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博客园:Throwable:基于Prometheus搭建SpringCloud全方位立体监控体系


一、io.micrometer的使用

在SpringBoot2.X中,spring-boot-starter-actuator引入了io.micrometer,对1.X中的metrics进行了重构,主要特点是支持tag/label,配合支持tag/label的监控系统,使得我们可以更加方便地对metrics进行多维度的统计查询及监控。io.micrometer目前支持Counter、Gauge、Timer、Summary等多种不同类型的度量方式(不知道有没有遗漏),下面逐个简单分析一下它们的作用和使用方式。 需要在SpringBoot项目下引入下面的依赖:

<dependency>
<groupId>io.micrometer</groupId>
<artifactId>micrometer-core</artifactId>
<version>${micrometer.version}</version>
</dependency>

目前最新的micrometer.version为1.0.5。注意一点的是:io.micrometer支持Tag(标签)的概念,Tag是其metrics是否能够有多维度的支持的基础,Tag必须成对出现,也就是必须配置也就是偶数个Tag,有点类似于K-V的关系。

1.1 Counter

Counter(计数器)简单理解就是一种只增不减的计数器。它通常用于记录服务的请求数量、完成的任务数量、错误的发生数量等等。举个例子:

import io.micrometer.core.instrument.Counter;
import io.micrometer.core.instrument.Metrics;
import io.micrometer.core.instrument.simple.SimpleMeterRegistry; /**
* @author throwable
* @version v1.0
* @description
* @since 2018/7/19 23:10
*/
public class CounterSample { public static void main(String[] args) throws Exception {
//tag必须成对出现,也就是偶数个
Counter counter = Counter.builder("counter")
.tag("counter", "counter")
.description("counter")
.register(new SimpleMeterRegistry());
counter.increment();
counter.increment(2D);
System.out.println(counter.count());
System.out.println(counter.measure());
//全局静态方法
Metrics.addRegistry(new SimpleMeterRegistry());
counter = Metrics.counter("counter", "counter", "counter");
counter.increment(10086D);
counter.increment(10087D);
System.out.println(counter.count());
System.out.println(counter.measure());
}
}

输出:

3.0
[Measurement{statistic='COUNT', value=3.0}]
20173.0
[Measurement{statistic='COUNT', value=20173.0}]

Counter的Measurement的statistic(可以理解为度量的统计角度)只有COUNT,也就是它只具备计数(它只有增量的方法,因此只增不减),这一点从它的接口定义可知:

public interface Counter extends Meter {

  default void increment() {
increment(1.0);
} void increment(double amount); double count(); //忽略其他方法或者成员
}

Counter还有一个衍生类型FunctionCounter,它是基于函数式接口ToDoubleFunction进行计数统计的,用法差不多。

1.2 Gauge

Gauge(仪表)是一个表示单个数值的度量,它可以表示任意地上下移动的数值测量。Gauge通常用于变动的测量值,如当前的内存使用情况,同时也可以测量上下移动的"计数",比如队列中的消息数量。举个例子:

import io.micrometer.core.instrument.Gauge;
import io.micrometer.core.instrument.Metrics;
import io.micrometer.core.instrument.simple.SimpleMeterRegistry; import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger; /**
* @author throwable
* @version v1.0
* @description
* @since 2018/7/19 23:30
*/
public class GaugeSample { public static void main(String[] args) throws Exception {
AtomicInteger atomicInteger = new AtomicInteger();
Gauge gauge = Gauge.builder("gauge", atomicInteger, AtomicInteger::get)
.tag("gauge", "gauge")
.description("gauge")
.register(new SimpleMeterRegistry());
atomicInteger.addAndGet(5);
System.out.println(gauge.value());
System.out.println(gauge.measure());
atomicInteger.decrementAndGet();
System.out.println(gauge.value());
System.out.println(gauge.measure());
//全局静态方法,返回值竟然是依赖值,有点奇怪,暂时不选用
Metrics.addRegistry(new SimpleMeterRegistry());
AtomicInteger other = Metrics.gauge("gauge", atomicInteger, AtomicInteger::get);
}
}

输出结果:

5.0
[Measurement{statistic='VALUE', value=5.0}]
4.0
[Measurement{statistic='VALUE', value=4.0}]

Gauge关注的度量统计角度是VALUE(值),它的构建方法中依赖于函数式接口ToDoubleFunction的实例(如例子中的实例方法引用AtomicInteger::get)和一个依赖于ToDoubleFunction改变自身值的实例(如例子中的AtomicInteger实例),它的接口方法如下:

public interface Gauge extends Meter {

  double value();

  //忽略其他方法或者成员
}

1.3 Timer

Timer(计时器)同时测量一个特定的代码逻辑块的调用(执行)速度和它的时间分布。简单来说,就是在调用结束的时间点记录整个调用块执行的总时间,适用于测量短时间执行的事件的耗时分布,例如消息队列消息的消费速率。举个例子:

import io.micrometer.core.instrument.Timer;
import io.micrometer.core.instrument.simple.SimpleMeterRegistry; import java.util.concurrent.TimeUnit; /**
* @author throwable
* @version v1.0
* @description
* @since 2018/7/19 23:44
*/
public class TimerSample { public static void main(String[] args) throws Exception{
Timer timer = Timer.builder("timer")
.tag("timer","timer")
.description("timer")
.register(new SimpleMeterRegistry());
timer.record(()->{
try {
TimeUnit.SECONDS.sleep(2);
}catch (InterruptedException e){
//ignore
}
});
System.out.println(timer.count());
System.out.println(timer.measure());
System.out.println(timer.totalTime(TimeUnit.SECONDS));
System.out.println(timer.mean(TimeUnit.SECONDS));
System.out.println(timer.max(TimeUnit.SECONDS));
}
}

