springboot2.X整合prometheus监控的实例讲解

springboot2.x暴露健康状况通过prometheus监控

加入依赖

 <!--prometheus监控 https://prometheus.io/docs/introduction/overview/-->
 <dependency>
 <groupId>org.springframework.boot</groupId>
 <artifactId>spring-boot-starter-actuator</artifactId>
 </dependency>
 <dependency>
 <groupId>io.micrometer</groupId>
 <artifactId>micrometer-registry-prometheus</artifactId>
 </dependency>
 <!--prometheus监控 https://prometheus.io/docs/introduction/overview/-->

application.yml加入相关配置

management:
 security:
 enabled: false
 #prometheus+grafana+springboot2监控集成配置
 metrics:
 export:
 prometheus:
 enabled: true
 jmx:
 enabled: true
 endpoints:
 web:
 exposure:
 include: '*'
 base-path: /metrics
 #prometheus+grafana+springboot2监控集成配置

主启动类加入配置

package com.drore.saas;
import com.drore.saas.services.service.StorageService;
import io.micrometer.core.instrument.MeterRegistry;
import org.springframework.boot.CommandLineRunner;
import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.actuate.autoconfigure.metrics.MeterRegistryCustomizer;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
import org.springframework.boot.web.servlet.ServletComponentScan;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
@SpringBootApplication
@ServletComponentScan
public class TenantappApplication {
 public static void main(String[] args) {
 SpringApplication.run(TenantappApplication.class, args);
 }
 @Bean
 CommandLineRunner init(StorageService storageService) {
 return (args) -> {
 storageService.init();
 };
 }
#prometheus+grafana+springboot2监控集成配置
 @Bean
 MeterRegistryCustomizer meterRegistryCustomizer(MeterRegistry meterRegistry) {
 return meterRegistry1 -> {
 meterRegistry.config()
 .commonTags("application", "Tenantapp");
 };
 }
 #prometheus+grafana+springboot2监控集成配置
}

启动之后通过路径访问查看健康状况

http://xxxxxx/metrics/prometheus

查看到的数据如下:

