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Springboot搭建JVM监控(Springboot + Prometheus + Grafana)

2024-05-31 10:05:34 作者：sementicweb

在应用开发时,监控报警必不可少,本文主要介绍了Springboot搭建JVM监控(Springboot + Prometheus + Grafana),具有一定的参考价值,感兴趣的可以了解一下

背景

由于项目之前在生产环境出现过OOM的问题，并且没有及时发现，导致生产环境出现了在一定时间内不可用的情况，故决定搭建JVM监控对微服务24小时监听，以便于出现问题能够及时通知相关人员进行服务降级或解决问题。

监控平台的选择

经过可行性分析，得到目前较为适合的微服务监控为Springboot Admin或者Prometheus，两者的主要区别如下：

框架	可监控对象	是否支持集群
Springboot Admin	Springboot微服务	是
Prometheus	开源监控，不仅仅能够监控微服务	是

考虑到未来还会有慢SQL、Git等其他类型监控，并且Grafana能够提供优秀的监控数据统计与展示，因此最终选择了以Prometheus + Grafana的方式搭建监控。

搭建微服务监控

Springboot微服务监控架构时序流程图

Prometheus下载与安装

下载地址：Prometheus下载

选择对应的操作系统下载压缩包即可(因目前为调研阶段，本文以windows举例，未来正式部署会补充linux的)。

官网下载

安装包解压后的目录如下图所示，其中，prometheus.yml是Prometheus启动时读取的配置文件，有关监听配置(scrape_configs)全部写在此文件中，关于监听配置本文将在微服务监控配置时一起讲述。

注：关于配置文件的解读可以参考另外一位大神的文章：prometheus.yml解读

Prometheus解压后的目录

# 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).

# Alertmanager configuration
alerting:
  alertmanagers:
    - static_configs:
        - targets:
          # - alertmanager:9093

# 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: ["localhost:9090"]
  # The job name is added as a label `job=<job_name>` to any timeseries scraped from this config.
  - job_name: "eunomia"
    # metrics_path defaults to '/metrics'
    # scheme defaults to 'http'.
    metrics_path: /actuator/prometheus
    static_configs:
      - targets: ["localhost:8000"]
  - job_name: "apollo-monitor"
    # metrics_path defaults to '/metrics'
    # scheme defaults to 'http'.
    metrics_path: /actuator/prometheus
    static_configs:
      - targets: ["localhost:8001"]

Springboot微服务添加监控配置

Prometheus对于Springboot微服务的监听数据源来自于Springboot的actuator，但是1.X版本和2.X版本的监听配置还是有一些区别的，本文将分别以Springboot 1.4.0和Springboot 2.3.7为例，阐述监听配置过程

Springboot 1.4.0监听配置

pom文件添加如下依赖：

		<dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-actuator</artifactId>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>io.micrometer</groupId>
            <artifactId>micrometer-registry-prometheus</artifactId>
            <version>1.0.9</version>
        </dependency>

        <dependency>
            <groupId>io.micrometer</groupId>
            <artifactId>micrometer-spring-legacy</artifactId>
            <version>1.0.9</version>
        </dependency>

因为版本缘故，经过多次尝试发现，Springboot1.4.0可使用Prometheus最高版本为1.0.9，再高版本服务无法启动。spring-legacy版本与Prometheus版本对应即可，yml文件新增配置如下：

server:
  port: 8001 #服务端口，若management没有配置监听端口，则默认采用服务端口作为监听端口

spring:
  application:
    name: apollo-monitor
management:
  context-path: /actuator #监听服务上下文配置
  endpoint:
    metrics:
      enabled: true #支持metrics
    prometheus:
      enabled: true #支持Prometheus
  metrics:
    export:
      prometheus:
        enabled: true
    tags:
      application: apollo-monitor #可自定义tag，这里目前只配了实例名
  endpoints:
    web:
      exposure:
        include: '*' #开放所有端口

Springboot1.X版本需要将实例名以metrics的形式发出，才能被Prometheus获取(2.X可直接读yml文件)，故需要添加如下配置：

	@Value("${spring.application.name}")
    private String applicationName;

    @Bean
    MeterRegistryCustomizer<MeterRegistry> metricsCommonTags() {

        return registry -> registry.config().commonTags("application", applicationName);
    }

Springboot 2.3.7 监听配置

对于Springboot2.X版本来说，Prometheus的接入可友好太多了，Metrics可以直接配置在yml文件中，并且无需单独引入spring-legency即可完成数据采集。

pom文件添加如下依赖：

		<dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-actuator</artifactId>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>io.micrometer</groupId>
            <artifactId>micrometer-registry-prometheus</artifactId>
            <scope>runtime</scope>
        </dependency>

Springboot2.3.7默认对应Prometheus版本为1.5.9，pom依赖无需指定版本。yml文件新增配置如下，其中，实例名采集必须配置，否则JVM监控数据抓取不到实例名，Grafana提供的JVM监控模板中有些Metric Query是需要以实例名作为条件的。

management:
  endpoint:
    metrics:
      enabled: true #支持metrics
    prometheus:
      enabled: true #支持Prometheus
  metrics:
    export:
      prometheus:
        enabled: true
    tags:
      application: eunomia #实例名采集
  endpoints:
    web:
      exposure:
        include: '*' #开放所有端口

