• sprint boot如何整合外部监控系统Prometheus和图表解决方案Grafana

    在这篇文章中，你将学习sprint boot如何整合外部监控系统Prometheus和图表解决方案Grafana。

    在这篇文章的末尾，你将在自己本地电脑上建立一个Prometheus和Grafana仪表盘，用来可视化监控Spring Boot应用产生的所有metrics。

    Prometheus

    Prometheus是一个开源的监控系统，起源于SoundCloud。它由以下几个核心组件构成：

    • 数据爬虫：根据配置的时间定期的通过HTTP抓去metrics数据。
    • time-series 数据库：存储所有的metrics数据。
    • 简单的用户交互接口：可视化、查询和监控所有的metrics。

    Grafana

    Grafana使你能够把来自不同数据源比如Elasticsearch, Prometheus, Graphite, influxDB等多样的数据以绚丽的图标展示出来。

    它也能基于你的metrics数据发出告警。当一个告警状态改变时，它能通知你通过email，slack或者其他途径。

    值得注意的是，Prometheus仪表盘也有简单的图标。但是Grafana的图表表现的更好。这也是为什么，在这篇文章中，我们将整合Grafana和Pormetheus来可视化metrics数据。

    增加Micrometer Prometheus Registry到你的Spring Boot应用

    Spring Boot使用Micrometer，一个应用metrics组件，将actuator metrics整合到外部监控系统中。

    它支持很多种监控系统，比如Netflix Atalas, AWS Cloudwatch, Datadog, InfluxData, SignalFx, Graphite, Wavefront和Prometheus等。

    为了整合Prometheus，你需要增加micrometer-registry-prometheus依赖：

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    <!-- Micrometer Prometheus registry  -->
    <dependency>
    	<groupId>io.micrometer</groupId>
    	<artifactId>micrometer-registry-prometheus</artifactId>
    </dependency>

    一旦你增加上述的依赖，Spring Boot会自动配置一个PrometheusMeterRegistry和CollectorRegistry来收集和输出格式化的metrics数据，使得Prometheus服务器可以爬取。

    所有应用的metrics数据是根据一个叫/prometheus的endpoint来设置是否可用。Prometheus服务器可以周期性的爬取这个endpoint来获取metrics数据。

    解析Spring Boot Actuator的/prometheus Endpoint

    首先，你可以通过actuator endpoint-discovery页面(http://localhost:8080/actuator)来看一下prometheus endpoint。

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    "prometheus": {
    "href": "http://127.0.0.1:8080/actuator/prometheus",
    "templated": false
    }

    prometheus endpoint暴露了格式化的metrics数据给Prometheus服务器。你可以通过prometheus endpoint(http://localhost:8080/actuator/prometheus)看到被暴露的metrics数据:

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    # HELP jvm_memory_committed_bytes The amount of memory in bytes that is committed for  the Java virtual machine to use
    # TYPE jvm_memory_committed_bytes gauge
    jvm_memory_committed_bytes{area="nonheap",id="Code Cache",} 9830400.0
    jvm_memory_committed_bytes{area="nonheap",id="Metaspace",} 4.3032576E7
    jvm_memory_committed_bytes{area="nonheap",id="Compressed Class Space",} 6070272.0
    jvm_memory_committed_bytes{area="heap",id="PS Eden Space",} 2.63192576E8
    jvm_memory_committed_bytes{area="heap",id="PS Survivor Space",} 1.2058624E7
    jvm_memory_committed_bytes{area="heap",id="PS Old Gen",} 1.96608E8
    # HELP logback_events_total Number of error level events that made it to the logs
    # TYPE logback_events_total counter
    logback_events_total{level="error",} 0.0
    logback_events_total{level="warn",} 0.0
    logback_events_total{level="info",} 42.0
    logback_events_total{level="debug",} 0.0
    logback_events_total{level="trace",} 0.0
    ...

    使用Docker下载和运行Prometheus

    下载Prometheus

    你可以使用docker pull命令来下载Prometheus docker image。

    shell
     
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    $ docker pull prom/prometheus

    一旦这个image被下载下来，你可以使用docker image ls命令来查看本地的image列表：

    shell
     
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    $ docker image ls
    REPOSITORY                                   TAG                 IMAGE ID            CREATED             SIZE
    prom/prometheus                              latest              b82ef1f3aa07        5 days ago          119MB

    Prometheus配置(prometheus.yml)

    接下来，我们需要配置Prometheus来抓取Spring Boot Actuator的/prometheus endpoint中的metrics数据。

    创建一个prometheus.yml的文件，填入以下内容：

    yaml
     
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    # 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).

