1. Prometheus是什么

Prometheus是一個(gè)具有活躍生態(tài)系統(tǒng)的開源系統(tǒng)監(jiān)控和告警工具包。一言以蔽之，它是一套開源監(jiān)控解決方案。

Prometheus主要特性：

• 多維數(shù)據(jù)模型，其中包含由指標(biāo)名稱和鍵/值對(duì)標(biāo)識(shí)的時(shí)間序列數(shù)據(jù)
• PromQL，一種靈活的查詢語言
• 不依賴分布式存儲(chǔ)； 單服務(wù)器節(jié)點(diǎn)是自治的
• 時(shí)間序列收集通過HTTP上的pull模型進(jìn)行
• 通過中間網(wǎng)關(guān)支持推送（push）時(shí)間序列
• 通過服務(wù)發(fā)現(xiàn)或靜態(tài)配置發(fā)現(xiàn)目標(biāo)
• 支持多種模式的圖形和儀表盤

為什么用pull（拉?。┒挥胮ush（推送）呢？

因?yàn)椋琾ull有以下優(yōu)勢(shì)：

• 進(jìn)行更改時(shí)，可以在筆記本電腦上運(yùn)行監(jiān)控
• 可以更輕松地判斷目標(biāo)是否下線
• 可以手動(dòng)轉(zhuǎn)到目標(biāo)并使用Web瀏覽器檢查其運(yùn)行狀況

目標(biāo)暴露HTTP端點(diǎn)，Prometheus服務(wù)端通過HTTP主動(dòng)拉取數(shù)據(jù)。既然是服務(wù)端自己主動(dòng)向目標(biāo)拉取數(shù)據(jù)，那么服務(wù)端運(yùn)行在本地（我們自己的電腦上）也是可以的，只要能訪問目標(biāo)端點(diǎn)即可，同時(shí)就像心跳檢測(cè)一樣可以判斷目標(biāo)是否下線，還有，服務(wù)端自己主動(dòng)拉取，那么想拉取誰的數(shù)據(jù)就拉取誰的數(shù)據(jù)，因而可以隨意切換拉取目標(biāo)。

回想一下Skywalking是怎么做的，SkyWalking有客戶端和服務(wù)端，需要在目標(biāo)服務(wù)上安裝探針（agent），探針采集目標(biāo)服務(wù)的指標(biāo)數(shù)據(jù)，上報(bào)給服務(wù)端OAP服務(wù)，這個(gè)對(duì)目標(biāo)有一定的侵入性，不過可以接受。Prometheus不需要探針，可以借助push gateway來實(shí)現(xiàn)push效果。

對(duì)了，有個(gè)名詞要先說清楚，metrics （譯：度量，指標(biāo)），個(gè)人更傾向于把它翻譯成指標(biāo)，后面說指標(biāo)就是metrics

2. 基本概念

2.1. 數(shù)據(jù)模型

Prometheus基本上將所有數(shù)據(jù)存儲(chǔ)為時(shí)間序列：具有時(shí)間戳的值流，它們屬于同一個(gè)指標(biāo)和同一組標(biāo)記的維度。除了存儲(chǔ)的時(shí)間序列外，Prometheus還可以生成臨時(shí)派生的時(shí)間序列作為查詢的結(jié)果。

Metric names and labels

Every time series is uniquely identified by its metric name and optional key-value pairs called labels.

每個(gè)時(shí)間序列都由它的指標(biāo)名稱和稱為標(biāo)簽的可選鍵/值對(duì)唯一標(biāo)識(shí)。

樣本構(gòu)成實(shí)際的時(shí)間序列數(shù)據(jù)。 每個(gè)樣本包括：

• 一個(gè)64位的浮點(diǎn)值
• 一個(gè)毫秒時(shí)間戳

給定指標(biāo)名稱和一組標(biāo)簽，時(shí)間序列通常使用這種符號(hào)來標(biāo)識(shí)：

<metric name>{<label name>=<label value>, ...}

例如，有一個(gè)時(shí)間序列，指標(biāo)名稱是api_http_requests_total，標(biāo)簽有method="POST"和handler="/messages"，那么它可能被表示成這樣：

api_http_requests_total{method="POST", handler="/messages"}

2.2. 指標(biāo)類型

Counter

counter是一個(gè)累積量度，代表一個(gè)單調(diào)遞增的計(jì)數(shù)器，其值只能增加或在重新啟動(dòng)時(shí)重置為零。例如，可以使用計(jì)數(shù)器來表示已服務(wù)請(qǐng)求數(shù)，已完成任務(wù)或錯(cuò)誤的數(shù)量。

