SpringBoot + Prometheus：打造高效监控系统

• 引言
• 一、 Prometheus 简介
• 二、 Spring Boot Actuator
• 三、 集成 Prometheus 和 Spring Boot
• 3.1 添加依赖
• 3.2 配置 Actuator
• 3.3 启动 Prometheus
• 3.4 配置 Prometheus
• 3.5 访问监控数据
• 四、 Grafana 可视化指标
• 4.1 安装 Grafana
• 4.2 配置数据源
• 4.3 创建仪表板
• 五、 自定义监控指标
• 5.1 添加自定义指标
• 5.2 在 Grafana 中展示自定义指标

引言

随着微服务架构的流行，对服务的监控和管理变得尤为重要。Prometheus作为一个开源的监控和告警工具，以其强大的数据采集、存储和查询能力，受到了众多开发者的青睐。

Spring Boot作为Java领域快速构建微服务的框架，与Prometheus的结合可以实现对Spring Boot应用的实时监控。

本文将介绍如何使用Prometheus监控Spring Boot应用。

一、 Prometheus 简介

Prometheus 是一个开源的系统监控和警报工具包，它通过采集和存储指标（metrics），提供了强大的数据查询语言，可以帮助我们分析和理解应用程序的行为。Prometheus 的核心组件是 Prometheus Server，它负责采集监控指标并提供查询接口。

Prometheus 官网：

https://prometheus.io/

项目 github 地址：

https://github.com/prometheus/prometheus

二、 Spring Boot Actuator

Spring Boot Actuator 是 Spring Boot 提供的一系列用于监控和管理 Spring Boot 应用的工具。它提供了许多端点（endpoints），例如 /health、/info、/metrics 等，这些端点可以公开应用的内部信息，如健康状态、配置信息和度量指标。

三、 集成 Prometheus 和 Spring Boot

要将 Prometheus 与 Spring Boot 应用集成，我们需要执行以下步骤：

3.1 添加依赖

首先，将 Spring Boot Actuator 和 Micrometer Prometheus Registry 添加到项目的依赖中。

• Actuator 提供了一系列内置端点，用于显示运行应用的性能信息，如健康状况、指标等。
• Micrometer Prometheus registry 会将这些指标格式化为 Prometheus 可读格式。

<dependencies>
    <!-- Spring Boot Actuator -->
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-actuator</artifactId>
        <version>2.7.15</version>
    </dependency>
    <!-- Micrometer Prometheus Registry -->
    <dependency>
        <groupId>io.micrometer</groupId>
        <artifactId>micrometer-registry-prometheus</artifactId>
        <version>1.9.14</version>
    </dependency>
</dependencies>

3.2 配置 Actuator

接下来，application.yml 文件中配置 Actuator 以暴露 Prometheus 端点：

management:
  endpoints:
    web:
      exposure:
        include: '*'
  metrics:
    export:
      prometheus:
        enabled: true

其他配置属性：

management.endpoints.web.exposure.include=* # 暴露所有端点
management.metrics.export.prometheus.enabled=true #启用Prometheus导出器
management.endpoints.web.base-path=“/status” # 将/actuator/xxx修改为/status/xxx，防止被猜到
management.endpoints.server.request.metric-name=“application:request” # 自定义接口指标名
management.server.port=10001 #指定端口,默认跟server.port一样，可以防止被猜到

3.3 启动 Prometheus

下载并运行 Prometheus Server。可以从 Prometheus官网 下载适用于您操作系统的版本。

1.docker 方式 拉取安装镜像文件

docker pull prom/prometheus

2.创建并运行容器

docker run --name prometheus -d -p 9090:9090 prom/prometheus

对于需要自定义配置的部署，可以将主机上的自定义 prometheus.yml 文件挂载到容器中：

docker run -d --name prometheus -p 9090:9090 -v D:\developsoft\docker\DockerDesktopWSL\data\prometheus\prometheus.yml:/etc/prometheus/prometheus.yml prom/prometheus

3.浏览器访问 http://localhost:9090

3.4 配置 Prometheus

拷贝 prometheus.yml 文件到宿主机 ：

docker cp prometheus:/etc/prometheus/prometheus.yml  D:\developsoft\docker\DockerDesktopWSL\data\prometheus\prometheus.yml

修改 Prometheus 的配置文件 prometheus.yml，添加 Spring Boot 应用作为目标（target）：

scrape_configs:
  - job_name: 'spring-boot-application'
    metrics_path: 'prometheus-demo/actuator/prometheus'
    scrape_interval: 15s
    static_configs:
      - targets: ['192.168.10.108:8091']

如上，localhost:8080 应替换为 Spring Boot 应用相应的 宿主机 和端口。

• scrape_interval 指定 Prometheus 从应用中抓取指标的频率。
• metrics_path 中 prometheus-demo为 springboot 应用的contextPath，/actuator/prometheus 为默认路径

3.5 访问监控数据

启动 Spring Boot 应用后，Prometheus 将定期从 /actuator/prometheus 端点抓取指标数据。

四、 Grafana 可视化指标

虽然 Prometheus 提供了基本的数据查询和展示功能，但通常我们会使用 Grafana 来实现更丰富的数据可视化。Grafana 支持 Prometheus 作为数据源，可以方便地创建仪表板展示监控数据。

4.1 安装 Grafana

docker 方式 拉取安装镜像文件

docker pull grafana/grafana

创建并运行容器

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

浏览器访问 http://localhost:3000

默认用户名/密码：admin/admin

4.2 配置数据源

在 Grafana 中配置 Prometheus 作为数据源，指向 Prometheus Server 的地址。

4.3 创建仪表板

创建新的仪表板，并添加面板来展示关心的监控指标。

• 点击左侧边栏的图标，选择 “Dashboard”，创建一个新的仪表盘。
• 在仪表盘中添加一个全新的面板。在这里，选择要显示的指标，决定可视化类型（图表、仪表、表格等），并自定义面板的外观。
• 选择 Prometheus 记录源，并使用 Prometheus 查询语言 (PromQL) 选择希望可视化的指标。例如，要显示 HTTP 请求的消耗，可以使用 price(http_requests_total[5m]) 这样的查询。
• 保存面板和仪表盘。可以创建尽可能多的面板，以可视化 Spring Boot 应用中的特殊指标。

五、 自定义监控指标

除了 Spring Boot Actuator 提供的内置指标，我们还可以通过 Micrometer 添加自定义监控指标，以监控特定的业务逻辑或性能瓶颈。

5.1 添加自定义指标

在 Spring Boot 应用中，使用 Micrometer 的 API 添加自定义指标：

import io.micrometer.core.instrument.Counter;
import io.micrometer.core.instrument.MeterRegistry;

@RestController
public class CustomMetricsController {
    private final Counter ordersCounter;

    public CustomMetricsController(MeterRegistry registry) {
        this.ordersCounter = Counter.builder("orders_count")
                                    .description("The total number of orders")
                                    .register(registry);
    }

    @GetMapping("/order")
    public String createOrder() {
        ordersCounter.increment();
        return "Order created";
    }
}

5.2 在 Grafana 中展示自定义指标

在 Grafana 中，可以像展示其他 Prometheus 指标一样展示自定义指标。