使用 Prometheus 和 Grafana 监控 Spring Boot 应用

2024-09-05 09:48

本文主要是介绍使用 Prometheus 和 Grafana 监控 Spring Boot 应用,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

使用 Prometheus 和 Grafana 监控 Spring Boot 应用

监控 Spring Boot 应用的状态,以及一些自定义的业务数据

监控 Spring Boot 应用

  • 添加依赖 build.gradle
    compile('org.springframework.boot:spring-boot-starter-actuator')compile('io.micrometer:micrometer-core:1.5.1')compile('io.micrometer:micrometer-registry-prometheus:1.5.1')
  • 修改配置 application.properties

需要注意的是,management.metrics.tags.application这个参数一定要有,否则很多报表会因为没有这个tag不能正常显示

# Actuator
management.endpoints.web.exposure.include=*
# Prometheus
management.metrics.tags.application=${spring.application.name}
  • 添加 Prometheus 监控
- job_name: 'spring-prometheus'metrics_path: '/actuator/prometheus'scrape_interval: 5sstatic_configs:- targets:- host.docker.internal:8081
  • 配置 Grafana

从 Grafana Dashboard 市场查找 Spring Boot 的看板,复制 ID 导入到 Grafana 中,如 6756

导入之后发现有些数据不能正确显示,这是因为设置了变量,需要修改变量的值:

Dashboard Setting -> Variables,选择相应的变量进行修改,这里修改两个:applicaitoninstance

application

label_values(application)

instance

label_values(jvm_memory_used_bytes{application="$application"},instance)

springboot-grafana-dashboard-variable.png

这样,就可以实现 application 和 instance的联动,选择application后,instance中显示相应的应用的实例

springboot-grafana-dashboard.png

监控方法执行时间和数量

Prometheus 提供了时间和数量的监控指标,通过在定时任务上添加 @Counted@Timed来监控数据;相关文档可以参考 The @Timed annotation

  • 注入切面的Bean
@EnableAspectJAutoProxy
@Configuration
public class PrometheusAspectConfig {@Beanpublic TimedAspect timedAspect(MeterRegistry registry) {return new TimedAspect(registry);}@Beanpublic CountedAspect countedAspect(MeterRegistry registry) {return new CountedAspect(registry);}
}
监控定时任务
  • 监控定时任务
@Slf4j
@Component
public class CustomScheduleTask {private static final Random random = new Random();@Scheduled(fixedDelay = 5000)@Timed(value = "custom_task_time", extraTags = {"name", "自定义定时任务"}, description = "自定义定时任务监控")public void customSchedule() throws InterruptedException {Thread.sleep(random.nextInt(5000));log.info("定时任务执行完成");}
}
  • 查看监控数据
curl localhost:8081/actuator/prometheus | grep custom_task
监控接口
  • controller
    @Timed@Counted@GetMapping("/timed")public Object timed() throws InterruptedException {return customService.timed(UUID.randomUUID().toString());}
  • 监控数据
curl localhost:8081/actuator/prometheus | grep method_time

