基于k8s的promethus监控

没有监控 就没有眼睛。 除了k8s的基本监控外（pod运行情况、占用内存、cpu）。为了对微服务项目中的（1）各类参数线程池、QPS、RT、业务指标（2）系统负载、thread、mem、class、tomcat、gc、等jvm指标进行监控

采用 promethus 对spring boot业务埋点进行监控。 由于k8s对promethus很好的支持。同时spring boot 集成client很方便。对spring boot actuator 的metrics指标有很好的集成

因此采用了基于 k8s的 promethus job 对业务指标采起拉模式收集。 同时因为 promethus 支持 grafana前端UI界面。 因此整个架构简单采用

   

 

  这里采用了pull模式。对application性能有必定影响。若是对定时任务短期指标（promethues来不及拉取） 或者性能比较高 采用 push模式

一、spring boot 集成 promethus 可参考 https://cloud.tencent.com/developer/article/1096692  具体使用不详细介绍

      主要是 promethus四种类型的使用  https://prometheus.io/docs/concepts/metric_types/

•  counter   只增不减的计数器 适合：qps 等统计
•  guage     有增有减的变化  适合： cpu 使用率等
•  histogram 条形直方统计图 适合： 请求耗时 响应大小等
•  summary 和直方统计图类似，能够自定 分数位，适合： 请求耗时 响应大小等

 二、grafana 配置

       以线程池监控为例

      （1） 仪表盘配置：

          

           a、选择数据源 ： Prometheus

           b、 编写promQL： 主要对线程池 线程池数目、激活数目、队列中数目进行统计平均值，接下来根据指标自定义报警策略

           

        （2）报警配置：

          

        c、配置报警条件： now 到 5 分钟前： 查询条件（B）即队列中数目 超过 100 则触发报警

        d、配置报警通知：配置sender， 钉钉推送通知

              

 

     当监控指标异常时 会触发钉钉报警， 开发人员会获得 通知 而后紧急处理。