基于Prometheus网关的监控完整实现参考

　　prometheus 是一个非常好的监控组件，尤其是其与grafana配合之后，更是如虎添翼。而prometheus的监控有两种实现方式。1. server端主动拉取应用监控数据；2. 主动推送监控数据到prometheus网关。这两种方式各有优劣，server端主动拉取实现可以让应用专心做自己的事，根本无需关心外部监控问题，但有一个最大的麻烦就是server端需要主动发现应用的存在，这个问题也并不简单（虽然现在的基于k8s的部署方式可以实现自动发现）。而基本prometheus网关推送的实现，则需要应用主动发送相应数据到网关，即应用可以根据需要发送监控数据，可控性更强，但也同时带来一个问题就是需要应用去实现这个上报过程，实现得不好往往会给应用带来些不必要的麻烦，而且基于网关的实现，还需要考虑网关的性能问题，如果应用无休止地发送数据给网关，很可能将网关冲跨，这就得不偿失了。

　　而prometheus的sdk实现也非常多，我们可以任意选择其中一个来做业务埋点。如： dropwizard, simpleclient ...  也并无好坏之分，主要看自己的业务需要罢了。比如 dropwizard 操作简单功能丰富，但只支持单值的监控。而 simpleclient 支持多子标签的的监控，可以用于丰富的图表展现，但也需要更麻烦的操作等等。

　　由于我们也许更倾向于多子标签的支持问题，今天我们就基于 simpleclient 来实现一个完整地网关推送的组件吧。给大家提供一些思路和一定的解决方案。

 

1. pom 依赖引入

　　如果我们想简单化监控以及如果需要一些tps方面的数据，则可以使用 dropwizard 的依赖:

        
        <dependency>
            <groupId>io.dropwizard.metricsgroupId>
            <artifactId>metrics-coreartifactId>
            <version>4.0.0version>
        dependency>
        <dependency>
            <groupId>io.dropwizard.metricsgroupId>
            <artifactId>metrics-jmxartifactId>
            <version>4.0.0version>
        dependency>

　　当然，以上不是我们本文的基础，我们基于simpleclient 依赖实现:

        
        <dependency>
            <groupId>io.prometheusgroupId>
            <artifactId>simpleclient_pushgatewayartifactId>
            <version>0.9.0version>
        dependency>

　　看起来simpleclient的依赖更简单些呢！但实际上因为我们需要使用另外组件将dropwizard的数据暴露原因，不过这无关紧要。

 

2. metrics 埋点简单使用

　　dropwizard 的使用样例如下:

public class PrometheusMetricManager {
    // 监控数据写入容器
    private static final MetricRegistry metricsContainer = new MetricRegistry();

    static {
        // 使用 jmx_exporter 将埋点数据暴露出去
        JmxReporter jmxReporter = JmxReporter.forRegistry(metricsContainer).build();
        jmxReporter.start();
    }

    // 测试使用
    public static void main(String[] args) {
        // tps 类数据监控
        Meter meter = metricsContainer.meter("tps_meter");
        meter.mark();
        Map queue = new HashMap<>();
        queue.put("sss", 1);
        // 监控数组大小
        metricsContainer.register("custom_metric", new Gauge() {
            @Override
            public Integer getValue() {
                return queue.size();
            }
        });
    }
}

　　

　　simpleclient 使用样例如下:

public class PrometheusMetricManager {

    /**
     * prometheus 注册实例
     */
    private static final CollectorRegistry registry = new CollectorRegistry();


    /**
     * prometheus 网关实例
     */
    private static volatile PushGateway pushGatewayIns = new PushGateway("172.30.12.167:9091");

    public static void main(String[] args) {
        try{
            // 测试 gauge, counter
            Gauge guage = Gauge.build("my_custom_metric", "This is my custom metric.")
                                .labelNames("a").create().register(registry);
            Counter counter = Counter.build("my_counter", "counter help")
                                .labelNames("a", "b").create().register(registry);

            guage.labels("1").set(23.12);

            counter.labels("1", "2").inc();
            counter.labels("1", "3").inc();

            Map groupingKey = new HashMap();
            groupingKey.put("instance", "my_instance");
            // 推送网关数据
            pushGatewayIns.pushAdd(registry, "my_job", groupingKey);
        } catch (Exception e){
            e.printStackTrace();
        }
    }

