Prometheus + Spring Boot 应用监控

时间 2021-03-06

标签 html java node linux web spring apache api 浏览器 springboot 栏目 Spring 繁體版

原文原文链接

1. Prometheus是什么html

Prometheus是一个具备活跃生态系统的开源系统监控和告警工具包。一言以蔽之，它是一套开源监控解决方案。java

Prometheus主要特性：node

多维数据模型，其中包含由指标名称和键/值对标识的时间序列数据
PromQL，一种灵活的查询语言
不依赖分布式存储；单服务器节点是自治的
时间序列收集经过HTTP上的pull模型进行
经过中间网关支持推送（push）时间序列
经过服务发现或静态配置发现目标
支持多种模式的图形和仪表盘

为何用pull（拉取）而不用push（推送）呢？linux

由于，pull有如下优点：web

进行更改时，能够在笔记本电脑上运行监控
能够更轻松地判断目标是否下线
能够手动转到目标并使用Web浏览器检查其运行情况

目标暴露HTTP端点，Prometheus服务端经过HTTP主动拉取数据。既然是服务端本身主动向目标拉取数据，那么服务端运行在本地（咱们本身的电脑上）也是能够的，只要能访问目标端点便可，同时就像心跳检测同样能够判断目标是否下线，还有，服务端本身主动拉取，那么想拉取谁的数据就拉取谁的数据，于是能够随意切换拉取目标。spring

回想一下Skywalking是怎么作的，SkyWalking有客户端和服务端，须要在目标服务上安装探针（agent），探针采集目标服务的指标数据，上报给服务端OAP服务，这个对目标有必定的侵入性，不过能够接受。Prometheus不须要探针，能够借助push gateway来实现push效果。apache

对了，有个名词要先说清楚，metrics （译：度量，指标），我的更倾向于把它翻译成指标，后面说指标就是metricsapi

2. 基本概念浏览器

2.1. 数据模型springboot

Prometheus基本上将全部数据存储为时间序列：具备时间戳的值流，它们属于同一个指标和同一组标记的维度。除了存储的时间序列外，Prometheus还能够生成临时派生的时间序列做为查询的结果。

Metric names and labels

Every time series is uniquely identified by its metric name and optional key-value pairs called labels.

每一个时间序列都由它的指标名称和称为标签的可选键/值对惟一标识。

样本构成实际的时间序列数据。每一个样本包括：

一个64位的浮点值
一个毫秒时间戳

给定指标名称和一组标签，时间序列一般使用这种符号来标识：

<metric name>{<label name>=<label value>, ...}

例如，有一个时间序列，指标名称是api_http_requests_total，标签有method="POST"和handler="/messages"，那么它可能被表示成这样：

api_http_requests_total{method="POST", handler="/messages"}

2.2. 指标类型

Counter

counter是一个累积量度，表明一个单调递增的计数器，其值只能增长或在从新启动时重置为零。例如，可使用计数器来表示已服务请求数，已完成任务或错误的数量。

不要使用计数器来显示能够减少的值。例如，请勿对当前正在运行的进程数使用计数器，代替的应该使用量规。

Gauge

量规是一种指标，表明能够任意上下波动的单个数值。

量规一般用于测量值，例如温度或当前内存使用量，还用于可能上升和降低的“计数”，例如并发请求数。

Histogram

直方图对观察结果（一般是请求持续时间或响应大小）进行抽样，并在可配置的桶中对它们进行计数。它还提供了全部观测值的总和。

一个基础指标名称为<basename>的直方图在抓取期间会暴露多个时间序列：

观察桶的累积计数器，表示为 <basename>_bucket{le="<upper inclusive bound>"}
全部观测值的总和，表示为 <basename>_sum
观察到的事件数量，表示为 <basename>_count

Summary

与直方图相似，摘要对观察结果（一般是请求持续时间和响应大小等内容）进行抽样分析。虽然它还提供了观测值的总数和全部观测值的总和，但它能够计算滑动时间窗口内的可配置分位数。

