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文章目录
- 写在前面的话
- SpringBoot 整合 Prometheus
- 继续采集 OkHttp3 指标
- 整合 Grafana
- 关于 PromQL 语法
- 总结陈词
写在前面的话
前不久博主整理了 《企业实战分享 · 常用运维中间件》，提到一些常用的中间件，这回介绍一下代码层面的具体整合工作。
此篇博文先介绍一下SpringBoot如何整合Prometheus采集自定义指标，各位大佬可以自行发散。
SpringBoot 整合 Prometheus
背景说明：这里默认已经准备好一个完整的
SpringBoot项目，并且已经整合了Druid，这里以采集Druid指标为例介绍整合流程。
Step1、添加 Pom 依赖
<dependency>
<groupId>io.micrometer</groupId>
<artifactId>micrometer-registry-prometheus</artifactId>
</dependency>
Step2、在 application.yml 中配置 Actuator 和 Prometheus
management:
endpoints:
web:
exposure:
# 仅暴露 prometheus、health 和 info 端点。
include: prometheus, health, info
metrics:
export:
prometheus:
# 启用 Prometheus 指标导出。
enabled: true
endpoint:
prometheus:
# 启用 /prometheus 端点。
enabled: true
Step3、注册 Druid 数据源的指标到 Micrometer
@Configuration(proxyBeanMethods = false)
@ConditionalOnClass(DruidDataSource.class)
static class DruidDataSourcePoolMetadataProviderConfiguration implements SmartInitializingSingleton {
private DruidDataSource wrappedDataSource;
@Bean
public DataSourcePoolMetadataProvider druidPoolDataSourceMetadataProvider() {
return (dataSource) -> {
DruidDataSource ds = DataSourceUnwrapper.unwrap(dataSource, DruidDataSource.class);
if (ds != null) {
this.wrappedDataSource = ds;
return new DruidDataSourcePoolMetadata(ds);
}
return null;
};
}
@Override
public void afterSingletonsInstantiated() {
if (this.wrappedDataSource == null) {
return;
}
Metrics.gauge(MetricsConstant.DataSource.POOLING_COUNT, this.wrappedDataSource, DruidDataSource::getPoolingCount);
Metrics.gauge(MetricsConstant.DataSource.CONNECT_OPEN_COUNT, this.wrappedDataSource, DruidDataSource::getConnectCount);
Metrics.gauge(MetricsConstant.DataSource.CONNECT_CLOSE_COUNT, this.wrappedDataSource, DruidDataSource::getCloseCount);
Metrics.gauge(MetricsConstant.DataSource.CONNECT_ERROR_COUNT, this.wrappedDataSource, DruidDataSource::getConnectErrorCount);
Metrics.gauge(MetricsConstant.DataSource.EXECUTE_COUNT, this.wrappedDataSource, DruidDataSource::getExecuteCount);
Metrics.gauge(MetricsConstant.DataSource.ROLLBACK_COUNT, this.wrappedDataSource, DruidDataSource::getRollbackCount);
Metrics.gauge(MetricsConstant.DataSource.PHYSICAL_CONNECT_COUNT, this.wrappedDataSource, DruidDataSource::getCreateCount);
Metrics.gauge(MetricsConstant.DataSource.PHYSICAL_CLOSE_COUNT, this.wrappedDataSource, DruidDataSource::getDestroyCount);
Metrics.gauge(MetricsConstant.DataSource.PHYSICAL_CONNECT_ERROR_COUNT, this.wrappedDataSource, DruidDataSource::getCreateErrorCount);
Metrics.gauge(MetricsConstant.DataSource.NOT_EMPTY_WAIT_COUNT, this.wrappedDataSource, DruidDataSource::getNotEmptyWaitCount);
Metrics.gauge(MetricsConstant.DataSource.NOT_EMPTY_WAIT_MILLIS, this.wrappedDataSource, DruidDataSource::getNotEmptyWaitMillis);
}
}
Step4、配置 Prometheus 抓取 Spring Boot 应用的指标
进入Prometheus所在服务器，修改配置文件prometheus.yml
如下所示，是配置具体某个服务，如果是SpringCloud，有接入网关，也可以通过网关配置。
scrape_configs:
- job_name: 'spring-boot-app'
static_configs:
- targets: ['localhost:8080']
Step5、启动 Spring Boot 应用并检查指标
访问地址：http://127.0.0.1:28888//actuator/prometheus
应该可以看到如下图所示的相关指标信息，包括 Druid 数据源的指标。
Step6、打开 Prometheus 界面验证
启动 Prometheus，访问地址：http://localhost:9090
在 Prometheus 的界面中可以看到从 Spring Boot 应用中抓取到的指标数据，操作效果如下图：
继续采集 OkHttp3 指标
需求背景
框架采用OkHttp3作为远程调用工具，现在也需要采集相关指标到Prometheus。
这里基本实现思路，类似前面的Druid整合方案。