[root@saas98 /]$ curl "http://10.98.94.220:80/ts/metrics/prometheus"
# HELP process_start_time_seconds Start time of the process since unix epoch.
# TYPE process_start_time_seconds gauge
process_start_time_seconds{application="Tenantapp",} 1.556068841226E9
# HELP tomcat_threads_busy_threads
# TYPE tomcat_threads_busy_threads gauge
tomcat_threads_busy_threads{application="Tenantapp",name="http-nio-9081",} 1.0
# HELP tomcat_sessions_expired_sessions_total
# TYPE tomcat_sessions_expired_sessions_total counter
tomcat_sessions_expired_sessions_total{application="Tenantapp",} 0.0
# HELP tomcat_sessions_active_current_sessions
# TYPE tomcat_sessions_active_current_sessions gauge
tomcat_sessions_active_current_sessions{application="Tenantapp",} 0.0
# HELP jvm_gc_memory_promoted_bytes_total Count of positive increases in the size of the old generation memory pool before GC to after GC
# TYPE jvm_gc_memory_promoted_bytes_total counter
jvm_gc_memory_promoted_bytes_total{application="Tenantapp",} 1.18894656E8
# HELP tomcat_global_request_max_seconds
# TYPE tomcat_global_request_max_seconds gauge
tomcat_global_request_max_seconds{application="Tenantapp",name="http-nio-9081",} 3.366
# HELP jvm_memory_used_bytes The amount of used memory
# TYPE jvm_memory_used_bytes gauge
jvm_memory_used_bytes{application="Tenantapp",area="heap",id="Survivor Space",} 653880.0
jvm_memory_used_bytes{application="Tenantapp",area="nonheap",id="Metaspace",} 1.36445248E8
jvm_memory_used_bytes{application="Tenantapp",area="heap",id="Eden Space",} 7511504.0
jvm_memory_used_bytes{application="Tenantapp",area="nonheap",id="Code Cache",} 3.8031424E7
jvm_memory_used_bytes{application="Tenantapp",area="heap",id="Tenured Gen",} 1.3880212E8
jvm_memory_used_bytes{application="Tenantapp",area="nonheap",id="Compressed Class Space",} 1.7220968E7
# HELP tomcat_sessions_created_sessions_total
# TYPE tomcat_sessions_created_sessions_total counter
tomcat_sessions_created_sessions_total{application="Tenantapp",} 0.0
# HELP system_cpu_count The number of processors available to the Java virtual machine
# TYPE system_cpu_count gauge
system_cpu_count{application="Tenantapp",} 1.0
# HELP tomcat_global_sent_bytes_total
# TYPE tomcat_global_sent_bytes_total counter
tomcat_global_sent_bytes_total{application="Tenantapp",name="http-nio-9081",} 8168269.0
# HELP jvm_threads_daemon_threads The current number of live daemon threads
# TYPE jvm_threads_daemon_threads gauge
jvm_threads_daemon_threads{application="Tenantapp",} 34.0
# HELP logback_events_total Number of error level events that made it to the logs
# TYPE logback_events_total counter
logback_events_total{application="Tenantapp",level="debug",} 0.0
logback_events_total{application="Tenantapp",level="error",} 965.0
logback_events_total{application="Tenantapp",level="warn",} 4.0
logback_events_total{application="Tenantapp",level="info",} 1047.0
logback_events_total{application="Tenantapp",level="trace",} 0.0
# HELP tomcat_cache_access_total
# TYPE tomcat_cache_access_total counter
tomcat_cache_access_total{application="Tenantapp",} 0.0
# HELP tomcat_servlet_error_total
# TYPE tomcat_servlet_error_total counter
tomcat_servlet_error_total{application="Tenantapp",name="dispatcherServlet",} 0.0
tomcat_servlet_error_total{application="Tenantapp",name="statViewServlet",} 0.0
tomcat_servlet_error_total{application="Tenantapp",name="default",} 0.0
# HELP jvm_buffer_total_capacity_bytes An estimate of the total capacity of the buffers in this pool

prometheus-operator监控java应用整合

目前的prometheus-operator目录下的相关文件

https://github.com/coreos/prometheus-operator.git

已经移植到

https://github.com/coreos/kube-prometheus.git

具体原因参照官网。

下面也有自己总结的文档的地址,大家可以参照下:

https://github.com/hkj123/kube-prometheus-manifests.git

具体的文件如下图展示,这里有很多文件,我们只介绍关注的几个文件,其他的可以参照官网了解:

构建springboot项目的时候需要注意的点:

---
kind: Service
apiVersion: v1
metadata:
 labels:
 app: ms #prometheus配置监控需要通过app去监控,这个k8s-app和app都可以
 namespace: drore-saas
 name: ms
spec:
 ports:
 - name: http-ms #prometheus配置监控需要通过port name去识别,当然也可以直接配置端口,不过这样看起来更专业
 nodePort: 31945
 protocol: TCP
 port: 80
 targetPort: 80
 selector:
 app: ms
 type: NodePort
---

部署prometheus需要注意的点

https://github.com/coreos/kube-prometheus/manifests

提供了一套整合的例子:

需要修改的文件: prometheus-clusterRole.yaml

默认的文件内容:

apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
kind: ClusterRole
metadata:
 name: prometheus-k8s
rules:
- apiGroups:
 - ""
 resources:
 - nodes/metrics
 verbs:
 - get
- nonResourceURLs:
 - /metrics
 verbs:
 - get

可以发现这里的监控的resources:- nodes/metrics

我们需要监控自己构建的java应用需要扩大权限

apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
kind: ClusterRole
metadata:
 name: prometheus-k8s
rules:
- apiGroups:
 - ""
 resources:
 - nodes
 - services
 - endpoints
 - pods
 - nodes/proxy
 verbs:
 - get
 - list
 - watch
- apiGroups:
 - ""
 resources:
 - configmaps
 - nodes/metrics
 verbs:
 - get
- nonResourceURLs:
 - /metrics
 verbs:
 - get

