prometheus 集成 spring boot 2

Airmusic 發布于2019-08-16 16:08 / 785人閱讀

摘要：簡介中文名稱為普羅米修斯，受啟發于的監控系統，從年開始由前工程師在以開源軟件的形式進行研發，年月發布版本。拉的代表，主要代表就是，讓我們不用擔心監控應用本身的狀態。這樣的一個程序稱為，的實例稱為一個。

Prometheus 簡介

Prometheus 中文名稱為普羅米修斯，受啟發于Google的Brogmon監控系統，從2012年開始由前Google工程師在Soundcloud以開源軟件的形式進行研發，2016年6月發布1.0版本。Prometheus 可以看作是 Google 內部監控系統 Borgmon 的一個實現

首先了解下 prometheus 架構圖

Prometheus監控模式

目前，監控系統采集指標有兩種方式，一種是『推』，另一種就是『拉』：

推的代表有 ElasticSearch，InfluxDB，OpenTSDB 等，需要你從程序中將指標使用 TCP，UDP 等方式推送至相關監控應用，只是使用 TCP 的話，一旦監控應用掛掉或存在瓶頸，容易對應用本身產生影響，而使用 UDP 的話，雖然不用擔心監控應用，但是容易丟數據。

拉的代表，主要代表就是 Prometheus，讓我們不用擔心監控應用本身的狀態。而且可以利用 DNS-SRV 或者 Consul 等服務發現功能就可以自動添加監控。

監控java 應用

prometheus 監控應用的方式非常簡單，只需要進程暴露了一個用于獲取當前監控樣本數據的HTTP訪問地址。這樣的一個程序稱為Exporter，Exporter的實例稱為一個Target。Prometheus通過輪訓的方式定時從這些Target中獲取監控數據樣本，對于java 應用來講，只需要暴露一個包含監控數據的http訪問地址即可，當然提供的數據需要滿足一定的格式，這個格式就是 Metrics 格式

Metircs 格式

metircs 的格式非常簡單

metric name>{=, ...}

主要分為三個部分
各個部分需符合相關的正則表達式
metric name：指標的名稱，主要反映被監控樣本的含義 a-zA-Z_:*
label name: 標簽反映了當前樣本的特征維度 [a-zA-Z0-9_]*
label value: 各個標簽的值，不限制格式
需要注意的是，label value 最好使用枚舉值，而不要使用無限制的值，比如用戶 ID，Email 等，不然會消耗大量內存，也不符合指標采集的意義

Metrics類型

Prometheus定義了4中不同的指標類型(metric type)：Counter（計數器）、Gauge（儀表盤）、Histogram（直方圖）、Summary（摘要）。
Counter：只增不減的計數器
Gauge：可增可減的儀表盤
Histogram：直方圖，內置分析樣本的分布情況
Summary：摘要自定義樣本分布情況

spring boot 集成 prometheus 加入prometheus依賴

prometheus 官方提供了spring boot 的依賴，但是該客戶端已經不支持spring boot 2


    io.prometheus
    simpleclient_spring_boot
    0.4.0

由于 spring boot 2 的actuator 使用了 Micrometer 進行監控數據統計，
而Micrometer 提供了prometheus 支持，我們可以使用 micrometer-registry-prometheus 來集成 spring boot 2
加入相應依賴

 
        org.springframework.boot
        spring-boot-starter-actuator
  
 
        io.micrometer
         micrometer-core
 
 
        io.micrometer
        micrometer-registry-prometheus

添加監控項 統計http 請求的總數量

如果要統計http 請求的總數量，我們可以直接使用prometheus 提供的 Counter 類
首先我們注冊一個 Counter 實例到spring 容器

    @Bean
    public Counter requestTotalCountCollector(){
        return  Counter.build()
         .name("http_requests_total")
         .labelNames("path", "method", "code")
         .help("http請求總計數").register(collectorRegistry);
    }

繼承HandlerInterceptorAdapter ，聲明一個攔截器

public class PrometheusInterceptor extends HandlerInterceptorAdapter {

     @Override
    public boolean preHandle(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response, Object handler) throws Exception {
    }

    @Override
    public void afterCompletion(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response, Object handler, Exception ex) throws Exception {
    }
}

在 prehandle 中執行

 requestTotalCountCollector.labels(requestURI, method,code).inc();

在配置文件 applicaion.yml 中啟用metrics,prometheus監控

management:
  metrics:
    export:
      prometheus:
        enabled: true
  endpoint:
    metrics:
      enabled: true
    prometheus:
      enabled: true
  endpoints:
    web:
      exposure:
        include: ["prometheus","health"]

啟動項目，訪問路徑下的 /actuator/prometheus，即可看到監控項

統計正常及自定義錯誤碼的接口響應時間

自定義一個metrics 收集器
只需要繼承 prometheus 的 Collector，重寫抽象方法collect

public class RequestTimeCollector extends Collector{
    @Override
    public List collect() {
    }
}

注冊RequestTimeCollector 到 spring 容器

    @Bean
    @Primary
    public RequestTimeCollector requestTimeCollector(){
        return new RequestTimeCollector("request_time","接口請求時間",Arrays.asList("url","method", "status")).register(collectorRegistry);
    }

聲明一個around 切面攔截controller方法

    @Around("execution(* com.xxx.controller..*.*(..))")
    public Object around(ProceedingJoinPoint joinPoint) throws Throwable {
    try {
            requestTimeCollector.setValue(diff, uri, method, String.valueOf(200));
            return proceed;
        } catch (Throwable throwable) {
            if (throwable instanceof BaseException) {
                requestTimeCollector.setValue(diff, uri, method, String.valueOf(statEnum.key()));
            }
            throw throwable;
          }
        }
    }

啟動項目，訪問路徑下的 /actuator/prometheus，即可看到監控項

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