输出结果:

1
[Measurement{statistic='COUNT', value=1.0}, Measurement{statistic='TOTAL_TIME', value=2.000603975}, Measurement{statistic='MAX', value=2.000603975}]
2.000603975
2.000603975
2.000603975

Timer的度量统计角度主要包括记录执行的最大时间、总时间、平均时间、执行完成的总任务数,它提供多种的统计方法变体:

public interface Timer extends Meter, HistogramSupport {

  void record(long amount, TimeUnit unit);

  default void record(Duration duration) {
record(duration.toNanos(), TimeUnit.NANOSECONDS);
} <T> T record(Supplier<T> f); <T> T recordCallable(Callable<T> f) throws Exception; void record(Runnable f); default Runnable wrap(Runnable f) {
return () -> record(f);
} default <T> Callable<T> wrap(Callable<T> f) {
return () -> recordCallable(f);
} //忽略其他方法或者成员
}

这些record或者包装方法可以根据需要选择合适的使用,另外,一些度量属性(如下限和上限)或者单位可以自行配置,具体属性的相关内容可以查看DistributionStatisticConfig类,这里不详细展开。

另外,Timer有一个衍生类LongTaskTimer,主要是用来记录正在执行但是尚未完成的任务数,用法差不多。

1.4 Summary

Summary(摘要)用于跟踪事件的分布。它类似于一个计时器,但更一般的情况是,它的大小并不一定是一段时间的测量值。在micrometer中,对应的类是DistributionSummary,它的用法有点像Timer,但是记录的值是需要直接指定,而不是通过测量一个任务的执行时间。举个例子:

import io.micrometer.core.instrument.DistributionSummary;
import io.micrometer.core.instrument.simple.SimpleMeterRegistry; /**
* @author throwable
* @version v1.0
* @description
* @since 2018/7/19 23:55
*/
public class SummarySample { public static void main(String[] args) throws Exception {
DistributionSummary summary = DistributionSummary.builder("summary")
.tag("summary", "summary")
.description("summary")
.register(new SimpleMeterRegistry());
summary.record(2D);
summary.record(3D);
summary.record(4D);
System.out.println(summary.measure());
System.out.println(summary.count());
System.out.println(summary.max());
System.out.println(summary.mean());
System.out.println(summary.totalAmount());
}
}

输出结果:

[Measurement{statistic='COUNT', value=3.0}, Measurement{statistic='TOTAL', value=9.0}, Measurement{statistic='MAX', value=4.0}]
3
4.0
3.0
9.0

Summary的度量统计角度主要包括记录过的数据中的最大值、总数值、平均值和总次数。另外,一些度量属性(如下限和上限)或者单位可以自行配置,具体属性的相关内容可以查看DistributionStatisticConfig类。

二、扩展

SpringCloud体系的监控,扩展一个功能,记录一下每个有效的请求的执行时间。添加下面几个类或者方法:

//注解
@Documented
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
@Target(ElementType.METHOD)
public @interface MethodMetric { String name() default ""; String description() default ""; String[] tags() default {};
}
//切面类
@Aspect
@Component
public class HttpMethodCostAspect { @Autowired
private MeterRegistry meterRegistry; @Pointcut("@annotation(club.throwable.sample.aspect.MethodMetric)")
public void pointcut() {
} @Around(value = "pointcut()")
public Object process(ProceedingJoinPoint joinPoint) throws Throwable {
Method targetMethod = ((MethodSignature) joinPoint.getSignature()).getMethod();
//这里是为了拿到实现类的注解
Method currentMethod = ClassUtils.getUserClass(joinPoint.getTarget().getClass())
.getDeclaredMethod(targetMethod.getName(), targetMethod.getParameterTypes());
if (currentMethod.isAnnotationPresent(MethodMetric.class)) {
MethodMetric methodMetric = currentMethod.getAnnotation(MethodMetric.class);
return processMetric(joinPoint, currentMethod, methodMetric);
} else {
return joinPoint.proceed();
}
} private Object processMetric(ProceedingJoinPoint joinPoint, Method currentMethod,
MethodMetric methodMetric) throws Throwable {
String name = methodMetric.name();
if (!StringUtils.hasText(name)) {
name = currentMethod.getName();
}
String desc = methodMetric.description();
if (!StringUtils.hasText(desc)) {
desc = name;
}
String[] tags = methodMetric.tags();
if (tags.length == 0) {
tags = new String[2];
tags[0] = name;
tags[1] = name;
}
Timer timer = Timer.builder(name).tags(tags)
.description(desc)
.register(meterRegistry);
return timer.record(() -> {
try {
return joinPoint.proceed();
} catch (Throwable throwable) {
throw new IllegalStateException(throwable);
}
});
}
}
//启动类里面添加方法
@SpringBootApplication
@EnableEurekaClient
@RestController
public class SampleApplication { public static void main(String[] args) {
SpringApplication.run(SampleApplication.class, args);
} @MethodMetric
@GetMapping(value = "/hello")
public String hello(@RequestParam(name = "name", required = false, defaultValue = "doge") String name) {
return String.format("%s say hello!", name);
}
}

配置好Grafana的面板,重启项目,多次调用/hello接口。

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