一招搞定 Spring Boot 可視化監控！-有解無憂

1、簡介

當某個應用程式在生產環境中運行時，監控其運行狀況是必要的，通過實時了解應用程式的運行狀況，你能在問題出現之前得到警告，也可以在客戶注意到問題之前解決問題，

在本文中，我們將創建一個Spring Boot應用程式，在Spring Actuator，Micrometer，Prometheus和Grafana的幫助下來監控系統，其中，Spring Actuator和Micrometer是Spring Boot App的一部分，

簡要說明了不同組件的目的：

Spring Actuator：在應用程式里提供眾多 Web 介面，通過它們了解應用程式運行時的內部狀況，有關更多資訊，請參見Spring Boot 2.0中的Spring Boot Actuator，
Micrometer：為 Java 平臺上的性能資料收集提供了一個通用的 API，它提供了多種度量指標型別（Timers、Guauges、Counters等），同時支持接入不同的監控系統，例如 Influxdb、Graphite、Prometheus 等，Spring Boot Actuator對此提供了支持，
Prometheus：一個時間序列資料庫，用于收集指標，
Grafana：用于顯示指標的儀表板，

下面，我們將分別介紹每個組件，本文中使用的代碼存檔在GitHub上，

2、創建示例應用

首先要做的是創建一個可以監控的應用程式，通過Spring Initializr，并添加Spring Boot Actuator，Prometheus和Spring Web依賴項，我們創建了一個如下所示的Spring MVC應用程式，

@RestController
public class MetricsController {

@GetMapping("/endPoint1")
public String endPoint1() {
return "Metrics for endPoint1";
}

@GetMapping("/endPoint2")
public String endPoint2() {
return "Metrics for endPoint2";
    }
}

啟動應用程式：

$ mvn spring-boot:run

驗證介面是否正常：

$ curl http://localhost:8080/endPoint1Metrics for endPoint1$ curl http://localhost:8080/endPoint2Metrics for endPoint2

驗證Spring Actuator介面，為了使回應資訊方便可讀，我們通過python -mjson.tool來格式化資訊，

$ curl http://localhost:8080/actuator | python -mjson.tool
...
{
"_links":{
"self":{
"href":"http://localhost:8080/actuator",
"templated":false
      },
"health":{
"href":"http://localhost:8080/actuator/health",
"templated":false
      },
"health-path":{
"href":"http://localhost:8080/actuator/health/{*path}",
"templated":true
      },
"info":{
"href":"http://localhost:8080/actuator/info",
"templated":false
      }
   }
}

默認情況下，會顯示以上資訊，除此之外，Spring Actuator可以提供更多資訊，但是你需要啟用它，為了啟用Prometheus，你需要將以下資訊添加到application.properties檔案中，

management.endpoints.web.exposure.include=health,info,prometheus

重啟應用程式，訪問http://localhost:8080/actuator/prometheus從Prometheus拉取資料，回傳了大量可用的指標資訊，我們這里只顯示輸出的一小部分，因為它是一個很長的串列，

$ curl http://localhost:8080/actuator/prometheus
# HELP jvm_gc_pause_seconds Time spent in GC pause
# TYPE jvm_gc_pause_seconds summary
jvm_gc_pause_seconds_count{action="end of minor GC",cause="G1 Evacuation Pause",} 2.0
jvm_gc_pause_seconds_sum{action="end of minor GC",cause="G1 Evacuation Pause",} 0.009
...

如前所述，還需要Micrometer，Micrometer為最流行的監控系統提供了一個簡單的儀表板，允許儀表化JVM應用，而無需關心是哪個供應商提供的指標，它的作用和SLF4J類似，只不過它關注的不是Logging（日志），而是application metrics（應用指標），簡而言之，它就是應用監控界的SLF4J，

Spring Boot Actuator為Micrometer提供了自動配置，Spring Boot2在spring-boot-actuator中引入了micrometer，對1.x的metrics進行了重構，另外支持對接的監控系統也更加豐富(Atlas、Datadog、Ganglia、Graphite、Influx、JMX、NewRelic、Prometheus、SignalFx、StatsD、Wavefront)，

更新后的application.properties檔案如下所示：

management.endpoints.web.exposure.include=health,info,metrics,prometheus

重啟應用程式，并從http://localhost:8080/actuator/metrics中檢索資料，

$ curl http://localhost:8080/actuator/metrics | python -mjson.tool
...
{
"names": [
"http.server.requests",
"jvm.buffer.count",
"jvm.buffer.memory.used",
...

可以直接通過指標名來檢索具體資訊，例如，如果查詢http.server.requests指標，可以按以下方式檢索：

$ curl http://localhost:8080/actuator/metrics/http.server.requests | python -mjson.tool
...
{
"name": "http.server.requests",
"description": null,
"baseUnit": "seconds",
"measurements": [
        {
"statistic": "COUNT",
"value": 3.0
        },
        {
"statistic": "TOTAL_TIME",
"value": 0.08918682
        },
...

