haproxy_exporter监控报警规则

Prometheus监控告警体系⼀. 四种监控⽅式 1) Logging：应⽤程序，开发中间件，web系统等所输出的⼀些结构化/⾮结构化的⽇志，例如应⽤程序通过⼀个滚动的⽂件输出debug或error信息，并通过⽇志收集系统存储到Elasticsearch中。

这是⼀种最常见的⼀种监控⽅式。

2）Tracing：⽐如分布式调⽤链CAT(Central Application Tracking)，就是Tracing。

Tracing有开始和结束。

3）Metrics：Metrics和Logging有点类似，Logging属于离散（不连续的）事件，Logging⼀半记录的是⽂本信息。

⽽Metrics记录的是数值，可以聚合，是⼀段时间内某个度量（计数器或者直⽅图）的原⼦或者是元数据，可⽤于查看某段时间某个参数的指标及其趋势。

例如接收的HTTP数量可以被建模为计数器，每次的HTTP请求即是我们的度量元数据，可以进⾏简单的加法聚合，当持续了⼀段时间我们⼜可以建模为直⽅图。

4）HelathCheck：⽤于系统健康检查，⽤于定期检查某个站点服务器是否存活。

这种监控⽅式也是⾮常重要，常⽤于集群中。

Prometheus监控则覆盖HelathCheck和Metrics这两种⽅式。

Prometheus专注于衡量系统，随着时间的推移可能会越来越多地追踪，从⽽成为Tracing的指标。

这四种监控⽅式⽐较如下图: 图⽚来源： ⼏种监控⽅式适⽤场景 Metrics监控分层 Metrics通⽤监控架构模式⼆. MDD理念 MDD（Metrics Driven Development）度量驱动开发。

⼆. 什么是Prometheus? Prometheus（普罗⽶修斯）是由德国SoundCloud公司开发的开源监控报警系统和时序列数据库(TSDB)。

Prometheus使⽤Go语⾔开发，是Google BorgMon监控系统的开源版本。

haproxy_exporter metrics参数解释-回复标题：深入理解Haproxy_Exporter的Metrics参数Haproxy_Exporter是一个用于收集和导出Haproxy监控指标的工具，它将Haproxy的统计信息转换为Prometheus可以理解和采集的格式。

本文将详细解析Haproxy_Exporter的metrics参数，帮助你更好地理解和使用这些参数。

一、基础概念在开始解析metrics参数之前，我们首先需要理解一些基础概念。

1. Prometheus：这是一个开源的系统监控和报警工具，它可以采集和存储时间序列数据，并提供强大的查询语言和可视化界面。

2. Haproxy：这是一个高性能的TCP/HTTP负载均衡器和代理服务器。

3. Haproxy_Exporter：这是一个用于从Haproxy获取统计数据并将其暴露给Prometheus的工具。

二、Haproxy_Exporter的metrics参数Haproxy_Exporter的metrics参数主要包括以下几个部分：1. haproxy_up：这个metric表示Haproxy_Exporter是否能够成功连接到Haproxy服务器。

如果值为1，表示连接成功；如果值为0，表示连接失败。

2. haproxy_info：这个metric包含了Haproxy的基本信息，如版本号、启动时间和运行时间等。

3. haproxy_backend_*：这一系列metrics主要用于监控后端服务器的状态和性能，包括后端的健康状态、请求处理速率、连接数、错误率等。

4. haproxy_frontend_*：这一系列metrics主要用于监控前端（即负载均衡器）的状态和性能，包括前端的健康状态、请求处理速率、连接数、错误率等。

