环境介绍
●数据来源:SpringBoot + Actuator
●数据采集:Prometheus
●数据展示:Grafana
监控维度
●JVM
●服务器信息
演示环境
●Ubuntu
Prometheus介绍
Prometheus是一个开源的系统监控和报警系统,现在已经加入到CNCF基金会,成为继K8S之后第二个在CNCF托管的项目,在Kubernetes容器管理系统中,通常会搭配Prometheus进行监控,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。
●Prometheus 服务器
Prometheus Server 是 Prometheus组件中的核心部分,负责实现对监控数据的获取,存储以及查询。
●NodeExporter 业务数据源
业务数据源通过 Pull/Push 两种方式推送数据到 Prometheus Server。
●AlertManager 报警管理器
Prometheus 通过配置报警规则,如果符合报警规则,那么就将报警推送到 AlertManager,由其进行报警处理。
●可视化监控界面
Prometheus 收集到数据之后,由 WebUI 界面进行可视化图标展示。目前我们可以通过自定义的 API 客户端进行调用数据展示,也可以直接使用 Grafana 解决方案来展示。
简单地说,Prometheus 的实现架构也并不复杂。其实就是收集数据、处理数据、可视化展示,再进行数据分析进行报警处理。 但其珍贵之处在于提供了一整套可行的解决方案,并且形成了一整个生态,能够极大地降低我们的研发成本。
Grafana
Grafana 是一款用 GO 语言开发的开源数据可视化工具,可以做数据监控和数据统计,带有告警功能。
特点:
●可视化 Grafana 拥有快速灵活的客户端图表,面板插件有许多不同方式的可视化指标和日志,官方库中具有丰富的仪表盘插件,比如热图、折线图、图表等多种展示方式,让我们复杂的数据展示的美观而优雅。
●报警和通知 可视化地为最重要的指标定义警报规则。Grafana 将持续评估它们,并发送通知。
●动态仪表盘 使用模板变量创建动态和可重用的仪表板,这些模板变量作为下拉菜单出现在仪表板顶部。
●混合数据源 在同一个图中混合不同的数据源!可以根据每个查询指定数据源。这甚至适用于自定义数据源。
●注释 注释来自不同数据源图表。将鼠标悬停在事件上可以显示完整的事件元数据和标记。
●过滤器 Grafana 使用 Ad-hoc 过滤器允许动态创建新的键/值过滤器,这些过滤器会自动应用于使用该数据源的所有查询。
搭建篇-SpringBoot配置
怎么创建一个SpringBoot项目相比都知道我就不赘述了。
●POM配置
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 https://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
<modelVersion>4.0.0</modelVersion>
<parent>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId>
<version>3.0.2</version>
<relativePath/> <!-- lookup parent from repository -->
</parent>
<groupId>org.beiming.talk</groupId>
<artifactId>beiming-talk-backend</artifactId>
<properties>
<java.version>17</java.version>
</properties>
<dependencies>
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-actuator</artifactId>
</dependency>
<!-- https://mvnrepository.com/artifact/io.micrometer/micrometer-registry-prometheus -->
<dependency>
<groupId>io.micrometer</groupId>
<artifactId>micrometer-registry-prometheus</artifactId>
<version>1.10.4</version>
</dependency>
</dependencies>
<build>
<plugins>
<plugin>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-maven-plugin</artifactId>
</plugin>
</plugins>
</build>
</project>
●配置信息配置
port: 8080
spring:
application:
name: beiming-talk
management:
endpoints:
web:
exposure:
include: '*'
metrics:
tags:
application: ${spring.application.name}
●注入实例
public MeterRegistryCustomizer<MeterRegistry> configurer(@Value("${spring.application.name}") string applicationName) {
return (registry) -> registry.config().commonTags("application", applicationName);
}
●检查是否OK
●效果演示
Prometheus安装
重点:全Docker环境演示,通过Docker-Compose安装,后面不再提及!!!
●在/etc/prometheus/目录下创建prometheus.yml文件
# 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=<job_name>` to any timeseries scraped from this config.
- job_name: "prometheus"
# metrics_path defaults to '/metrics'
# scheme defaults to 'http'.
static_configs:
- targets: ["172.17.0.1:3001"]
#SpringBoot应用配置
- job_name: 'application_example'
scrape_interval: 5s
metrics_path: '/actuator/prometheus'
static_configs:
- targets: ['172.17.0.1:8080']
●配置信息:
services:
prometheus:
image: prom/prometheus:latest
restart: always
user: root
ports:
- "9090:9090"
volumes:
- "/etc/prometheus/prometheus.yml:/etc/prometheus/prometheus.yml"
- "./prometheus_data:/prometheus"
command:
- "--config.file=/etc/prometheus/prometheus.yml"
- "--storage.tsdb.path=/prometheus"
- "--web.console.libraries=/etc/prometheus/console_libraries"
- "--web.console.templates=/etc/prometheus/consoles"
●访问
访问地址:http://localhost:9090/
Grafana安装
默认用户名为admin
●安装
services:
grafana:
image: grafana/grafana:latest
container_name: grafana
ports:
- "3000:3000"
volumes:
- grafana_data:/var/lib/grafana
environment:
- GF_SERVER_ROOT_URL=http://localhost:3000
- GF_SECURITY_ADMIN_PASSWORD=自己定密码
- GF_INSTALL_PLUGINS=grafana-piechart-panel,grafana-worldmap-panel,redis-datasource
volumes:
grafana_data:
●访问
●数据源配置
●打开grafana官方地址:https://grafana.com/grafana/dashboards/
MySQL监控
image: prom/mysqld-exporter
ports:
- "9104:9104"
environment:
- DATA_SOURCE_NAME=账号:密码@(你的IP:3306)/数据库名称
![](https://www.tulingxueyuan.cn/d/file/p/2024/06-04/14a9da986802ca82d80295941f477c07.png)
机器监控
image: quay.io/prometheus/node-exporter
container_name: node-exporter
restart: always
ports:
- "9100:9100"
Redis监控,不用配置探针
直接面板可以监控
![](/images/780-200-2.jpg)