}

　　以上就是简单快速使用prometheus的sdk进行埋点数据监控了，使用都非常简单，即注册实例、业务埋点、暴露数据; 

　　但要做好管理埋点也许并不是很简单，因为你可能需要做到易用性、可管理性、及性能。

 

3. 一个基于pushgateway 的管理metrics完整实现

　　从上节，我们知道要做埋点很简单，但要做到好的管理不简单。比如如何做到易用？如何做到可管理性强？

　　解决问题会有很多方法，我这边给到方案是，要想易用，那么我就封装一些必要的接口给到应用层，比如应用层只做数据量统计，那么我就只暴露一个counter的增加方法，其他一概隐藏，应用层想要使用埋点时也不用管什么底层推送，数据结构之类，只需调用一个工厂方法即可得到操作简单的实例。想要做可管理，那么就必须要依赖于外部的配置系统，只需从外部配置系统一调整，应用立马可以感知到，从而做出相应的改变，比如推送频率、推送开关、网关地址。。。

　　下面一个完整的实现样例：

import com.my.mvc.app.common.util.ArraysUtil;
import com.my.mvc.app.common.util.IpUtil;
import com.my.mvc.app.component.metrics.types.*;
import io.prometheus.client.*;
import io.prometheus.client.exporter.PushGateway;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;

import java.io.IOException;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import java.util.concurrent.*;

/**
 * 功能描述: prometheus指标埋点 操作类
 *
 */
@Slf4j
public class PrometheusMetricManager {

    /**
     * prometheus 注册实例
     */
    private static final CollectorRegistry registry = new CollectorRegistry();

    /**
     * 指标统一容器
     *
     *      counter: 计数器类
     *      gauge: 仪表盘类
     *      histogram: 直方图类
     *      summary: 摘要类
     */
    private static final Map counterMetricContainer = new ConcurrentHashMap<>();
    private static final Map timerMetricContainer = new ConcurrentHashMap<>();
    private static final Map customMetricContainer = new ConcurrentHashMap<>();
    private static final Map histogramMetricContainer = new ConcurrentHashMap<>();
    private static final Map summaryMetricContainer = new ConcurrentHashMap<>();


    /**
     * prometheus 网关实例
     */
    private static volatile PushGateway pushGatewayIns;

    /**
     * prometheus gateway api 地址
     */
    private static volatile String gatewayApiCurrent;

    /**
     * 项目埋点统一前缀
     */
    private static final String METRICS_PREFIX = "sys_xxx_";

    /**
     * 指标的子标签key名, 统一定义
     */
    private static final String METRIC_LABEL_NAME_SERVER_HOST = "server_host";

    /**
     * 推送gateway线程池
     */
    private static final ScheduledExecutorService executorService =
            Executors.newScheduledThreadPool(1,
                    r -> new Thread(r, "Prometheus-push"));

    static {
        // 自动进行gateway数据上报
        startPrometheusThread();
    }

    private PrometheusMetricManager() {

    }

    /**
     * 注册一个prometheus的监控指标, 并返回指标实例
     *
     * @param metricName 指标名称(只管按业务命名即可: 数字+下划线)
     * @param labelNames 所要监控的子指标名称,会按此进行分组统计
     * @return 注册好的counter实例
     */
    public static CounterMetric registerCounter(String metricName, String... labelNames) {
        CounterMetric counter = counterMetricContainer.get(metricName);
        if(counter == null) {
            synchronized (counterMetricContainer) {
                counter = counterMetricContainer.get(metricName);
                if(counter == null) {
                    String[] labelNameWithServerHost = ArraysUtil.addFirstValueIfAbsent(
                                        METRIC_LABEL_NAME_SERVER_HOST, labelNames);
                    Counter counterProme = Counter.build()
                            .name(PrometheusMetricManager.METRICS_PREFIX + metricName)
                            .labelNames(labelNameWithServerHost)
                            .help(metricName + " counter")
                            .register(registry);
                    counter = new PrometheusCounterAdapter(counterProme,
                            labelNameWithServerHost != labelNames);
                    counterMetricContainer.put(metricName, counter);
                }
            }
        }
        return counter;
    }

