Prometheus v3告警页面性能优化实践
2025-04-30 06:00:50作者:郦嵘贵Just
问题背景
Prometheus作为云原生监控系统的核心组件,其告警管理功能是运维人员日常使用频率最高的功能之一。在v3版本中,团队对UI进行了全面重构,采用了Mantine框架,但在处理大规模告警规则时出现了明显的性能问题。
性能瓶颈分析
当系统中存在大量告警规则时(如2000+规则),用户在告警页面进行搜索过滤操作会遇到严重的界面卡顿问题。具体表现为:
- 输入框响应延迟高达10秒
- 浏览器主线程阻塞
- 交互体验几乎不可用
经过深入分析,发现主要性能瓶颈来自以下几个方面:
- 大规模DOM渲染:直接渲染数千条告警规则导致DOM节点爆炸式增长
- 同步过滤计算:输入搜索时同步执行全量规则匹配计算
- 框架开销:Mantine框架本身在处理大规模数据时的性能开销
解决方案
Prometheus团队针对这一问题实施了多层次的优化策略:
1. 分组分页机制
引入规则组的分页显示功能,默认每页显示10个规则组。这种设计:
- 显著减少了初始渲染的DOM节点数量
- 保持了界面的快速响应
- 通过分页控件实现规则组的导航
2. 虚拟滚动技术
对于包含大量规则的单个规则组,采用虚拟滚动技术:
- 只渲染当前视窗可见的规则项
- 动态计算滚动位置并更新显示内容
- 大幅减少内存占用和渲染开销
3. 性能优化效果
优化后的版本在测试环境中表现:
- 即使面对2500+规则的场景也能保持流畅交互
- 输入搜索时的响应时间从秒级降至毫秒级
- 浏览器资源占用显著降低
实践经验
对于Prometheus管理员,建议采取以下最佳实践:
- 合理规划规则分组:避免单个组包含过多规则(建议<100)
- 利用分页功能:在规则数量多时主动使用分页
- 监控性能指标:关注/alerts页面的加载时间和交互延迟
未来展望
虽然当前优化已解决大部分性能问题,但仍有进一步改进空间:
- 实现更智能的搜索延迟处理
- 优化单个规则项的渲染性能
- 扩展分页机制到其他资源密集型页面(如Targets)
Prometheus团队将持续关注大规模部署场景下的UI性能优化,确保系统在各种规模下都能提供良好的用户体验。
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
MQTT客户端软件源代码:物联网开发的强大工具与最佳实践指南 Launch4j中文版:Java应用程序打包成EXE的终极解决方案 全球GEOJSON地理数据资源下载指南 - 高效获取地理空间数据的完整解决方案 TortoiseSVN 1.14.5.29465 中文版:高效版本控制的终极解决方案 IK分词器elasticsearch-analysis-ik-7.17.16:中文文本分析的最佳解决方案 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 STM32到GD32项目移植完全指南:从兼容性到实战技巧 QT连接阿里云MySQL数据库完整指南:从环境配置到问题解决 基于Matlab的等几何分析IGA软件包:工程计算与几何建模的完美融合 XMODEM协议C语言实现:嵌入式系统串口文件传输的经典解决方案
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
26
9
OpenHarmony documentation | OpenHarmony开发者文档
Dockerfile
420
3.22 K
Ascend Extension for PyTorch
Python
230
261
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++
689
330
暂无简介
Dart
685
160
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
266
326
🔥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
65
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
1.22 K
666
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
136
869