关于Prometheus + Spring Boot 应用监控的问题

1. Prometheus是什么

Prometheus是一个具有活跃生态系统的开源系统监控和告警工具包。一言以蔽之,它是一套开源监控解决方案。

Prometheus主要特性:

  • 多维数据模型,其中包含由指标名称和键/值对标识的时间序列数据
  • PromQL,一种灵活的查询语言
  • 不依赖分布式存储; 单服务器节点是自治的
  • 时间序列收集通过HTTP上的pull模型进行
  • 通过中间网关支持推送(push)时间序列
  • 通过服务发现或静态配置发现目标
  • 支持多种模式的图形和仪表盘

为什么用pull(拉取)而不用push(推送)呢?

因为,pull有以下优势:

  • 进行更改时,可以在笔记本电脑上运行监控
  • 可以更轻松地判断目标是否下线
  • 可以手动转到目标并使用Web浏览器检查其运行状况

目标暴露HTTP端点,Prometheus服务端通过HTTP主动拉取数据。既然是服务端自己主动向目标拉取数据,那么服务端运行在本地(我们自己的电脑上)也是可以的,只要能访问目标端点即可,同时就像心跳检测一样可以判断目标是否下线,还有,服务端自己主动拉取,那么想拉取谁的数据就拉取谁的数据,因而可以随意切换拉取目标。

回想一下Skywalking是怎么做的,SkyWalking有客户端和服务端,需要在目标服务上安装探针(agent),探针采集目标服务的指标数据,上报给服务端OAP服务,这个对目标有一定的侵入性,不过可以接受。Prometheus不需要探针,可以借助push gateway来实现push效果。

对了,有个名词要先说清楚,metrics (译:度量,指标),个人更倾向于把它翻译成指标,后面说指标就是metrics

关于Prometheus + Spring Boot 应用监控的问题_第1张图片

2. 基本概念

2.1. 数据模型

Prometheus基本上将所有数据存储为时间序列:具有时间戳的值流,它们属于同一个指标和同一组标记的维度。除了存储的时间序列外,Prometheus还可以生成临时派生的时间序列作为查询的结果。

Metric names and labels

Every time series is uniquely identified by its metric name and optional key-value pairs called labels.

每个时间序列都由它的指标名称和称为标签的可选键/值对唯一标识。

样本构成实际的时间序列数据。 每个样本包括:

  • 一个64位的浮点值
  • 一个毫秒时间戳

给定指标名称和一组标签,时间序列通常使用这种符号来标识:

{

例如,有一个时间序列,指标名称是api_http_requests_total,标签有method="POST"和handler="/messages",那么它可能被表示成这样:

api_http_requests_total{method="POST", handler="/messages"}

2.2. 指标类型

Counter

counter是一个累积量度,代表一个单调递增的计数器,其值只能增加或在重新启动时重置为零。例如,可以使用计数器来表示已服务请求数,已完成任务或错误的数量。

不要使用计数器来显示可以减小的值。例如,请勿对当前正在运行的进程数使用计数器,代替的应该使用量规。

Gauge

量规是一种指标,代表可以任意上下波动的单个数值。

量规通常用于测量值,例如温度或当前内存使用量,还用于可能上升和下降的“计数”,例如并发请求数。

Histogram

直方图对观察结果(通常是请求持续时间或响应大小)进行抽样,并在可配置的桶中对它们进行计数。它还提供了所有观测值的总和。

一个基础指标名称为的直方图在抓取期间会暴露多个时间序列:

  • 观察桶的累积计数器,表示为 _bucket{le=""}
  • 所有观测值的总和,表示为 _sum
  • 观察到的事件数量,表示为 _count

Summary

与直方图类似,摘要对观察结果(通常是请求持续时间和响应大小等内容)进行抽样分析。虽然它还提供了观测值的总数和所有观测值的总和,但它可以计算滑动时间窗口内的可配置分位数。