5. haproxy_server_*：这一系列metrics主要用于监控单个后端服务器的状态和性能，包括服务器的健康状态、请求处理速率、连接数、错误率等。

0 引言HBase作为一种可扩展的NOSQL数据库，能够部署到上千台机器上，存储数十亿行，在PB级别数据量上提供根据Rowkey的低延迟接口查询[1]。

HBase自身已经实现了一定程度的容错性高可用性。

但要想稳定的使用HBase提供实时接口查询，需要建立对HBase应用的一整套监控和分析方法。

这需要建立对整个接口查询链路上各种组件的监控，这些组件包括了调用HBase服务的Tomcat、WebLogic等常见Web容器，以及HBase 和HDFS实例。

并且还要引入一些开源工具对Web容器实例、HBase实例、HDFS实例进行性能分析和故障分析。

客户端访问HBase应用的整个链路涉及到若干个部分，包括HBase客户端、HBase服务、HDFS服务和操作系统。

分析HBase应用需要监控以上服务或基础设施的关键指标。

1 服务端监控1.1 监控指标服务端监控指标包括Kerberos服务、HBase服务、HDFS服务和服务端主机监控指标。

Kerberos认证服务监控指标包括KDC的服务状态、KDC的认证时长。

HBase服务监控指标包括HBase Master监控、Region Server监控、Table监控、Region监控几部分。

（1）HBase Master监控指标包括Region Assign指标、Server指标。

Region Assign监控指标包括RIT时长、RIT数量、Assign次数、批量Assign次数；Server 指标包括平均负载、Active RegionServer数量、Dead RegionServer数量、总请求数。

（2）RegionServer监控指标包括JVM指标、线程指标、Server指标、IPC指标。

JVM指标包括堆内存使用率、GC时长、GC次数、阻塞线程数、可运行线程数、等待线程数、定时等待线程数；线程指标包括当前线程数量、线程数量峰值；Server指标包括Region数量、Store数量、读取请求数、写入请求数、分裂队列长度、刷新队列长度、压缩队列长度、hedge读取次数；IPC指标包括队列长度、打开连接数、P75处理时长、P90处理时长、P95处理时长、P98处理时长、P99处理时长、P999处理时长、P75队列时长、P90队列时长、P95队列时长、P98队列时长、P99队列时长、P999队列时长。

prometheus blackbox_exporte告警规则prometheus blackbox_exporter 告警规则Prometheus Blackbox Exporter 是一种用于对网络进行主动监测和探测的工具，它允许用户对目标进行HTTP、TCP、ICMP等类型的网络请求，并根据请求的结果来生成监测指标和报警规则。

本文将介绍如何使用 Prometheus Blackbox Exporter 来设置告警规则，并提供一些常用的告警规则示例。

1. 概述Prometheus Blackbox Exporter 提供了丰富的配置选项来定义监测目标以及请求的方式，例如：HTTP 请求方法、端口、路径等等。

在设置告警规则之前，我们需要先确保正确地配置了 Prometheus Blackbox Exporter，并能够通过访问其暴露的 metrics 端点来获取监测数据。

2. 告警规则配置告警规则的配置通常以 YAML 格式进行，可以通过 Prometheus 的配置文件或者独立的文件进行指定。

以下是一个告警规则配置文件的示例：```groups:- name: http_uprules:- alert: TargetDownexpr: probe_success == 0for: 5mlabels:severity: criticalannotations:summary: "Target {{ $target }} is down"description: "The target {{ $target }} has been down for more than 5 minutes."```在上述示例中，我们定义了一个名为 `http_up` 的告警规则组，其中包含一条告警规则 `TargetDown`。

