基于Prometheus搭建SpringCloud全方位立体监控体系

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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了基于Prometheus搭建SpringCloud全方位立体监控体系相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

前提

最近公司在联合运维做一套全方位监控的系统，应用集群的技术栈是SpringCloud体系。虽然本人没有参与具体基础架构的研发，但是从应用引入的包和一些资料的查阅大致推算出具体的实现方案，这里做一次推演，详细记录一下整个搭建过程。

Prometheus是什么

Prometheus(普罗米修斯，官网是https://prometheus.io/)，是一个开源的系统监控和告警的工具包，其采用Pull方式采集时间序列的度量数据，通过Http协议传输。它的工作方式是被监控的服务需要公开一个Prometheus端点，这端点是一个HTTP接口，该接口公开了度量的列表和当前的值，然后Prometheus应用从此接口定时拉取数据，一般可以存放在时序数据库中，然后通过可视化的Dashboard(例如Promdash或者Grafana)进行数据展示。当然，此文章不打算深入研究这个工具，只做应用层面的展示。这篇文章将会用到下面几个技术栈：

  • SpringCloud体系，主要是注册中心和注册客户端。
  • spring-boot-starter-actuator，主要是提供了Prometheus端点，不用重复造轮子。
  • Prometheus的Java客户端。
  • Prometheus应用。
  • io.micrometer，SpringBoot标准下使用的度量工具包。
  • Grafana，可视化的Dashboard。

这里所有的软件或者依赖全部使用当前的最新版本，如果有坑踩了再填。其实，Prometheus本身也开发了一套Counter、Gauge、Timer等相关接口，不过SpringBoot中使用了io.micrometer中的套件，所以本文不深入分析Prometheus的Java客户端。

io.micrometer的使用

在SpringBoot2.X中，spring-boot-starter-actuator引入了io.micrometer，对1.X中的metrics进行了重构，主要特点是支持tag/label，配合支持tag/label的监控系统，使得我们可以更加方便地对metrics进行多维度的统计查询及监控。io.micrometer目前支持Counter、Gauge、Timer、Summary等多种不同类型的度量方式(不知道有没有遗漏)，下面逐个简单分析一下它们的作用和使用方式。 需要在SpringBoot项目下引入下面的依赖：

<dependency>
  <groupId>io.micrometer</groupId>
  <artifactId>micrometer-core</artifactId>
  <version>${micrometer.version}</version>
</dependency>

目前最新的micrometer.version为1.0.5。注意一点的是：io.micrometer支持Tag(标签)的概念，Tag是其metrics是否能够有多维度的支持的基础，Tag必须成对出现，也就是必须配置也就是偶数个Tag，有点类似于K-V的关系。

Counter

Counter(计数器)简单理解就是一种只增不减的计数器。它通常用于记录服务的请求数量、完成的任务数量、错误的发生数量等等。举个例子：

import io.micrometer.core.instrument.Counter;
import io.micrometer.core.instrument.Metrics;
import io.micrometer.core.instrument.simple.SimpleMeterRegistry;

/**
 * @author throwable
 * @version v1.0
 * @description
 * @since 2018/7/19 23:10
 */
public class CounterSample {

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        //tag必须成对出现，也就是偶数个
        Counter counter = Counter.builder("counter")
                .tag("counter", "counter")
                .description("counter")
                .register(new SimpleMeterRegistry());
        counter.increment();
        counter.increment(2D);
        System.out.println(counter.count());
        System.out.println(counter.measure());
        //全局静态方法
        Metrics.addRegistry(new SimpleMeterRegistry());
        counter = Metrics.counter("counter", "counter", "counter");
        counter.increment(10086D);
        counter.increment(10087D);
        System.out.println(counter.count());
        System.out.println(counter.measure());
    }
}

输出：

3.0
[Measurement{statistic='COUNT', value=3.0}]
20173.0
[Measurement{statistic='COUNT', value=20173.0}]

Counter的Measurement的statistic(可以理解为度量的统计角度)只有COUNT，也就是它只具备计数(它只有增量的方法，因此只增不减)，这一点从它的接口定义可知：

public interface Counter extends Meter {

  default void increment() {
        increment(1.0);
  }

  void increment(double amount);

  double count();