自定义监控指标

通过自定义监控指标监控业务相关数据

监控类型

相关监控类型的文档可以参考 Metrics types
相关使用文档可以参考 Prometheus JVM Client

  • Counter

一个单调递增的累计计量,在重新启动时值会被置为0,可以用于统计请求数量,错误数量,任务完成的数量等;不能用Counter统计可以减少的值

  • Gauge

Gauge 表示可以任意增减的值,通常用于计量类似温度,CPU使用率这样的值,或者正在处理的请求数量这样可增可减的值

  • Histogram

统计直方图,通常用于统计请求的时间,响应body的大小等,并将其计数在可配置的存储桶中,它还提供所有观察值的总和

  • Summary

和 Histogram 类似,它在滑动时间窗口内计算可配置的分位数,详细区别可以参考 Histograms and summaries

自定义监控请求统计

添加统计数据

定义统计请求数据,分别统计请求的次数,错误的次数,相应的时间;可以使用 Filter来实现

@Component
@Slf4j
public class AccessMetricsFilter implements Filter {@Autowiredprivate CollectorRegistry collectorRegistry;@Value("${spring.application.name}")private String applicationName;private Counter totalCounter;private Counter errorCounter;private Histogram responseTime;@PostConstructprivate void init() {log.info("初始化counter");totalCounter = Counter.build("custom_request_total", "自定义请求次数统计").labelNames("application", "path").create();errorCounter = Counter.build("custom_request_error", "自定义请求错误次数统计").labelNames("application", "path").create();responseTime = Histogram.build("custom_response_time", "自定义请求响应时间").labelNames("application", "path").create();collectorRegistry.register(totalCounter);collectorRegistry.register(errorCounter);collectorRegistry.register(responseTime);}@Overridepublic void doFilter(ServletRequest servletRequest, ServletResponse servletResponse, FilterChain filterChain) throws IOException, ServletException {HttpServletRequest request = ((ServletRequestAttributes) RequestContextHolder.getRequestAttributes()).getRequest();String path = request.getRequestURI();Histogram.Timer timer = responseTime.labels(applicationName, path).startTimer();try {filterChain.doFilter(servletRequest, servletResponse);} catch (Exception e) {errorCounter.labels(applicationName, path).inc();throw e;} finally {totalCounter.labels(applicationName, path).inc();timer.observeDuration();}}
}
  • 启动应用,访问接口后查看统计数据
curl localhost:8081/actuator/prometheus | grep custom_request# HELP custom_request_total 自定义请求次数统计
# TYPE custom_request_total counter
custom_request_total{path="/order",} 3.0
custom_request_total{path="/db",} 1004.0
custom_request_total{path="/actuator/prometheus",} 150.0
# HELP custom_request_error 自定义请求错误次数统计
# TYPE custom_request_error counter
添加监控看板
  • 现在要统计所有的错误请求次数,可以在 Prometheus的查询面板中查询:

springboot-custom-metrics-prometheus.png

这样,就可以得到相应的错误数据,接下来只需要在Grafana中展示就可以

  • 添加看板

添加一个 Dashboard,并添加一个 Panel,在 Panel 的 Metrics 中添加刚才的查询语句

springboot-custom-metrics-grafana-query.png

执行查询后,会看到有图表生成,变量的名称通过 Legend 字段指定,如这里是 custom_request_total{application="prometheus", instance="host.docker.internal:8081", job="spring-prometheus", path="/db"},需要显示路径名称,即 path 的值,可以设置 Legend 为 {{path}},这样会显示正确的名称

其他的显示单位,显示效果等以及面板的名称可以通过旁边的设置选项进行配置

prometheus-grafana-custom-dashboard-setting-panel-detail.png

  • 添加应用和实例变量

Dashboard Settings -> Variables

label_values(application)label_values(jvm_memory_used_bytes{application="$application"},instance)
  • 添加统计数据查询
# 请求总次数
sum(custom_request_total{application="$application",instance="$instance"})# 错误请求总次数
sum(custom_request_total{application="$application", instance="$instance"})# 每分钟请求次数
rate(custom_request_total{application="$application", instance="$instance"}[1m])# 每分钟错误请求次数
rate(custom_request_error{application="$application", instance="$instance"}[$__interval])

prometheus-grafana-custom-dashboard-result.png


  • 相关项目可以参考 Prometheus

这篇关于使用 Prometheus 和 Grafana 监控 Spring Boot 应用的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/1138618

相关文章

JVM 的类初始化机制

前言 当你在 Java 程序中new对象时,有没有考虑过 JVM 是如何把静态的字节码(byte code)转化为运行时对象的呢,这个问题看似简单,但清楚的同学相信也不会太多,这篇文章首先介绍 JVM 类初始化的机制,然后给出几个易出错的实例来分析,帮助大家更好理解这个知识点。 JVM 将字节码转化为运行时对象分为三个阶段,分别是:loading 、Linking、initialization

