关于java:Prometheus的使用

Prometheus 是一个开放性的监控解决方案，用户能够十分不便的装置和应用 Prometheus 并且可能十分不便的对其进行扩大。

在 Prometheus 的架构设计中，Prometheus Server 并不间接服务监控特定的指标，其次要工作负责数据的收集，存储并且对外提供数据查问反对。因而为了可能可能监控到某些货色，如主机的 CPU 使用率，咱们须要应用到 Exporter。Prometheus 周期性的从 Exporter 裸露的 HTTP 服务地址（通常是 /metrics）拉取监控样本数据。

Exporter 能够是一个绝对凋谢的概念，其能够是一个独立运行的程序独立于监控指标以外，也能够是间接内置在监控指标中。只有可能向 Prometheus 提供规范格局的监控样本数据即可。

1 环境配置

咱们在 Windows 下装置 Prometheus。

1.1 装置 Prometheus

下载地址：https://prometheus.io/download/

抉择 Windows 安装包，我抉择的是prometheus-2.41.0.windows-amd64，下载实现后解压，间接运行 prometheus.exe 即可。

prometheus 默认端口是 9090，在浏览器拜访：http://localhost:9090，即可看到我的项目曾经在运行。

Prometheus 的相干配置能够在 prometheus.yaml 中批改。

1.2 装置 NodeExporter

NodeExporter 是 Prometheus 提供的一个能够采集到主机信息的应用程序，它能采集到机器的 CPU、内存、磁盘等信息。

下载地址：https://prometheus.io/download/

抉择 Windows 版本，我抉择的是windows_exporter-0.20.0-amd64，下载实现后间接运行 windows_exporter-0.20.0-amd64.exe 文件即可。

windows_exporter 默认端口是 9182，通过浏览器拜访：http://localhost:9182/metrics，

能够看到以后 node exporter 获取到的以后主机的所有监控数据。其中 HELP 用于解释以后指标的含意，TYPE 则阐明以后指标的数据类型。

2 增加数据源

编辑 prometheus 的配置文件 prometheus.yml，将 scrape_configs 批改为如下内容：

scrape_configs:

  - job_name: "prometheus"
    static_configs:
      - targets: ["localhost:9090"]
      
  # node exporter 监控源
  - job_name: 'prometheus2'
    static_configs:
      - targets: ['localhost:8080']

即配置了两个工作。一个名为 prometheus，其从「localhost:9090」地址读取数据。另一个名为 prometheus2，其从「localhost:8080」地址读取数据。而后重启 Prometheus。

浏览器拜访：http://localhost:9090，在搜寻框输出up，点击 execute，即可看到咱们配置的两个工作：

3 自定义写入的数据

新建 SpringBoot 我的项目。残缺我的项目地址：

GitHub 地址：https://github.com/Snowstorm0…

Gitee 地址：https://gitee.com/Snowstorm0/…

在 service 层编写插入数据的代码：

public void insertPrometheus() {meterRegistry.clear();
    setIdList();
    setNameMap();
    setValueMap();
    for (String id : idList) {List<Tag> list = new ArrayList<>();
        list.add(Tag.of("id", id));
        list.add(Tag.of("name", nameMap.get(id)));
        String name = "insertPrometheus";
        double value = Double.parseDouble(String.valueOf(valueMap.get(id)));
        meterRegistry.gauge(name, Tags.of(list), value);
    }
}

在 controller 层编写读取的代码：

@RequestMapping(value = "/metric/custom", method = RequestMethod.GET,produces = "text/plain; charset=utf-8")
public Object metric() {return prometheusMeterRegistry.scrape();
}

用浏览器或者 Postman 拜访：http://localhost:8081/metric/…

能够看到写入的数据：

# HELP insertPrometheus  
# TYPE insertPrometheus gauge
insertPrometheus{id="1002",name="钱二",} 1002.0
insertPrometheus{id="1001",name="赵一",} 1001.0
insertPrometheus{id="1003",name="孙三",} 1003.0

这里的数据是放在本地的，能够供 Prometheus 读取。

4 更新数据

在 service 层编写插入数据的代码：

public void updatePrometheus() {
    String name = "updatePrometheus";
    List<Tag> list = new ArrayList<>();
    list.add(Tag.of("id", "1001"));
    list.add(Tag.of("name", "测试更新"));
    // 通过援用的形式将 Prometheus 的 value 存入 valueMap，批改 valueMap 即可批改 Prometheus
    updateValueMap.put("1001", meterRegistry.gauge(name, Tags.of(list), new AtomicDouble(0)));
    for (int value = 0; value < 12; value++) {
        try {updateValueMap.get("1001").set(value); //  批改 valueMap 中的 value
            Thread.sleep(5 * 1000); // 暂停 5 秒
        } catch (InterruptedException e) {e.printStackTrace();
        }
    }
}

用浏览器或者 Postman 拜访：http://localhost:8081/metric/…

能够看到写入的数据：

updatePrometheus{id="1001",name="测试更新",} 1.0

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