Prometheus JMX Exporter 1.2.0 版本发布:增强安全与监控能力
Prometheus JMX Exporter 是一个用于将Java应用程序的JMX指标暴露为Prometheus格式的监控工具。它通常以Java代理或独立应用的形式运行,能够帮助开发者和运维人员轻松地将JVM和应用程序的内部状态集成到Prometheus监控生态系统中。
1.2.0版本核心特性
双向TLS认证增强安全性
1.2.0版本引入了对双向TLS认证的支持,这是本次更新的重要安全增强。双向TLS(mTLS)不仅要求服务器向客户端证明其身份,还要求客户端向服务器证明其身份。这种机制特别适合需要高安全性的生产环境,可以有效防止未经授权的访问。
实现上,JMX Exporter现在支持通过配置指定信任存储(trustStore)和需要客户端认证(needClientAuth)的参数。当配置了这些参数后,客户端必须提供有效的证书才能访问暴露的指标端点。
指标自定义器(BETA功能)
这个版本引入了一个实验性的"metric customizer"功能,允许使用MBean的值作为另一个指标的标签。这个功能为监控提供了更大的灵活性,例如:
- 可以将某个MBean的属性值(如应用版本号)作为标签添加到所有相关指标上
- 能够基于动态变化的MBean值创建更有意义的指标分组
- 实现指标之间的关联性增强,提高监控数据的可读性和分析能力
需要注意的是,这个功能目前处于BETA阶段,API可能会在后续版本中发生变化。
技术实现改进
性能优化
1.2.0版本对内部缓存机制进行了优化,通过intern技术处理MBean名称,减少了内存使用并提高了比较效率。这种优化对于监控大量MBean的场景特别有益。
并发处理增强
修复了配置重载时可能出现的并发问题,提高了在高负载或频繁配置变更情况下的稳定性。这对于需要动态调整监控配置的生产环境尤为重要。
依赖管理
项目构建系统进行了重构,现在将Java agent的依赖项进行了shade处理(打包时重命名依赖包路径),避免了与应用程序其他部分的依赖冲突。同时,collector jar现在会发布到Maven中央仓库,方便Java开发者直接引用。
使用建议
对于考虑升级的用户:
- 如果需要增强监控端点的安全性,特别是暴露在公网的环境,强烈建议启用新的mTLS功能
- 对于复杂的监控需求,可以尝试使用新的metric customizer功能,但要注意其BETA状态
- 升级时注意检查配置文件兼容性,特别是如果使用了自定义的SSL/TLS配置
总结
Prometheus JMX Exporter 1.2.0版本通过引入双向TLS认证和灵活的指标自定义功能,显著提升了工具的安全性和可用性。这些改进使得它更适合企业级生产环境,同时也为高级监控场景提供了更多可能性。对于已经使用该工具的用户,升级到1.2.0版本可以获得更好的安全性和性能体验。
kernelopenEuler内核是openEuler操作系统的核心,既是系统性能与稳定性的基石,也是连接处理器、设备与服务的桥梁。C081
baihu-dataset异构数据集“白虎”正式开源——首批开放10w+条真实机器人动作数据,构建具身智能标准化训练基座。00
mindquantumMindQuantum is a general software library supporting the development of applications for quantum computation.Python056
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00
GLM-4.7GLM-4.7上线并开源。新版本面向Coding场景强化了编码能力、长程任务规划与工具协同,并在多项主流公开基准测试中取得开源模型中的领先表现。 目前,GLM-4.7已通过BigModel.cn提供API,并在z.ai全栈开发模式中上线Skills模块,支持多模态任务的统一规划与协作。Jinja00
agent-studioopenJiuwen agent-studio提供零码、低码可视化开发和工作流编排,模型、知识库、插件等各资源管理能力TSX0135
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