一个基础指标名称为<basename>的摘要在抓取期间暴露多个时间序列:

观测事件的φ分位数（0≤φ≤1）流，表示为<basename>{quantile="<φ>"}
全部观测值的总和，表示为 <basename>_sum
观察到的事件数，表示为 <basename>_count

2.3. 做业和实例

在Prometheus的术语中，能够抓取的端点称为实例，一般对应于单个进程。具备相同目的的实例集合，称为做业。

例如，一个做业有四个实例：

job: api-server
- instance 1: 1.2.3.4:5670
- instance 2: 1.2.3.4:5671
- instance 3: 5.6.7.8:5670
- instance 4: 5.6.7.8:5671

当Prometheus抓取目标时，它会自动在抓取的时间序列上附加一些标签，以识别被抓取的目标：

job：目标所属的已配置的做业名称
instance：被抓取的目标URL的<host>:<port>部分

3. 安装与配置

Prometheus经过抓取指标HTTP端点从目标收集指标。因为Prometheus以相同的方式暴露本身的数据，所以它也能够抓取并监视其自身的健康情况。

默认状况下，不用更改配置，直接运行就能够抓取prometheus自身的健康情况数据

# Start Prometheus.
# By default, Prometheus stores its database in ./data (flag --storage.tsdb.path)

./prometheus --config.file=prometheus.yml

直接访问 localhost:9090

访问 localhost:9090/metrics 能够查看各项指标

举个例子

输入如下表达式，点“Execute”，能够看到如下效果

prometheus_target_interval_length_seconds

这应该返回多个不一样的时间序列（以及每一个序列的最新值），每一个序列的指标名称均为prometheus_target_interval_length_seconds，但具备不一样的标签。

这个是以图形化的方式展现指标，经过localhost:9090/metrics查看也是同样的

若是咱们只对99%的延迟感兴趣，咱们可使用如下查询：

prometheus_target_interval_length_seconds{quantile="0.99"}

为了计算返回的时间序列数，查询应该这样写：

count(prometheus_target_interval_length_seconds)

接下来，让咱们利用Node Exporter来多添加几个目标：

tar -xzvf node_exporter-*.*.tar.gz
cd node_exporter-*.*

# Start 3 example targets in separate terminals:
./node_exporter --web.listen-address 127.0.0.1:8080
./node_exporter --web.listen-address 127.0.0.1:8081
./node_exporter --web.listen-address 127.0.0.1:8082

接下来，配置Prometheus来抓取这三个新目标

首先，定义一个名为'node'的做业，这个做业负责从这三个目标端点抓取数据。假设，想象前两个端点是生产环境的，另外一个是非生产环境的，为了以示区别，咱们将其打上两个不一样的标签。在本示例中，咱们将group="production"标签添加到第一个目标组，同时将group="canary"添加到第二个目标。

scrape_configs:
  - job_name:       'node'

    # Override the global default and scrape targets from this job every 5 seconds.
    scrape_interval: 5s

    static_configs:
      - targets: ['localhost:8080', 'localhost:8081']
        labels:
          group: 'production'

      - targets: ['localhost:8082']
        labels:
          group: 'canary'

3.1. 配置

为了查看全部的命令行参数，运行以下命令

./prometheus -h

配置文件是YAML格式的，可使用 --config.file参数指定

配置文件的主要结构以下：

global: # How frequently to scrape targets by default.
  [ scrape_interval: <duration> | default = 1m ] # How long until a scrape request times out.
  [ scrape_timeout: <duration> | default = 10s ] # How frequently to evaluate rules.
  [ evaluation_interval: <duration> | default = 1m ] # The labels to add to any time series or alerts when communicating with
  # external systems (federation, remote storage, Alertmanager).
 external_labels: [ <labelname>: <labelvalue> ... ] # File to which PromQL queries are logged.
  # Reloading the configuration will reopen the file.
  [ query_log_file: <string> ] # Rule files specifies a list of globs. Rules and alerts are read from # all matching files.
rule_files: [ - <filepath_glob> ... ] # A list of scrape configurations.
scrape_configs: [ - <scrape_config> ... ] # Alerting specifies settings related to the Alertmanager.
alerting: alert_relabel_configs: [ - <relabel_config> ... ] alertmanagers: [ - <alertmanager_config> ... ] # Settings related to the remote write feature.
remote_write: [ - <remote_write> ... ] # Settings related to the remote read feature.
remote_read: [ - <remote_read> ... ]