    /**
     * 注册一个仪表盘指标实例
     *
     * @param metricName 指标名称
     * @param labelNames 子标签名列表
     * @return 仪表实例
     */
    public static TimerMetric registerTimer(String metricName, String... labelNames) {
        TimerMetric timerMetric = timerMetricContainer.get(metricName);
        if(timerMetric == null) {
            synchronized (timerMetricContainer) {
                timerMetric = timerMetricContainer.get(metricName);
                if(timerMetric == null) {
                    String[] labelNameWithServerHost = ArraysUtil.addFirstValueIfAbsent(
                                    METRIC_LABEL_NAME_SERVER_HOST, labelNames);
                    Gauge gauge = Gauge.build()
                            .name(METRICS_PREFIX + metricName)
                            .labelNames(labelNameWithServerHost)
                            .help(metricName + " gauge")
                            .register(registry);
                    timerMetric = new PrometheusTimerAdapter(gauge,
                            labelNameWithServerHost != labelNames);
                    timerMetricContainer.put(metricName, timerMetric);
                }
            }
        }
        return timerMetric;
    }

    /**
     * 注册一个仪表盘指标实例
     *
     * @param metricName 指标名称
     * @param valueSupplier 用户自定义实现的单值提供实现
     */
    public static void registerSingleValueMetric(String metricName,
                                                 CustomMetricValueSupplierextends Number> valueSupplier) {
        CustomValueMetricCollector customMetric = customMetricContainer.get(metricName);
        if(customMetric == null) {
            synchronized (customMetricContainer) {
                customMetric = customMetricContainer.get(metricName);
                if(customMetric == null) {
                    String[] labelNameWithServerHost = {
                                METRIC_LABEL_NAME_SERVER_HOST };
                    CustomValueMetricCollector customCollector
                            = CustomValueMetricCollector.build()
                            .name(METRICS_PREFIX + metricName)
                            .labelNames(labelNameWithServerHost)
                            .valueSupplier(valueSupplier)
                            .help(metricName + " custom value metric")
                            .register(registry);
                    // 主动触发固定参数的value计数
                    customCollector.labels(IpUtil.getLocalIp());
                    customMetricContainer.put(metricName, customCollector);
                }
            }
        }
    }

    /**
     * 定时推送指标到PushGateway
     */
    private static void pushMetric() throws IOException {
        refreshPushGatewayIfNecessary();
        pushGatewayIns.pushAdd(registry, "my_job");
    }

    /**
     * 保证pushGateway 为最新版本
     */
    private static void refreshPushGatewayIfNecessary() {
        // PushGateway地址
        com.ctrip.framework.apollo.Config config = com.ctrip.framework.apollo.ConfigService.getAppConfig();
        String gatewayApi = config.getProperty("prometheus_gateway_api", "10.1.20.121:9091");
        if(pushGatewayIns == null) {
            pushGatewayIns = new PushGateway(gatewayApi);
            return;
        }
        if(!gatewayApi.equals(gatewayApiCurrent)) {
            gatewayApiCurrent = gatewayApi;
            pushGatewayIns = new PushGateway(gatewayApi);
        }
    }

    /**
     * 开启推送 gateway 线程
     *
     * @see #useCustomMainLoopPushGateway()
     * @see #useJdkSchedulerPushGateway()
     */
    private static void startPrometheusThread() {
        useCustomMainLoopPushGateway();
    }

    /**
     * 使用自定义纯种循环处理推送网关数据
     */
    private static void useCustomMainLoopPushGateway() {
        executorService.submit(() -> {
            while (isPrometheusMetricsPushSwitchOn()) {
                try {
                    pushMetric();
                }
                catch (IOException e) {
                    log.error("【prometheus】推送gateway失败:" + e.getMessage(), e);
                }
                finally {
                    sleep(getPrometheusPushInterval());
                }
            }

            // 针对关闭埋点采集后，延时检测是否重新开启了, 以便重新恢复埋点上报
            executorService.schedule(PrometheusMetricManager::startPrometheusThread,
                    30, TimeUnit.SECONDS);
        });
    }

    /**
     * 休眠指定时间(毫秒)
     *
     * @param millis 指定时间(毫秒)
     */
    private static void sleep(long millis) {
        try {
            Thread.sleep(millis);
        }
        catch (InterruptedException e) {
            log.error("sleep异常", e);
        }
    }

