Spring Boot Actuator详解与深刻应用（三）：Prometheus+Grafana应用监控

《Spring Boot Actuator详解与深刻应用》预计包括三篇，第一篇重点讲Spring Boot Actuator 1.x的应用与定制端点；第二篇将会对比Spring Boot Actuator 2.x 与1.x的区别，以及应用和定制2.x的端点；第三篇将会介绍Actuator metric指标与Prometheus和Grafana的使用结合。这部份内容很经常使用，且较为入门，欢迎你们的关注。

前文回顾

本文系《Spring Boot Actuator详解与深刻应用》中的第三篇。在前两篇文章，咱们主要讲了Spring Boot Actuator 1.x与 2.x 的应用与定制端点。相比于Actuator 1.x，基于Spring Boot 2.0的Actuator 2.x 在使用和定制方面有很大变化，对于Actuator的扩展也更加灵活。建议读者重点关注一下Actuator 2.x，关于Spring Boot 2.x流行的趋势是显而易见的。

Actuator提供端点将数据暴露出来，咱们获取这些数据进行分析，可是仅仅这样，对于咱们的分析并不能显得直观和方便。微服务架构中，拥有的微服务实例数量每每很庞大。数据可视化是咱们一向所指望的，开源项目：Spring Boot Admin提供了对Spring boot的Actuator Endpoint UI界面支持，同时也提供了对 Spring cloud的一些支持。本文将会对比首先介绍Spring Boot Admin的使用，而后重点介绍Spring Boot 2.x 中的应用监控：Actuator + Prometheus + Grafana。

应用Spring Boot Admin

Spring Boot Admin是一个Web应用程序，用于管理和监视Spring Boot应用程序。每一个应用程序都被视为客户端并注册到管理服务器。实现的原理则是基于Spring Boot Actuator提供的端点。

这一部分，咱们将描述配置Spring Boot Admin服务器以及应用程序如何成为客户端的步骤。

Admin Server

引入依赖

首先，咱们须要引入相关的依赖：

<dependency>
            <groupId>de.codecentric</groupId>
            <artifactId>spring-boot-admin-server</artifactId>
            <version>2.0.1</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>de.codecentric</groupId>
            <artifactId>spring-boot-admin-server-ui</artifactId>
            <version>2.0.1</version>
        </dependency>
复制代码

分别引入了admin-server和admin-server-ui。

配置Admin Server

应用程序的入口增长注解@EnableAdminServer将会开启服务。

server:
 port: 8088

management:
 endpoints:
 web:
 exposure:
 include: "*"
 endpoint:
 health:
 show-details: always
复制代码

Admin UI

打开http://localhost:8088/，咱们能够看到以下的界面：

下面咱们注册客户端服务到Admin Server上。

Admin Client

引入依赖

<dependency>
            <groupId>de.codecentric</groupId>
            <artifactId>spring-boot-admin-starter-client</artifactId>
            <version>2.0.1</version>
        </dependency>
复制代码

在各个服务中，增长admin client的依赖。

配置Admin Client

server:
 port: 8081

spring:
 application:
 name: admin-client

---
spring.boot.admin.client.url: "http://localhost:8088"
management.endpoints.web.exposure.include: "*"
---
management:
 endpoint:
 health:
 show-details: always
 defaults:
 enabled: true

eureka.client.serviceUrl.defaultZone: http://localhost:8761/eureka/
复制代码

咱们指定了Admin Server的地址http://localhost:8088。暴露出全部的Actuator的端点，而且显示健康检查的详细信息。

经过如上的配置，即完成了一个简单的Admin Server和Client的搭建。

UI界面

当咱们的客户端注册到Admin Server以后，打开Admin的界面，能够看到以下的信息截图：

上图为loggers界面的截图，咱们在上一篇介绍过，Actuator 2.x是CRUD模型，因此咱们这里也能够更改日志的等级。

使用服务发现

如上的示例中，咱们配置Admin Server是经过指定URL。在微服务集群中，服务通常都会注册到服务发现与注册组件中，咱们能够引入现有的组件，如Eureka、Consul等，轻松实现客户端注册。

实现此处略过，感兴趣的读者能够参见GitHub源码：github.com/keets2012/S…

使用Prometheus与Grafana监控

经过Actuator收集的各类指标信息，存储到Prometheus统计，Grafana则提供了一个友好的界面展现。下面咱们将介绍如何整合这三个组件，进行应用服务与系统的监控。

暴露Prometheus端点

咱们在以前的基础上，增长micrometer的依赖：

<dependency>
    <groupId>io.micrometer</groupId>
    <artifactId>micrometer-registry-prometheus</artifactId>
</dependency>
复制代码

