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Spring Boot服务监控(Prometheus)
wg204wg
发布于 2023-7-4 12:35
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哲学
最近看到了一句话：定乎内外之分 辩乎荣辱之境。
一个外国作家也说过：
我生命里的的最大突破之一，就是我不再为别人的看法而担忧。此后，我真的能自由的去做我认为对自己最好的事，只有在我们不需要外来的赞许时，才变得自由。
说的都很好。人就是要突破自己，就像许三多，不要在意别人的看法，做自己认为有意义的事，今天比昨天好，这不就是希望。
监控
思考完一波哲学，开始搞搞软件上的东西。这篇记录下监控配置相关的知识。
为什么需要监控系统：简单点说。随时掌握系统运行情况，保证在你预期内运行。
先不扯别的，看两张效果图：
1、监控Linux服务器的CPU，内存，磁盘等：
2、监控Tomcat和jvm：
概念
1、Prometheus是什么，一款开源的优秀的时间序列数据库监控软件。收集各项指标，用于监控系统状态。提供强大的PromQL查询语句，满足各种个性化查询需求。
2、什么是Metrics，Metrics就是监控指标，在外行术语中，指标是数字度量，时间序列意味着随着时间的推移记录变化。用户想要测量的内容因应用程序而异。对于web服务器来说，它可能是请求时间，对于数据库，它可能是活动连接数或活动查询数等。简单理解，就是你想监控的东西，不必过分深究。
3、Grafana又是什么？简单来说就是图形化展示工具，和Prometheus天作之合。
安装配置
1、下载prometheus：
wget https://github.com/prometheus/prometheus/releases/download/v2.35.0/prometheus-2.35.0.linux-amd64.tar.gz
tar xvfz prometheus-*.tar.gz
cd prometheus-*2、配置prometheus：
global:
scrape_interval: 15s # By default, scrape targets every 15 seconds.
# Attach these labels to any time series or alerts when communicating with
# external systems (federation, remote storage, Alertmanager).
external_labels:
monitor: 'codelab-monitor'
# 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'
# Override the global default and scrape targets from this job every 5 seconds.
scrape_interval: 5s
static_configs:
# 这里这个就是自带的监控，监控preometheus自己
- targets: ['localhost:9090'] 以上就完成了prometheus的下载和配置，非常的简单。
访问host:9090就可以看到如下界面：
这就是prometheus的管理页面。不够酷炫，接下来下载grafana。
3、下载grafana
sudo yum install grafana
sudo systemctl start grafana-server
这就完事了。验证下，默认的管理端是运行在3000端口，也就是http://ip:3000，就可以打开如下页面，账号密码默认都是admin。
我们现在有了prometheus和grafana，接下来将grafana连上prometheus。
1、添加数据源
2、连接上prometheus
3、测试是否连接成功
这就完成了。截止到现在，最基本prometheus和grafna下载和安装的操作就完毕了。
exporter
接下来，来监控linux的状态。这个也是极其的简单。
首先下载node_exporter，然后启动
wget https://github.com/prometheus/node_exporter/releases/download/v*/node_exporter-*.*-amd64.tar.gz
tar xvfz node_exporter-*.*-amd64.tar.gz
cd node_exporter-*.*-amd64
./node_exporter再去prometheus修改下配置文件prometheus.yaml，仿照之前的，加上下面的配置。然后重启prometheus。
- job_name: node
static_configs:
- targets: ['localhost:9100']
这样已经有了监控linux运行情况的能力了，只是目前还没有展示出来而已。
接下来加上酷炫的页面。
官网有配置好的，甚至不用自己配置。地址是：
https://grafana.com/grafana/dashboards/
打开如下，搜索node，选中第一个。
复制官方提供的模板ID。然后去grafana导入一下即可。
大功告成了，如下图所示。
jvm的也是类似的操作，自己可以试验。
自定义监控指标
以上都是官方提供的exporter。监控机器或者jvm的，如果我们想监控自己的业务呢？例如想监控当前有多少请求？每个请求的性能如何？或者其他一些自定义的监控项？
在写代码之前，认识几个概念：prometheus中的四种指标类型。
Counter（计数器）：Counter类型用于增加的值，例如请求计数或错误计数。最重要的是，绝对不能将计数器用于可能减小的值。只增不减。
Gauges（仪表板（我自己的翻译））：仪表类型可用于向下和向上的值，例如当前内存使用量或队列中的项目数，可增可减。
histogram（直方图）：这个概念比较难以理解。暂时我们认为他就是统计分位树的就好。例如你这个接口99%请求的耗时，TP99。
summaries：本篇不讲，感兴趣自行查看官网。
这四种类型，都什么时候使用呢？
Counter：1、你想记录一个只上升的值
2、希望以后能够查询该值的增长速度（即增长率）
Guage： 1、想要记录一个可以上升或下降的值
