一招搞定 Spring Boot 可视化监控!

2021年09月15日 阅读数:1
这篇文章主要向大家介绍一招搞定 Spring Boot 可视化监控!,主要内容包括基础应用、实用技巧、原理机制等方面,希望对大家有所帮助。

一、简介

当某个应用程序在生产环境中运行时,监控其运行情况是必要的。经过实时了解应用程序的运行情况,你能在问题出现以前获得警告,也能够在客户注意到问题以前解决问题。html

在本文中,咱们将建立一个Spring Boot应用程序,在Spring Actuator,Micrometer,Prometheus和Grafana的帮助下来监控系统。其中,Spring Actuator和Micrometer是Spring Boot App的一部分。java

简要说明了不一样组件的目的:python

  • Spring Actuator:在应用程序里提供众多 Web 接口,经过它们了解应用程序运行时的内部情况。有关更多信息,请参见Spring Boot 2.0中的Spring Boot Actuator。
  • Micrometer:为 Java 平台上的性能数据收集提供了一个通用的 API,它提供了多种度量指标类型(Timers、Guauges、Counters等),同时支持接入不一样的监控系统,例如 Influxdb、Graphite、Prometheus 等。Spring Boot Actuator对此提供了支持。
  • Prometheus:一个时间序列数据库,用于收集指标。
  • Grafana:用于显示指标的仪表板。

下面,咱们将分别介绍每一个组件。本文中使用的代码存档在GitHub上。web

二、建立示例应用

首先要作的是建立一个能够监控的应用程序。经过Spring Initializr,并添加Spring Boot Actuator,Prometheus和Spring Web依赖项, 咱们建立了一个以下所示的Spring MVC应用程序。面试

@RestController
public class MetricsController {

@GetMapping("/endPoint1")
public String endPoint1() {
return "Metrics for endPoint1";
}

@GetMapping("/endPoint2")
public String endPoint2() {
return "Metrics for endPoint2";
    }
}

启动应用程序:spring

$ mvn spring-boot:run

验证接口是否正常:docker

$ curl http://localhost:8080/endPoint1Metrics for endPoint1$ curl http://localhost:8080/endPoint2Metrics for endPoint2

验证Spring Actuator接口。为了使响应信息方即可读,咱们经过python -mjson.tool来格式化信息。数据库

$ curl http://localhost:8080/actuator | python -mjson.tool
...
{
"_links":{
"self":{
"href":"http://localhost:8080/actuator",
"templated":false
      },
"health":{
"href":"http://localhost:8080/actuator/health",
"templated":false
      },
"health-path":{
"href":"http://localhost:8080/actuator/health/{*path}",
"templated":true
      },
"info":{
"href":"http://localhost:8080/actuator/info",
"templated":false
      }
   }
}

默认状况下,会显示以上信息。除此以外,Spring Actuator能够提供更多信息,可是你须要启用它。为了启用Prometheus,你须要将如下信息添加到application.properties文件中。json

management.endpoints.web.exposure.include=health,info,prometheus

重启应用程序,访问http://localhost:8080/actuator/prometheus从Prometheus拉取数据,返回了大量可用的指标信息。咱们这里只显示输出的一小部分,由于它是一个很长的列表。网络

$ curl http://localhost:8080/actuator/prometheus
# HELP jvm_gc_pause_seconds Time spent in GC pause
# TYPE jvm_gc_pause_seconds summary
jvm_gc_pause_seconds_count{action="end of minor GC",cause="G1 Evacuation Pause",} 2.0
jvm_gc_pause_seconds_sum{action="end of minor GC",cause="G1 Evacuation Pause",} 0.009
...

如前所述,还须要Micrometer。Micrometer为最流行的监控系统提供了一个简单的仪表板,容许仪表化JVM应用,而无需关心是哪一个供应商提供的指标。它的做用和SLF4J相似,只不过它关注的不是Logging(日志),而是application metrics(应用指标)。简而言之,它就是应用监控界的SLF4J。

Spring Boot Actuator为Micrometer提供了自动配置。Spring Boot2在spring-boot-actuator中引入了micrometer,对1.x的metrics进行了重构,另外支持对接的监控系统也更加丰富(AtlasDatadogGangliaGraphiteInfluxJMXNewRelicPrometheusSignalFxStatsDWavefront)。

更新后的application.properties文件以下所示:

management.endpoints.web.exposure.include=health,info,metrics,prometheus

重启应用程序,并从http://localhost:8080/actuator/metrics中检索数据。

$ curl http://localhost:8080/actuator/metrics | python -mjson.tool
...
{
"names": [
"http.server.requests",
"jvm.buffer.count",
"jvm.buffer.memory.used",
...

