Spring Boot Metrics监控之Prometheus&Grafana(转)

欢迎来到Spring Boot Actuator教程系列的第二部分。在第一部分中，你学习到了spring-boot-actuator模块做了什么，如何配置spring boot应用以及如何与各样的actuator endpoints交互。

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：

<!-- 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。

"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:

# 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。

$ 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：

$ 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：

# 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。

$ 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：

$ 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：

系统CPU使用

system-cpu-usage.png

API的延迟响应

response-latency.jpg

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：

$ 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：

$ 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.png

建立一个仪表盘图表

![add-cpu-usage.png](https://upload-images.jianshu.io/upload_images/793918-2e46ebd23646f1f4.png?imageMogr2/auto-orient/strip%7CimageView2/2/w/1240)

添加一个Prometheus查询

默认的可视化

dashboard.png

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。

翻译源

Spring Boot Actuator metrics monitoring with Prometheus and Grafana

作者：alvin_wang
链接：https://www.jianshu.com/p/afc3759e75b9
来源：简书
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