  //忽略其他方法或者成员
}

Counter还有一个衍生类型FunctionCounter，它是基于函数式接口ToDoubleFunction进行计数统计的，用法差不多。

Gauge

Gauge(仪表)是一个表示单个数值的度量，它可以表示任意地上下移动的数值测量。Gauge通常用于变动的测量值，如当前的内存使用情况，同时也可以测量上下移动的"计数"，比如队列中的消息数量。举个例子：

import io.micrometer.core.instrument.Gauge;
import io.micrometer.core.instrument.Metrics;
import io.micrometer.core.instrument.simple.SimpleMeterRegistry;

import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;

/**
 * @author throwable
 * @version v1.0
 * @description
 * @since 2018/7/19 23:30
 */
public class GaugeSample {

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        AtomicInteger atomicInteger = new AtomicInteger();
        Gauge gauge = Gauge.builder("gauge", atomicInteger, AtomicInteger::get)
                .tag("gauge", "gauge")
                .description("gauge")
                .register(new SimpleMeterRegistry());
        atomicInteger.addAndGet(5);
        System.out.println(gauge.value());
        System.out.println(gauge.measure());
        atomicInteger.decrementAndGet();
        System.out.println(gauge.value());
        System.out.println(gauge.measure());
        //全局静态方法，返回值竟然是依赖值，有点奇怪，暂时不选用
        Metrics.addRegistry(new SimpleMeterRegistry());
        AtomicInteger other = Metrics.gauge("gauge", atomicInteger, AtomicInteger::get);
    }
}

输出结果:

5.0
[Measurement{statistic='VALUE', value=5.0}]
4.0
[Measurement{statistic='VALUE', value=4.0}]

Gauge关注的度量统计角度是VALUE(值)，它的构建方法中依赖于函数式接口ToDoubleFunction的实例(如例子中的实例方法引用AtomicInteger::get)和一个依赖于ToDoubleFunction改变自身值的实例(如例子中的AtomicInteger实例)，它的接口方法如下：

public interface Gauge extends Meter {

  double value();

  //忽略其他方法或者成员
}

Timer

Timer(计时器)同时测量一个特定的代码逻辑块的调用(执行)速度和它的时间分布。简单来说，就是在调用结束的时间点记录整个调用块执行的总时间，适用于测量短时间执行的事件的耗时分布，例如消息队列消息的消费速率。举个例子：

import io.micrometer.core.instrument.Timer;
import io.micrometer.core.instrument.simple.SimpleMeterRegistry;

import java.util.concurrent.TimeUnit;

/**
 * @author throwable
 * @version v1.0
 * @description
 * @since 2018/7/19 23:44
 */
public class TimerSample {

    public static void main(String[] args) throws Exception{
        Timer timer = Timer.builder("timer")
                .tag("timer","timer")
                .description("timer")
                .register(new SimpleMeterRegistry());
        timer.record(()->{
            try {
                TimeUnit.SECONDS.sleep(2);
            }catch (InterruptedException e){
                //ignore
            }
        });
        System.out.println(timer.count());
        System.out.println(timer.measure());
        System.out.println(timer.totalTime(TimeUnit.SECONDS));
        System.out.println(timer.mean(TimeUnit.SECONDS));
        System.out.println(timer.max(TimeUnit.SECONDS));
    }
}

输出结果：

1
[Measurement{statistic='COUNT', value=1.0}, Measurement{statistic='TOTAL_TIME', value=2.000603975}, Measurement{statistic='MAX', value=2.000603975}]
2.000603975
2.000603975
2.000603975

Timer的度量统计角度主要包括记录执行的最大时间、总时间、平均时间、执行完成的总任务数，它提供多种的统计方法变体：

public interface Timer extends Meter, HistogramSupport {

  void record(long amount, TimeUnit unit);

  default void record(Duration duration) {
      record(duration.toNanos(), TimeUnit.NANOSECONDS);
  }

  <T> T record(Supplier<T> f);
    
  <T> T recordCallable(Callable<T> f) throws Exception;

  void record(Runnable f);

  default Runnable wrap(Runnable f) {
      return () -> record(f);
  }

  default <T> Callable<T> wrap(Callable<T> f) {
    return () -> recordCallable(f);
  }

  //忽略其他方法或者成员
}

这些record或者包装方法可以根据需要选择合适的使用，另外，一些度量属性(如下限和上限)或者单位可以自行配置，具体属性的相关内容可以查看DistributionStatisticConfig类，这里不详细展开。