1、瞬时类型的指标，可以在初始化的时候利用Metrics.gauge注册；
2、请求耗时这样的指标，可以借助 OkHttp3 的拦截器，计算耗时，再利用Metrics.timer注册；
Metrics.gauge 和 Metrics.timer 区别
Metrics.gauge 收集的是瞬时数据（instantaneous data），也就是某一时刻的数值。这些数据通常反映了当前状态或当前值，例如内存使用量、线程数、队列长度等。
Metrics.timer 收集的是区间数据（interval data），也就是一段时间内的多个数据点。这些数据点可以用于计算统计信息，比如平均值、最小值、最大值等。
通过这两种不同的度量方式，可以全面地监控和分析应用程序的性能和状态。
具体代码案例
public class HttpClientMetricsInterceptor implements Interceptor {
public HttpClientMetricsInterceptor(Dispatcher dispatcher) {
Assert.notNull(dispatcher, "OkHttp dispatcher could not be null");
Metrics.gauge(HttpClient.MAX_REQ_PER_HOST_SIZE, dispatcher.getMaxRequestsPerHost());
Metrics.gauge(HttpClient.MAX_REQ_SIZE, dispatcher.getMaxRequests());
Metrics.gauge(HttpClient.REQ_RUNNING_COUNT, dispatcher, Dispatcher::runningCallsCount);
Metrics.gauge(HttpClient.REQ_QUEUE_TASK_COUNT, dispatcher, Dispatcher::queuedCallsCount);
ExecutorService executorService = dispatcher.executorService();
if (executorService instanceof ThreadPoolExecutor) {
ThreadPoolExecutor executor = (ThreadPoolExecutor) executorService;
Metrics.gauge(HttpClient.MAX_POOL_SIZE, executor, ThreadPoolExecutor::getMaximumPoolSize);
Metrics.gauge(HttpClient.CORE_POOL_SIZE, executor, ThreadPoolExecutor::getCorePoolSize);
Metrics.gauge(HttpClient.ACTIVE_POOL_COUNT, executor, ThreadPoolExecutor::getActiveCount);
Metrics.gauge(HttpClient.LARGEST_POOL_SIZE, executor, ThreadPoolExecutor::getLargestPoolSize);
}
}
@Override
public Response intercept(Chain chain) throws IOException {
Timer.Sample sample = Timer.start(Metrics.globalRegistry);
Request request = chain.request();
Response response = null;
try {
response = chain.proceed(request);
} finally {
String threadName = Thread.currentThread().getName();
boolean async = StrUtil.startWith(threadName, "okhttp", true);
Timer timer = Metrics.timer(HttpClient.RESP_TIME,
"method", request.method(),
"status", String.valueOf(response == null ? "-1" : response.code()),
"uri", URLUtil.getPath(request.url().toString()),
"async", async + ""
);
sample.stop(timer);
}
return response;
}
}
整合 Grafana
采集到Prometheus的数据，可以通过界面操作，但如果想以仪表盘的直观形式展示更多指标信息，可以考虑整合Grafana，整合工作很简单，代码不需要任何改动。
只需要按如下步骤：
- 安装并启动 Grafana。
- 配置 Prometheus 数据源。
- 创建或导入 Dashboard。
- 使用 Prometheus 查询语法可视化指标。
- 根据需要配置告警和通知。
相关博文：《企业实战分享 · 常用运维中间件》
关于 PromQL 语法
使用Prometheus界面查询的时候，需要借助PromQL语法，一般使用Prometheus查询自定义指标。
通过指标建议通过Grafana面板查询更直观。
下方是一些查询示例：
语法：<metric name>{<label name>=<label value>, ...}
示例一：onelink_datasource_poolingCount{application="archive-service"}[20s] offset 1m
示例分析：
1、onelink_datasource_poolingCount是指标名称，是自定义指标，代表“当前连接池中的连接数”；
2、{application="archive-service"}大括号代表过滤，很好理解；
3、[20s]中括号代表时间范围，没添加时间的代表瞬时向量查询，添加了时间的代表区间向量查询，右侧Value会出现多个值，值的个数等于指定时间/拉取频率，例如开发库指定10秒拉取，则出现2个值。
4、offset代表时间位移，不添加代表以当前系统时间为基准进行查询；
示例二：
count(onelink_datasource_poolingCount{application="archive-service"} > 1)
rate(onelink_datasource_poolingCount{application="archive-service"}[1m]) --1分钟增长
topk(6, onelink_datasource_poolingCount > 3) -- 查看前6的指标
示例分析：
1、通过布尔运算对时间序列进行过滤，其实就是上面示例二的大于号，将value进行比对；
2、可以使用一些函数，具体看示例；
过滤符号补充：
label=value 完全匹配
label!=value 完全不陪陪
label=~regx 正则匹配
label=!~regx 正则不匹配
onelink_datasource_poolingCount{application=~"archive-service|dc-.*"}
时间单位补充：
s - 秒
m - 分钟
h - 小时
d - 天
w - 周
y - 年
布尔运算补充：
== (相等)
!= (不相等)
> (大于)
< (小于)
>= (大于等于)
<= (小于
总结陈词
上文分享若干企业实际开发中日常使用场景及应对方案，希望对大家有帮助。
💗 后续会逐步分享企业实际开发中的实战经验，有需要交流的可以联系博主。
