SpringBoot+Prometheus+Grafana实现应用监控和报警

一、背景

SpringBoot的应用监控方案比较多，SpringBoot+Prometheus+Grafana是目前比较常用的方案之一。它们三者之间的关系大概如下图：

关系图

二、开发SpringBoot应用

首先，创建一个SpringBoot项目，pom文件如下：

<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>org.projectlombok</groupId>
            <artifactId>lombok</artifactId>
            <optional>true</optional>
        </dependency>

        <!-- https://mvnrepository.com/artifact/io.prometheus/simpleclient_spring_boot -->
        <dependency>
            <groupId>io.prometheus</groupId>
            <artifactId>simpleclient_spring_boot</artifactId>
            <version>0.8.1</version>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-security</artifactId>
        </dependency>

注意： 这里的SpringBoot版本是1.5.7.RELEASE，之所以不用最新的2.X是因为最新的simpleclient_spring_boot只支持1.5.X，不确定2.X版本的能否支持。

MonitorDemoApplication启动类增加注解

1. package cn.sp; 
   

   ---

2. ---

3. import io.prometheus.client.spring.boot.EnablePrometheusEndpoint; 
   

   ---

4. import io.prometheus.client.spring.boot.EnableSpringBootMetricsCollector; 
   

   ---

5. import org.springframework.boot.SpringApplication; 
   

   ---

6. import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication; 
   

   ---

7. @EnablePrometheusEndpoint 
   

   ---

8. @EnableSpringBootMetricsCollector 
   

   ---

9. @SpringBootApplication 
   

   ---

10. public class MonitorDemoApplication { 
    

    ---

11. ---

12. public static void main(String[] args) { 
    

    ---

13. SpringApplication.run(MonitorDemoApplication.class, args); 
    

    ---

14. } 
    

    ---

15. ---

16. } 
    

    ---

17. ---

配置文件application.yml

1. server: 
   

   ---

2. port: 8848 
   

   ---

3. spring: 
   

   ---

4. application: 
   

   ---

5. name: monitor-demo 
   

   ---

6. ---

7. security: 
   

   ---

8. user: 
   

   ---

9. name: admin 
   

   ---

10. password: 1234 
    

    ---

11. basic: 
    

    ---

12. enabled: true 
    

    ---

13. # 安全路径列表，逗号分隔，此处只针对/admin路径进行认证 
    

    ---

14. path: /admin 
    

    ---

15. ---

16. # actuator暴露接口的前缀 
    

    ---

17. management: 
    

    ---

18. context-path: /admin 
    

    ---

19. # actuator暴露接口使用的端口，为了和api接口使用的端口进行分离 
    

    ---

20. port: 8888 
    

    ---

21. security: 
    

    ---

22. enabled: true 
    

    ---

23. roles: SUPERUSER 
    

    ---

测试代码TestController

@RequestMapping("/heap/test")
@RestController
public class TestController {

    public static final Map<String, Object> map = new ConcurrentHashMap<>();

    @RequestMapping("")
    public String testHeapUsed() {
        for (int i = 0; i < 10000000; i++) {
            map.put(i + "", new Object());
        }
        return "ok";
    }
}

这里的逻辑就是在请求这个接口后，创建大量对象保存到map中增加堆内存使用量，方便后面测试邮件报警。

启动项目后，可以在IDEA中看到有很多Endpoints，如图：

enter description here

开始我的IDEA是不显示这个Endpoints，后来发现是我使用的idea版本太老了,还是2017.1的，

而这个需要 idea2017.2版本以上才能看到。

后来只好重新下载安装，弄了好久。。。。

启动完毕，访问http://localhost:8888/admin/prometheus就可以看到服务暴露的那些监控指标了。

监控指标

注意：

由于开启了安全认证，所以访问这个URL的需要提示输入账号/密码，如果提示404请检查下你的请求地址是否正确，如果不设置management.context-path则默认地址是http://ip:port/prometheus

三、安装Prometheus

下载地址点击这里，本文下载的是Windows版本prometheus-2.17.2.windows-amd64.tar.gz。

解压后修改prometheus.yml文件，配置数据采集的目标信息。

1. scrape_configs: 
   

   ---

2. # The job name is added as a label `job=<job_name>` to any timeseries scraped from this config. 
   