书写monitor监控文件,提供了一下参考的文件:prometheus-serviceMonitor.yaml

自己编写的 :prometheus-serviceMonitorSelfServiceMs.yaml

apiVersion: monitoring.coreos.com/v1
kind: ServiceMonitor
metadata:
 name: drore-saas-ms
 namespace: monitoring
spec:
 endpoints:
 - interval: 15s
 port: http-ms #prometheus配置注意这个port的名称
 path: /ms/metrics/prometheus #prometheus配置注意这个路径
 jobLabel: app #prometheus配置注意我们用的是app在springboot构建的时候
 namespaceSelector: # 表示去匹配某一命名空间中的service,如果想从所有的namespace中匹配用any: true
 matchNames:
 - drore-saas
 selector:
 matchLabels:
 app: ms #prometheus配置注意我们用的是app在springboot构建的时候

配置完毕之后使用

kubectl apply -f prometheus-clusterRole.yaml -f prometheus-serviceMonitorSelfServiceMs.yaml

就可以登录管理界面去看了

http://118.31.17.205:31144/targets

报警规则可以通过 prometheus-rules.yaml 去配置

参考

https://github.com/coreos/prometheus-operator

补充:spring boot2.x暴露监控endpoint并配置prometheus及grafana对多个targets进行监控

1. build.gradle中添加依赖

compile group: 'org.springframework.boot', name: 'spring-boot-starter-actuator'
compile group: 'org.springframework.boot', name: 'spring-boot-starter-security'
compile('io.micrometer:micrometer-registry-prometheus')

2. spring boot 2.x暴露信息

不同于之前的Actuator 1.x,Actuator 2.x 的大多数端点默认被禁掉。 Actuator 2.x 中的默认端点增加了/actuator前缀。

3. spring boot服务端改造

配置信息

server.port=8085
management.endpoints.web.exposure.include=prometheus
management.endpoint.metrics.enabled=true
spring.security.user.name=xxx
spring.security.user.password=123456
spring.security.user.roles=ACTUATOR_ADMIN
management.server.port=8090
management.endpoints.web.base-path=/admin

指定权限

@Configuration
public class ActuatorSecurityConfig extends WebSecurityConfigurerAdapter {
 @Override
 protected void configure(HttpSecurity http) throws Exception {
 http.requestMatcher(EndpointRequest.toAnyEndpoint()).authorizeRequests().antMatchers("/actuator/*").hasRole(
 "ACTUATOR_ADMIN").and().httpBasic();
 }
}

这样我们可以看到:

这个spring boot服务启动了两个端口:

8085端口,进行正常的业务处理

8090端口,admin,暴露出监控信息,并通过spring security进行权限控制

打开浏览器访问http://192.168.211.2:8090/admin/prometheus

输入用户名 密码

4. Prometheus监控多个spring boot服务

下载prometheus-2.11.1.linux-amd64.tar.gz

编写配置文件prometheus.yml

global:
 scrape_interval: 10s
 scrape_timeout: 10s
 evaluation_interval: 10m
scrape_configs:
 - job_name: app-gateway
 scrape_interval: 5s
 scrape_timeout: 5s
 metrics_path: /admin/prometheus
 scheme: http
 basic_auth:
 username: root
 password: 1230456
 static_configs:
 - targets:
 - 192.168.211.2:8099
 - job_name: search
 scrape_interval: 5s
 scrape_timeout: 5s
 metrics_path: /admin/prometheus
 scheme: http
 basic_auth:
 username: root
 password: 1230456
 static_configs:
 - targets:
 - 192.168.211.2:8090

