内容简介:SpringBoot的Prometheus是监控系统,可以从 Springboot 获取监控数据,以时序数据的形式存储,并提供了监控数据的查询服务。Grafana是专业的 UI 仪表盘系统,支持非常多的数据源,其中就包括 Prometheus,可以便利的从中获取数据,使用仪表盘展示出来。
整体结构
SpringBoot的 actuator
提供了监控端点。
Prometheus是监控系统,可以从 Springboot 获取监控数据,以时序数据的形式存储,并提供了监控数据的查询服务。
Grafana是专业的 UI 仪表盘系统,支持非常多的数据源,其中就包括 Prometheus,可以便利的从中获取数据,使用仪表盘展示出来。
springboot 2 中引入了 micrometer
,它可以更方便的对接各种监控系统,包括 Prometheus。
所以整体的结构就是:
-
springboot(micrometer)产生监控数据。
-
Prometheus 获取 springboot 应用的监控数据,存储,并提供数据查询服务。
-
Grafana 对接 Prometheus 数据源,调用其数据查询服务,用专业的仪表盘 UI 进行展示。
实践步骤
-
创建应用 -- 作为监控目标,产生监控数据。
-
集成度量库 micrometer -- 以便对接监控系统 Prometheus。
-
部署 prometheus
-
配置 prometheus -- 监控之前创建的 springboot 应用,了解 Prometheus 的查询服务。
-
部署 Grafana
-
添加 Prometheus 数据源
-
添加 JVM 监控仪表盘 -- 展示之前 springboot 应用的 JVM 状态。
-
自定义监控指标 -- 自有的监控指标都是底层基础数据,业务相关指标需要我们自己写代码。
-
动态变更监控目标 -- 如果监控目标发生变动就改一次 Prometheus 的配置文件,并重新启动,这是不适合的,需要使用动态配置的方式。
1. 创建应用 集成 micrometer
创建一个最简的 springboot 应用,添加 micrometer 依赖。
pom.xml :
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 https://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
<modelVersion>4.0.0</modelVersion>
<parent>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId>
<version>2.2.4.RELEASE</version>
<relativePath/> <!-- lookup parent from repository -->
</parent>
<groupId>com.example</groupId>
<artifactId>springboot2demo</artifactId>
<version>0.0.1-SNAPSHOT</version>
<name>springboot2demo</name>
<description>Demo project for Spring Boot</description>
<properties>
<java.version>1.8</java.version>
</properties>
<dependencies>
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-actuator</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>io.micrometer</groupId>
<artifactId>micrometer-registry-prometheus</artifactId>
<version>1.1.4</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
<scope>test</scope>
<exclusions>
<exclusion>
<groupId>org.junit.vintage</groupId>
<artifactId>junit-vintage-engine</artifactId>
</exclusion>
</exclusions>
</dependency>
</dependencies>
<build>
<plugins>
<plugin>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-maven-plugin</artifactId>
</plugin>
</plugins>
</build>
</project>
application.properties
spring.application.name=springboot2demo
# 打开所有 Actuator 服务
management.endpoints.web.exposure.include=*
# 将应用名称添加到计量器的 tag 中去
# 以便 Prometheus 根据应用名区分不同服务
management.metrics.tags.application=${spring.application.name}
在启动类中添加Bean,用于监控JVM性能指标:
package com.example.springboot2demo;
import io.micrometer.core.instrument.MeterRegistry;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;
import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.actuate.autoconfigure.metrics.MeterRegistryCustomizer;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
@SpringBootApplication
public class Springboot2demoApplication {
public static void main(String[] args) {
SpringApplication.run(Springboot2demoApplication.class, args);
}
@Bean
MeterRegistryCustomizer<MeterRegistry> configurer(
@Value("${spring.application.name}") String applicationName) {
return (registry) -> registry.config().commonTags("application", applicationName);
}
}
启动服务。
查看监控端点信息:
2. 部署 Prometheus
官网:
https://prometheus.io/
可以下载安装包来安装,但下载速度极其慢,几乎下载不了。
可以使用 docker 部署,因为国内有docker镜像,所以速度很快。
docker 方式启动:
$ docker run --name prometheus -d -p 127.0.0.1:9090:9090 prom/prometheus
执行完成后就OK了,可以看一下 Prometheus 的界面。
http://localhost:9090/targets 是监控目标列表页:
http://localhost:9090/graph 是查询控制台,也有简单的图表展示:
现在还没对接应用,后面对接之后可以看到详细的内容。
3. Prometheus + Springboot应用
监控应用,需要在 Prometheus 配置文件中添加应用的相关信息。
配置文件在容器中的路径: /etc/prometheus
。
查看一下配置文件的默认内容:
$ docker exec -it [容器ID] cat /etc/prometheus/prometheus.yml
红框内是我们要关注的部分,按照这个形式添加我们的应用即可。
需要添加的内容为:
- job_name: 'springboot_app'
scrape_interval: 5s
metrics_path: '/actuator/prometheus'
static_configs:
- targets: ['192.168.31.6:8080']
"labels": {
"instance": "springboot2-A",
"service": "springboot2-A-service"
}
metrics_path
指定监控端点的路径。
targets
指定应用的IP端口,这里使用了IP,没有使用 localhost
,因为 Prometheus 是容器运行的,如果使用 localhost
就会访问容器内部。
配置不是直接在容器内部修改,可以把容器内部的配置文件拷贝出来一份,修改后,重启启动容器,挂载本地修改过的配置文件。
拷贝容器中的配置文件:
$ docker cp [容器ID]:/etc/prometheus/prometheus.yml .
