浏览原文

1、简介

当某个应用程序在生产环境中运行时，监控其运行状况是必要的。通过实时理解应用程序的运行状况，你能在问题呈现之前失去正告，也能够在客户留神到问题之前解决问题。

在本文中，咱们将创立一个Spring Boot应用程序，在Spring Actuator，Micrometer，Prometheus和Grafana的帮忙下来监控零碎。其中，Spring Actuator和Micrometer是Spring Boot App的一部分。

简要阐明了不同组件的目标：

Spring Actuator：在应用程序里提供泛滥 Web 接口，通过它们理解利用程序运行时的外部情况。无关更多信息，请参见Spring Boot 2.0中的Spring Boot Actuator。
Micrometer：为 Java 平台上的性能数据收集提供了一个通用的 API，它提供了多种度量指标类型（Timers、Guauges、Counters等），同时反对接入不同的监控零碎，例如 Influxdb、Graphite、Prometheus 等。Spring Boot Actuator对此提供了反对。
Prometheus：一个工夫序列数据库，用于收集指标。
Grafana：用于显示指标的仪表板。

上面，咱们将别离介绍每个组件。本文中应用的代码存档在GitHub上。

2、创立示例利用

首先要做的是创立一个能够监控的应用程序。通过Spring Initializr，并增加Spring Boot Actuator，Prometheus和Spring Web依赖项，咱们创立了一个如下所示的Spring MVC应用程序。

Spring Boot 根底就不介绍了，举荐下这个实战教程：

https://github.com/javastacks...

@RestControllerpublic class MetricsController {@GetMapping("/endPoint1")public String endPoint1() {return "Metrics for endPoint1";}@GetMapping("/endPoint2")public String endPoint2() {return "Metrics for endPoint2";    }}

启动应用程序：

$ mvn spring-boot:run

验证接口是否失常：

$ curl http://localhost:8080/endPoint1Metrics for endPoint1$ curl http://localhost:8080/endPoint2Metrics for endPoint2

验证Spring Actuator接口。为了使响应信息不便可读，咱们通过python -mjson.tool来格式化信息。

$ curl http://localhost:8080/actuator | python -mjson.tool...{"_links":{"self":{"href":"http://localhost:8080/actuator","templated":false      },"health":{"href":"http://localhost:8080/actuator/health","templated":false      },"health-path":{"href":"http://localhost:8080/actuator/health/{*path}","templated":true      },"info":{"href":"http://localhost:8080/actuator/info","templated":false      }   }}

默认状况下，会显示以上信息。除此之外，Spring Actuator能够提供更多信息，然而你须要启用它。为了启用Prometheus，你须要将以下信息增加到application.properties文件中。

management.endpoints.web.exposure.include=health,info,prometheus

重启应用程序，拜访http://localhost:8080/actuato...从Prometheus拉取数据，返回了大量可用的指标信息。咱们这里只显示输入的一小部分，因为它是一个很长的列表。

$ curl http://localhost:8080/actuator/prometheus# HELP jvm_gc_pause_seconds Time spent in GC pause# TYPE jvm_gc_pause_seconds summaryjvm_gc_pause_seconds_count{action="end of minor GC",cause="G1 Evacuation Pause",} 2.0jvm_gc_pause_seconds_sum{action="end of minor GC",cause="G1 Evacuation Pause",} 0.009...

如前所述，还须要Micrometer。Micrometer为最风行的监控零碎提供了一个简略的仪表板，容许仪表化JVM利用，而无需关怀是哪个供应商提供的指标。它的作用和SLF4J相似，只不过它关注的不是Logging（日志），而是application metrics（利用指标）。简而言之，它就是利用监控界的SLF4J。

Spring Boot Actuator为Micrometer提供了主动配置。Spring Boot2在spring-boot-actuator中引入了micrometer，对1.x的metrics进行了重构，另外反对对接的监控零碎也更加丰盛(Atlas、Datadog、Ganglia、Graphite、Influx、JMX、NewRelic、Prometheus、SignalFx、StatsD、Wavefront)。

更新后的application.properties文件如下所示：

management.endpoints.web.exposure.include=health,info,metrics,prometheus

重启应用程序，并从http://localhost:8080/actuator/metrics中检索数据。

$ curl http://localhost:8080/actuator/metrics | python -mjson.tool...{"names": ["http.server.requests","jvm.buffer.count","jvm.buffer.memory.used",...

能够间接通过指标名来检索具体信息。例如，如果查问http.server.requests指标，能够按以下形式检索：

$ curl http://localhost:8080/actuator/metrics/http.server.requests | python -mjson.tool...{"name": "http.server.requests","description": null,"baseUnit": "seconds","measurements": [        {"statistic": "COUNT","value": 3.0        },        {"statistic": "TOTAL_TIME","value": 0.08918682        },...