    /**
     * 获取prometheus推送网关频率(单位:s)
     *
     * @return 频率如: 60(s)
     */
    private static Integer getPrometheusPushInterval() {
        com.ctrip.framework.apollo.Config config = com.ctrip.framework.apollo.ConfigService.getAppConfig();
        return config.getIntProperty("prometheus_metrics_push_gateway_interval", 10) * 1000;
    }

    /**
     * 检测apollo是否开启推送网关数据开关
     *
     * @return true:已开启, false:已关闭(不得推送指标数据)
     */
    private static boolean isPrometheusMetricsPushSwitchOn() {
        com.ctrip.framework.apollo.Config config = com.ctrip.framework.apollo.ConfigService.getAppConfig();
        return "1".equals(config.getProperty("prometheus_metrics_push_switch", "1"));
    }

    /**
     * 使用 scheduler 进行推送采集指标数据
     */
    private static void useJdkSchedulerPushGateway() {
        executorService.scheduleAtFixedRate(() -> {
            if(!isPrometheusMetricsPushSwitchOn()) {
                return;
            }
            try {
                PrometheusMetricManager.pushMetric();
            }
            catch (Exception e) {
                log.error("【prometheus】推送gateway失败:" + e.getMessage(), e);
            }
        }, 1, getPrometheusPushInterval(), TimeUnit.SECONDS);
    }

    // 测试功能
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 测试counter
        CounterMetric myCounter1 = PrometheusMetricManager.registerCounter(
                "hello_counter", "topic", "type");
        myCounter1.incWithLabelValues("my-spec-topic", "t1");

        // 测试 timer
        TimerMetric timerMetric = PrometheusMetricManager.registerTimer("hello_timer", "sub_label1");
        timerMetric.startWithLabelValues("key1");
        Thread.sleep(1000);
        timerMetric.stop();

        Map queue = new HashMap<>();
        queue.put("a", 11);
        queue.put("b", 1);
        queue.put("c", 222);

        // 测试队列大小监控，自定义监控实现
        PrometheusMetricManager.registerSingleValueMetric(
                "custom_value_supplier", queue::size);

        // 队列值发生变化
        Thread.sleep(60000);
        queue.put("d", 22);

        // 等待发送线程推送数据
        System.in.read();
    }
}

　　以上，就是咱们整个推送网关的管理框架了，遵循前面说的原则，只暴露几个注册接口，返回的实例按自定义实现，只保留必要的功能。使用时只管注册，及使用有限功能即可。（注意：这不是写一个通用框架，而仅是为某类业务服务的管理组件）

　　实际也是比较简单的，如果按照这些原则来做的话，应该会为你的埋点监控工作带来些许的方便。另外，有些细节的东西我们稍后再说。

 

4. 自定义监控的实现

　　上面我们看到，我们有封装 CounterMetric, TimerMetric 以减少不必要的操作。这些主要是做了一下prometheus的一些代理工作，本身是非常简单的，我们可以简单看看。

/**
 * 功能描述: 计数器型埋点指标接口定义
 *
 *           
简化不必要的操作方法暴露
 *
 */
public interface CounterMetric {

    /**
     * 计数器 +1, 作别名使用 (仅对无多余labelNames 情况), 默认无需实现该方法
     */
    default void inc() {
        incWithLabelValues();
    }

    /**
     * 带子标签类型填充的计数器 +1
     *
     * @param labelValues 子标签值(与最初设置时顺序个数一致)
     */
    void incWithLabelValues(String... labelValues);

}
 
// -------------- 以下是实现类 ---------------
import com.my.common.util.ArraysUtil;
import com.my.common.util.IPAddressUtil;
import io.prometheus.client.Counter;

/**
 * 功能描述: prometheus counter 适配器实现
 *
 */
public class PrometheusCounterAdapter implements CounterMetric {

    private Counter counter;

    /**
     * 是否在头部添加 主机名
     */
    private boolean appendServerHost;

    public PrometheusCounterAdapter(Counter counter, boolean appendServerHost) {
        this.counter = counter;
        this.appendServerHost = appendServerHost;
    }

    @Override
    public void incWithLabelValues(String... labelValues) {
        if(appendServerHost) {
            labelValues = ArraysUtil.addFirstValue(IPAddressUtil.getLocalIp(), labelValues);
        }
        counter.labels(labelValues).inc();
    }