Prometheus配置微服务注册

完成Springboot的监听基本配置后，需要将其以Job的形式注册到Prometheus，让我们再回到Prometheus的配置文件中：

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"]
  # The job name is added as a label `job=<job_name>` to any timeseries scraped from this config.
  - job_name: "eunomia"
    # metrics_path defaults to '/metrics'
    # scheme defaults to 'http'.
    metrics_path: /actuator/prometheus
    static_configs:
      - targets: ["localhost:8000"]
  - job_name: "apollo-monitor"
    # metrics_path defaults to '/metrics'
    # scheme defaults to 'http'.
    metrics_path: /actuator/prometheus
    static_configs:
      - targets: ["localhost:8001"]

其中，job_name为apollo-monitor的即为上文的Springboot1.4.0服务，将其以配置的形式引入，主要属性如下表所示：

属性	作用
job_name	服务注册名
metrics_path	服务监听路径，一般为 “/actuator/实例名”的形式
static_configs	静态配置目录
targets	监听目标地址

完成Prometheus的配置后，便可以启动Springboot服务和Prometheus，验证以上配置是否正确。
Prometheus启动器在{Prometheus}/bin目录下，prometheus.exe，启动后的界面如下图所示：

在这里插入图片描述

两者均启动后，可访问Prometheus平台页面查看服务的注册情况。
默认地址为：http://127.0.0.1:9090/进入页面后，Status -> Target，结果如下图所示，可以看到服务名为apollo-monitor的服务已经注册在Prometheus上，说明Prometheus已经在对其进行实时监听。

在这里插入图片描述

确认服务注册成功后，可访问127.0.0.1:serverport/actuator/prometheus页面，查看服务是否报送相关可监控数据，如下图所示，监控数据已经全部报送，只是可读性非常差，无法在短时间内获取到有效的监控信息，这时便需要Grafana将监控数据进行统计、分类与可视化。

Prometheus监控数据报送

Prometheus接入Grafana

Grafana

Grafana 是一跨平台的开源的可视化分析工具。目前网络架构和应用分析中最流行的时序数据展示工具，主要用于大规模指标数据的可视化展示。其主要作用如下：

1. 将监控数据以不同维度、不同效果进行展示与统计。
2. 关联Alert Management以实现阈值告警功能。3. 支持多种数据源的监控数据收集，如：Prometheus，Mysql，Oracle，ES，ZipKin，Git，Jira等热门应用。

Grafana下载与安装

官网下载：Grafana官网

如下图所示，进入下载页面后，选择对应的操作系统，本文以windows举例，点击下载按钮即可下载安装包，下载后本地直接安装即可。

在这里插入图片描述

安装后Grafana是默认启动的，端口是3000，我们可直接访问页面：http://127.0.0.1:3000/login，默认用户名密码为admin/admin，首次登录会强制修改密码，登录后进入Home界面，因为本文的最终目的是实现微服务的JVM监控，而Grafana官网有较为全面的JVM监控数据面板，故直接选择import的方式导入即可，模板ID可去官方仓库查询，可先访问Grafana官方仓库：Grafana模板仓库地址，搜索栏输入“JVM”，结果中第一个就是我们想要的模板，如下图所示：

Grafana-JVM监控数据模板

点击后进入模板详情页面，如下图所示，两种方式都可以，分别对应Grafana两种导入方式即可，本文以ID举例。

监控模板详情

获取到ID后，回到Grafana主页面，点击DataSource新建数据源，选择Prometheus，填入之前搭好的Prometheus监控地址，Save即可。接下来是最后一步，导入监控面板，Home页面选择Import Dashboard，其中A方式为Json导入方式，B方式为ID导入方式，分别对应Grafana仓库的两种模板下载方式，本文选择ID导入方式，输入4701，点击Load，完成导入并进入数据源选择界面，JVM监控模板固定数据源类型是Prometheus，因此只需选择之前添加的Prometheus数据源即可完成JVM监控面板的搭建，成品如最后所示。

选择DataSource

选择Prometheus

填入Prometheus监控地址

Grafana导入监控模板

选择导入方式

选择添加好的数据源

JVM监控面板展示

总结

本文讲述以Prometheus+Grafana搭建微服务JVM监控的主要流程，其实这仅仅是Prometheus和Grafana的冰山一角，不仅是JVM监控，还可以做服务数据采集进行运营(如ip、登录端、API调用与耗时等多维度、多方面监控)、运维相关(服务器监控、慢SQL监控)的统计，并且，微服务接入方式也值得深入研究，尽可能地使得业务无感知去完成Metric数据捕捉。

到此这篇关于Springboot搭建JVM监控(Springboot + Prometheus + Grafana)的文章就介绍到这了,更多相关Springboot搭建JVM监控内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！

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