另外，Timer有一个衍生类LongTaskTimer，主要是用来记录正在执行但是尚未完成的任务数，用法差不多。

Summary

Summary(摘要)用于跟踪事件的分布。它类似于一个计时器，但更一般的情况是，它的大小并不一定是一段时间的测量值。在micrometer中，对应的类是DistributionSummary，它的用法有点像Timer，但是记录的值是需要直接指定，而不是通过测量一个任务的执行时间。举个例子：


import io.micrometer.core.instrument.DistributionSummary;
import io.micrometer.core.instrument.simple.SimpleMeterRegistry;

/**
 * @author throwable
 * @version v1.0
 * @description
 * @since 2018/7/19 23:55
 */
public class SummarySample {

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        DistributionSummary summary = DistributionSummary.builder("summary")
                .tag("summary", "summary")
                .description("summary")
                .register(new SimpleMeterRegistry());
        summary.record(2D);
        summary.record(3D);
        summary.record(4D);
        System.out.println(summary.measure());
        System.out.println(summary.count());
        System.out.println(summary.max());
        System.out.println(summary.mean());
        System.out.println(summary.totalAmount());
    }
}

输出结果：

[Measurement{statistic='COUNT', value=3.0}, Measurement{statistic='TOTAL', value=9.0}, Measurement{statistic='MAX', value=4.0}]
3
4.0
3.0
9.0

Summary的度量统计角度主要包括记录过的数据中的最大值、总数值、平均值和总次数。另外，一些度量属性(如下限和上限)或者单位可以自行配置，具体属性的相关内容可以查看DistributionStatisticConfig类，这里不详细展开。

小结

一般情况下，上面的Counter、Gauge、Timer、DistributionSummary例子可以满足日常开发需要，但是有些高级的特性这里没有展开，具体可以参考micrometer-spring-legacy这个依赖包，毕竟源码是老师，源码不会骗人。

spring-boot-starter-actuator的使用

spring-boot-starter-actuator在2.X版本中不仅升级了metrics为io.micrometer，很多配置方式也和1.X完全不同，鉴于前段时间没有维护SpringBoot技术栈的项目，现在重新看了下官网复习一下。引入依赖：

<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-actuator</artifactId>
    <version>${springboot.version}</version>
</dependency>

目前最新的springboot.version为2.0.3.RELEASE。在spring-boot-starter-actuator中，最大的变化就是配置的变化，原来在1.X版本是通过management.security.enabled控制是否可以忽略权限访问所有的监控端点，在2.X版本中，必须显式配置不需要权限验证对外开放的端点：

management.endpoints.web.exposure.include=*
management.endpoints.web.exposure.exclude=env,beans
management.endpoints.jmx.exposure.include=
management.endpoints.jmx.exposure.include=*

例如上面的配置，访问非/env和非/beans的端点，可以不受权限控制，也就是所有人都可以访问非/env和非/beans的端点。例如，如果我只想暴露/health端点，只需配置：

management.endpoints.web.exposure.include=health

这一点需要特别注意，其他使用和1.X差不多。还有一点是，2.X中所有监控端点的访问url的默认路径前缀为：http://${host}/${port}/actuator/，也就是想访问health端点就要访问http://${host}/${port}/actuator/health，当然也可以修改/actuator这个路径前缀。其他细节区别没有深入研究，可以参考文档。

搭建SpringCloud应用

接着先搭建一个SpringCloud应用群，主要包括注册中心(registry-center)和一个简单的服务节点(cloud-prometheus-sample)，其中注册中心只引入eureka-server的依赖，而服务节点用于对接Prometheus，引入eureka-client、spring-boot-starter-actuator、prometheus等依赖。

registry-center

registry-center是一个单纯的服务注册中心，只需要引入eureka-server的依赖，添加一个启动类即可，添加的依赖如下：

<dependency>
    <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-netflix-eureka-server</artifactId>
</dependency>

添加一个启动类：

import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
import org.springframework.cloud.netflix.eureka.server.EnableEurekaServer;

/**
 * @author throwable
 * @version v1.0
 * @description
 * @since 2018/7/21 9:06
 */
@SpringBootApplication
@EnableEurekaServer
public class RegistryCenterApplication {

    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(RegistryCenterApplication.class, args);
    }
}

配置文件application.yaml如下：

server:
  port: 9091
spring:
  application:
    name: registry-center
eureka:
  instance:
    hostname: localhost
  client:
    enabled: true
    register-with-eureka: false
    fetch-registry: false
    service-url:
         defaultZone: http://${eureka.instance.hostname}:${server.port}/eureka/

就是这么简单，启动入口类即可，启动的端口为9091。

cloud-prometheus-sample

cloud-prometheus-sample主要作为eureka-client，接入spring-boot-starter-actuator和prometheus依赖，引入依赖如下：