不要使用計(jì)數(shù)器來顯示可以減小的值。例如，請(qǐng)勿對(duì)當(dāng)前正在運(yùn)行的進(jìn)程數(shù)使用計(jì)數(shù)器，代替的應(yīng)該使用量規(guī)。

Gauge

量規(guī)是一種指標(biāo)，代表可以任意上下波動(dòng)的單個(gè)數(shù)值。

量規(guī)通常用于測(cè)量值，例如溫度或當(dāng)前內(nèi)存使用量，還用于可能上升和下降的“計(jì)數(shù)”，例如并發(fā)請(qǐng)求數(shù)。

Histogram

直方圖對(duì)觀察結(jié)果（通常是請(qǐng)求持續(xù)時(shí)間或響應(yīng)大小）進(jìn)行抽樣，并在可配置的桶中對(duì)它們進(jìn)行計(jì)數(shù)。它還提供了所有觀測(cè)值的總和。

一個(gè)基礎(chǔ)指標(biāo)名稱為<basename>的直方圖在抓取期間會(huì)暴露多個(gè)時(shí)間序列：

• 觀察桶的累積計(jì)數(shù)器，表示為 <basename>_bucket{le="<upper inclusive bound>"}
• 所有觀測(cè)值的總和，表示為 <basename>_sum
• 觀察到的事件數(shù)量，表示為 <basename>_count

Summary

與直方圖類似，摘要對(duì)觀察結(jié)果（通常是請(qǐng)求持續(xù)時(shí)間和響應(yīng)大小等內(nèi)容）進(jìn)行抽樣分析。雖然它還提供了觀測(cè)值的總數(shù)和所有觀測(cè)值的總和，但它可以計(jì)算滑動(dòng)時(shí)間窗口內(nèi)的可配置分位數(shù)。

一個(gè)基礎(chǔ)指標(biāo)名稱為<basename>的摘要在抓取期間暴露多個(gè)時(shí)間序列:

• 觀察桶的累積計(jì)數(shù)器，表示為 <basename>_bucket{le="<upper inclusive bound>"}
• 所有觀測(cè)值的總和，表示為 <basename>_sum
• 觀察到的事件數(shù)量，表示為 <basename>_count

2.3. 作業(yè)和實(shí)例

在Prometheus的術(shù)語中，可以抓取的端點(diǎn)稱為實(shí)例，通常對(duì)應(yīng)于單個(gè)進(jìn)程。具有相同目的的實(shí)例集合，稱為作業(yè)。

例如，一個(gè)作業(yè)有四個(gè)實(shí)例：

job: api-server
instance 1: 1.2.3.4:5670
instance 2: 1.2.3.4:5671
instance 3: 5.6.7.8:5670
instance 4: 5.6.7.8:5671

當(dāng)Prometheus抓取目標(biāo)時(shí)，它會(huì)自動(dòng)在抓取的時(shí)間序列上附加一些標(biāo)簽，以識(shí)別被抓取的目標(biāo)：

• job：目標(biāo)所屬的已配置的作業(yè)名稱
• instance：被抓取的目標(biāo)URL的<host>:<port>部分

3. 安裝與配置

Prometheus通過抓取指標(biāo)HTTP端點(diǎn)從目標(biāo)收集指標(biāo)。由于Prometheus以相同的方式暴露自己的數(shù)據(jù)，因此它也可以抓取并監(jiān)視其自身的健康狀況。

默認(rèn)情況下，不用更改配置，直接運(yùn)行就可以抓取prometheus自身的健康狀況數(shù)據(jù)