一个基础指标名称为的摘要在抓取期间暴露多个时间序列:

  • 观察桶的累积计数器,表示为 _bucket{le=""}
  • 所有观测值的总和,表示为 _sum
  • 观察到的事件数量,表示为 _count

2.3. 作业和实例

在Prometheus的术语中,可以抓取的端点称为实例,通常对应于单个进程。具有相同目的的实例集合,称为作业。

例如,一个作业有四个实例:

job: api-server
instance 1: 1.2.3.4:5670
instance 2: 1.2.3.4:5671
instance 3: 5.6.7.8:5670
instance 4: 5.6.7.8:5671

当Prometheus抓取目标时,它会自动在抓取的时间序列上附加一些标签,以识别被抓取的目标:

  • job:目标所属的已配置的作业名称
  • instance:被抓取的目标URL的:部分

3. 安装与配置

Prometheus通过抓取指标HTTP端点从目标收集指标。由于Prometheus以相同的方式暴露自己的数据,因此它也可以抓取并监视其自身的健康状况。

默认情况下,不用更改配置,直接运行就可以抓取prometheus自身的健康状况数据

# Start Prometheus.
# By default, Prometheus stores its database in ./data (flag --storage.tsdb.path)

./prometheus --config.file=prometheus.yml

直接访问 localhost:9090

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访问 localhost:9090/metrics 可以查看各项指标

关于Prometheus + Spring Boot 应用监控的问题_第3张图片

举个例子

输入以下表达式,点“Execute”,可以看到以下效果

prometheus_target_interval_length_seconds

这应该返回多个不同的时间序列(以及每个序列的最新值),每个序列的指标名称均为prometheus_target_interval_length_seconds,但具有不同的标签。

关于Prometheus + Spring Boot 应用监控的问题_第4张图片

这个是以图形化的方式展示指标,通过localhost:9090/metrics查看也是一样的

关于Prometheus + Spring Boot 应用监控的问题_第5张图片

如果我们只对99%的延迟感兴趣,我们可以使用以下查询:

prometheus_target_interval_length_seconds{quantile="0.99"}

为了计算返回的时间序列数,查询应该这样写:

count(prometheus_target_interval_length_seconds)

接下来,让我们利用Node Exporter来多添加几个目标:

tar -xzvf node_exporter-*.*.tar.gz
cd node_exporter-*.*

# Start 3 example targets in separate terminals:
./node_exporter --web.listen-address 127.0.0.1:8080
./node_exporter --web.listen-address 127.0.0.1:8081
./node_exporter --web.listen-address 127.0.0.1:8082

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接下来,配置Prometheus来抓取这三个新目标

首先,定义一个名为'node'的作业,这个作业负责从这三个目标端点抓取数据。假设,想象前两个端点是生产环境的,另一个是非生产环境的,为了以示区别,我们将其打上两个不同的标签。在本示例中,我们将group="production"标签添加到第一个目标组,同时将group="canary"添加到第二个目标。

scrape_configs:
 - job_name:  'node'

 # Override the global default and scrape targets from this job every 5 seconds.
 scrape_interval: 5s

 static_configs:
  - targets: ['localhost:8080', 'localhost:8081']
  labels:
   group: 'production'

  - targets: ['localhost:8082']
  labels:
   group: 'canary'

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3.1. 配置

为了查看所有的命令行参数,运行如下命令

./prometheus -h

配置文件是YAML格式的,可以使用 --config.file参数指定

配置文件的主要结构如下:

global:
 # How frequently to scrape targets by default.
 [ scrape_interval:  | default = 1m ]

 # How long until a scrape request times out.
 [ scrape_timeout:  | default = 10s ]

 # How frequently to evaluate rules.
 [ evaluation_interval:  | default = 1m ]

 # The labels to add to any time series or alerts when communicating with
 # external systems (federation, remote storage, Alertmanager).
 external_labels:
 [ :  ... ]