告警规则的 `expr` 字段定义了触发告警的条件，可以使用 Prometheus 提供的表达式语言来定义。

Prometheus报警规则配置prometheus监控系统的的报警规则是在prometheus这个组件完成配置的。

prometheus⽀持2种类型的规则，记录规则和报警规则，记录规则主要是为了简写报警规则和提⾼规则复⽤的，报警规则才是真正去判定是否需要报警的规则。

报警规则中是可以使⽤记录规则的。

提供下我整理的node-exporter的记录规则和报警规则。

node-exporter-record-rules.ymlgroups:- name: node-exporter-recordrules:- expr: up{job=~"node-exporter"}record: node_exporter:uplabels:desc: "节点是否在线, 在线1,不在线0"unit: " "job: "node-exporter"- expr: time() - node_boot_time_seconds{}record: node_exporter:node_uptimelabels:desc: "节点的运⾏时间"unit: "s"job: "node-exporter"############################################################################################### cpu #- expr: (1 - avg by (environment,instance) (irate(node_cpu_seconds_total{job="node-exporter",mode="idle"}[5m]))) * 100record: node_exporter:cpu:total:percentlabels:desc: "节点的cpu总消耗百分⽐"unit: "%"job: "node-exporter"- expr: (avg by (environment,instance) (irate(node_cpu_seconds_total{job="node-exporter",mode="idle"}[5m]))) * 100record: node_exporter:cpu:idle:percentlabels:desc: "节点的cpu idle百分⽐"unit: "%"job: "node-exporter"- expr: (avg by (environment,instance) (irate(node_cpu_seconds_total{job="node-exporter",mode="iowait"}[5m]))) * 100record: node_exporter:cpu:iowait:percentlabels:desc: "节点的cpu iowait百分⽐"unit: "%"job: "node-exporter"- expr: (avg by (environment,instance) (irate(node_cpu_seconds_total{job="node-exporter",mode="system"}[5m]))) * 100record: node_exporter:cpu:system:percentlabels:desc: "节点的cpu system百分⽐"unit: "%"job: "node-exporter"- expr: (avg by (environment,instance) (irate(node_cpu_seconds_total{job="node-exporter",mode="user"}[5m]))) * 100record: node_exporter:cpu:user:percentlabels:desc: "节点的cpu user百分⽐"unit: "%"job: "node-exporter"- expr: (avg by (environment,instance) (irate(node_cpu_seconds_total{job="node-exporter",mode=~"softirq|nice|irq|steal"}[5m]))) * 100record: node_exporter:cpu:other:percentlabels:desc: "节点的cpu 其他的百分⽐"unit: "%"job: "node-exporter"############################################################################################################################################################################################# memory #- expr: node_memory_MemTotal_bytes{job="node-exporter"}record: node_exporter:memory:totallabels:desc: "节点的内存总量"unit: bytejob: "node-exporter"- expr: node_memory_MemFree_bytes{job="node-exporter"}record: node_exporter:memory:freelabels:desc: "节点的剩余内存量"unit: bytejob: "node-exporter"- expr: node_memory_MemTotal_bytes{job="node-exporter"} - node_memory_MemFree_bytes{job="node-exporter"}record: node_exporter:memory:usedlabels:desc: "节点的已使⽤内存量"unit: bytejob: "node-exporter"- expr: node_memory_MemTotal_bytes{job="node-exporter"} - node_memory_MemAvailable_bytes{job="node-exporter"}record: node_exporter:memory:actualusedlabels:desc: "节点⽤户实际使⽤的内存量"unit: bytejob: "node-exporter"- expr: (1-(node_memory_MemAvailable_bytes{job="node-exporter"} / (node_memory_MemTotal_bytes{job="node-exporter"})))* 100record: node_exporter:memory:used:percentlabels:desc: "节点的内存使⽤百分⽐"unit: "%"job: "node-exporter"- expr: ((node_memory_MemAvailable_bytes{job="node-exporter"} / (node_memory_MemTotal_bytes{job="node-exporter"})))* 100record: node_exporter:memory:free:percentlabels:desc: "节点的内存剩余百分⽐"unit: "%"job: "node-exporter"############################################################################################### load #- expr: sum by (instance) (node_load1{job="node-exporter"})record: node_exporter:load:load1labels:desc: "系统1分钟负载"unit: " "job: "node-exporter"- expr: sum by (instance) (node_load5{job="node-exporter"})record: node_exporter:load:load5labels:desc: "系统5分钟负载"unit: " "job: "node-exporter"- expr: sum by (instance) (node_load15{job="node-exporter"})record: node_exporter:load:load15labels:desc: "系统15分钟负载"unit: " "job: "node-exporter"############################################################################################### disk #- expr: node_filesystem_size_bytes{job="node-exporter" ,fstype=~"ext4|xfs"}record: node_exporter:disk:usage:totallabels:desc: "节点的磁盘总量"unit: bytejob: "node-exporter"- expr: node_filesystem_avail_bytes{job="node-exporter",fstype=~"ext4|xfs"}record: node_exporter:disk:usage:freelabels:desc: "节点的磁盘剩余空间"unit: bytejob: "node-exporter"- expr: node_filesystem_size_bytes{job="node-exporter",fstype=~"ext4|xfs"} - node_filesystem_avail_bytes{job="node-exporter",fstype=~"ext4|xfs"}record: node_exporter:disk:usage:usedlabels:desc: "节点的磁盘使⽤的空间"unit: bytejob: "node-exporter"- expr: (1 - node_filesystem_avail_bytes{job="node-exporter",fstype=~"ext4|xfs"} / node_filesystem_size_bytes{job="node-exporter",fstype=~"ext4|xfs"}) * 100 record: