①可视化：快速和灵活的客户端图形具有多种选项。面板插件为许多不同的方式可视化指标和日志。
②报警：可视化地为最重要的指标定义警报规则。Grafana将持续评估它们，并发送通知。
③通知：警报更改状态时，它会发出通知。接收电子邮件通知。
④动态仪表盘：使用模板变量创建动态和可重用的仪表板，这些模板变量作为下拉菜单出现在仪表板顶部。
⑤混合数据源：在同一个图中混合不同的数据源!可以根据每个查询指定数据源。这甚至适用于自定义数据源。
⑥注释：注释来自不同数据源图表。将鼠标悬停在事件上可以显示完整的事件元数据和标记。
⑦过滤器：过滤器允许您动态创建新的键/值过滤器，这些过滤器将自动应用于使用该数据源的所有查询。
Dashboard的建立都是基于某一个数据源的，所以要先加一个数据源。
可视化方式有很多种，不过Graph、Table、Pie chart 这三种基本就已经满足数据展现要求了。
把这个Graph折线图Copy一份，改一下展现方式即可。
注意：默认添加完table后，如果有数字，会以K为单位，比如将300000展示位30k。
数字展示方式修改，Add column style：
当表格中出现数据后，需要通过筛选条件进行筛选，grafana提供了模板变量用于自定义筛选字段。
Type:定义变量类型
Query:这个变量类型允许您编写一个数据源查询，该查询通常返回一个 metric names, tag values or keys。例如，返回erver names, sensor ids or data centers列表的查询。
interval:interval值。这个变量可以代表时间跨度。不要按时间或日期直方图间隔硬编码一个组，使用这种类型的变量。
Datasource:此类型允许您快速更改整个仪表板的数据源。如果在不同环境中有多个数据源实例，则非常有用。
Custom:使用逗号分隔列表手动定义变量选项。
Constant:定义一个隐藏常数。有用的metric路径前缀的dashboards，你想分享。在dashboard export,期间，常量变量将作为一个重要的选项。
Ad hoc filters:非常特殊类型的变量，只对某些数据源，InfluxDB及Elasticsearch目前。它允许您添加将自动添加到使用指定数据源的所有metric查询的key/value 过滤器。
上面的Table和Graph分别使用了interval和query来定义变量进行筛选，不再重复。
grafana只有graph支持告警通知。
grafana的告警通知渠道有很多种，像Email、Teams、钉钉等都有支持。
在grafana.ini中开启告警：
要能发送邮件通知，首先需要在配置文件grafana.ini中配置邮件服务器等信息：
Grafana是个功能强大、展现层很漂亮的数据可视化监控工具，本篇主要介绍了Grafana基于MySQL数据源的安装及常用姿势，也支持其他数据源如ElasticSearch、InfluxDB等。更多内容可看 官网
1. 部署简单Go
编译生成的是一个静态可执行文件，除了glibc外没有其他外部依赖。这让部署变得异常方便：目标机器上只需要一个基础的系统和必要的管理、监控工具，完全不需要操心应用所需的各种包、库的依赖关系，大大减轻了维护的负担。
2. 并发性好
Goroutine和channel使得编写高并发的服务端软件变得相当容易，很多情况下完全不需要考虑锁机制以及由此带来的各种问题。单个Go应用也能有效的利用多个CPU核，并行执行的性能好。
3. 良好的语言设计
从学术的角度讲Go语言其实非常平庸，不支持许多高级的语言特性但从工程的角度讲，Go的设计是非常优秀的：规范足够简单灵活，有其他语言基础的程序员都能迅速上手。更重要的是
Go 自带完善的工具链，大大提高了团队协作的一致性。
4. 执行性能好
虽然不如 C 和 Java，但相比于其他编程语言，其执行性能还是很好的，适合编写一些瓶颈业务，内存占用也非常省。
