docker - prometheus+grafana监控与集成到spring boot 微服务

一、Prometheus 介绍

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。

下图说明了Prometheus 的体系结构及其部分生态系统组件。其中 Alertmanager 用于告警，Grafana 用于监控数据可视化，会在文章后面继续提到。

在这里我们了解到Prometheus 这几个特征即可：

1.数据收集器，它以配置的时间间隔定期通过HTTP提取指标数据。
2.一个时间序列数据库，用于存储所有指标数据。
3.一个简单的用户界面，您可以在其中可视化，查询和监视所有指标。

二、Grafana 介绍

Grafana 是一款采用 go 语言编写的开源应用，允许您从Elasticsearch，Prometheus，Graphite，InfluxDB等各种数据源中获取数据，并通过精美的图形将其可视化。

除了Prometheus的AlertManager 可以发送报警，Grafana 同时也支持告警。Grafana 可以无缝定义告警在数据中的位置，可视化的定义阈值，并可以通过钉钉、email等平台获取告警通知。最重要的是可直观的定义告警规则，不断的评估并发送通知。

由于Grafana alert告警比较弱，大部分告警都是通过Prometheus Alertmanager进行告警.
请注意Prometheus仪表板也具有简单的图形。 但是Grafana的图形化要好得多。

三、Alertmananger 介绍

Prometheus 监控平台中除了负责采集数据和存储，还能定制事件规则，但是这些事件规则要实现告警通知的话需要配合Alertmanager 组件来完成。

AlertManager 支持告警分组（将多个告警合并一起发送）、告警抑制以及告警静默（同一个时间段内不发出重复的告警）功能。

四、监控Java 应用

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。

如何监控

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.

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

1.metric name：指标的名称，主要反映被监控样本的含义 a-zA-Z_:*_
2.label name: 标签 反映了当前样本的特征维度 [a-zA-Z0-9_]*
3.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。

五、MicroMeter 介绍

前面简述了Prometheus 监控的原理。那么我们的Spring Boot 应用怎么提供这样一个 HTTP 访问地址，提供的数据还得符合上述的 Metrics 格式 ？

还记得吗，在Spring Boot Actuator 模块 详解：健康检查，度量，指标收集和监控中，我有提到过Actuator 模块也可以和一些外部的应用监控系统整合，其中就包括Prometheus 。那么Spring Boot Actuator 怎么让 Spring Boot 应用和Prometheus 这种监控系统结合起来呢？

这个桥梁就是Micrometer。Micrometer 为 Java 平台上的性能数据收集提供了一个通用的 API，应用程序只需要使用 Micrometer 的通用 API 来收集性能指标即可。Micrometer 会负责完成与不同监控系统的适配工作。

六、docker-prometheus、docker-grafana、服务器监控docker-node-exporter 安装

下载镜像包

docker pull prom/prometheus
docker pull grafana/grafana
docker pull prom/node-exporter

prometheus启动前准备

mkdir /opt/prometheus

touch /opt/prometheus.yml

cd /opt/prometheus

vim prometheus.yml

prometheus 配置文件如下

global:
  scrape_interval:     60s
  evaluation_interval: 60s

scrape_configs:
  - job_name: prometheus
    static_configs:
      - targets: ['xxx.xxx.xxx.xxx:9300']
        labels:
          instance: prometheus

  - job_name: linux
    static_configs:
      - targets: ['xxx.xxx.xxx.xxx:9200']
        labels:
          instance: localhost
  - job_name: web
    metrics_path: '/actuator/prometheus'
    scrape_interval: 5s
    static_configs:
      - targets: ['xxx.xxx.xxx.xxx:19007']
        labels:
          instance: localweb

其中9300为prometheus
其中9200为node-exporter监控服务器的程序
其中19007为测试地址，metrics_path是自定义拉取数据的地址

grafana启动前准备

mkdir /opt/grafana-storage

chmod 777 -R /opt/grafana-storage

启动

可视化如下

node-exporter启动

docker run -d -p 9200:9100  --name=node-exporter   -v "/proc:/host/proc:ro"   -v "/sys:/host/sys:ro"   -v "/:/rootfs:ro"   prom/node-exporter

访问9200端口

prometheus启动

docker run  -d --name=prometheus  -p 9300:9090   -v /opt/prometheus/prometheus.yml:/etc/prometheus/prometheus.yml    prom/prometheus

访问9300端口

grafana启动

docker run -d   -p 9400:3000   --name=grafana   -v /opt/grafana-storage:/var/lib/grafana   grafana/grafana

访问9400端口

使用grafana

创建数据源



配置视图

七、spring boot 集成 prometheus

引入依赖

		<dependency>
			<groupId>org.springframework.boot</groupId>
			<artifactId>spring-boot-starter-actuator</artifactId>
		</dependency>
		<!-- Micrometer Prometheus registry  -->
		<dependency>
		    <groupId>io.micrometer</groupId>
		    <artifactId>micrometer-registry-prometheus</artifactId>
		</dependency>

yml配置

# management-->metrics单机监控的配置  访问路径 项目地址/prometheus
management:
  metrics:
    binders:
      jvm:
        enabled: false
      files:
        enabled: false
      integration:
        enabled: false
      logback:
        enabled: false
      processor:
        enabled: false
      uptime:
        enabled: false
  endpoints:
    web:
      exposure:
        include: ["prometheus"]
      base-path: "/"

访问

测试时用的是19007端口 上方prometheus.yml配置中的访问地址
下方是获取的指标

grafana官方JVM视图模板使用

现在是离线情况，19007测试地址在线后在上方会识别出现上方prometheus.yml配置的web测试选项

现在是在线情况展示的数据

数据在这个视图中展示

grafana好用免费的官方模板地址

GrafanaLabs模板跳转地址