node_exporter:disk:used:percentlabels:unit: "%"job: "node-exporter"- expr: irate(node_disk_reads_completed_total{job="node-exporter"}[1m])record: node_exporter:disk:read:count:ratelabels:desc: "节点的磁盘读取速率"unit: "次/秒"job: "node-exporter"- expr: irate(node_disk_writes_completed_total{job="node-exporter"}[1m])record: node_exporter:disk:write:count:ratelabels:desc: "节点的磁盘写⼊速率"unit: "次/秒"job: "node-exporter"- expr: (irate(node_disk_written_bytes_total{job="node-exporter"}[1m]))/1024/1024record: node_exporter:disk:read:mb:ratelabels:desc: "节点的设备读取MB速率"unit: "MB/s"job: "node-exporter"- expr: (irate(node_disk_read_bytes_total{job="node-exporter"}[1m]))/1024/1024record: node_exporter:disk:write:mb:ratelabels:desc: "节点的设备写⼊MB速率"unit: "MB/s"job: "node-exporter"############################################################################################### filesystem #- expr: (1 -node_filesystem_files_free{job="node-exporter",fstype=~"ext4|xfs"} / node_filesystem_files{job="node-exporter",fstype=~"ext4|xfs"}) * 100 record: node_exporter:filesystem:used:percentlabels:desc: "节点的inode的剩余可⽤的百分⽐"unit: "%"job: "node-exporter"############################################################################################## filefd #- expr: node_filefd_allocated{job="node-exporter"}record: node_exporter:filefd_allocated:countlabels:desc: "节点的⽂件描述符打开个数"unit: "%"job: "node-exporter"- expr: node_filefd_allocated{job="node-exporter"}/node_filefd_maximum{job="node-exporter"} * 100record: node_exporter:filefd_allocated:percentlabels:desc: "节点的⽂件描述符打开百分⽐"unit: "%"job: "node-exporter"############################################################################################## network #- expr: avg by (environment,instance,device) (irate(node_network_receive_bytes_total{device=~"eth0|eth1|ens33|ens37"}[1m]))record: node_exporter:network:netin:bit:ratelabels:desc: "节点⽹卡eth0每秒接收的⽐特数"unit: "bit/s"job: "node-exporter"- expr: avg by (environment,instance,device) (irate(node_network_transmit_bytes_total{device=~"eth0|eth1|ens33|ens37"}[1m]))record: node_exporter:network:netout:bit:ratelabels:desc: "节点⽹卡eth0每秒发送的⽐特数"unit: "bit/s"job: "node-exporter"- expr: avg by (environment,instance,device) (irate(node_network_receive_packets_total{device=~"eth0|eth1|ens33|ens37"}[1m]))record: node_exporter:network:netin:packet:ratelabels:desc: "节点⽹卡每秒接收的数据包个数"unit: "个/秒"job: "node-exporter"- expr: avg by (environment,instance,device) (irate(node_network_transmit_packets_total{device=~"eth0|eth1|ens33|ens37"}[1m]))record: node_exporter:network:netout:packet:ratelabels:desc: "节点⽹卡发送的数据包个数"unit: "个/秒"- expr: avg by (environment,instance,device) (irate(node_network_receive_errs_total{device=~"eth0|eth1|ens33|ens37"}[1m]))record: node_exporter:network:netin:error:ratelabels:desc: "节点设备驱动器检测到的接收错误包的数量"unit: "个/秒"job: "node-exporter"- expr: avg by (environment,instance,device) (irate(node_network_transmit_errs_total{device=~"eth0|eth1|ens33|ens37"}[1m]))record: node_exporter:network:netout:error:ratelabels:desc: "节点设备驱动器检测到的发送错误包的数量"unit: "个/秒"job: "node-exporter"- expr: node_tcp_connection_states{job="node-exporter", state="established"}record: node_exporter:network:tcp:established:countlabels:desc: "节点当前established的个数"unit: "个"job: "node-exporter"- expr: node_tcp_connection_states{job="node-exporter", state="time_wait"}record: node_exporter:network:tcp:timewait:countlabels:desc: "节点timewait的连接数"unit: "个"job: "node-exporter"- expr: sum by (environment,instance) (node_tcp_connection_states{job="node-exporter"})record: node_exporter:network:tcp:total:countlabels:desc: "节点tcp连接总数"unit: "个"job: "node-exporter"############################################################################################## process #- expr: node_processes_state{state="Z"}record: node_exporter:process:zoom:total:countlabels:desc: "节点当前状态为zoom的个数"unit: "个"job: "node-exporter"############################################################################################## other #- expr: abs(node_timex_offset_seconds{job="node-exporter"})record: node_exporter:time:offsetlabels:desc: "节点的时间偏差"unit: "s"job: "node-exporter"#############################################################################################- expr: count by (instance) ( count by (instance,cpu) (node_cpu_seconds_total{ mode='system'}) )record: node_exporter:cpu:count#node-exporter-alert-rules.ymlgroups:- name: node-exporter-alertrules:- alert: node-exporter-downexpr: node_exporter:up == 0for: 1mlabels:severity: infoannotations:summary: "instance: {{ $labels.instance }} 宕机了"description: "instance: {{ $labels.instance }} \n- job: {{ $labels.job }} 关机了，时间已经1分钟了。