# Start Prometheus.
# By default, Prometheus stores its database in ./data (flag --storage.tsdb.path)

./prometheus --config.file=prometheus.yml

直接訪問 localhost:9090

訪問 localhost:9090/metrics 可以查看各項(xiàng)指標(biāo)

舉個(gè)例子

輸入以下表達(dá)式，點(diǎn)“Execute”，可以看到以下效果

prometheus_target_interval_length_seconds

這應(yīng)該返回多個(gè)不同的時(shí)間序列（以及每個(gè)序列的最新值），每個(gè)序列的指標(biāo)名稱均為prometheus_target_interval_length_seconds，但具有不同的標(biāo)簽。

這個(gè)是以圖形化的方式展示指標(biāo)，通過localhost:9090/metrics查看也是一樣的

如果我們只對(duì)99%的延遲感興趣，我們可以使用以下查詢：

prometheus_target_interval_length_seconds{quantile="0.99"}

為了計(jì)算返回的時(shí)間序列數(shù)，查詢應(yīng)該這樣寫：

count(prometheus_target_interval_length_seconds)

接下來，讓我們利用Node Exporter來多添加幾個(gè)目標(biāo)：

tar -xzvf node_exporter-*.*.tar.gz
cd node_exporter-*.*

# Start 3 example targets in separate terminals:
./node_exporter --web.listen-address 127.0.0.1:8080
./node_exporter --web.listen-address 127.0.0.1:8081
./node_exporter --web.listen-address 127.0.0.1:8082

接下來，配置Prometheus來抓取這三個(gè)新目標(biāo)

首先，定義一個(gè)名為'node'的作業(yè)，這個(gè)作業(yè)負(fù)責(zé)從這三個(gè)目標(biāo)端點(diǎn)抓取數(shù)據(jù)。假設(shè)，想象前兩個(gè)端點(diǎn)是生產(chǎn)環(huán)境的，另一個(gè)是非生產(chǎn)環(huán)境的，為了以示區(qū)別，我們將其打上兩個(gè)不同的標(biāo)簽。在本示例中，我們將group="production"標(biāo)簽添加到第一個(gè)目標(biāo)組，同時(shí)將group="canary"添加到第二個(gè)目標(biāo)。

scrape_configs:
 - job_name:  'node'

 # Override the global default and scrape targets from this job every 5 seconds.
 scrape_interval: 5s

 static_configs:
  - targets: ['localhost:8080', 'localhost:8081']
  labels:
   group: 'production'

  - targets: ['localhost:8082']
  labels:
   group: 'canary'

3.1. 配置

為了查看所有的命令行參數(shù)，運(yùn)行如下命令

./prometheus -h

配置文件是YAML格式的，可以使用 --config.file參數(shù)指定

配置文件的主要結(jié)構(gòu)如下：

global:
 # How frequently to scrape targets by default.
 [ scrape_interval: <duration> | default = 1m ]

 # How long until a scrape request times out.
 [ scrape_timeout: <duration> | default = 10s ]

 # How frequently to evaluate rules.
 [ evaluation_interval: <duration> | default = 1m ]

 # The labels to add to any time series or alerts when communicating with
 # external systems (federation, remote storage, Alertmanager).
 external_labels:
 [ <labelname>: <labelvalue> ... ]

 # File to which PromQL queries are logged.
 # Reloading the configuration will reopen the file.
 [ query_log_file: <string> ]

# Rule files specifies a list of globs. Rules and alerts are read from
# all matching files.
rule_files:
 [ - <filepath_glob> ... ]

# A list of scrape configurations.
scrape_configs:
 [ - <scrape_config> ... ]

# Alerting specifies settings related to the Alertmanager.
alerting:
 alert_relabel_configs:
 [ - <relabel_config> ... ]
 alertmanagers:
 [ - <alertmanager_config> ... ]

