基于RocketMQ消息堆积指标的事件驱动伸缩（KEDA）
使用RocketMQ时，消息堆积产生时容易导致系统负载过高。为避免服务崩溃，提高系统的可靠性和稳定性，您可以基于RocketMQ消息堆积指标，使用KEDA（Kubernetes Event-driven Autoscaling）为应用的弹性伸缩方案，实现自动化和高效的容器水平伸缩（HPA）。
仪表盘指标说明和查询方式
借助于阿里云ARMS Prometheus监控服务和Grafana的指标存储和展示能力，云消息队列 RocketMQ 版提供可实时进行数据统计的仪表盘功能。该功能可帮助您一站式、全方位、多维度地统计和观测指标，进而快速了解业务的运行状态。本文介绍仪表盘的应用场景、计费说明、指标详情和使用方法。
仪表盘指标说明和查询方式
借助于阿里云ARMS Prometheus监控服务和Grafana的指标存储和展示能力，云消息队列 RocketMQ 版提供仪表盘功能。该功能可帮助您一站式、全方位、多维度地统计和观测指标，进而快速了解业务的运行状态。本文介绍仪表盘的应用场景、业务背景、指标详情、计费说明和查询方式。
rocketmq5.3开通了Prometheus但没有上班生产者 和消费者的Metrics 指标
使用k8s部署的rocketmq5.3，proxy和broker是分别独立部署的。通过配置broker.conf中将metricsExporterType 设置为 PROM。服务端 Metrics 指标像rocketmq_messages_in_total，rocketmq_messages_out_total等指标在prometheus中都能查到，但生产者 Metrics 指标（rocketm....
通过仪表盘和监控报警的可观测指标进行故障处理
通过仪表盘、监控报警等可观测功能，您可以对消息收发各阶段的重点指标和服务端状态进行监控和观测，并对重点指标设置告警规则以便及时上报异常。本文为您介绍如何将云消息队列 RocketMQ 版可观测性功能应用于云消息队列 RocketMQ 版的故障管理场景中，为您的日常运维和故障处理提供实践方案。
RocketMQ 5.0 可观测能力升级：Metrics 指标分析
作者：玄珏从消息的生命周期看可观测能力在进入主题之前先来看一下 RocketMQ 生产者、消费者和服务端交互的流程：message produce and consume processRocketMQ 的消息是按照队列的方式分区有序储存的，这种队列模型使得生产者、消费者和读写队列都是多对多的映射关系，彼此之间可以无限水平扩展。对比传统的消息队列如 RabbitMQ 是很大的优势，尤其是在流式处....
RocketMQ 5.0 可观测能力升级: Metrics 指标分析介绍｜学习笔记
开发者学堂课程【消息队列 RocketMQ 5.0 云原生架构升级课程：RocketMQ 5.0 可观测能力升级: Metrics 指标分析介绍】学习笔记，与课程紧密联系，让用户快速学习知识。课程地址：https://developer.aliyun.com/learning/course/1234/detail/18402Rocket MQ 5.0 可观测能力升级: Metrics 指标分析介....
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