}

　　不复杂，看业务需要实现某些功能即可。供参考，其他类似功能可自行实现。

　　我们主要来看一下自定义监控值的实现，主要场景如队列大小监控。Prometheus 的 simpleclient 中给我们提供了几种监控类型 Counter, Gauge, Histogram, Summary, 可能都不能很好的支持到我们这种自定义的实现。所以，需要自己干下这件事。其与 Gauge 的实现是非常相似的，值都是可大可小可任意，所以我们可以参考Gauge的实现做出我们的自定义值监控。具体实现如下：

import io.prometheus.client.Collector;
import io.prometheus.client.GaugeMetricFamily;
import io.prometheus.client.SimpleCollector;

import java.util.ArrayList;
import java.util.Collections;
import java.util.List;
import java.util.Map;

/**
 * 功能描述: prometheus 自定义单值监控工具（如：元素大小监控）
 *
 */
public class CustomValueMetricCollector
        extends SimpleCollector
        implements Collector.Describable {

    private CustomMetricValueSupplierextends Number> valueSupplier;

    private CustomValueMetricCollector(Builder b) {
        super(b);
        this.valueSupplier = b.valueSupplier;
        if(valueSupplier == null) {
            throw new IllegalArgumentException("unknown value supplier");
        }
    }

    /**
     *  Return a Builder to allow configuration of a new Gauge.
     */
    public static Builder build() {
        return new Builder();
    }

    @Override
    protected Child newChild() {
        return new Child(valueSupplier);
    }

    @Override
    public List describe() {
        return Collections.singletonList(
                    new GaugeMetricFamily(fullname, help, labelNames));
    }

    @Override
    public List collect() {
        List samples = new ArrayList<>(children.size());
        for(Map.Entry, Child> c: children.entrySet()) {
            samples.add(new MetricFamilySamples.Sample(
                            fullname, labelNames, c.getKey(), c.getValue().get()));
        }
        return familySamplesList(Type.GAUGE, samples);
    }

    public static class Builder extends SimpleCollector.Builder
             {
        private CustomMetricValueSupplierextends Number> valueSupplier;

        @Override
        public CustomValueMetricCollector create() {
            return new CustomValueMetricCollector(this);
        }

        /**
         * 自定义值提供者
         *
         * @param valueSupplier 提供者用户实现实现
         * @param  用户返回的数值类型
         */
        public extends Number> Builder valueSupplier(
                        CustomMetricValueSupplier valueSupplier) {
            this.valueSupplier = valueSupplier;
            return this;
        }
    }


    /**
     * 多标签时使用的子项描述类
     *
     *      实际上并不支持多标签配置，除了一些统一标签如 IP
     */
    public static class Child {

        private CustomMetricValueSupplierextends Number> valueSupplier;

        Child(CustomMetricValueSupplierextends Number> valueSupplier) {
            this.valueSupplier = valueSupplier;
        }

        /**
         * Get the value of the gauge.
         */
        public double get() {
            return Double.valueOf(valueSupplier.getValue().toString());
        }
    }
}

　　之所以要使用到 Child, 是因为我们需要支持多子标签的操作，所以稍微绕了一点。不过总体也不复杂。而且对于单值提供者的实现，也只有一个 getValue 方法，这会很好地让我们利用 Lamda 表达式，写出极其简单的提供者实现。接口定义如下：

/**
 * 功能描述:  单值型度量 提供者（用户自定义实现）
 *
 * @param  返回的数据类型，一定是数值型哟
 */
public interface CustomMetricValueSupplierextends Number> {

    /**
     * 用户实现的提供度量值方法
     */
    T getValue();
}

　　具体使用时就非常简单了：

    // 测试队列大小监控，自定义监控实现
    PrometheusMetricManager.registerSingleValueMetric(
            "custom_value_supplier", queue::size);

　　

　　如此，一个完整的监控数据上报功能就完成了。你要做的仅是找到需要监控的业务点，然后使用仅有api调用就可以了，至于后续是使用jmx上报，主动上报，网关推送。。。 你都不需要关心了，而且还可以根据情况随时做出调整。

　　至于后续的监控如何做，可以参考我另一篇文章(grafana方案)： 快速构建业务监控体系，观grafana监控的艺术