关于Prometheus + Spring Boot 应用监控的问题

时间:2022-05-10 14:54:16

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(推送)呢?

因为,pull有以下优势:

  • 进行更改时,可以在笔记本电脑上运行监控
  • 可以更轻松地判断目标是否下线
  • 可以手动转到目标并使用web浏览器检查其运行状况

目标暴露http端点,prometheus服务端通过http主动拉取数据。既然是服务端自己主动向目标拉取数据,那么服务端运行在本地(我们自己的电脑上)也是可以的,只要能访问目标端点即可,同时就像心跳检测一样可以判断目标是否下线,还有,服务端自己主动拉取,那么想拉取谁的数据就拉取谁的数据,因而可以随意切换拉取目标。

回想一下skywalking是怎么做的,skywalking有客户端和服务端,需要在目标服务上安装探针(agent),探针采集目标服务的指标数据,上报给服务端oap服务,这个对目标有一定的侵入性,不过可以接受。prometheus不需要探针,可以借助push gateway来实现push效果。

对了,有个名词要先说清楚,metrics (译:度量,指标),个人更倾向于把它翻译成指标,后面说指标就是metrics

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2. 基本概念

2.1. 数据模型

prometheus基本上将所有数据存储为时间序列:具有时间戳的值流,它们属于同一个指标和同一组标记的维度。除了存储的时间序列外,prometheus还可以生成临时派生的时间序列作为查询的结果。

metric names and labels

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

每个时间序列都由它的指标名称和称为标签的可选键/值对唯一标识。

样本构成实际的时间序列数据。 每个样本包括:

  • 一个64位的浮点值
  • 一个毫秒时间戳

给定指标名称和一组标签,时间序列通常使用这种符号来标识:

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

例如,有一个时间序列,指标名称是api_http_requests_total,标签有method="post"和handler="/messages",那么它可能被表示成这样:

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

2.2. 指标类型

counter

counter是一个累积量度,代表一个单调递增的计数器,其值只能增加或在重新启动时重置为零。例如,可以使用计数器来表示已服务请求数,已完成任务或错误的数量。

不要使用计数器来显示可以减小的值。例如,请勿对当前正在运行的进程数使用计数器,代替的应该使用量规。

gauge

量规是一种指标,代表可以任意上下波动的单个数值。

量规通常用于测量值,例如温度或当前内存使用量,还用于可能上升和下降的“计数”,例如并发请求数。

histogram

直方图对观察结果(通常是请求持续时间或响应大小)进行抽样,并在可配置的桶中对它们进行计数。它还提供了所有观测值的总和。

一个基础指标名称为<basename>的直方图在抓取期间会暴露多个时间序列:

  • 观察桶的累积计数器,表示为 <basename>_bucket{le="<upper inclusive bound>"}
  • 所有观测值的总和,表示为 <basename>_sum
  • 观察到的事件数量,表示为 <basename>_count

summary

与直方图类似,摘要对观察结果(通常是请求持续时间和响应大小等内容)进行抽样分析。虽然它还提供了观测值的总数和所有观测值的总和,但它可以计算滑动时间窗口内的可配置分位数。

一个基础指标名称为<basename>的摘要在抓取期间暴露多个时间序列:

  • 观察桶的累积计数器,表示为 <basename>_bucket{le="<upper inclusive bound>"}
  • 所有观测值的总和,表示为 <basename>_sum
  • 观察到的事件数量,表示为 <basename>_count

2.3. 作业和实例

在prometheus的术语中,可以抓取的端点称为实例,通常对应于单个进程。具有相同目的的实例集合,称为作业。

例如,一个作业有四个实例:

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

当prometheus抓取目标时,它会自动在抓取的时间序列上附加一些标签,以识别被抓取的目标:

  • job:目标所属的已配置的作业名称
  • instance:被抓取的目标url的<host>:<port>部分

3. 安装与配置

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prometheus通过抓取指标http端点从目标收集指标。由于prometheus以相同的方式暴露自己的数据,因此它也可以抓取并监视其自身的健康状况。

默认情况下,不用更改配置,直接运行就可以抓取prometheus自身的健康状况数据

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# start prometheus.
# by default, prometheus stores its database in ./data (flag --storage.tsdb.path)
 
./prometheus --config.file=prometheus.yml

直接访问 localhost:9090

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访问 localhost:9090/metrics 可以查看各项指标

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举个例子

输入以下表达式,点“execute”,可以看到以下效果

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prometheus_target_interval_length_seconds

这应该返回多个不同的时间序列(以及每个序列的最新值),每个序列的指标名称均为prometheus_target_interval_length_seconds,但具有不同的标签。

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这个是以图形化的方式展示指标,通过localhost:9090/metrics查看也是一样的

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如果我们只对99%的延迟感兴趣,我们可以使用以下查询:

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prometheus_target_interval_length_seconds{quantile="0.99"}

为了计算返回的时间序列数,查询应该这样写:

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count(prometheus_target_interval_length_seconds)

接下来,让我们利用node exporter来多添加几个目标:

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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

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接下来,配置prometheus来抓取这三个新目标

首先,定义一个名为'node'的作业,这个作业负责从这三个目标端点抓取数据。假设,想象前两个端点是生产环境的,另一个是非生产环境的,为了以示区别,我们将其打上两个不同的标签。在本示例中,我们将group="production"标签添加到第一个目标组,同时将group="canary"添加到第二个目标。

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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'

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3.1. 配置

为了查看所有的命令行参数,运行如下命令

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./prometheus -h

配置文件是yaml格式的,可以使用 --config.file参数指定

配置文件的主要结构如下:

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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 应用

prometheus希望抓取或轮询单个应用程序实例以获取指标。 spring boot在 /actuator/prometheus 提供了一个actuator端点,以适当的格式提供prometheus抓取。

为了以prometheus服务器可以抓取的格式公开指标,需要依赖 micrometer-registry-prometheus

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<dependency>
 <groupid>io.micrometer</groupid>
 <artifactid>micrometer-registry-prometheus</artifactid>
 <version>1.6.4</version>
</dependency>

下面是一个示例 prometheus.yml

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scrape_configs:
 - job_name: 'spring'
 metrics_path: '/actuator/prometheus'
 static_configs:
  - targets: ['host:port']

接下来,创建一个项目,名为prometheus-example

pom.xml

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<?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

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

这句别忘了:management.metrics.tags.application=${spring.application.name}

spring bootactuator 默认的端点很多,详见

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

启动项目,浏览器访问/actuator/prometheus 端点

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配置prometheus抓取该应用

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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']

重启服务

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

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4.1. grafana

https://grafana.com/docs/

https://grafana.com/tutorials/

下载&解压

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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

启动

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./bin/grafana-server web

浏览器访问 http://localhost:3000

默认账号是 admin/admin

首次登陆后我们将密码改成admin1234

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先配置一个数据源,一会儿添加仪表盘的时候要选择数据源的

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grafana官方提供了很多模板,我们可以直接使用

首先要找到我们想要的模板

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比如,我们这里随便选了一个模板

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可以直接将模板json文件下载下来导入,也可以直接输入模板id加载,这里我们直接输入模板id

立竿见影,马上就看到漂亮的展示界面了

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我们再添加一个dashboard (id:12856)

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