其中,我的spring boot服务部署在192.168.211.2上,而prometheus和grafana都部署在192.168.211.101上

配置了两个服务

执行以下命令启动 ./prometheus --config.file=prometheus.yml &

访问http://192.168.211.101:9090/targets

可以看到

5. grafana可视化监控多个prometheus targets

下载grafana-6.2.5.linux-amd64.tar.gz

启动grafana

./grafana-server &

http://192.168.211.101:3000

在dashboard中配置时,要采用这样的方式

jvm_gc_pause_seconds_count{action="end of minor GC",cause="Metadata GC Threshold",instance="192.168.211.2:8090",job="search"}

通过instance和job来进行区分prometheus的targets

可以看到dashboard中有两个prometheus的targets

以上为个人经验,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持我们。如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教。

(0)

相关推荐

  • 使用Prometheus+Grafana的方法监控Springboot应用教程详解

    1 简介 项目越做越发觉得,任何一个系统上线,运维监控都太重要了.关于Springboot微服务的监控,之前写过[Springboot]用Springboot Admin监控你的微服务应用,这个方案可以实时监控并提供告警提醒功能,但不能记录历史数据,无法查看过去1小时或过去1天等运维情况.本文介绍Prometheus + Grafana的方法监控Springboot 2.X,实现美观漂亮的数据可视化. 2 Prometheus Prometheus是一套优秀的开源的监控.报警和时间序列数据库组合

  • prometheus监控springboot应用简单使用介绍详解

    对于springboot应用,需要以下几个步骤 springboot应用开启endpoint,添加actuator的以来和promethus的依赖 <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-actuator</artifactId> </dependency> <dependency> &

  • Prometheus 入门教程之SpringBoot 实现自定义指标监控

    上篇文章我们已经可以在 Grafana 上看到对应的 SpringBoot 应用信息了,通过这些信息我们可以对 SpringBoot 应用有更全面的监控.但是如果我们需要对一些业务指标做监控,我们应该怎么做呢?这篇文章就带你一步步实现一个模拟的订单业务指标监控. 假设我们有一个订单系统,我们需要监控它的实时订单总额.10 分钟内的下单失败率.请求失败数.那么我们应该怎么做呢? 添加业务监控指标 在 spring-web-prometheus-demo 项目的基础上,我们添加一个 Promethe

  • 关于Prometheus + Spring Boot 应用监控的问题

    1. Prometheus是什么 Prometheus是一个具有活跃生态系统的开源系统监控和告警工具包.一言以蔽之,它是一套开源监控解决方案. Prometheus主要特性: 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 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 为什么用pull(拉取)而不用push

  • SpringBoot+Prometheus+Grafana实现应用监控和报警的详细步骤

    背景 SpringBoot的应用监控方案比较多,SpringBoot+Prometheus+Grafana是目前比较常用的方案之一.它们三者之间的关系大概如下图: 开发SpringBoot应用 首先,创建一个SpringBoot项目,pom文件如下: <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-actuator</art

  • springboot2.X整合prometheus监控的实例讲解

    springboot2.x暴露健康状况通过prometheus监控 加入依赖 <!--prometheus监控 https://prometheus.io/docs/introduction/overview/--> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-actuator</artifactId>

  • spring和quartz整合,并简单调用(实例讲解)

    工作中会定时任务~简单学习一下. 第0步: 工欲善其事必先利其器,首先要做的自然是导包了. 在spring配置包扫描以及在 pom导入包 spring.xml: pom.xml 1.在spring-quartz.xml(和spring.xml同一个位置)配置相关属性 xml的头部每个人都可能不一样,这个自己要用的时候注意. quartz表达式根据自己需求去写,不列举了,这里的是1秒一次的. 2.Task包下配置类 我们这边将定时任务存放到一个包中,命名为task.用spring的自动注解serv

  • Spring整合多数据源实现动态切换的实例讲解

    在实际项目中时常需要连接多个数据库,而且不同的业务需求在实现过程当中往往需要访问不同的数据库. jdbc.properties配置文件,配置多个dataSource ##########################MySQL##################################### hibernate.dialect=org.hibernate.dialect.MySQLInnoDBDialect connection.driver_class=com.mysql.jdbc.