 # File to which PromQL queries are logged.
 # Reloading the configuration will reopen the file.
 [ query_log_file:  ]

# Rule files specifies a list of globs. Rules and alerts are read from
# all matching files.
rule_files:
 [ -  ... ]

# A list of scrape configurations.
scrape_configs:
 [ -  ... ]

# Alerting specifies settings related to the Alertmanager.
alerting:
 alert_relabel_configs:
 [ -  ... ]
 alertmanagers:
 [ -  ... ]

# Settings related to the remote write feature.
remote_write:
 [ -  ... ]

# Settings related to the remote read feature.
remote_read:
 [ -  ... ]

4. 抓取 Spring Boot 应用

Prometheus希望抓取或轮询单个应用程序实例以获取指标。 Spring Boot在 /actuator/prometheus 提供了一个actuator端点,以适当的格式提供Prometheus抓取。

为了以Prometheus服务器可以抓取的格式公开指标,需要依赖 micrometer-registry-prometheus


 io.micrometer
 micrometer-registry-prometheus
 1.6.4
 

下面是一个示例 prometheus.yml

scrape_configs:
 - job_name: 'spring'
 metrics_path: '/actuator/prometheus'
 static_configs:
  - targets: ['HOST:PORT']

接下来,创建一个项目,名为prometheus-example

pom.xml



 4.0.0
 
  org.springframework.boot
  spring-boot-starter-parent
  2.4.3
   
 
 com.cjs.example
 prometheus-example
 0.0.1-SNAPSHOT
 prometheus-example
 Demo project for Spring Boot
 
  1.8
 
 
  
   org.springframework.boot
   spring-boot-starter-actuator
  
  
   org.springframework.boot
   spring-boot-starter-web
  

  
   io.micrometer
   micrometer-registry-prometheus
   runtime
  
 

 
  
   
    org.springframework.boot
    spring-boot-maven-plugin
   
  
 

 

application.yml

spring:
 application:
 name: prometheus-example
management:
 endpoints:
 web:
  exposure:
  include: "*"
 metrics:
 tags:
  application: ${spring.application.name}

这句别忘了:management.metrics.tags.application=${spring.application.name}

Spring BootActuator 默认的端点很多,详见

https://docs.spring.io/spring-boot/docs/2.4.3/reference/html/production-ready-features.html

启动项目,浏览器访问/actuator/prometheus 端点

关于Prometheus + Spring Boot 应用监控的问题_第9张图片

配置Prometheus抓取该应用

scrape_configs:
 # The job name is added as a label `job=` to any timeseries scraped from this config.
 - job_name: 'prometheus'
 # metrics_path defaults to '/metrics'
 # scheme defaults to 'http'.
 static_configs:
 - targets: ['localhost:9090']
 
 - job_name: 'springboot-prometheus'
 metrics_path: '/actuator/prometheus'
 static_configs:
  - targets: ['192.168.100.93:8080'] 

重启服务

./prometheus --config.file=prometheus.yml

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4.1. Grafana

https://grafana.com/docs/

https://grafana.com/tutorials/

下载&解压

wget https://dl.grafana.com/oss/release/grafana-7.4.3.linux-amd64.tar.gz
tar -zxvf grafana-7.4.3.linux-amd64.tar.gz 

启动

./bin/grafana-server web 

浏览器访问 http://localhost:3000

默认账号是 admin/admin

首次登陆后我们将密码改成admin1234

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先配置一个数据源,一会儿添加仪表盘的时候要选择数据源的

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Grafana官方提供了很多模板,我们可以直接使用

首先要找到我们想要的模板

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比如,我们这里随便选了一个模板

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可以直接将模板JSON文件下载下来导入,也可以直接输入模板ID加载,这里我们直接输入模板ID

立竿见影,马上就看到漂亮的展示界面了

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我们再添加一个DashBoard (ID:12856)

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