3、添加Prometheus

Prometheus是Cloud Native Computing Foundation的一個開源監控系統，由于我們的應用程式中有一個/actuator/Prometheus端點來供 Prometheus 抓取資料，因此你現在可以配置Prometheus來監控你的Spring Boot應用程式，

Prometheus有幾種安裝方法，在本文中，我們將在Docker容器中運行Prometheus，

你需要創建一個prometheus.yml檔案，以添加到Docker容器中，

global:
scrape_interval:15s

scrape_configs:
- job_name: 'myspringmetricsplanet'
metrics_path: '/actuator/prometheus'
static_configs:
- targets: ['HOST:8080']

scrape_interval：Prometheus多久輪詢一次應用程式的指標
job_name：輪詢任務名稱
metrics_path：指標的URL的路徑
targets：主機名和埠號，使用時，替換HOST為主機的IP地址

如果在Linux上查找IP地址有困難，則可以使用以下命令：

$ ip -f inet -o addr show docker0 | awk '{print $4}' | cut -d '/' -f 1

啟動Docker容器并將本地prometheus.yml檔案，映射到Docker容器中的檔案，

$ docker run \
    -p 9090:9090 \
    -v /path/to/prometheus.yml:/etc/prometheus/prometheus.yml \
    prom/prometheus

成功啟動Docker容器后，首先驗證Prometheus是否能夠通過 http://localhost:9090/targets收集資料，

如上圖所示，我們遇到context deadline exceeded錯誤，造成Prometheus無法訪問主機上運行的Spring Boot應用程式，如何解決呢？

可以通過將Docker容器添加到你的主機網路來解決此錯誤，這將使Prometheus能夠訪問Spring Boot應用程式，

$ docker run \
    --name prometheus \
    --network host \
    -v /path/to/prometheus.yml:/etc/prometheus/prometheus.yml \
    -d \
    prom/prometheus

再次驗證，狀態指示為UP，

現在可以顯示Prometheus指標，通過訪問http://localhost:9090/graph，在搜索框中輸入http_server_requests_seconds_max并單擊“執行”按鈕，將為你提供請求期間的最長執行時間，

4、添加Grafana

最后添加的組件是Grafana，盡管Prometheus可以顯示指標，但Grafana可以幫助你在更精美的儀表板中顯示指標，Grafana也支持幾種安裝方式，在本文中，我們也將在Docker容器中運行它，

$ docker run --name grafana -d -p 3000:3000 grafana/grafana

點擊 http://localhost:3000/，就可以訪問Grafana，

默認的用戶名/密碼為admin/admin，單擊“登錄”按鈕后，你需要更改默認密碼，

接下來要做的是添加一個資料源，單擊左側邊欄中的“配置”圖示，然后選擇“Data Sources(資料源)”，

單擊Add data source（添加資料源）按鈕，

Prometheus在串列的頂部，選擇Prometheus，

填寫可訪問Prometheus的URL，將HTTP Access設定為Browser，然后單擊頁面底部的Save＆Test按鈕，

一切正常后，將顯示綠色的通知標語，指示資料源正在作業，

現在該創建儀表板了，你可以自定義一個，但也可以使用開源的儀表板，用于顯示Spring Boot指標的一種常用儀表板是JVM儀表板，

在左側邊欄中，點擊+號，然后選擇匯入，

輸入JVM儀表板的URL https://grafana.com/grafana/dashboards/4701，然后單擊“Load(加載)”按鈕，

為儀表板輸入一個有意義的名稱（例如MySpringMonitoringPlanet），選擇Prometheus作為資料源，然后單擊Import按鈕，

到目前為止，你就可以使用一個很酷的Grafana儀表板，

也可以將自定義面板添加到儀表板，在儀表板頂部，單擊Add panel（添加面板）圖示，

單擊Add new panel（添加新面板），

在Metrics 欄位中，輸入http_server_requests_seconds_max，在右側欄中的Panel title欄位中，可以輸入面板的名稱，

最后，單擊右上角的Apply 按鈕，你的面板將添加到儀表板，不要忘記保存儀表板，

為應用程式設定一些負載，并查看儀表板上的http_server_requests_seconds_max指標發生了什么，

$ watch -n 5 curl http://localhost:8080/endPoint1$ watch -n 10 curl http://localhost:8080/endPoint2

5、結論

在本文中，我們學習了如何為Spring Boot應用程式添加一些基本監控，這非常容易，只需要通過將Spring Actuator，Micrometer，Prometheus和Grafana組合使用，

當然，這只是一個起點，但是從這里開始，你可以為Spring Boot應用程式擴展和配置更多、更具體的指標，

原文：https://mydeveloperplanet.com/2021/03/03/how-to-monitor-a-spring-boot-app/

譯文：https://www.kubernetes.org.cn/9020.html

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