3、增加Prometheus

Prometheus是Cloud Native Computing Foundation的一个开源监控零碎。因为咱们的应用程序中有一个/actuator/Prometheus端点来供 Prometheus 抓取数据，因而你当初能够配置Prometheus来监控你的Spring Boot应用程序。

Prometheus有几种装置办法，在本文中，咱们将在Docker容器中运行Prometheus。

你须要创立一个prometheus.yml文件，以增加到Docker容器中。

global:scrape_interval:15sscrape_configs:- job_name: 'myspringmetricsplanet'metrics_path: '/actuator/prometheus'static_configs:- targets: ['HOST:8080']

scrape_interval：Prometheus多久轮询一次应用程序的指标
job_name：轮询工作名称
metrics_path：指标的URL的门路
targets：主机名和端口号。应用时，替换HOST为主机的IP地址

如果在Linux上查找IP地址有艰难，则能够应用以下命令：

$ ip -f inet -o addr show docker0 | awk '{print $4}' | cut -d '/' -f 1

启动Docker容器并将本地prometheus.yml文件，映射到Docker容器中的文件。

$ docker run \    -p 9090:9090 \    -v /path/to/prometheus.yml:/etc/prometheus/prometheus.yml \    prom/prometheus

胜利启动Docker容器后，首先验证Prometheus是否可能通过 http://localhost:9090/targets收集数据。

如上图所示，咱们遇到context deadline exceeded谬误，造成Prometheus无法访问主机上运行的Spring Boot应用程序。如何解决呢？

能够通过将Docker容器增加到你的主机网络来解决此谬误，这将使Prometheus可能拜访Spring Boot应用程序。

$ docker run \    --name prometheus \    --network host \    -v /path/to/prometheus.yml:/etc/prometheus/prometheus.yml \    -d \    prom/prometheus

再次验证，状态批示为UP。

当初能够显示Prometheus指标。通过拜访http://localhost:9090/graph，在搜寻框中输出http_server_requests_seconds_max并单击“执行”按钮，将为你提供申请期间的最长执行工夫。

4、增加Grafana

最初增加的组件是Grafana。只管Prometheus能够显示指标，但Grafana能够帮忙你在更精美的仪表板中显示指标。Grafana也反对几种装置形式，在本文中，咱们也将在Docker容器中运行它。

$ docker run --name grafana -d -p 3000:3000 grafana/grafana

点击 http://localhost:3000/，就能够拜访Grafana。

默认的用户名/明码为admin/admin。单击“登录”按钮后，你须要更改默认明码。

接下来要做的是增加一个数据源。单击左侧边栏中的“配置”图标，而后抉择“Data Sources(数据源)”。

单击Add data source（增加数据源）按钮。

Prometheus在列表的顶部，抉择Prometheus。

填写可拜访Prometheus的URL，将HTTP Access设置为Browser，而后单击页面底部的Save＆Test按钮。

关注公众号，学习更多 Java 干货！

一切正常后，将显示绿色的告诉标语，批示数据源正在工作。

当初该创立仪表板了。你能够自定义一个，但也能够应用开源的仪表板。用于显示Spring Boot指标的一种罕用仪表板是JVM仪表板。

在左侧边栏中，点击+号，而后抉择导入。

输出JVM仪表板的URL https://grafana.com/grafana/d...，而后单击“Load(加载)”按钮。

为仪表板输出一个有意义的名称（例如MySpringMonitoringPlanet），抉择Prometheus作为数据源，而后单击Import按钮。

到目前为止，你就能够应用一个很酷的Grafana仪表板。

也能够将自定义面板增加到仪表板。在仪表板顶部，单击Add panel（增加面板）图标。

单击Add new panel（增加新面板）。

在Metrics 字段中，输出http\_server\_requests\_seconds\_max，在右侧栏中的Panel title字段中，能够输出面板的名称。

最初，单击右上角的Apply 按钮，你的面板将增加到仪表板。不要遗记保留仪表板。

为应用程序设置一些负载，并查看仪表板上的http\_server\_requests\_seconds\_max指标产生了什么。

$ watch -n 5 curl http://localhost:8080/endPoint1$ watch -n 10 curl http://localhost:8080/endPoint2

5、论断

在本文中，咱们学习了如何为Spring Boot应用程序增加一些根本监控。这非常容易，只须要通过将Spring Actuator，Micrometer，Prometheus和Grafana组合应用。

当然，这只是一个终点，然而从这里开始，你能够为Spring Boot应用程序扩大和配置更多、更具体的指标。