SpringBoot项目监控-Prometheus+Grafana
目录
介绍
Prometheus
Grafana
使用场景
特性
简单使用
SpringBoot配置
引入依赖
配置文件application.properties
启动
应用添加到Prometheus
下载
配置
启动
使用 Grafana Dashboard 展示应用数据
配置Prometheus数据源
配置监控面板
效果
其他
介绍
Prometheus
Prometheus是一个开源的系统监控和报警系统，同时也支持多种exporter采集数据，还支持pushgateway进行数据上报，Prometheus性能足够支撑上万台规模的集群。
Grafana
熟悉监控的同学都知道，Grafana 是一个可视化工具，简单点说就是用来展示数据的。它和Zabbix、Prometheus 有本质区别，在于它不能解决监控问题，仅用于展示。也就是说，在监控领域，Grafana 需要配合 Zabbix、Prometheus 等工具一起使用，以获取数据源。
简单来说, 配套Grafana 使用可以呈现出非常多样化的图表配置
使用场景
运维人员, 需要监控机器的 CPU、内存、硬盘的使用情况，以此来保证运行在机器上的应用的稳定性。
研发人员, 他们关注某个异常指标的变化情况，从而来保证业务的稳定运行。
产品或运营，他们更关心产品层面的事情，例如：某个活动参加人数的增长情况，活动积分的发放情况
所以弄清楚此时此刻系统的运行是否正常, 各项业务指标是否超过阈值, 就需要一套数据监控解决方案。它能让你随时掌控系统的运行状态，快速定位出现问题的位置，快速排除故障
当然, 对于流量不是很大的系统来说，出现几分钟的故障可能造成不了多少损失。但是对于像淘宝、美团、字节跳动这样的巨无霸来说，宕机 1 分钟损失的金额可能就是几百万
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,表现力/内置统计函数强大
- 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
- Golang 实现，运行速度快
- 支持对云的或容器的监控
- 属于一站式监控告警平台，依赖少，功能齐全
- 低成本
简单使用
SpringBoot配置
引入依赖
org.springframework.boot
spring-boot-starter-actuator
io.micrometer
micrometer-registry-prometheus
1.6.12
io.micrometer
micrometer-core
1.6.12
io.github.mweirauch
micrometer-jvm-extras
0.2.2
配置文件application.properties
management.endpoints.web.exposure.include=*
management.metrics.export.simple.enabled=true
management.metrics.export.jmx.enabled=true
# 默认使用项目端口, 可单独指定
management.server.port=9003
management.endpoints.web.base-path=/actuator
management.metrics.tags.application=${spring.application.name}
management.metrics.tags.tag=${spring.application.name}
management.metrics.export.prometheus.enabled=true
management.metrics.distribution.percentiles-histogram.http.server.requests= false
management.metrics.distribution.minimum-expected-value.http.server.requests= 20ms
management.metrics.distribution.maximum-expected-value.http.server.requests= 200ms
management.endpoint.metrics.enabled=true
management.endpoint.health.show-details=always
management.endpoint.health.probes.enabled=true
management.endpoint.prometheus.enabled=trueinclude=* 配置为开启 Actuator 服务，Spring Boot Actuator 自带了一个/actuator/Prometheus 的监控端点供给Prometheus 抓取数据。不过默认该服务是关闭的，所以，使用该配置将打开所有的 Actuator 服务
启动
访问http://127.0.0.1:9003/actuator/prometheus
Spring Boot Actuator 默认的端点很多，详见
Spring Boot Actuator: Production-ready Features
应用添加到Prometheus
下载
前面Spring Boot应用已经启动成功，并暴露了/actuator/Prometheus的监控端点。接下来我们将此应用添加到Prometheus。
Windows下载安装Prometheus_prometheus安装windows_瑶山的博客-CSDN博客
配置
修改Prometheus配置文件prometheus.yml
# 采集SpringBoot监控数据
- job_name: 'prometheusapp'
metrics_path: '/actuator/prometheus'
static_configs:
- targets: ['localhost:9003']完整配置
# my global config
global:
scrape_interval: 15s # Set the scrape interval to every 15 seconds. Default is every 1 minute.
evaluation_interval: 15s # Evaluate rules every 15 seconds. The default is every 1 minute.
# scrape_timeout is set to the global default (10s).
# Alertmanager configuration
alerting:
alertmanagers:
- static_configs:
- targets:
# - alertmanager:9093
# Load rules once and periodically evaluate them according to the global 'evaluation_interval'.
rule_files:
# - "first_rules.yml"
# - "second_rules.yml"
# A scrape configuration containing exactly one endpoint to scrape:
# Here it's Prometheus itself.
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"]
# 采集SpringBoot监控数据
- job_name: 'prometheusapp'
metrics_path: '/actuator/prometheus'
static_configs:
- targets: ['localhost:9003']
启动
重启 Prometheus 服务，查看 Prometheus UI 界面确认 Target 是否添加成功。
可以在 Graph 页面执行一个简单的查询，也是获取 PrometheusApp服务的相关性能指标值。
使用 Grafana Dashboard 展示应用数据
Windows下载安装Grafana
配置Prometheus数据源
点击左下角齿轮（设置），选中Date sources
添加数据源
配置监控面板
输入面板对应ID, 点击load可加载对应面板模板, 4701-JVM监控面板
效果
其他
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Windows下载安装Prometheus_prometheus安装windows_瑶山的博客-CSDN博客