2、你不需要查询它的增长率
histogram：分桶计算，分位计算，计算TP99等。
OK，接下来写代码。
监控Spring Boot应用
用java，一般用Spring Boot项目开发，这个很容易实现，全部都是封装好的。
从一个最基本的项目入手，只需要如下的依赖即可。注意到这里除了web模块，还加了两个监控模块。
<dependencies>
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-actuator</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>io.micrometer</groupId>
<artifactId>micrometer-registry-prometheus</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
<scope>test</scope>
</dependency>
</dependencies>然后写一个简单的controller。
package com.test.promethusmetrics;
import io.prometheus.client.CollectorRegistry;
import io.prometheus.client.Counter;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
/**
* 测试Counter
*
* @author fengkai
*/
@RestController
public class CounterController {
private final Counter requestCount;
public CounterController(CollectorRegistry collectorRegistry) {
requestCount = Counter.build()
.name("request_count")
.help("Number of hello requests.")
.register(collectorRegistry);
}
@GetMapping(value = "/hello")
public String hello() {
requestCount.inc();
return "Hi!";
}
}
注意到这里用了counter。这就完成了counter计数的代码部分。
代码完成后，还需要让prometheus去拉取我们Spring Boot的监控指标，配置和之前很相似。
添加如下配置，然后重启prometheus。
- job_name: "spring"
metrics_path: /actuator/prometheus
static_configs:
- targets: ["192.168.181.1:8080"]
我们在浏览器上多请求几次。
然后我们去grafana上配置监控面板，首先添加
然后配置指标
效果图如下。
以上只是单纯的计数，实际用途不是很大，其实更关心的应该是增长率。这又该如何统计呢？
只需要在外层包裹rate函数就可以了，具体的原理可以后续再解释，这里先用起来。
接下来再试一下使用histogram，统计下Spring Boot服务的请求的耗时情况如何？
代码部分
package com.test.promethusmetrics;
import io.prometheus.client.CollectorRegistry;
import io.prometheus.client.Histogram;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
import static java.lang.Thread.sleep;
@RestController
public class HistogramController {
private final Histogram requestDuration;
public HistogramController(CollectorRegistry collectorRegistry) {
requestDuration = Histogram.build()
.name("test_wait")
.help("Time for HTTP request.")
.register(collectorRegistry);
}
@GetMapping(value = "/wait")
public String makeMeWait() throws InterruptedException {
Histogram.Timer timer = requestDuration.startTimer();
long sleepDuration = Double.valueOf(Math.floor(Math.random() * 10 * 1000)).longValue();
sleep(sleepDuration);
timer.observeDuration();
return String.format("I kept you waiting for %s ms!", sleepDuration);
}
}
多访问几次:localhost:8080/wait
然后grafana配置，这里用的是直方图histogram，计算的性能。QL的语法本篇不讲解，可以参考官网。
效果图如下：
总结
现在，我们应该清楚地了解prometheus中可以使用的不同监控指标类型，以及何时使用它们，如何查询它们。并且能够用grafna配置酷炫的监控图标。有了这些知识，可以更有效地发布应用程序中的监控，并确保它始终按预期运行。
另外，说起prometheus，还有部电影《普罗米修斯》，是异形前传，挺好看。
观影顺序：
《普罗米修斯》-> 《异形：契约》-> 《异形1》 -> 《异形2》 ->《异形3》 -> 《异形4》
文章转载自公众号：凯哥的Java技术活
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已于2023-7-4 12:35:41修改
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