在本文中，您将学习如何将 Spring Boot 执行器与名为 Prometheus 的监控系统和名为 Grafana 的图形解决方案集成。

在本文结束时，您将在本地计算机上设置 Prometheus 和 Grafana 仪表板，您将能够在其中可视化和监控从 Spring Boot 应用程序生成的所有指标。

###Prometheus

Prometheus 是一个开源监控系统，最初由 SoundCloud 构建。它由以下核心组件组成 -

一个数据抓取器，它以配置的时间间隔通过 HTTP 定期拉度量数据。
*
一个 time-series 数据库，用于存储所有指标数据。
*
一个简单的用户界面，您可以在其中可视化、查询和监控所有指标。

Grafana

Grafana 允许您从各种数据源（如 Elasticsearch、Prometheus、Graphite、InfluxDB 等）中获取数据，并用漂亮的图表将它们可视化。

它还允许您根据指标数据设置警报规则。当警报更改状态时，它可以通过电子邮件、slack 或各种其他渠道通知您。

请注意，Prometheus 仪表板也有简单的图表。但是 Grafana 的图表要好得多。这就是为什么在这篇文章中，我们将 Grafana 与 Prometheus 集成以导入和可视化我们的指标数据。

将 Micrometer Prometheus Registry 添加到 Spring Boot 应用程序

Spring Boot 使用 Micrometer，一个应用程序指标外观将执行器指标与外部监控系统集成。

它支持多种监控系统，如 Netflix Atlas、AWS Cloudwatch、Datadog、InfluxData、SignalFx、Graphite、Wavefront、Prometheus 等。

要将执行器与 Prometheus 集成，您需要添加 micrometer-registry-prometheus 依赖项 -

<!-- Micrometer Prometheus registry -->
<dependency>
	<groupId>io.micrometer</groupId>
	<artifactId>micrometer-registry-prometheus</artifactId>
</dependency>

添加上述依赖项后，Spring Boot 将自动配置 PrometheusMeterRegistry 和 CollectorRegistry 以收集和导出 Prometheus 服务器可以抓取的格式的指标数据。

所有应用程序指标数据都可以在名为 /prometheus 的执行器端点上使用。 Prometheus 服务器可以定期抓取此端点以获取指标数据。

探索 Spring Boot Actuator 的 /prometheus 端点

当 micrometer-registry-prometheus 依赖项在类路径上可用时，让我们探索 Spring Boot 公开的 prometheus 端点。

首先，您将开始在执行器端点发现页面 (http://localhost:8080/actuator) 上看到 prometheus 端点 -

prometheus 端点以 Prometheus 服务器可以抓取的格式公开指标数据。您可以通过导航到 prometheus 端点 (http://localhost:8080/actuator/prometheus) 来查看公开的指标数据 -

# HELP jvm_buffer_memory_used_bytes An estimate of the memory that the Java virtual machine is using for this buffer pool
# TYPE jvm_buffer_memory_used_bytes gauge
jvm_buffer_memory_used_bytes{id="direct",} 81920.0
jvm_buffer_memory_used_bytes{id="mapped",} 0.0
# HELP jvm_threads_live The current number of live threads including both daemon and non-daemon threads
# TYPE jvm_threads_live gauge
jvm_threads_live 23.0
# HELP tomcat_global_received_bytes_total 
# TYPE tomcat_global_received_bytes_total counter
tomcat_global_received_bytes_total{name="http-nio-8080",} 0.0
# 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="Allocation Failure",} 7.0
jvm_gc_pause_seconds_sum{action="end of minor GC",cause="Allocation Failure",} 0.232
jvm_gc_pause_seconds_count{action="end of minor GC",cause="Metadata GC Threshold",} 1.0
jvm_gc_pause_seconds_sum{action="end of minor GC",cause="Metadata GC Threshold",} 0.01
jvm_gc_pause_seconds_count{action="end of major GC",cause="Metadata GC Threshold",} 1.0
jvm_gc_pause_seconds_sum{action="end of major GC",cause="Metadata GC Threshold",} 0.302
# HELP jvm_gc_pause_seconds_max Time spent in GC pause
# TYPE jvm_gc_pause_seconds_max gauge
jvm_gc_pause_seconds_max{action="end of minor GC",cause="Allocation Failure",} 0.0
jvm_gc_pause_seconds_max{action="end of minor GC",cause="Metadata GC Threshold",} 0.0
jvm_gc_pause_seconds_max{action="end of major GC",cause="Metadata GC Threshold",} 0.0
# HELP jvm_gc_live_data_size_bytes Size of old generation memory pool after a full GC
# TYPE jvm_gc_live_data_size_bytes gauge
jvm_gc_live_data_size_bytes 5.0657472E7