修改配置文件,添加配置,最终的内容:
# my global config
global:
scrape_interval: 15s # Set the scrape interval to every 15 seconds. Default is every 1 minute.
evaluation_interval: 15s # Evaluate rules every 15 seconds. The default is every 1 minute.
# scrape_timeout is set to the global default (10s).
# Alertmanager configuration
alerting:
alertmanagers:
- static_configs:
- targets:
# - alertmanager:9093
# Load rules once and periodically evaluate them according to the global 'evaluation_interval'.
rule_files:
# - "first_rules.yml"
# - "second_rules.yml"
# A scrape configuration containing exactly one endpoint to scrape:
# Here it's Prometheus itself.
scrape_configs:
# The job name is added as a label `job=<job_name>` to any timeseries scraped from this config.
- job_name: 'prometheus'
# metrics_path defaults to '/metrics'
# scheme defaults to 'http'.
static_configs:
- targets: ['localhost:9090']
- job_name: 'springboot_app'
scrape_interval: 5s
metrics_path: '/actuator/prometheus'
static_configs:
- targets: ['192.168.31.6:8080']
"labels": {
"instance": "springboot2-A",
"service": "springboot2-A-service"
}
停掉之前的容器,重新启动:
$ docker run --name prometheus -d \
-p 9090:9090 \
-v [PATH]/prometheus.yml:/etc/prometheus/prometheus.yml \
prom/prometheus
访问监控列表页 http://localhost:9090/targets 就可以看到我们的应用了:
点击端点链接,可以看到监控数据,例如:
进入查询控制台页面 http://localhost:9090/graph,可以查询一个指标,例如 http_server_requests_seconds_sum
,效果:
4. 部署 Grafana
docker方式运行:
$ docker run -d \
-p 3000:3000 \
--name=grafana \
grafana/grafana
启动后,访问:http://localhost:3000,默认用户名密码 admin/admin
。
5. 添加 Prometheus 数据源
6. 展示应用的 JVM 信息
Grafana 中已经有现成的 JVM 仪表盘,我们直接导入使用即可。
这个仪表盘的编号为 4701
。
至此,Prometheus + Grafana + Springboot 的整体流程已经跑通了。
但是,这些指标都是底层通用指标,在业务层面一定会有个性需求,下面我们自己定义一些监控指标。
7. 自定义监控指标
需求:监控所有接口的请求次数。
应用中添加依赖:
<dependency>
<groupId>org.aspectj</groupId>
<artifactId>aspectjrt</artifactId>
<version>1.9.4</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.aspectj</groupId>
<artifactId>aspectjweaver</artifactId>
<version>1.9.4</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>cglib</groupId>
<artifactId>cglib</artifactId>
<version>3.2.12</version>
</dependency>
使用AOP方式对接口请求计数:
package com.example.springboot2demo;
import io.micrometer.core.instrument.Counter;
import io.micrometer.core.instrument.MeterRegistry;
import org.aspectj.lang.JoinPoint;
import org.aspectj.lang.annotation.AfterReturning;
import org.aspectj.lang.annotation.Aspect;
import org.aspectj.lang.annotation.Before;
import org.aspectj.lang.annotation.Pointcut;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.stereotype.Component;
import javax.annotation.PostConstruct;
@Component
@Aspect
public class APICounterAop {
@Pointcut("execution(public * com.example.springboot2demo.*.*(..))")
public void pointCut() {
}
ThreadLocal<Long> startTime = new ThreadLocal<>();
@Autowired
MeterRegistry registry;
private Counter counter;
@PostConstruct
private void init() {
counter = registry.counter("requests_total", "status", "success");
}
@Before("pointCut()")
public void doBefore(JoinPoint joinPoint) throws Throwable {
System.out.println("do before");
counter.increment(); //请求计数
}
@AfterReturning(returning = "returnVal", pointcut = "pointCut()")
public void doAfterReturning(Object returnVal) {
System.out.println("do after");
}
}
创建一个测试接口:
package com.example.springboot2demo;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
@RestController
public class TestController {
@RequestMapping("/hello")
public String hello() {
return "hello";
}
}
重启应用,多访问几次测试接口,然后查看 Prometheus 中的应用监控端点页面,就可以看到监控结果:
然后,我们把这个指标在 Grafana 中显示出来。
8. 动态变更监控目标
上面 Prometheus 配置文件中定义的监控目标使用的是静态方式,改配置文件后需要重启。
如果服务变更了,或者增加服务了,经常重启 Prometheus 肯定不合适。
Prometheus 提供了动态加载的方式,把服务信息放到一个单独的文件中,Prometheus 配置中指定这个外部文件,内容变化后,Prometheus 就会自动重新加载。
服务信息配置文件例如:
[
{
"targets": [
"192.168.31.6:8080"
],
"labels": {
"instance": "springboot2-A",
"service": "springboot2-A-service"
}
}
]
Prometheus 配置文件中的写法:
...
- job_name: 'springboot_app'
scrape_interval: 5s
metrics_path: '/actuator/prometheus'
file_sd_configs:
- files:
- /home/*.json
refresh_interval: 1m
启动 Prometheus 容器时要挂载这个服务信息配置文件的目录:
$ docker run --name prometheus -d -p 9090:9090 \
-v [PATH]/prometheus.yml:/etc/prometheus/prometheus.yml \
-v [PATH]:/home \
prom/prometheus
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以上所述就是小编给大家介绍的《Prometheus + Grafana 监控 SpringBoot》,希望对大家有所帮助,如果大家有任何疑问请给我留言,小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对 码农网 的支持!
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