   ---

3. # - job_name: 'prometheus' 
   

   ---

4. ---

5. # metrics_path defaults to '/metrics' 
   

   ---

6. # scheme defaults to 'http'. 
   

   ---

7. ---

8. # static_configs: 
   

   ---

9. # - targets: ['localhost:9090'] 
   

   ---

10. - job_name: 'monitor-demo' 
    

    ---

11. scrape_interval: 5s # 刮取的时间间隔 
    

    ---

12. scrape_timeout: 5s  
    

    ---

13. metrics_path: /admin/prometheus 
    

    ---

14. scheme: http  
    

    ---

15. basic_auth: #认证信息 
    

    ---

16. username: admin 
    

    ---

17. password: 1234 
    

    ---

18. static_configs: 
    

    ---

19. - targets: 
    

    ---

20. - 127.0.0.1:8888 #此处填写 Spring Boot 应用的 IP + 端口号 
    

    ---

更多配置信息请查看官方文档。

现在可以启动Prometheus了，命令行输入：prometheus.exe --config.file=prometheus.yml

访问http://localhost:9090/targets，查看Spring Boot采集状态是否正常。

采集目标信息

四、安装Grafana

下载地址点击这里，本文用到的是Windows版本grafana-6.3.3.windows-amd64.zip。

解压后运行bin目录下的grafana-server.exe启动，游览器访问http://localhost:3000即可看到登录页面，默认账号密码是admin/admin。

现在开始创建自己的可视化监控面板。

1.设置数据源

2. 创建一个Dashboard

enter description here

3. 填写采集的指标点

注意： 这里的指标点不能随便填，必须是已有的可以在 Prometheus看到。

采集指标

4.选择图表样式

5.填写标题描述

最后点击右上角的保存，输入Dashboad的名称即可。

结果展示

Tips: 这里的图表布局是可以用鼠标拖动的

五、添加邮件报警

在实际项目中当监控的某的个指标超过阈值（比如CPU使用率过高），希望监控系统自动通过短信、钉钉和邮件等方式报警及时通知运维人员，Grafana就支持该功能。

第一步： 点击[Alerting]——>[Notification channels]添加通知通道

创建通道

编辑

这里的Type有很多选项，包括webhook、钉钉等，这里以邮件为例。

第二步： 邮箱配置

Grafana默认使用conf目录下defaults.ini作为配置文件运行，根据官方的建议我们不要更改defaults.ini而是在同级目录下新建一个配置文件custom.ini。

以腾讯企业邮箱为例，配置如下：

#################################### SMTP / Emailing #####################
[smtp]
enabled = true
host = smtp.exmail.qq.com:465
user = xxxx@ininin.com
# If the password contains # or ; you have to wrap it with triple quotes. Ex """#password;"""
password = XXX
cert_file =
key_file =
skip_verify = true
from_address = xxxx@ininin.com
from_name = Grafana
ehlo_identity = ininin.com

然后需要重启Grafana，命令grafana-server.exe -config=E:\file\grafana-6.3.3\conf\custom.ini

第三步： 为指标添加alert

配置预警规则

配置通知方式和信息

Evaluate every

表示检测评率，这里为了测试效果，改为1秒

For

如果警报规则配置了For，并且查询违反了配置的阈值，那么它将首先从OK变为Pending。从OK到Pending Grafana不会发送任何通知。一旦警报规则的触发时间超过持续时间，它将更改为Alerting并发送警报通知。

Conditions

when 表示什么时间，of 表示条件，is above 表示触发值

同时，设置了is above后会有一条红线。

If no data or all values are null

如果没有数据或所有值都为空，这里选择触发报警

If execution error or timeout

如果执行错误或超时，这里选择触发报警

注意： 下一次触发，比如10秒后，它不会再次触发，防止报警风暴产生！

第四步： 测试

请求http://localhost:8848/heap/test接口后，内存升高大于设置的阈值，然后就收到报警邮件。

报警邮件

这里图片没有显示出来，搞不懂为什么。

六、总结

这套监控功能还是挺强大的，就是Prometheus的表达式有点多。

附上几个链接：

Prometheus官方文档

Grafana官方文档

代码地址