4. 抓取 Spring Boot 应用

Prometheus但愿抓取或轮询单个应用程序实例以获取指标。 Spring Boot在 /actuator/prometheus 提供了一个actuator端点，以适当的格式提供Prometheus抓取。

为了以Prometheus服务器能够抓取的格式公开指标，须要依赖 micrometer-registry-prometheus

<dependency>
    <groupId>io.micrometer</groupId>
    <artifactId>micrometer-registry-prometheus</artifactId>
    <version>1.6.4</version>
</dependency>

下面是一个示例 prometheus.yml

scrape_configs:
  - job_name: 'spring'
    metrics_path: '/actuator/prometheus'
    static_configs:
      - targets: ['HOST:PORT']

接下来，建立一个项目，名为prometheus-example

pom.xml

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
         xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 https://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
    <modelVersion>4.0.0</modelVersion>
    <parent>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId>
        <version>2.4.3</version>
        <relativePath/> <!-- lookup parent from repository -->
    </parent>
    <groupId>com.cjs.example</groupId>
    <artifactId>prometheus-example</artifactId>
    <version>0.0.1-SNAPSHOT</version>
    <name>prometheus-example</name>
    <description>Demo project for Spring Boot</description>
    <properties>
        <java.version>1.8</java.version>
    </properties>
    <dependencies>
        <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>io.micrometer</groupId>
            <artifactId>micrometer-registry-prometheus</artifactId>
            <scope>runtime</scope>
        </dependency>
    </dependencies>

    <build>
        <plugins>
            <plugin>
                <groupId>org.springframework.boot</groupId>
                <artifactId>spring-boot-maven-plugin</artifactId>
            </plugin>
        </plugins>
    </build>

</project>

application.yml

spring:
  application:
    name: prometheus-example
management:
  endpoints:
    web:
      exposure:
        include: "*"
  metrics:
    tags:
      application: ${spring.application.name}

这句别忘了： management.metrics.tags.application=${spring.application.name}

Spring Boot Actuator 默认的端点不少，详见

https://docs.spring.io/spring-boot/docs/2.4.3/reference/html/production-ready-features.html#production-ready-endpoints

启动项目，浏览器访问 /actuator/prometheus 端点

配置Prometheus抓取该应用

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: ['localhost:9090']
  
  - job_name: 'springboot-prometheus'
    metrics_path: '/actuator/prometheus'
    static_configs:
      - targets: ['192.168.100.93:8080']

重启服务

./prometheus --config.file=prometheus.yml

4.1. Grafana

https://grafana.com/docs/

https://grafana.com/tutorials/

下载&解压

wget https://dl.grafana.com/oss/release/grafana-7.4.3.linux-amd64.tar.gz
tar -zxvf grafana-7.4.3.linux-amd64.tar.gz

启动

./bin/grafana-server web

浏览器访问 http://localhost:3000

默认帐号是 admin/admin

首次登录后咱们将密码改为admin1234

先配置一个数据源，一下子添加仪表盘的时候要选择数据源的

Grafana官方提供了不少模板，咱们能够直接使用

首先要找到咱们想要的模板

好比，咱们这里随便选了一个模板

能够直接将模板JSON文件下载下来导入，也能够直接输入模板ID加载，这里咱们直接输入模板ID

立竿见影，立刻就看到漂亮的展现界面了

咱们再添加一个DashBoard （ID：12856）