SpringBoot + Prometheus + Grafana 实现自定义监控

1、Spring Boot 工程集成 Micrometer

 我们一般说 Spring Boot 集成 Micrometer 指的是 Spring 2.x 版本，因为在该版本 spring-boot-actuator 使用了 Micrometer 来实现监控，而在 Spring Boot 1.5x 中是可以通过micrometer-spring-legacy 来使用 micrometer。显然在 2.x 版本中有更高的集成度，使用起来也非常方便了。首先添加依赖如下：

<dependency>
  <groupId>org.springframework.bootgroupId>
  <artifactId>spring-boot-starter-actuatorartifactId>
dependency>

<dependency>
  <groupId>io.micrometergroupId>
  <artifactId>micrometer-registry-prometheusartifactId>

dependency>

 这里引入了 io.micrometer 的 micrometer-registry-prometheus 依赖以及 spring-boot-starter-actuator 依赖，因为该包对 Prometheus 进行了封装，可以很方便的集成到 Spring Boot 工程中。

 其次在 application.properties 中配置如下：

spring.application.name=metricsLocalTestApp
server.port=9000

management.server.port=9001
management.endpoints.web.exposure.include=*
management.endpoint.metrics.enabled=true
management.endpoint.prometheus.enabled=true

management.metrics.export.prometheus.enabled=true
management.metrics.tags.application=${spring.application.name}

• 这里 management.endpoints.web.exposure.include=* 配置为开启 Actuator 服务，因为Spring Boot Actuator 会自动配置一个 URL 为 /actuator/Prometheus 的 HTTP 服务来供 Prometheus 抓取数据，不过默认该服务是关闭的，该配置将打开所有的 Actuator 服务。

• management.metrics.tags.application 配置会将该工程应用名称添加到计量器注册表的 tag 中去，方便后边 Prometheus 根据应用名称来区分不同的服务。

 然后在工程启动主类中添加 Bean 如下来监控 JVM 性能指标信息：

@SpringBootApplication
public class GatewayDatumApplication {

    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(GatewayDatumApplication.class, args);
    }

    @Bean
    MeterRegistryCustomizer<MeterRegistry> configurer(
            @Value("${spring.application.name}") String applicationName) {
        return (registry) -> registry.config().commonTags("application", applicationName);
    }

}

 最后，我们再启动服务，然后在浏览器访问 http://127.0.0.1:9001/actuator/prometheus ，就可以看到服务的一系列不同类型 metrics 信息，例如 http_server_requests_seconds summary、jvm_memory_used_bytes gauge、jvm_gc_memory_promoted_bytes_total counter 等等。

 到此，Spring Boot 工程集成 Micrometer 就已经完成，接下里就要与 Prometheus 进行集成了。

2、集成 Prometheus

 修改 Prometheus 的配置文件 prometheus.yml ，添加上边启动的服务地址来执行监控。这里使用的Prometheus版本是2.26.0。

 Mac下安装 Prometheus + grafana，可参照：Mac部署Prometheus + Grafana监控

vim /usr/local/etc/prometheus.yml

global:
  scrape_interval: 15s

scrape_configs:
  - job_name: "prometheus"
    static_configs:
    - targets: ["localhost:9090"]
  - job_name: "metricsLocalTest"
    metrics_path: "/actuator/prometheus"
    static_configs:
    - targets: ["localhost:9001"]

static_configs为静态配置方式，也可以采用 file_sd_configs 方式动态服务发现的方式，如：

scrape_configs:
  - job_name: "metricsLocalTest"
    metrics_path: "/actuator/prometheus"
    file_sd_configs:
      - files: ['/usr/local/*[自己电脑上的路径]*/*.json']

metricsLocalApplication.json 文件如下：

$ vim /usr/local/*[自己电脑上的路径]*/*.json
[
    {
        "targets": [
            "localhost:9001"
        ],
        // 可填可不填
        "labels": {
            "instance": "metricsLocalTest-instance",
            "service": "metricsLocalTest-service"
        }
    }
]

 这里 localhost:9001 就是上边本地启动的服务地址，也就是 Prometheus 要监控的服务地址。同时可以添加一些与应用相关的标签，方便后期执行 PromSQL 查询语句区分。最后重启 Prometheus 服务，查看 Prometheus UI 界面确认 Target 是否添加成功。

 Status=》Targets

我们也可以在 Graph 页面执行一个简单的查询，也是获取 metricsLocalTest 服务的 JVM 性能指标值的。

3、使用 Grafana Dashboard 展示监控项

 Prometheus 现在已经可以正常监控到应用 JVM 信息了，我们可以配置 Grafana Dashboard 来优雅直观的展示出来这些监控值了。

 Mac下安装 Prometheus + grafana，可参照：Mac部署Prometheus + Grafana监控

配置数据源

 首先启动 Grafana，在浏览器中访问 http://localhost:3000 即可，首次登录需要使用默认账号密码 admin/admin进行登录。 登录完毕，我们就可以配置Prometheus数据源，数据源配置如下图所示：

