prometheus 集成 spring boot 2

Airmusic 发布于2019-08-16 16:08 / 786人阅读

摘要：简介中文名称为普罗米修斯，受启发于的监控系统，从年开始由前工程师在以开源软件的形式进行研发，年月发布版本。拉的代表，主要代表就是，让我们不用担心监控应用本身的状态。这样的一个程序称为，的实例称为一个。

Prometheus 简介

Prometheus 中文名称为普罗米修斯，受启发于Google的Brogmon监控系统，从2012年开始由前Google工程师在Soundcloud以开源软件的形式进行研发，2016年6月发布1.0版本。Prometheus 可以看作是 Google 内部监控系统 Borgmon 的一个实现

首先了解下 prometheus 架构图

Prometheus监控模式

目前，监控系统采集指标有两种方式，一种是『推』，另一种就是『拉』：

推的代表有 ElasticSearch，InfluxDB，OpenTSDB 等，需要你从程序中将指标使用 TCP，UDP 等方式推送至相关监控应用，只是使用 TCP 的话，一旦监控应用挂掉或存在瓶颈，容易对应用本身产生影响，而使用 UDP 的话，虽然不用担心监控应用，但是容易丢数据。

拉的代表，主要代表就是 Prometheus，让我们不用担心监控应用本身的状态。而且可以利用 DNS-SRV 或者 Consul 等服务发现功能就可以自动添加监控。

监控java 应用

prometheus 监控应用的方式非常简单，只需要进程暴露了一个用于获取当前监控样本数据的HTTP访问地址。这样的一个程序称为Exporter，Exporter的实例称为一个Target。Prometheus通过轮训的方式定时从这些Target中获取监控数据样本，对于java 应用来讲，只需要暴露一个包含监控数据的http访问地址即可，当然提供的数据需要满足一定的格式，这个格式就是 Metrics 格式

Metircs 格式

metircs 的格式非常简单

metric name>{=, ...}

主要分为三个部分
各个部分需符合相关的正则表达式
metric name：指标的名称，主要反映被监控样本的含义 a-zA-Z_:*
label name: 标签反映了当前样本的特征维度 [a-zA-Z0-9_]*
label value: 各个标签的值，不限制格式
需要注意的是，label value 最好使用枚举值，而不要使用无限制的值，比如用户 ID，Email 等，不然会消耗大量内存，也不符合指标采集的意义

Metrics类型

Prometheus定义了4中不同的指标类型(metric type)：Counter（计数器）、Gauge（仪表盘）、Histogram（直方图）、Summary（摘要）。
Counter：只增不减的计数器
Gauge：可增可减的仪表盘
Histogram：直方图，内置分析样本的分布情况
Summary：摘要自定义样本分布情况

spring boot 集成 prometheus 加入prometheus依赖

prometheus 官方提供了spring boot 的依赖，但是该客户端已经不支持spring boot 2


    io.prometheus
    simpleclient_spring_boot
    0.4.0

由于 spring boot 2 的actuator 使用了 Micrometer 进行监控数据统计，
而Micrometer 提供了prometheus 支持，我们可以使用 micrometer-registry-prometheus 来集成 spring boot 2
加入相应依赖

 
        org.springframework.boot
        spring-boot-starter-actuator
  
 
        io.micrometer
         micrometer-core
 
 
        io.micrometer
        micrometer-registry-prometheus

添加监控项 统计http 请求的总数量

如果要统计http 请求的总数量，我们可以直接使用prometheus 提供的 Counter 类
首先我们注册一个 Counter 实例到spring 容器

    @Bean
    public Counter requestTotalCountCollector(){
        return  Counter.build()
         .name("http_requests_total")
         .labelNames("path", "method", "code")
         .help("http请求总计数").register(collectorRegistry);
    }

继承HandlerInterceptorAdapter ，声明一个拦截器

public class PrometheusInterceptor extends HandlerInterceptorAdapter {

     @Override
    public boolean preHandle(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response, Object handler) throws Exception {
    }

    @Override
    public void afterCompletion(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response, Object handler, Exception ex) throws Exception {
    }
}

在 prehandle 中执行

 requestTotalCountCollector.labels(requestURI, method,code).inc();

在配置文件 applicaion.yml 中启用metrics,prometheus监控

management:
  metrics:
    export:
      prometheus:
        enabled: true
  endpoint:
    metrics:
      enabled: true
    prometheus:
      enabled: true
  endpoints:
    web:
      exposure:
        include: ["prometheus","health"]