<dependency>
        <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
        <artifactId>spring-cloud-starter-netflix-eureka-client</artifactId>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-actuator</artifactId>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>io.micrometer</groupId>
    <artifactId>micrometer-registry-prometheus</artifactId>
</dependency>

这里引入的是micrometer-registry-prometheus而不是micrometer-spring-legacy是因为micrometer-spring-legacy是spring-integration(spring系统集成)的依赖，这里没有用到，但是里面很多实现可以参考。micrometer-registry-prometheus提供了基于actuator的端点，路径是../prometheus。启动类如下：

import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
import org.springframework.cloud.netflix.eureka.EnableEurekaClient;

/**
 * @author throwable
 * @version v1.0
 * @description
 * @since 2018/7/21 9:13
 */
@SpringBootApplication
@EnableEurekaClient
public class SampleApplication {

    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(SampleApplication.class, args);
    }
}

配置文件application.yaml如下：

server:
  port: 9092
spring:
  application:
    name: cloud-prometheus-sample
eureka:
  instance:
    hostname: localhost
  client:
    service-url: http://localhost:9091/eureka/

启动端口为9092，eureka的服务注册地址为：http://localhost:9091/eureka/，也就是registry-center中指定的默认数据区(defaultZone)的注册地址，先启动registry-center，再启动cloud-prometheus-sample，然后访问http://localhost:9091/：

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访问http://localhost:9092/actuator/prometheus：

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这些数据就是实时的度量数据，Prometheus(软件)配置好任务并且启动执行后，就是通过定时拉取/prometheus这个端点返回的数据进行数据聚合和展示的。

接着，我们先定制一个功能，统计cloud-prometheus-sample所有入站的Http请求数量(包括成功、失败和非法的)，添加如下代码：

//请求拦截器
@Component
public class SampleMvcInterceptor extends HandlerInterceptorAdapter {

    private static final Counter COUNTER = Counter.builder("Http请求统计")
            .tag("HttpCount", "HttpCount")
            .description("Http请求统计")
            .register(Metrics.globalRegistry);

    @Override
    public void afterCompletion(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response,
                                Object handler, Exception ex) throws Exception {
        COUNTER.increment();
    }
}
//自定义Mvc配置
@Component
public class SampleWebMvcConfigurer implements WebMvcConfigurer {

    @Autowired
    private SampleMvcInterceptor sampleMvcInterceptor;

    @Override
    public void addInterceptors(InterceptorRegistry registry) {
        registry.addInterceptor(sampleMvcInterceptor);
    }
}

重启cloud-prometheus-sample，直接访问几次不存在的根节点路径http://localhost:9092/，再查看端点统计数据：

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安装和使用Prometheus

先从Prometheus官方下载地址下载软件，这里用Windows10平台演示，直接下载prometheus-2.3.2.windows-amd64.tar.gz，个人有软件洁癖，用软件或者依赖喜欢最高版本，出现坑了自己填。解压后目录如下：

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启动的话，直接运行prometheus.exe即可，这里先配置一下prometheus.yml：

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.
alerting:
  alertmanagers:
  - static_configs:
    - targets:
      # - alertmanager:9093
scrape_configs:
  - job_name: 'prometheus'
    metrics_path: /actuator/prometheus
    static_configs:
    - targets: ['localhost:9092']

我们主要修改的是scrape_configs节点下的配置，这个节点时配置同步任务的，这里配置一个任务为‘prometheus‘，拉取数据的路径为/actuator/prometheus，目标host-port为‘localhost:9092‘，也就是cloud-prometheus-sample暴露的prometheus端点，Prometheus(软件)的默认启动端口为9090。启动后，同级目录下会生成一个data目录，实际上起到"时序数据库"的类似作用。访问Prometheus(软件)的控制台http://localhost:9090/targets:

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Prometheus度量统计的所有监控项可以在http://localhost:9090/graph中查看到。这里可以观察到HttpCount的统计，但是界面不够炫酷，配置项也少，因此需要引入Grafana。

安装和接入Grafana

Grafana的安装也十分简单，它也是开箱即用的，就是配置的时候需要熟悉它的语法。先到Grafana官网下载页面下载一个适合系统的版本，这里选择Windows版本。解压之后，直接运行bin目录下的grafana-server.exe即可，默认的启动端口是3000，访问http://localhost:3000/，初始化账号密码是admin/admin，首次登陆需要修改密码，接着添加一个数据源：

