在实际的工作环境中，根据网络环境和监控的规模不同，zabbix一共有三种框架，分别是server_client架构、master_node_client架构和server_proxy_client架构。1、server_client架构zabbix**简单的架构，监控设备和被监控设备之间直接相连，zabbix_server和zabbix_client之间直接进行数据交互。2、zabbix_proxy_client架构proxy是连接server和client之间的桥梁，其本身不存放数据，只是将zabbix_agent端发来的数据暂存，然后再提交给server。这种架构一般用于跨机房、跨网络的中型网络架构。在server_proxy_client架构中，server设备的宕机会导致整个系统瘫痪而无法正常工作。3、master_node_client架构master_node_client架构是zabbix**复杂的架构。一般用于跨机房、跨网络、监控设备较多的大型网络架构。与server_proxy_client架构相比，master_node_client架构的主要区别在于node与proxy上.在master_node_client架构中，每个node可以理解为一个小的server端，在自己的配置文件和数据库，node下游可以直接连接client，也可以再次经过proxy代理后连接client。在master_node_client架构中，master设备宕机不会影响node节点的正常工作。漫谈Zabbix和Prometheus ！企业级zabbix监控流量的流程
Prometheus有自己的查询语言，称为PromQL（Prometheus查询语言）。PromQL非常灵活、简单且功能强大。它可以将函数和运算符应用于度量查询、过滤、按标签分组，并使用正则表达式来改进匹配和过滤。表达式的结果既可以显示为图形，也可以在Prometheus的表达式浏览器中以表格数据的形式显示，或者由外部系统通过HTT***I使用。Zabbix在查询方面没有那么灵活。它使用项目键来获取指标。当zabbix监控的体量上去后，数据量就会非常大，在web页面上总是查询很慢、甚至查询失败时。又或者，当其他用户向你提出一些查询需求，特别是在web页面很难做到的个性化查询时，那么就要编写查询sql了。本篇不是sql教程，而是分享如何快速获得查询zabbix数据的sql语句，并在其基础上改造成适合你的sql。
zabbix如何监控mysqlZabbix利用HTTP代理监控API！
ValueCache以哈希表形式存储每个监控项的热数据，这些数据主要用于触发器表达式的计算，从而，监控项数量的增长基本不会影响触发器表达式计算所消耗的时间。趋势缓存中存储的是每个监控项**近自然小时内的累计趋势数据，这些数据的更新和写库均需要经历查找的过程，因为数据的更新和写库都是由***到来的监控数据驱动的，需要根据到来的监控数据查找对应的监控项数据。除了需要解决快速查找问题，Zabbix还需要解决快速排序问题，这一问题源于historysyncer进程处理监控数据时应该按照什么样的顺序进行处理，Zabbix是以监控项为单位对所有监控数据按照时间戳从小到大进行全局性的排序，所使用的排序方法就是堆排序，当需要选择目标时，只需要访问根节点即可。在使用堆排序的情形下，每次排序所消耗的时间与堆的规模直接相关。所以我们应该尽可能降低历史缓存中的监控项的数量，以加快数据处理速度。在压力较小的Zabbix系统中，历史缓存中的数据总是接近于0。上述哈希表结构的设计体现了监控数据的**性，正是由于**性，每次查找数据只需要访问单个目标。而堆排序的设计则体现了监控数据在时间维度的先后次序。
从统计意义上说，每次接受连接的时候，对于每个trapper进程来说都有相同的概率获得连接，***的结果就是所有连接在所有trapper进程之间均衡分配。如果考虑每个连接中包含的数据量不均衡，那么当某个trapper进程接受的某个连接包含较多的数据时，意味着该进程需要花更多的时间来读取和处理数据，这就意味着下一次接受连接的时间被推迟。对于poller进程，道理也是一样，每个poller进程都以相同的概率从Zabbixserver端的配置缓存接收到任务，从而实现数据分配均衡。预处理进程的工作模式与trapper进程不同，预处理进程采用manager-worker模式，即manager进程是***的数据入口，负责从trapper和poller接收所有数据，然后通过unix域套接字将数据分配给各个worker进程处理。其分配的规则是，每次每个worker只分配一个数据，只有当worker完成前一个任务之后才会分配下一个任务。***，historysyncer进程之间的数据均衡也是遵循机会均等的机制。其主要特点是，每个循环**多处理1000个监控值，所以每次写数据库的监控值也不会超过1000个。我们会发现，总体的数据处理过程都基于监控数据之间的**性，从而可以灵活地在各个进程之间调度。zabbix数据结构设计—解决处理速度问题。
Zabbix能监视各种网络参数，保证服务器系统的安全运营，并提供灵活的通知机制以让系统管理员快速定位/解决存在的各种问题。是一个基于WEB界面的提供企业级的开源分布式系统监视以及网络监视功能的企业级的开源解决方案。Agent端：主机通过安装agent方式采集数据；Server端：通过收集agent发送的数据，写入数据库（MySQL，ORACLE），在通过php+apache/nginx在web前端展示。优点：基于两款工具（cacti+Nagios）优点于一身并更强大，实现企业级分布式监控。缺点：需在被监控主机上安装agent，所有数据都存在数据库里，产生的数据量很大，瓶颈主要在数据库。Zabbix 在一位企业老运维人员眼中,究竟是怎样的存在?湖南zabbix售后服务
监控工具Prometheus和Zabbix哪种更容易掌握二者有何区别？企业级zabbix监控流量的流程
监控数据的存储是由historysyncer进程负责写入数据库，historysyncer进程应对大流量数据的方式是，一方面通过批量插入来提高写库的效率，另一方面通过多进程的方式来扩展数据处理能力。在写库过程中，历史数据写入history表，即使数据变为冷数据也需要留在history表中供前端UI访问。趋势数据写入trends表，相较于历史数据，趋势数据的写库负载要低的多，是因为对于每个监控项来说，平均每小时只需要写库一次，其他时间只需要更新趋势缓存，不需要写库。在historysyncer进程的触发器计算阶段，主要访问值缓存，但是如果值缓存不能命中则需要查询history表，这种情况下就需要使用history表索引了。考虑索引对insert操作的影响，索引在提高查询速度的同时也降低了写入性能。触发器计算之后生成的event信息也需要写入数据库，这些信息存储在events表、problem、escalation等表中。因此，这些表的数据增长率取决于Zabbix生成的事件的数量，当事件数量陡增时，这些表的写入压力也会随之增加。在数据存储方面主要体现了热数据和冷数据的转换过程以及数据规模对读写性能的影响。企业级zabbix监控流量的流程
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