启动项目，访问路径下的 /actuator/prometheus，即可看到监控项

统计正常及自定义错误码的接口响应时间

自定义一个metrics 收集器
只需要继承 prometheus 的 Collector，重写抽象方法collect

public class RequestTimeCollector extends Collector{
    @Override
    public List collect() {
    }
}

注册RequestTimeCollector 到 spring 容器

    @Bean
    @Primary
    public RequestTimeCollector requestTimeCollector(){
        return new RequestTimeCollector("request_time","接口请求时间",Arrays.asList("url","method", "status")).register(collectorRegistry);
    }

声明一个around 切面拦截controller方法

    @Around("execution(* com.xxx.controller..*.*(..))")
    public Object around(ProceedingJoinPoint joinPoint) throws Throwable {
    try {
            requestTimeCollector.setValue(diff, uri, method, String.valueOf(200));
            return proceed;
        } catch (Throwable throwable) {
            if (throwable instanceof BaseException) {
                requestTimeCollector.setValue(diff, uri, method, String.valueOf(statEnum.key()));
            }
            throw throwable;
          }
        }
    }

启动项目，访问路径下的 /actuator/prometheus，即可看到监控项

文章版权归作者所有，未经允许请勿转载,若此文章存在违规行为，您可以联系管理员删除。

转载请注明本文地址：https://www.ucloud.cn/yun/73919.html

Spring Boot 参考指南（端点）

摘要：在发出经过身份验证的请求时，被认为是端点的输入，因此不会缓存响应。自定义端点对或的操作通过使用或通过自动公开。端点范围请求范围请求可以用于请求资源的一部分，当使用或时，操作将返回一个自动支持范围请求的。 50. 端点 Actuator端点让你监视和与应用程序交互，Spring Boot包含许多内置的端点，并允许你添加自己的端点。例如，health端点提供基本的应用程序健康信息。可以启...

mozillazg 2019-08-16 12:31 评论0 收藏0
配置 spring boot 2.X 支持 prometheus metrics

摘要：前言实际项目中，提供接口，对接公司的监控系统，增加服务的可观察性，是一个基本的要求。在中集成，非常简单。由上可知，我们可以访问获取格式的。在层，增加然后具体的逻辑中，直接使用。最后重新启动项目，再次访问可看到自定义的已经存在了。前言实际项目中，提供metrics接口，对接公司的监控系统，增加服务的可观察性，是一个基本的要求。在spring boot 1.X 中集成prometheu...

leo108 2019-08-16 17:04 评论0 收藏0
Dubbo Cloud Native 实践与思考

摘要：可简单地认为它是的扩展，负载均衡自然成为不可或缺的特性。类似的特性在项目也有体现，它是另一种高性能代理的方案，提供服务发现健康和负载均衡。 Dubbo Cloud Native 实践与思考分享简介 Cloud Native 应用架构随着云技术的发展受到业界特别重视和关注，尤其是 CNCF（Cloud Native Computing Foundation）项目蓬勃发展之际。Dubbo...

邱勇 2019-06-28 10:58 评论0 收藏0
Resilience4j使用指南

摘要：以下是它的示例现在，如果需要的话，所有对已修饰的服务块的调用都要符合速率限制器配置。案例概述在本文中，我们讨论一下Resilience4j库。该库通过管理远程通信的容错性来帮助实现弹性系统。这个库受到Hystrix的启发，但提供了更方便的API和许多其他特性，如速率限制器(阻塞太频繁的请求)、Bulkhead(避免太多并发请求)等。 Maven设置首先，我们需要将目标模块添加到我...

Labradors 2019-08-16 14:43 评论0 收藏0
Dubbo Cloud Native 之路的实践与思考

摘要：可简单地认为它是的扩展，负载均衡自然成为不可或缺的特性。是基于开发的服务代理组件，在使用场景中，它与和整合，打造具备服务动态更新和负载均衡能力的服务网关。类似的特性在项目也有体现，它是另一种高性能代理的方案，提供服务发现健康和负载均衡。摘要： Cloud Native 应用架构随着云技术的发展受到业界特别重视和关注，尤其是 CNCF（Cloud Native Computing Fo...

niceforbear 2019-06-24 18:03 评论0 收藏0