## More data ...... (Omitted for brevity)

使用 Docker 下载和运行 Prometheus

1. 下载 Prometheus

您可以像这样使用 docker pull 命令下载 Prometheus docker 镜像 -

$ docker pull prom/prometheus

下载图像后，您可以键入 docker image ls 命令以查看本地存在的图像列表 -

$ docker image ls
REPOSITORY                                   TAG                 IMAGE ID            CREATED             SIZE
prom/prometheus                              latest              b82ef1f3aa07        5 days ago          119MB

2. prometheus配置（prometheus.yml）

接下来，我们需要配置 Prometheus 从 Spring Boot Actuator 的 /prometheus 端点抓取指标数据。

使用以下配置创建一个名为 prometheus.yml 的新文件 -

# my global config
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.
  # scrape_timeout is set to the global default (10s).

# Load rules once and periodically evaluate them according to the global 'evaluation_interval'.
rule_files:
  # - "first_rules.yml"
  # - "second_rules.yml"

# A scrape configuration containing exactly one endpoint to scrape:
# Here it's Prometheus itself.
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: ['127.0.0.1:9090']

  - job_name: 'spring-actuator'
    metrics_path: '/actuator/prometheus'
    scrape_interval: 5s
    static_configs:
    - targets: ['HOST_IP:8080']

上述配置文件是对 Prometheus 文档中提供的基本配置文件的扩展。

在上面的配置文件中需要注意的最重要的事情是 scrape_configs 部分中的 spring-actuator 作业。

metrics_path 是 Actuator 的 prometheus 端点的路径。 targets 部分包含 Spring Boot 应用程序的 HOST 和 PORT。

请确保将 HOST_IP 替换为运行 Spring Boot 应用程序的机器的 IP 地址。请注意， localhost 在这里不起作用，因为我们将从 docker 容器连接到 HOST 机器。您必须指定网络 IP 地址。

3. 使用 Docker 运行 Prometheus

最后，让我们使用 Docker 运行 Prometheus。键入以下命令在后台启动 Prometheus 服务器 -

$ docker run -d --name=prometheus -p 9090:9090 -v <PATH_TO_prometheus.yml_FILE>:/etc/prometheus/prometheus.yml prom/prometheus --config.file=/etc/prometheus/prometheus.yml

请确保将 <PATH_TO_prometheus.yml_FILE> 替换为您存储 Prometheus 配置文件的路径。

运行上述命令后，docker 将在容器内启动 Prometheus 服务器。您可以使用以下命令查看所有容器的列表 -

$ docker container ls
CONTAINER ID        IMAGE               COMMAND                  CREATED             STATUS              PORTS                    NAMES
e036eb20b8ad        prom/prometheus     "/bin/prometheus --c…"   4 minutes ago       Up 4 minutes        0.0.0.0:9090->9090/tcp   prometheus

4. 从 Prometheus 仪表板可视化 Spring Boot 指标

就是这样！您现在可以导航到 http://localhost:9090 以探索 Prometheus 仪表板。

您可以在 Expression 文本字段中输入 Prometheus 查询表达式，并可视化该查询的所有指标。

以下是我们 Spring Boot 应用程序指标的一些 Prometheus 图 -

• 系统的 CPU 使用率 -

• 慢速 API 的响应延迟 -

你可以查看官方的 Prometheus 文档以了解有关 Prometheus Query Expressions 的更多信息。

使用 Docker 下载和运行 Grafana

键入以下命令以使用 Docker 下载和运行 Grafana -

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

上述命令将在 Docker 容器内启动 Grafana，并使其在主机上的端口 3000 上可用。

您可以输入 docker container ls 来查看 Docker 容器列表 -

$ docker container ls
CONTAINER ID        IMAGE               COMMAND                  CREATED                  STATUS              PORTS                    NAMES
cf9196b30d0d        grafana/grafana     "/run.sh"                Less than a second ago   Up 5 seconds        0.0.0.0:3000->3000/tcp   grafana
e036eb20b8ad        prom/prometheus     "/bin/prometheus --c…"   16 minutes ago           Up 16 minutes       0.0.0.0:9090->9090/tcp   prometheus

就是这样！您现在可以导航到 http://localhost:3000 并使用默认用户名 admin 和密码 admin 登录 Grafana。

配置 Grafana 以从 Prometheus 导入指标数据

按照以下步骤从 Prometheus 导入指标并在 Grafana 上可视化它们：

1.在Grafana中添加Prometheus数据源

2. 创建一个带有图表的新仪表板

3. 在 Grafana 的查询编辑器中添加 Prometheus 查询表达式

4. 可视化 Grafana 仪表板中的指标

您可以在 Github 上找到 Actuator Demo 应用程序的完整源代码。