并将端点暴露，增长以下配置：

management:
 metrics:
 export:
 prometheus:
 enabled: true
 step: 1m
 descriptions: true
 web:
 server:
 auto-time-requests: true
 endpoints:
 prometheus:
 id: springmetrics
 web:
 exposure:
 include: health,info,env,prometheus,metrics,httptrace,threaddump,heapdump,springmetrics

server:
 port: 8082
复制代码

Prometheus介绍

Prometheus 是 Cloud Native Computing Foundation 项目之一，是一个系统和服务监控系统。它的工做方式是被监控的服务须要公开一个Prometheus端点，这端点是一个HTTP接口，该接口公开了度量的列表和当前的值，而后Prometheus应用今后接口定时拉取数据，通常能够存放在时序数据库中，而后经过可视化的Dashboard(如Grafana)进行数据展现。

Prometheus特性：

• 多维度数据模型（由度量名称和键/值维度集定义的时间序列）
• 灵活的查询语言 来利用这种维度
• 不依赖分布式存储；单个服务器节点是自治的
• 时间序列采集经过HTTP上的 pull model 发生
• 推送时间序列 经过中间网关获得支持
• 经过服务发现或静态配置来发现目标
• 多种模式的图形和仪表盘支持
• 支持分级和水平federation

支持的prometheus metrics，如Counter，Gauge，Histogram和Summary等。须要注意的是counter只能增不能减，适用于服务请求量，用户访问数等统计，可是若是须要统计有增有减的指标须要用Gauge。支持的exporter不少，能够方便的监控不少应用，同时也能够自定义开发非官方提供的exporter。

安装Prometheus

能够经过压缩直接安装，笔者偷懒直接采用docker镜像。

docker run -it  -p 9090:9090 -v /etc/spring-boot-samples/spring-boot-actuator-prometheus/src/main/resources/prometheus.yml:/etc/prometheus/prometheus.yml prom/prometheus
复制代码

配置Prometheus文件以下：

# Prometheus全局配置项
global:
 scrape_interval:     15s # 设定抓取数据的周期，默认为1min
 evaluation_interval: 15s # 设定更新rules文件的周期，默认为1min
 scrape_timeout: 15s # 设定抓取数据的超时时间，默认为10s
 external_labels: # 额外的属性，会添加到拉取得数据并存到数据库中
 monitor: 'codelab_monitor'


# Alertmanager配置
alerting:
 alertmanagers:
 - static_configs:
 - targets: ["localhost:9093"] # 设定alertmanager和prometheus交互的接口，即alertmanager监听的ip地址和端口

# rule配置，首次读取默认加载，以后根据evaluation_interval设定的周期加载
rule_files:
 - "alertmanager_rules.yml"
 - "prometheus_rules.yml"

# scape配置
scrape_configs:
- job_name: 'prometheus' # job_name默认写入timeseries的labels中，能够用于查询使用
 scrape_interval: 15s # 抓取周期，默认采用global配置
 static_configs: # 静态配置
 - targets: ['localdns:9090'] # prometheus所要抓取数据的地址，即instance实例项

- job_name: 'example-random'
 static_configs:
 - targets: ['localhost:8082']
复制代码

如上为prometheus的配置文件，8082端口为上一小节启动的应用的端口。prometheus的端口为9090。此外还配置了Alertmanager，用于email等类型的告警。

Grafana介绍

Grafana是一个开源的Dashboard展现工具，能够支持不少主流数据源，包括时序性的和非时序性的。其提供的展现配置以及可扩展性能知足绝大部分时间序列数据展现需求，是一个比较优秀的工具。支持的数据源包括：prometheus、zabbix、elasticsearch、mysql和openTSDB等。

安装

Grafana一样是使用docker镜像安装，执行以下的启动命令：

docker run -d -p 3000:3000 grafana/grafana
复制代码

并增长prometheus的数据源，以下：

配置数据源：

配置Dashboard：

统计界面

通过如上的配置，咱们能够看到以下图所示的统计图：

固然咱们还能够安装插件，以下所示:

上图展现了笔者配置的一些插件，如zabbix、k8s等，配置较为简单，不在此处一一列出。

此部分设计的代码和监本，参见：github.com/keets2012/S…

总结

本文较为简单，主要讲告终合Actuator的监控应用，首先讲了Spring Boot Admin的应用并给出示例程序；而后讲了使用prometheus+grafana进行集成监控。总的来讲，后一种方式功能更为强大，更为专业，支持更丰富的数据源，读者能够自行尝试。

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参考

1. grafana docs
2. prometheus+grafana+springboot2监控集成配置