。
错误现象
从日志中可以看到明确的错误信息,表明windows_exporter在初始化MSExchangeTransport Queues收集器时失败,具体报错是无法找到"备用队列长度"性能计数器。类似的错误也出现在Availability Service和Autodiscover服务的计数器采集上。
技术分析
这个问题实际上是由于windows_exporter代码中对Exchange性能计数器的处理不够完善导致的。在Exchange Server 2016中,传输队列的性能计数器命名与较新版本的Exchange有所不同,而当前版本的收集器代码没有完全兼容这些差异。
具体来说,windows_exporter尝试采集以下计数器时失败:
- \MSExchangeTransport Queues(*)\备用队列长度
- \MSExchange Availability Service(*)\Requests/sec
- \MSExchange Autodiscover(*)\Requests/sec
解决方案
这个问题已经在项目的开发分支中通过PR #1994得到修复,但尚未包含在正式发布的版本中。修复的主要内容是:
- 改进了对Exchange 2016性能计数器命名规范的支持
- 增加了对旧版本Exchange计数器的兼容性处理
- 优化了计数器初始化失败时的错误处理逻辑
临时解决方案
对于急需解决此问题的用户,可以考虑以下临时方案:
- 从源代码构建包含修复的开发版本
- 等待下一个包含此修复的正式版本发布
- 检查并确认本地性能计数器确实存在且命名正确
最佳实践建议
在监控Exchange Server时,建议:
- 确保windows_exporter版本与Exchange版本兼容
- 定期检查性能计数器是否存在且可访问
- 监控日志中是否有计数器初始化失败的警告
- 考虑使用性能监视器验证计数器是否确实存在
总结
Exchange Server监控是邮件系统运维的重要环节,传输队列指标对于诊断邮件流问题尤为关键。虽然当前版本存在兼容性问题,但开发团队已经识别并修复了这个问题。建议用户关注项目更新,及时升级到包含修复的版本,以获得完整的Exchange监控能力。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
最新内容推荐
JDK 8u381 Windows x64 安装包:企业级Java开发环境的完美选择 开源电子设计自动化利器:KiCad EDA全方位使用指南 VSdebugChkMatch.exe:专业PDB签名匹配工具全面解析与使用指南 电脑PC网易云音乐免安装皮肤插件使用指南:个性化音乐播放体验 Adobe Acrobat XI Pro PDF拼版插件:提升排版效率的专业利器 32位ECC纠错Verilog代码:提升FPGA系统可靠性的关键技术方案 MQTT 3.1.1协议中文版文档:物联网开发者的必备技术指南 瀚高迁移工具migration-4.1.4:企业级数据库迁移的智能解决方案 Jetson TX2开发板官方资源完全指南:从入门到精通 昆仑通态MCGS与台达VFD-M变频器通讯程序详解:工业自动化控制完美解决方案
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
暂无简介
Dart
668
154
Ascend Extension for PyTorch
Python
218
235
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
660
306
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
259
322
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
63
19
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.19 K
652
仓颉编程语言运行时与标准库。
Cangjie
141
876
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
133
866