Spring Security 基于表达式的权限控制

前言 spring security 3.0已经可以使用spring el表达式来控制授权,允许在表达式中使用复杂的布尔逻辑来控制访问的权限。 常见的表达式 Spring Security可用表达式对象的基类是SecurityExpressionRoot。 表达式描述hasRole([role])用户拥有制定的角色时返回true (Spring security默认会带有ROLE_前缀),去

浅析Spring Security认证过程

类图 为了方便理解Spring Security认证流程,特意画了如下的类图,包含相关的核心认证类 概述 核心验证器 AuthenticationManager 该对象提供了认证方法的入口,接收一个Authentiaton对象作为参数; public interface AuthenticationManager {Authentication authenticate(Authenti

Spring Security--Architecture Overview

1 核心组件 这一节主要介绍一些在Spring Security中常见且核心的Java类,它们之间的依赖,构建起了整个框架。想要理解整个架构,最起码得对这些类眼熟。 1.1 SecurityContextHolder SecurityContextHolder用于存储安全上下文(security context)的信息。当前操作的用户是谁,该用户是否已经被认证,他拥有哪些角色权限…这些都被保

Spring Security基于数据库验证流程详解

Spring Security 校验流程图 相关解释说明(认真看哦) AbstractAuthenticationProcessingFilter 抽象类 /*** 调用 #requiresAuthentication(HttpServletRequest, HttpServletResponse) 决定是否需要进行验证操作。* 如果需要验证,则会调用 #attemptAuthentica

Spring Security 从入门到进阶系列教程

Spring Security 入门系列 《保护 Web 应用的安全》 《Spring-Security-入门(一):登录与退出》 《Spring-Security-入门(二):基于数据库验证》 《Spring-Security-入门(三):密码加密》 《Spring-Security-入门(四):自定义-Filter》 《Spring-Security-入门(五):在 Sprin

Java架构师知识体认识

源码分析 常用设计模式 Proxy代理模式Factory工厂模式Singleton单例模式Delegate委派模式Strategy策略模式Prototype原型模式Template模板模式 Spring5 beans 接口实例化代理Bean操作 Context Ioc容器设计原理及高级特性Aop设计原理Factorybean与Beanfactory Transaction 声明式事物

流媒体平台/视频监控/安防视频汇聚EasyCVR播放暂停后视频画面黑屏是什么原因?

视频智能分析/视频监控/安防监控综合管理系统EasyCVR视频汇聚融合平台,是TSINGSEE青犀视频垂直深耕音视频流媒体技术、AI智能技术领域的杰出成果。该平台以其强大的视频处理、汇聚与融合能力,在构建全栈视频监控系统中展现出了独特的优势。视频监控管理系统EasyCVR平台内置了强大的视频解码、转码、压缩等技术,能够处理多种视频流格式,并以多种格式(RTMP、RTSP、HTTP-FLV、WebS

中文分词jieba库的使用与实景应用(一)

知识星球:https://articles.zsxq.com/id_fxvgc803qmr2.html 目录 一.定义: 精确模式(默认模式): 全模式: 搜索引擎模式: paddle 模式(基于深度学习的分词模式): 二 自定义词典 三.文本解析   调整词出现的频率 四. 关键词提取 A. 基于TF-IDF算法的关键词提取 B. 基于TextRank算法的关键词提取

水位雨量在线监测系统概述及应用介绍

在当今社会,随着科技的飞速发展,各种智能监测系统已成为保障公共安全、促进资源管理和环境保护的重要工具。其中,水位雨量在线监测系统作为自然灾害预警、水资源管理及水利工程运行的关键技术,其重要性不言而喻。 一、水位雨量在线监测系统的基本原理 水位雨量在线监测系统主要由数据采集单元、数据传输网络、数据处理中心及用户终端四大部分构成,形成了一个完整的闭环系统。 数据采集单元:这是系统的“眼睛”,