    # 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: ['127.0.0.1:9090']

      - job_name: 'spring-actuator'
        metrics_path: '/actuator/prometheus'
        scrape_interval: 5s
        static_configs:
        - targets: ['HOST_IP:8080']

    在Prometheus文档中，上面的配置文件是basic configuration file的扩展。

    上面中比较重要的配置项是spring-actuator job中的scrape_configs选项。

    metrics_path是Actuator中prometheus endpoint中的路径。targes包含了Spring Boot应用的HOST和PORT。

    请确保替换HOST_IP为你Spring Boot应用运行的电脑的IP地址。值得注意的是，localhost将不起作用，因为我们将从docker container中连接HOST机器。你必须设置网络IP地址。

    使用Docker运行Prometheus

    最后，让我们在Docker中运行Prometheus。使用以下命令来启动一个Prometheus服务器。

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    $ docker run -d --name=prometheus -p 9090:9090 -v <PATH_TO_prometheus.yml_FILE>:/etc/prometheus/prometheus.yml prom/prometheus --config.file=/etc/prometheus/prometheus.yml

    请确保替换<PATH_TO_prometheus.yml_FILE>为你在上面创建的Prometheus配置文件的保存的路径。

    在运行上述命令之后，docker将在container中启动一个Prometheus服务器。你可以通过以下命令看到所有的container：

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    $ docker container ls
    CONTAINER ID        IMAGE               COMMAND                  CREATED             STATUS              PORTS                    NAMES
    e036eb20b8ad        prom/prometheus     "/bin/prometheus --c…"   4 minutes ago       Up 4 minutes        0.0.0.0:9090->9090/tcp   prometheus

    在Prometheus仪表盘中可视化Spring Boot Metrics

    你可以通过访问http://localhost:9090访问Prometheus仪表盘。你可以通过Prometheus查询表达式来查询metrics。

    下面是一些例子：

    你可以从Prometheus官方文档中学习更多的 Prometheus Query Expressions。

    使用Docker下载和运行Grafana

    使用以下命令可以使Docker下载和运行Grafana：

    shell
     
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    $ docker run -d --name=grafana -p 3000:3000 grafana/grafana

    上述命令将在Docker Container中开启一个Grafana，并且使用3000端口在主机上提供服务。

    你可以使用docker container ls来查看Docker container列表：

    shell
     
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    $ docker container ls
    CONTAINER ID        IMAGE                           COMMAND                  CREATED             STATUS              PORTS                    NAMES
    939dd22a7179        quay.io/prometheus/prometheus   "/bin/prometheus --c…"   14 minutes ago      Up 14 minutes       0.0.0.0:9090->9090/tcp   vigilant_neumann
    1f94c46bcf5c        grafana/grafana                 "/run.sh"                22 hours ago        Up 22 hours         0.0.0.0:3000->3000/tcp   grafana

    你可以访问http://localhost:3000，并且使用默认的账户名(admin)密码(admin)来登录Grafana。

    配置Grafana导入Prometheus中的metrics数据

    通过以下几步导入Prometheus中的metrics数据并且在Grafana上可视化。

    在Grafana上增加Prometheus数据源

    data-source

    data-source

    建立一个仪表盘图表

    add-dashboard

    add-dashboard

    添加一个Prometheus查询

    add-cpu-usage

    add-cpu-usage

    默认的可视化

    dashboard

    dashboard

    你可以在Github上看到完整的Actutator demo应用。

    阅读第一部分：Spring Boot Actuator:健康检查、审计、统计和监控。

    更多阅读资源

    翻译源

    Author: MrHook
    Link: https://bigjar.github.io/2018/08/19/Spring-Boot-Metrics%E7%9B%91%E6%8E%A7%E4%B9%8BPrometheus-Grafana/
    Copyright Notice: All articles in this blog are licensed under CC BY-NC-SA 4.0 unless stating additionally.
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