点击Add data source，搜索 Prometheus 数据源，然后填入 Prometheus 的访问地址。

在此，Prometheus 数据源配置就完成了。然后点击Save & Test，提示正常连接，就可以使用了。

配置面板

 数据源配置完成后，就可以选择面板，来渲染数据。JVM 数据监控，有现成的面板，我们直接使用即可，模板编号为4701

导入对应的模板

导入完毕后，就可以看到 JVM监控指标测试 各种类型指标监控图形化以后的页面。

Application可以选择我们的应用。

4、自定义监控指标并展示到 Grafana

 上边是 spring-boot-actuator 集成了 Micrometer 来提供的默认监控项，覆盖 JVM 各个层间的监控，配合 Grafana Dashboard 模板基本可以满足我们日常对 Java 应用的监控。当然，它也支持自定义监控指标，实现各个方面的监控，例如统计访问某一个 API 接口的请求数，统计实时在线人数、统计实时接口响应时间等功能，而这些都可以通过使用Micrometer来实现。接下来，来演示下如何自定义监控指标并展示到 Grafana 上。

监控所有API请求次数

 监控请求次数可以使用 Counter 计数器来处理，这里是为测试，直接在Controller类中进行累计，项目中，可以使用一个AOP切面，通过切面注入可以做到统计所有请求记录。

Java 代码如下所示：

@RestController
@RequestMapping("/gateway/metrics")
public class GrafanaTestController {
    @Autowired
    private MeterRegistry meterRegistry;
    private Counter counter;

    @PostConstruct
    public void init() {
        Tags tags = Tags.of("common", "test");
        // 公共标签
        meterRegistry.config().commonTags(tags);
        counter = Counter.builder("metrics.request.common").register(meterRegistry);
    }

    /**
     * 订单请求测试
     */
    @GetMapping("/order/{appId}")
    public RestResponse<String> orderTest(@PathVariable("appId") String appId) {
        counter.increment();
        return RestResponse.ok(appId);
    }

    /**
     * 产品请求测试
     */
    @GetMapping("/product/{appId}")
    public RestResponse<String> productTest(@PathVariable("appId") String appId) {
        counter.increment();
        return RestResponse.ok(appId);
    }
}

 然后分别访问接口/order/{appId}8次，访问接口/product/{appId}6次，然后再去 Promtheus 中去查询数据，可以看到结果为14

标签为我们打的公共标签。

 在这里简单解释一下带条件的查询语句，如：metrics_request_common_total{application="metricsLocalTestApp", common="test", instance="localhost:9001"}，与上面使用的metrics_request_common_total等价，其中：

• metrics_request_common_total 为上边代码中设置的 Counter 名称。
• application 为初始化 registry 时设置的通用标签，标注应用名称，这样做好处就是可以根据应用名称区分不同的应用。
• instance 为 /metricsLocalApplication.json 中配置的 instance 实例名称，用来区分应用实例。
• common 为上边代码中设置的 Counter 标签名称，可以用来区分不同的方法，这样就不用为每一个方法设置一个 Counter 了。

接下来，我们在 Grafana Dashboard 上添加一个新的 Panel 并添加 Query 查询，最后图形化展示出来。

 1、首先添加一个 Panel，并命名为 自定义监控指标，选择想要展示的图形，如：这些图、柱状图等。

 2、然后增加一个新的 Query 查询，查询语句为上边的 PromSQL 语句，不过这里为了更好的扩展性，我们可以将 application 及 instance 两个参数赋值为变量，而这些变量可以直接从 Prometheus 上传递过来，最终的查询语句为 metrics_request_common_total，最后修改 Title 为 访问量测试，保存一下，返回首页就可以看到刚添加的 Dashboard 了。

分类监控API请求次数

 上边针对订单请求和产品请求，统计了接口调用的总次数，但是有时候，我们需要统计每个接口的调用次数，这个该如何实现呢？监控请求次数可以继续使用 Counter 计数器，不同的是，我们每个请求中的 Counter 的名称和标签不一样，和接口信息有关。

/**
 * 订单请求测试
 */
@GetMapping("/order/{appId}")
public RestResponse<String> orderTest(@PathVariable("appId") String appId) {
  counter.increment();
  Counter.builder("metrics.request.count").tags("appMark", appId, "apiCode", "order").register(meterRegistry).increment();
  return RestResponse.ok(appId);
}

/**
 * 产品请求测试
 */
@GetMapping("/product/{appId}")
public RestResponse<String> productTest(@PathVariable("appId") String appId) {
  counter.increment();
  Counter.builder("metrics.request.count").tags("appMark", appId, "apiCode", "product").register(meterRegistry).increment();
  return RestResponse.ok(appId);
}

 同样的，我们分别访问接口/order/{appId}8次，访问接口/product/{appId}6次，然后再去 Promtheus 中去查询数据，可以看到结果分别为8和6。

 Grafana 的图形界面展示操作，和监控所有API请求次数一致。