  • SpringBoot2.0整合WebSocket代码实例

    这篇文章主要介绍了SpringBoot2.0整合WebSocket代码实例,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 之前公司的某个系统为了实现推送技术,所用的技术都是Ajax轮询,这种方式浏览器需要不断的向服务器发出请求,显然这样会浪费很多的带宽等资源,所以研究了下WebSocket,本文将详细介绍下. 一.什么是WebSocket? WebSocket是HTML5开始提供的一种在单个TCP连接上进行全双工通讯的协议,能更好的节省服务器资

  • Spring+SpringMVC+Hibernate整合实例讲解

    使用Maven构建项目,用pom.xml引入相应jar,配置以下文件 创建spring.xml: <?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <beans xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans" xmlns

  • Python对多个sheet表进行整合实例讲解

    1.说明 xlwt模块是非追加写入.xls模块,所以要一次性写入for循环和列表,这样就没有追加和非追加的说法. 并且将Excel表合并,将每一个Excel表作为行,即行合并,换个想法,将Excel表中的标签作为列,可以进行列合并,即将不同文件中相同标签组成的不同标签合并,可以先将不同文件中相同的标签合并,不同文件中相同的标签组成一个列表,然后将前面组成的不同标签合并,就可以得到所有Excel文件的内容. 2.实例 #导入xlrd和xlwt模块 #xlrd模块是读取.xls的Excel文件的模块

  • Prometheus监控Springboot程序的实现方法

    1. 添加依赖 我本次使用的Springboot版本为1.5.12.RELEASE,如果是Springboot2.0+,那么监控的配置以及吐出的监控指标会有所不同. 添加maven依赖,pom文件配置如下: <dependency> <groupId>io.prometheus</groupId> <artifactId>simpleclient_spring_boot</artifactId> <version>${promethe

  • Python调用Prometheus监控数据并计算

    目录 Prometheus是什么 Prometheus基础概念 什么是时间序列数据 什么是targets(目标) 什么是metrics(指标) 什么是PromQL(函数式查询语言) 如何监控远程Linux主机 Prometheus HTTP API 支持的 API 认证方法 数据返回格式 数据写入 监控数据查询 什么是Grafana 工作使用场景 CPU峰值计算 CPU均值计算 内存峰值计算 内存均值计算 导出excel 参考链接: Prometheus是什么 Prometheus是一套开源监控

  • MongoDB安全及身份认证(实例讲解)

    前面的话 本文将详细介绍MongoDB安全相关的内容 概述 MongoDB安全主要包括以下4个方面 1.物理隔离 系统不论设计的多么完善,在实施过程中,总会存在一些漏洞.如果能够把不安全的使用方与MongoDB数据库做物理上的隔离,即通过任何手段都不能连接到数据库,这是最安全的防护.但,通常这是不现实的.一些重要的数据可能会保存下来,放置到物理隔离的机房中 2.网络隔离 许多公司的开发机处于内网环境中.即使数据库存在漏洞,外部环境也没有机会利用,因为根本无法访问内网 3.防火墙隔离 可以利用防火

  • JavaWeb文件上传下载实例讲解(酷炫的文件上传技术)

    一.课程概述 在Web应用系统开发中,文件上传功能是非常常用的功能,今天来主要讲讲JavaWeb中的文件上传功能的相关技术实现,并且随着互联网技术的飞速发展,用户对网站的体验要求越来越高,在文件上传功能的技术上也出现许多创新点,例如异步上传文件,拖拽式上传,黏贴上传,上传进度监控,文件缩略图,大文件断点续传,大文件秒传等等. 本课程需要的基础知识: 了解基本的Http协议内容 基本IO流操作技术 Servlet基础知识 javascript/jQuery技术基础知识 二.文件上传的基础 对于文件

随机推荐