# Settings related to the remote write feature.
remote_write:
 [ - <remote_write> ... ]

# Settings related to the remote read feature.
remote_read:
 [ - <remote_read> ... ]

4. 抓取 Spring Boot 應(yīng)用

Prometheus希望抓取或輪詢單個(gè)應(yīng)用程序?qū)嵗垣@取指標(biāo)。 Spring Boot在 /actuator/prometheus 提供了一個(gè)actuator端點(diǎn)，以適當(dāng)?shù)母袷教峁㏄rometheus抓取。

為了以Prometheus服務(wù)器可以抓取的格式公開指標(biāo)，需要依賴 micrometer-registry-prometheus

<dependency>
 <groupId>io.micrometer</groupId>
 <artifactId>micrometer-registry-prometheus</artifactId>
 <version>1.6.4</version>
</dependency> 

下面是一個(gè)示例 prometheus.yml

scrape_configs:
 - job_name: 'spring'
 metrics_path: '/actuator/prometheus'
 static_configs:
  - targets: ['HOST:PORT']

接下來，創(chuàng)建一個(gè)項(xiàng)目，名為prometheus-example

pom.xml

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<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>2.4.3</version>
  <relativePath/> <!-- lookup parent from repository -->
 </parent>
 <groupId>com.cjs.example</groupId>
 <artifactId>prometheus-example</artifactId>
 <version>0.0.1-SNAPSHOT</version>
 <name>prometheus-example</name>
 <description>Demo project for Spring Boot</description>
 <properties>
  <java.version>1.8</java.version>
 </properties>
 <dependencies>
  <dependency>
   <groupId>org.springframework.boot</groupId>
   <artifactId>spring-boot-starter-actuator</artifactId>
  </dependency>
  <dependency>
   <groupId>org.springframework.boot</groupId>
   <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
  </dependency>

  <dependency>
   <groupId>io.micrometer</groupId>
   <artifactId>micrometer-registry-prometheus</artifactId>
   <scope>runtime</scope>
  </dependency>
 </dependencies>

 <build>
  <plugins>
   <plugin>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-maven-plugin</artifactId>
   </plugin>
  </plugins>
 </build>

</project> 

application.yml

spring:
 application:
 name: prometheus-example
management:
 endpoints:
 web:
  exposure:
  include: "*"
 metrics:
 tags:
  application: ${spring.application.name}

這句別忘了：management.metrics.tags.application=${spring.application.name}

Spring BootActuator 默認(rèn)的端點(diǎn)很多，詳見

https://docs.spring.io/spring-boot/docs/2.4.3/reference/html/production-ready-features.html

啟動(dòng)項(xiàng)目，瀏覽器訪問/actuator/prometheus 端點(diǎn)

配置Prometheus抓取該應(yīng)用

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: ['localhost:9090']
 
 - job_name: 'springboot-prometheus'
 metrics_path: '/actuator/prometheus'
 static_configs:
  - targets: ['192.168.100.93:8080'] 

重啟服務(wù)

./prometheus --config.file=prometheus.yml

4.1. Grafana

https://grafana.com/docs/

https://grafana.com/tutorials/

下載&解壓

wget https://dl.grafana.com/oss/release/grafana-7.4.3.linux-amd64.tar.gz
tar -zxvf grafana-7.4.3.linux-amd64.tar.gz 

啟動(dòng)

./bin/grafana-server web 

瀏覽器訪問 http://localhost:3000

默認(rèn)賬號(hào)是 admin/admin

首次登陸后我們將密碼改成admin1234

先配置一個(gè)數(shù)據(jù)源，一會(huì)兒添加儀表盤的時(shí)候要選擇數(shù)據(jù)源的

Grafana官方提供了很多模板，我們可以直接使用

首先要找到我們想要的模板

比如，我們這里隨便選了一個(gè)模板

可以直接將模板JSON文件下載下來導(dǎo)入，也可以直接輸入模板ID加載，這里我們直接輸入模板ID

立竿見影，馬上就看到漂亮的展示界面了

我們?cè)偬砑右粋€(gè)DashBoard （ID：12856）

到此這篇關(guān)于Prometheus + Spring Boot 應(yīng)用監(jiān)控的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Prometheus + Spring Boot 應(yīng)用監(jiān)控內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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