技术标签: 程序员 spring boot java 后端
“href”:“http://localhost:8080/actuator/health/{*path}”,
“templated”:true
},
“info”:{
“href”:“http://localhost:8080/actuator/info”,
“templated”:false
}
}
}
默认情况下,会显示以上信息。除此之外,Spring Actuator可以提供更多信息,但是你需要启用它。为了启用Prometheus,你需要将以下信息添加到application.properties文件中。
management.endpoints.web.exposure.include=health,info,prometheus
重启应用程序,访问http://localhost:8080/actuator/prometheus从Prometheus拉取数据,返回了大量可用的指标信息。我们这里只显示输出的一小部分,因为它是一个很长的列表。
$ curl http://localhost:8080/actuator/prometheus
jvm_gc_pause_seconds_count{action=“end of minor GC”,cause=“G1 Evacuation Pause”,} 2.0
jvm_gc_pause_seconds_sum{action=“end of minor GC”,cause=“G1 Evacuation Pause”,} 0.009
…
如前所述,还需要Micrometer。Micrometer
为最流行的监控系统提供了一个简单的仪表板,允许仪表化JVM应用,而无需关心是哪个供应商提供的指标。它的作用和SLF4J
类似,只不过它关注的不是Logging(日志),而是application metrics(应用指标)。简而言之,它就是应用监控界的SLF4J。
Spring Boot Actuator为Micrometer提供了自动配置。Spring Boot2在spring-boot-actuator中引入了micrometer,对1.x的metrics进行了重构,另外支持对接的监控系统也更加丰富(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”,
…
可以直接通过指标名来检索具体信息。例如,如果查询http.server.requests
指标,可以按以下方式检索:
$ 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、添加Prometheus
Prometheus是Cloud Native Computing Foundation的一个开源监控系统。由于我们的应用程序中有一个/actuator/Prometheus
端点来供 Prometheus 抓取数据,因此你现在可以配置Prometheus来监控你的Spring Boot应用程序。
Prometheus有几种安装方法,在本文中,我们将在Docker容器中运行Prometheus。
你需要创建一个prometheus.yml
文件,以添加到Docker容器中。
global:
scrape_interval:15s
scrape_configs:
metrics_path: ‘/actuator/prometheus’
static_configs:
scrape_interval
:Prometheus多久轮询一次应用程序的指标
job_name
:轮询任务名称
metrics_path
:指标的URL的路径
targets
:主机名和端口号。使用时,替换HOST为主机的IP地址
如果在Linux上查找IP地址有困难,则可以使用以下命令:
$ 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
成功启动Docker容器后,首先验证Prometheus是否能够通过 http://localhost:9090/targets
收集数据。
如上图所示,我们遇到context deadline exceeded
错误,造成Prometheus无法访问主机上运行的Spring Boot应用程序。如何解决呢?
可以通过将Docker容器添加到你的主机网络来解决此错误,这将使Prometheus能够访问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,状态指示为UP。
现在可以显示Prometheus指标。通过访问http://localhost:9090/graph
,在搜索框中输入http_server_requests_seconds_max
并单击“执行”按钮,将为你提供请求期间的最长执行时间。
4、添加Grafana
最后添加的组件是Grafana。尽管Prometheus可以显示指标,但Grafana可以帮助你在更精美的仪表板中显示指标。Grafana也支持几种安装方式,在本文中,我们也将在Docker容器中运行它。
$ docker run --name grafana -d -p 3000:3000 grafana/grafana
点击 http://localhost:3000/
,就可以访问Grafana。
默认的用户名/密码为admin/admin
。单击“登录”按钮后,你需要更改默认密码。
接下来要做的是添加一个数据源。单击左侧边栏中的“配置”图标,然后选择“Data Sources(数据源)”。
单击Add data source
(添加数据源)按钮。
Prometheus在列表的顶部,选择Prometheus。
填写可访问Prometheus的URL,将HTTP Access
设置为Browser
,然后单击页面底部的Save&Test
按钮。
一切正常后,将显示绿色的通知标语,指示数据源正在工作。
现在该创建仪表板了。你可以自定义一个,但也可以使用开源的仪表板。用于显示Spring Boot指标的一种常用仪表板是JVM仪表板。
在左侧边栏中,点击+号,然后选择导入。
输入JVM仪表板的URL https://grafana.com/grafana/dashboards/4701,然后单击“Load(加载)”按钮。
为仪表板输入一个有意义的名称(例如MySpringMonitoringPlanet),选择Prometheus作为数据源,然后单击Import按钮。
到目前为止,你就可以使用一个很酷的Grafana仪表板。
也可以将自定义面板添加到仪表板。在仪表板顶部,单击Add panel(添加面板)图标。
单击Add new panel(添加新面板)。
在Metrics 字段中,输入http_server_requests_seconds_max,在右侧栏中的Panel title字段中,可以输入面板的名称。
最后,单击右上角的Apply 按钮,你的面板将添加到仪表板。不要忘记保存仪表板。
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