kafka_exporter告警规则Kafka Exporter 是一个用于监控 Apache Kafka 集群的 Prometheus Exporter。

它将 Kafka 服务器的各种指标暴露给 Prometheus，以便进行可视化和警报。

通过 Kafka Exporter 能够获取关于 Kafka 集群健康状态、生产者和消费者的指标信息，可以帮助运维人员实时监控 Kafka 集群的运行情况，及时发现问题并采取相应措施。

为了更好地利用 Kafka Exporter 来实现告警功能，可以根据具体的监控需求设置一些告警规则。

下面是一些常见的 Kafka Exporter 告警规则的示例：1.集群健康状态告警规则：- 告警规则：kafka_cluster_health_status{status="unavailable"} == 1- 规则描述：当 Kafka 集群的健康状态为不可用时，发出告警。

2.ISR告警规则：- 告警规则：kafka_isr_status{status="under_replicated"} > 0- 规则描述：当 ISR（In-Sync Replicas）的数量小于期望数量时，表示存在分区副本同步不完整的情况，发出告警。

3.消费者组告警规则：- 告警规则：kafka_consumer_group_lag{consumer_group="consumer_group_name"} > threshold-规则描述：当消费者组的消费落后于生产者的消息数量超过阈值时，发出告警。

4.生产者告警规则：- 告警规则：kafka_producer_request_errors_total{error_type="any"} >threshold-规则描述：当生产者的请求错误数量超过阈值时，表示生产者异常，发出告警。

prometheus blackbox_exporte告警规则-回复什么是Prometheus Blackbox Exporter？先让我们来了解一下什么是Prometheus。

Prometheus是一个开源的系统监控和警报工具箱，用于收集和存储有关系统的度量数据，如CPU使用率、内存使用率等。

它通过HTTP协议暴露度量数据，并提供了一套灵活的查询语言(PromQL)用于分析和查询这些数据。

Prometheus的可扩展性和灵活性使得它成为了许多公司和组织首选的监控工具。

然而，Prometheus仅仅局限于收集和监控通过HTTP协议暴露度量数据的目标，而无法主动发现、探测和监控其他无法暴露数据的目标，比如一些网络设备或者云服务。

为了解决这个问题，Prometheus社区开发了Blackbox Exporter。

Blackbox Exporter是一个用于主动监控网络目标的插件，它可以通过模拟各种网络请求来检查目标的可用性和状态，并将结果暴露给Prometheus。

它可以与Prometheus无缝集成，为Prometheus提供了更全面的监控功能。

Blackbox Exporter支持多种类型的网络监控，包括Ping、HTTP、TCP 以及各种自定义方法。

它可以定期发送请求到目标，并收集请求的结果和响应时间等信息。

它还支持自定义配置和灵活的报警规则，以便根据具体需求进行定制化的监控和警报。

Blackbox Exporter的工作原理非常简单。

它通过配置文件指定要监控的目标和监控方法，然后定期执行这些方法，并将结果发送给Prometheus。

Prometheus会根据配置的报警规则对结果进行分析，并根据规则定义的阈值和条件触发警报。

这样，我们就可以根据需要对目标的可用性和状态进行监控和警报了。

那么，如何使用Blackbox Exporter来配置和定义警报规则呢？接下来，我们将一步一步来介绍具体的操作方法。

haproxy exporter指标含义【实用版】目录1.HAProxy 介绍2.HAProxy Exporter 的作用3.HAProxy Exporter 指标含义详解4.总结正文1.HAProxy 介绍HAProxy（High Availability Proxy）是一款高性能、高可靠性的负载均衡器和反向代理服务器。

