穿透配置层，重构监控系统底层认知
多数运维工程师在使用 Prometheus 时，往往止步于部署实例和拖拽仪表盘。一旦面临高基数标签导致内存溢出、远程查询延迟不可控或自定义指标采集效率低下，常规配置手段便难以奏效。这门课程切入了更深层的逻辑，它不重复通用的安装教程，而是直接深入 Go 语言源码，剖析时序数据如何被压缩、存储和查询。其核心价值在于解决“黑盒”困境：当你需要二次开发采集器、优化集群性能或定制告警规则时，能够基于底层机制进行精准调优，而非盲目试错。对于追求技术深度的 SRE 和后端研发而言，这是从“应用者”向“开发者”转型的必经之路，旨在建立对监控系统内部运作的完整心智模型，避免在复杂生产环境中因缺乏原理支撑而陷入被动。
明确门槛，聚焦核心链路循序渐进
内容难度较高，绝非监控入门读物。前置条件严苛：要求熟练掌握 Go 语言并发模型及基础语法，并具备至少半年的 Prometheus 生产环境实战经验，熟悉指标定义及服务发现流程。若对时间序列数据库概念尚模糊，建议先补齐基础理论。学习顺序应遵循“由底向上”原则：首先攻克 Facebook Gorilla 压缩算法，深入理解 XOR 和 DOD 压缩在源码中的实现细节，这是理解资源消耗与性能瓶颈的基石；随后解析核心接口，重点研读 range_query 查询逻辑及联邦机制的局限性，厘清大数据量场景下的性能瓶颈所在；接着进入非侵入式日志接入章节，这是实战重点，需结合代码理解日志消费组、正则匹配及增量更新管理器的实现；最后结合 K8s 场景下的 Relabel 应用与接口开发实战，将理论落地。切忌跳跃式学习，务必保持逻辑连贯性。
产出独立开发能力，资料需配合代码演练
学完并能独立完成以下任务：根据业务需求设计自定义监控指标，开发基于日志的非侵入式采集器；针对高基数问题实施标签过滤与降维策略；排查并解决监控数据延迟或丢失的深层原因；在 K8s 环境中优化监控部署以降低资源开销。资料包中的文档与源码需与视频讲解同步阅读，切勿仅观看视频而缺乏动手实践。建议每学完一个模块，即按照代码示例本地复现，特别是日志转指标工具的开发，需完整实现从配置解析到数据打点的全流程。通过这种“读源码-写代码-调优”的闭环练习，将最终实现从依赖社区文档到具备独立解决复杂监控问题的能力飞跃，真正掌握监控系统的主动权。
课程目录
📁 文档和代码 文档.exe [437.1 KB] 代码【精心整理‖更多资源关注 CunWorkNotes】.exe [401.1 KB] 📁 第15节 prometheus接口开发实战 18.1 业务资源利用率报表.mp4 [253.3 MB] 📁 第13节 prometheus核心接口源码解析 16.4 range_query和querylog源码解读.mp4 [464.1 MB] 16.3 prometheus5大数据查询接口.mp4 [443.8 MB] 16.2 为什么remote查询series比要慢很多.mp4 [140.9 MB] 16.1 联邦功能源码解读和它的问题.mp4 [92.9 MB] 📁 第12节 facebook-gorilla压缩算法原理 15.3 XOR压缩源码解读.mp4 [109.1 MB] 15.2 DOD压缩源码解读.mp4 [206.7 MB] 15.1 facebook-gorilla压缩算法简介.mp4 [108.4 MB] 📁 第11节 如何使用非侵入式形式如日志接入prometheus 14.7 编译运行，读取日志配置看图.mp4 [271.5 MB] 14.6 时序统计的结构体对象和结果打点方法.mp4 [229.9 MB] 14.5 日志消费组和正则处理对象AnalysPoint.mp4 [263.5 MB] 14.4 日志任务增量更新管理器.mp4 [245.1 MB] 14.3 准备工作，解析配置，校验正则.mp4 [216.1 MB] 14.2 golang实战项目log2metrics架构说明.mp4 [159.8 MB] 14.1 时序监控和日志监控的对比.mp4 [137.1 MB] 📁 第10节 分位值作用和原理 13.3 summary源码解读.mp4 [170.7 MB] 13.2 histogram线性插值法源码解读.mp4 [234.3 MB] 13.1 分位值summary和histogram对比.mp4 [203.6 MB] 📁 第9节 如何降低采集资源消耗 12.3 标签relabel应用之drop.mp4 [80.7 MB] 12.2 什么是高基数.mp4 [56.1 MB] 12.1 过滤采集指标依据和降低资源消耗.mp4 [308.7 MB] 📁 第8节 主流服务发现类型介绍 11.6 监控系统在采集侧对接运维平台.mp4 [217.0 MB] 11.5 基于http服务发现模式.mp4 [149.8 MB] 11.4 基于consul服务发现模式.mp4 [244.5 MB] 11.3 基于文件的服务发现模式.mp4 [162.8 MB] 11.2 prometheus target管理方式.mp4 [42.2 MB] 11.1 exporter流派和管理.mp4 [71.1 MB] 📁 第7节 k8s监控中relabel应用和k8s监控总结 8.2 prometheus为k8s做的4大适配工作.mp4 [22.4 MB] 8.1 k8s监控中标签relabel应用和原理.mp4 [277.7 MB] 📁 第6节 prometheus监控k8s源码解读 7.3 普罗中k8s服务发现源码解读.mp4 [149.0 MB] 7.2 k8s-apiserver监控源码解读.mp4 [222.6 MB] 7.1 kube-state-metrics源码讲解.mp4 [346.4 MB] 📁 第5节 java应用监控jvm实例 4.2 导入grafana大盘和指标讲解.mp4 [203.7 MB] 4.1 监控kafka和zookeeper的jvm.mp4 [240.0 MB] 📁 第4节 mysqld_exporter二次开发之改造成探针型 3.1 二次开发之改造成一对多探测探针型.mp4 [248.4 MB] 📁 第3节 黑盒探针blackbox_exporter和普罗relabel源码解读 2.2 普罗relabel address替换源码解析.mp4 [263.3 MB] 2.1 blackbox框架源码和http探测源码解读.mp4 [277.8 MB] 📁 第2节 node_exporter源码解读和二次开发 1.2 node_exporter二开新增自定义模块.mp4 [203.5 MB] 1.1 node_exporter采集原理简介.mp4 [212.0 MB] 📁 第1节 课程简介 普罗源码和二开.mp4 [41.5 MB] 📁 第14节 prometheus 适配remote实战项目 17.3 write的代码编写和测试.mp4 [253.3 MB] 17.2 read的代码，查询QueryEngine.mp4 [293.1 MB] 17.1 remote实战项目之设计据源的结构.mp4 [152.5 MB]