能够直接经过指标名来检索具体信息。例如,若是查询http.server.requests指标,能够按如下方式检索:

$ curl http://localhost:8080/actuator/metrics/http.server.requests | python -mjson.tool
...
{
"name": "http.server.requests",
"description": null,
"baseUnit": "seconds",
"measurements": [
        {
"statistic": "COUNT",
"value": 3.0
        },
        {
"statistic": "TOTAL_TIME",
"value": 0.08918682
        },
...

三、添加Prometheus

Prometheus是Cloud Native Computing Foundation的一个开源监控系统。因为咱们的应用程序中有一个/actuator/Prometheus端点来供 Prometheus 抓取数据,所以你如今能够配置Prometheus来监控你的Spring Boot应用程序。

Prometheus有几种安装方法,在本文中,咱们将在Docker容器中运行Prometheus。

你须要建立一个prometheus.yml文件,以添加到Docker容器中。

global:
scrape_interval:15s

scrape_configs:
- job_name: 'myspringmetricsplanet'
metrics_path: '/actuator/prometheus'
static_configs:
- targets: ['HOST:8080']
  • scrape_interval:Prometheus多久轮询一次应用程序的指标
  • job_name:轮询任务名称
  • metrics_path:指标的URL的路径
  • targets:主机名和端口号。使用时,替换HOST为主机的IP地址

若是在Linux上查找IP地址有困难,则可使用如下命令:

$ ip -f inet -o addr show docker0 | awk '{print $4}' | cut -d '/' -f 1

启动Docker容器并将本地prometheus.yml文件,映射到Docker容器中的文件。

$ docker run \
    -p 9090:9090 \
    -v /path/to/prometheus.yml:/etc/prometheus/prometheus.yml \
    prom/prometheus

成功启动Docker容器后,首先验证Prometheus是否可以经过 http://localhost:9090/targets收集数据。

如上图所示,咱们遇到context deadline exceeded错误,形成Prometheus没法访问主机上运行的Spring Boot应用程序。如何解决呢?

能够经过将Docker容器添加到你的主机网络来解决此错误,这将使Prometheus可以访问Spring Boot应用程序。

$ docker run \
    --name prometheus \
    --network host \
    -v /path/to/prometheus.yml:/etc/prometheus/prometheus.yml \
    -d \
    prom/prometheus

再次验证,状态指示为UP。

如今能够显示Prometheus指标。经过访问http://localhost:9090/graph,在搜索框中输入http_server_requests_seconds_max并单击“执行”按钮,将为你提供请求期间的最长执行时间。

四、添加Grafana

最后添加的组件是Grafana。尽管Prometheus能够显示指标,但Grafana能够帮助你在更精美的仪表板中显示指标。Grafana也支持几种安装方式,在本文中,咱们也将在Docker容器中运行它。

$ docker run --name grafana -d -p 3000:3000 grafana/grafana

点击 http://localhost:3000/,就能够访问Grafana。

默认的用户名/密码为admin/admin。单击“登陆”按钮后,你须要更改默认密码。

接下来要作的是添加一个数据源。单击左侧边栏中的“配置”图标,而后选择“Data Sources(数据源)”。

单击Add data source(添加数据源)按钮。

Prometheus在列表的顶部,选择Prometheus。

填写可访问Prometheus的URL,将HTTP Access设置为Browser,而后单击页面底部的Save&Test按钮。

一切正常后,将显示绿色的通知标语,指示数据源正在工做。

如今该建立仪表板了。你能够自定义一个,但也可使用开源的仪表板。用于显示Spring Boot指标的一种经常使用仪表板是JVM仪表板。

在左侧边栏中,点击+号,而后选择导入。

输入JVM仪表板的URL https://grafana.com/grafana/dashboards/4701,而后单击“Load(加载)”按钮。

为仪表板输入一个有意义的名称(例如MySpringMonitoringPlanet),选择Prometheus做为数据源,而后单击Import按钮。

到目前为止,你就可使用一个很酷的Grafana仪表板。

也能够将自定义面板添加到仪表板。在仪表板顶部,单击Add panel(添加面板)图标。

单击Add new panel(添加新面板)。

在Metrics 字段中,输入http_server_requests_seconds_max,在右侧栏中的Panel title字段中,能够输入面板的名称。

最后,单击右上角的Apply 按钮,你的面板将添加到仪表板。不要忘记保存仪表板。

为应用程序设置一些负载,并查看仪表板上的http_server_requests_seconds_max指标发生了什么。

$ watch -n 5 curl http://localhost:8080/endPoint1$ watch -n 10 curl http://localhost:8080/endPoint2

五、结论

在本文中,咱们学习了如何为Spring Boot应用程序添加一些基本监控。这很是容易,只须要经过将Spring Actuator,Micrometer,Prometheus和Grafana组合使用。

固然,这只是一个起点,可是从这里开始,你能够为Spring Boot应用程序扩展和配置更多、更具体的指标。

原文:https://mydeveloperplanet.com/2021/03/03/how-to-monitor-a-spring-boot-app/

译文:https://www.kubernetes.org.cn/9020.html

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