Collecte de métriques d'application Spring Boot à l'aide de Prometheus et Grafana

Cet article couvre le cycle complet d'utilisation des métriques. Tout d'abord, configurez votre application pour fournir des métriques. Configurer Prometheus pour collecter et stocker des métriques. Configuration de Grafana pour afficher les métriques collectées.





Conditions

1. Maven , mais peut être adapté pour d'autres constructeurs.





2. Docker et docker-compose pour exécuter Prometheus et Grafana.





3. Spring boot 2 et supérieur, cependant, il existe des ports pour les versions précédentes .





introduction

Spring boot 2 Micrometer . . Prometheus .





github





[ spring initilizr]

spring boot .





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



actuator

Spring boot , . .





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



-, actutor 8080 uri /actuator





- github actuator localhost:8080/actuator





, .





{
   "_links":{
      "self":{
         "href":"http://localhost:8080/actuator",
         "templated":false
      },
      "health-path":{
         "href":"http://localhost:8080/actuator/health/{*path}",
         "templated":true
      },
      "health":{
         "href":"http://localhost:8080/actuator/health",
         "templated":false
      },
      "info":{
         "href":"http://localhost:8080/actuator/info",
         "templated":false
      }
   }
}
      
      



actuator .





Micrometer - spring boot, , Prometheus .





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



application.yml



Prometheus actuator.





management:
  endpoints:
    web:
      exposure:
        include: health,prometheus
  metrics:
    export:
      prometheus:
        enabled: true
    distribution:
      percentiles-histogram:
        "[http.server.requests]": true
      
      



health,prometheus



actuator. Prometheus, `percentiles-histogram`, sla .





, http://localhost:8080/actuator/prometheus



.





# TYPE jvm_memory_committed_bytes gauge
jvm_memory_committed_bytes{area="heap",id="G1 Survivor Space",} 9437184.0
jvm_memory_committed_bytes{area="heap",id="G1 Old Gen",} 9.961472E7
jvm_memory_committed_bytes{area="nonheap",id="Metaspace",} 4.2254336E7
jvm_memory_committed_bytes{area="nonheap",id="CodeHeap 'non-nmethods'",} 2555904.0
# TYPE jvm_gc_live_data_size_bytes gauge
jvm_gc_live_data_size_bytes 0.0
# HELP tomcat_sessions_active_max_sessions  
# TYPE tomcat_sessions_active_max_sessions gauge
tomcat_sessions_active_max_sessions 0.0
# HELP jvm_threads_live_threads The current number of live threads including both daemon and non-daemon threads
# TYPE jvm_threads_live_threads gauge
jvm_threads_live_threads 27.0
      
      



, jvm -.





docker-compose.yml



Prometheus Grafana.





version: '3.7'

services:
  grafana:
    build: './config/grafana'
    ports:
      - 3000:3000
    volumes:
      - ./grafana:/var/lib/grafana
    environment:
      - GF_SECURITY_ADMIN_USER=admin
      - GF_SECURITY_ADMIN_PASSWORD=admin
    networks:
      monitoring:
        aliases:
          - grafana
  prometheus:
    image: prom/prometheus
    ports:
      - 9090:9090
    volumes:
      - ./config/prometheus.yml:/etc/prometheus/prometheus.yml
      - ./prometheus:/prometheus
    networks:
      monitoring:
        aliases:
          - prometheus
networks:
  monitoring:
      
      



, Grafana , , volume.





grafana , . Dockerfile



Grafana .





FROM grafana/grafana
ADD ./provisioning /etc/grafana/provisioning
      
      



.





prometheus.yml



.





.





scrape_configs:
  - job_name: 'sample_monitoring'
    scrape_interval: 5s
    metrics_path: '/actuator/prometheus'
    static_configs:
      - targets: ['host.docker.internal:8080']
      
      



Dans l'exemple préparé, deux tableaux de bord populaires sont ajoutés immédiatement lors du lancement.





1. JVM





2. Débit de réponse





Conclusion

1. Configuré une application qui fournit des métriques.





2. Collecte configurée de métriques à l'aide de Prometheus.





3. Tableaux de bord configurés pour visualiser le résultat dans Grafana.





Liens

Exemple d'application sur github








All Articles