prometheus 集成 spring boot 2

Prometheus 简介

Prometheus 中文名称为普罗米修斯，受启发于Google的Brogmon监控系统，从2012年开始由前Google工程师在Soundcloud以开源软件的形式进行研发，2016年6月发布1.0版本。Prometheus 可以看作是 Google 内部监控系统 Borgmon 的一个实现

首先了解下 prometheus 架构图

Prometheus监控模式

目前，监控系统采集指标有两种方式，一种是『推』，另一种就是『拉』：

推的代表有 ElasticSearch，InfluxDB，OpenTSDB 等，需要你从程序中将指标使用 TCP，UDP 等方式推送至相关监控应用，只是使用 TCP 的话，一旦监控应用挂掉或存在瓶颈，容易对应用本身产生影响，而使用 UDP 的话，虽然不用担心监控应用，但是容易丢数据。

拉的代表，主要代表就是 Prometheus，让我们不用担心监控应用本身的状态。而且可以利用 DNS-SRV 或者 Consul 等服务发现功能就可以自动添加监控。

监控java 应用

prometheus 监控应用的方式非常简单，只需要进程暴露了一个用于获取当前监控样本数据的HTTP访问地址。这样的一个程序称为Exporter，Exporter的实例称为一个Target。Prometheus通过轮训的方式定时从这些Target中获取监控数据样本，对于java 应用来讲，只需要暴露一个包含监控数据的http访问地址即可，当然提供的数据需要满足一定的格式，这个格式就是 Metrics 格式

Metircs 格式

metircs 的格式非常简单

metric name>{=, ...}

主要分为三个部分
各个部分需符合相关的正则表达式
metric name：指标的名称，主要反映被监控样本的含义 a-zA-Z_:*
label name: 标签 反映了当前样本的特征维度 [a-zA-Z0-9_]*
label value: 各个标签的值，不限制格式
需要注意的是，label value 最好使用枚举值，而不要使用无限制的值，比如用户 ID，Email 等，不然会消耗大量内存，也不符合指标采集的意义

Metrics类型

Prometheus定义了4中不同的指标类型(metric type)：Counter（计数器）、Gauge（仪表盘）、Histogram（直方图）、Summary（摘要）。
Counter：只增不减的计数器
Gauge：可增可减的仪表盘
Histogram：直方图，内置分析样本的分布情况
Summary：摘要 自定义样本分布情况

spring boot 集成 prometheus

加入prometheus依赖

prometheus 官方提供了spring boot 的依赖，但是该客户端已经不支持spring boot 2

    io.prometheus
    simpleclient_spring_boot
    0.4.0

由于 spring boot 2 的actuator 使用了 Micrometer 进行监控数据统计，
而Micrometer 提供了prometheus 支持，我们可以使用 micrometer-registry-prometheus 来集成 spring boot 2
加入相应依赖

 
        org.springframework.boot
        spring-boot-starter-actuator
  
 
        io.micrometer
         micrometer-core
 
 
        io.micrometer
        micrometer-registry-prometheus
 

添加监控项

统计http 请求的总数量

如果要统计http 请求的总数量，我们可以直接使用prometheus 提供的 Counter 类
首先我们注册一个 Counter 实例到spring 容器

    @Bean
    public Counter requestTotalCountCollector(){
        return  Counter.build()
         .name("http_requests_total")
         .labelNames("path", "method", "code")
         .help("http请求总计数").register(collectorRegistry);
    }

继承HandlerInterceptorAdapter ，声明一个拦截器

public class PrometheusInterceptor extends HandlerInterceptorAdapter {

     @Override
    public boolean preHandle(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response, Object handler) throws Exception {
    }

    @Override
    public void afterCompletion(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response, Object handler, Exception ex) throws Exception {
    }
}

在 prehandle 中 执行

 requestTotalCountCollector.labels(requestURI, method,code).inc();

在配置文件 applicaion.yml 中启用metrics,prometheus监控

management:
  metrics:
    export:
      prometheus:
        enabled: true
  endpoint:
    metrics:
      enabled: true
    prometheus:
      enabled: true
  endpoints:
    web:
      exposure:
        include: ["prometheus","health"]

启动项目，访问路径下的 /actuator/prometheus，即可看到监控项

统计正常及自定义错误码的接口响应时间

自定义一个metrics 收集器
只需要继承 prometheus 的 Collector，重写抽象方法collect

public class RequestTimeCollector extends Collector{
    @Override
    public List collect() {
    }
}

注册RequestTimeCollector 到 spring 容器

    @Bean
    @Primary
    public RequestTimeCollector requestTimeCollector(){
        return new RequestTimeCollector("request_time","接口请求时间",Arrays.asList("url","method", "status")).register(collectorRegistry);
    }

声明一个around 切面拦截controller方法

    @Around("execution(* com.xxx.controller..*.*(..))")
    public Object around(ProceedingJoinPoint joinPoint) throws Throwable {
    try {
            requestTimeCollector.setValue(diff, uri, method, String.valueOf(200));
            return proceed;
        } catch (Throwable throwable) {
            if (throwable instanceof BaseException) {
                requestTimeCollector.setValue(diff, uri, method, String.valueOf(statEnum.key()));
            }
            throw throwable;
          }
        }
    }

启动项目，访问路径下的 /actuator/prometheus，即可看到监控项