它具有很好的可扩展性和稳定性，广泛应用于各种网络应用的负载均衡、故障切换和安全防护等方面。

2.HAProxy Exporter 的作用HAProxy Exporter 是 HAProxy 的一个数据导出插件，可以将HAProxy 的运行状态、性能数据等信息导出到其他监控系统或数据存储平台，方便用户进行实时监控和数据分析。

3.HAProxy Exporter 指标含义详解HAProxy Exporter 提供了丰富的指标，这些指标可以帮助我们了解HAProxy 的运行状态、性能等信息。

以下是一些主要的指标及其含义：- `active_connections`：当前活动的连接数，表示 HAProxy 当前正在处理的连接数量。

- `connected_clients`：当前已连接的客户端数量，表示与 HAProxy 建立连接的客户端数量。

- `connected_servers`：当前已连接的服务器数量，表示与 HAProxy建立连接的后端服务器数量。

- `max_connections`：最大连接数，表示 HAProxy 在一段时间内达到的最高连接数。

- `memory_usage`：内存使用情况，表示 HAProxy 当前占用的内存大小。

- `processes`：进程数量，表示 HAProxy 当前运行的进程数量。

- `qps`：每秒查询率，表示 HAProxy 每秒钟处理的请求数量。

- `tcp_bytes_in`和`tcp_bytes_out`：表示 HAProxy 接收和发送的数据量。

haproxy exporter指标含义HAProxy Exporter是用于Prometheus监控系统的一个工具，它允许你收集和暴露与HAProxy 负载均衡器相关的性能指标。

这些指标提供了关于HAProxy服务器的详细信息，帮助你监视其运行状况和性能。

以下是一些常见的HAProxy Exporter指标及其含义的示例：1. haproxy_frontend_connections_total-含义：前端连接总数。

-示例：`haproxy_frontend_connections_total{frontend="frontend_name"}`2. haproxy_backend_connections_total-含义：后端连接总数。

-示例：`haproxy_backend_connections_total{backend="backend_name"}`3. haproxy_frontend_bytes_in_total-含义：前端接收的总字节数。

-示例：`haproxy_frontend_bytes_in_total{frontend="frontend_name"}`4. haproxy_frontend_bytes_out_total-含义：前端发送的总字节数。

-示例：`haproxy_frontend_bytes_out_total{frontend="frontend_name"}`5. haproxy_backend_bytes_in_total-含义：后端接收的总字节数。

-示例：`haproxy_backend_bytes_in_total{backend="backend_name"}`6. haproxy_backend_bytes_out_total-含义：后端发送的总字节数。

prometheus blackbox_exporte告警规则-回复prometheus blackbox_exporter 是一个用于监控网络服务可用性的插件，它通过发送HTTP、HTTPS、DNS、TCP和ICMP请求来检查这些服务的健康状态。

其原理是通过执行一系列预定义的规则，并根据返回结果生成告警。

本文将详细介绍如何配置prometheus blackbox_exporter的告警规则，并逐步解释每个部分的含义和作用。

首先，我们需要在prometheus的配置文件中添加blackbox_exporter 的相关配置。

假设我们的黑盒监控目标是一个HTTP服务，我们可以按以下步骤进行操作。

1. 下载和安装blackbox_exporter从blackbox_exporter的官方GitHub仓库中下载最新版本的二进制文件。

根据你的操作系统类型，选择适当的版本并安装。

安装完成后，将可执行文件的路径添加到系统的PATH环境变量中。

2. 配置blackbox_exporter的监听端口打开prometheus的配置文件，并在其中添加以下内容：scrape_configs:- job_name: 'blackbox'metrics_path: /probeparams:module: [http_2xx] # 选择你想要监控的模块,如http_2xx 是指HTTP响应码为2xx的服务static_configs:- targets:- # 指定你要监控的服务的URLrelabel_configs:- source_labels: [__address__]target_label: __param_target- source_labels: [__param_target]target_label: instance- target_label: __address__replacement: blackbox_exporter:9115 #blackbox_exporter的监听端口这个配置指定了blackbox_exporter的监听端口为9115，并且定义了一个job，其中包含了要监控的服务的URL和要使用的模块。