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接着添加一个新的命名为‘sample‘的Dashboard，添加一个Graph类型的Panel，配置其属性：

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A记录(查询命令)就是对应http://localhost:9090/graph中的查询命令的目标：

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很简单，配置完毕之后，就可以看到高大上的统计图：

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这里只是介绍了Grafana使用的冰山一角，更多配置和使用命令可以自行查阅它的官方文档。

原理和扩展

原理

下面是Prometheus的工作原理流程图，来源于其官网：

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在SpringBoot项目中，它的工作原理如下：

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这就是为什么能够使用Metrics的静态方法直接进行数据统计，因为Spring内部用MeterRegistryPostProcessor对Metrics内部持有的全局的CompositeMeterRegistry进行了合成操作，也就是所有MeterRegistry类型的Bean都会添加到Metrics内部持有的静态globalRegistry。

扩展

下面来个相对有生产意义的扩展实现，这篇文章提到SpringCloud体系的监控，我们需要扩展一个功能，记录一下每个有效的请求的执行时间。添加下面几个类或者方法：

//注解
@Documented
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
@Target(ElementType.METHOD)
public @interface MethodMetric {

    String name() default "";

    String description() default "";

    String[] tags() default {};
}
//切面类
@Aspect
@Component
public class HttpMethodCostAspect {

    @Autowired
    private MeterRegistry meterRegistry;

    @Pointcut("@annotation(club.throwable.sample.aspect.MethodMetric)")
    public void pointcut() {
    }

    @Around(value = "pointcut()")
    public Object process(ProceedingJoinPoint joinPoint) throws Throwable {
        Method targetMethod = ((MethodSignature) joinPoint.getSignature()).getMethod();
        //这里是为了拿到实现类的注解
        Method currentMethod = ClassUtils.getUserClass(joinPoint.getTarget().getClass())
                .getDeclaredMethod(targetMethod.getName(), targetMethod.getParameterTypes());
        if (currentMethod.isAnnotationPresent(MethodMetric.class)) {
            MethodMetric methodMetric = currentMethod.getAnnotation(MethodMetric.class);
            return processMetric(joinPoint, currentMethod, methodMetric);
        } else {
            return joinPoint.proceed();
        }
    }

    private Object processMetric(ProceedingJoinPoint joinPoint, Method currentMethod,
                                 MethodMetric methodMetric) throws Throwable {
        String name = methodMetric.name();
        if (!StringUtils.hasText(name)) {
            name = currentMethod.getName();
        }
        String desc = methodMetric.description();
        if (!StringUtils.hasText(desc)) {
            desc = name;
        }
        String[] tags = methodMetric.tags();
        if (tags.length == 0) {
            tags = new String[2];
            tags[0] = name;
            tags[1] = name;
        }
        Timer timer = Timer.builder(name).tags(tags)
                .description(desc)
                .register(meterRegistry);
        return timer.record(() -> {
            try {
                return joinPoint.proceed();
            } catch (Throwable throwable) {
                throw new IllegalStateException(throwable);
            }
        });
    }
}
//启动类里面添加方法
@SpringBootApplication
@EnableEurekaClient
@RestController
public class SampleApplication {

    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(SampleApplication.class, args);
    }

    @MethodMetric
    @GetMapping(value = "/hello")
    public String hello(@RequestParam(name = "name", required = false, defaultValue = "doge") String name) {
        return String.format("%s say hello!", name);
    }
}

配置好Grafana的面板，重启项目，多次调用/hello接口：

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后记

如果想把监控界面做得更炫酷、更直观、更详细，可以先熟悉一下Prometheus的查询语法和Grafana的面板配置，此外，Grafana或者Prometheus都支持预警功能，可以接入钉钉机器人等以便及时发现问题作出预警。

参考资料：

  • https://prometheus.io/
  • https://spring.io/
  • https://github.com/percona/grafana-dashboards

本文Demo项目仓库：https://github.com/zjcscut/spring-cloud-prometheus-sample

（本文完）

以上是关于基于Prometheus搭建SpringCloud全方位立体监控体系的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章

[转帖]基于docker 搭建Prometheus+Grafana

基于Prometheus+Grafana搭建监控平台（Windows/Linux环境exporter部署）

基于prometheus+grafana 搭建监控mysql redis mongodb等

基于Prometheus+Grafana搭建监控平台（Windows/Linux环境exporter部署）

基于Prometheus和Grafana的监控平台 - 环境搭建

mac基于SpringBoot2+prometheus+ Grafana搭建监控系统的完整过程