最近项目上使用spring cloud作为微服务分布式架构替代原来的dubbo架构，但随着应用的不断增长，每个服务的具体状态，一些指标就需要进行监控，以便于时刻了解各服务的运行状态，于是便有了搭一个监控系统的想法。查询网上的资料，很多都是用Prometheus配上Grafana作为监控展现(毕竟颜值即正义),我也试着搭了个。闲话少说，进入实际操作。
Spring cloud应用改动：
- 加入依赖 :
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-actuator</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>io.prometheus</groupId>
<artifactId>simpleclient_spring_boot</artifactId>
<version>0.0.26</version>
</dependency>
-
修改Application类：加入
@EnablePrometheusEndpoint和@EnableSpringBootMetricsCollector注解
@SpringBootApplication
@EnableDiscoveryClient
@EnablePrometheusEndpoint
@EnableSpringBootMetricsCollector
public class AuthApplication {
public static void main(String[] args) {
SpringApplication.run(AuthApplication.class, args);
}
}
- 修改application.yml:
security:
basic:
enabled: false
management:
security:
enabled: false
我这是为了方便，禁用了相关安全认证选项，你可不要把这个配置应用到生产环境，不然你就要背锅咯
接着启动你的应用，打开浏览器输入http://localhost:2222/auth/prometheus，正常情况下你就可以在页面上看到很多键值对：
就像这样。
Prometheus:
-
安装:
去官网下载，根据你自己的操作系统选择版本，我这本地测试玩，就弄了个windows版本下的。下载完，解压，找到prometheus.yml改配置：
# 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).
# Attach these labels to any time series or alerts when communicating with
# external systems (federation, remote storage, Alertmanager).
external_labels:
monitor: 'codelab-monitor'
# Load rules once and periodically evaluate them according to the global 'evaluation_interval'.
rule_files:
# - "first.rules"
# - "second.rules"
# A scrape configuration containing exactly one endpoint to scrape:
# Here it's Prometheus itself.
scrape_configs:
- job_name: auth-service
scrape_interval: 5s
scrape_timeout: 5s
metrics_path: /auth/prometheus
scheme: http
static_configs:
- targets:
- 127.0.0.1:2222
这个是我自己的配置，你根据需要更改为你的应用合适的配置，主要更改在scrape_configs节点下。
-
启动Prometheus:
windows下，进入命令行模式，进入到Prometheus的目录中，运行prometheus -config.file=prometheus.yml,启动成功后，在http://localhost:9090/targets你会看到你所监控的目标，但在这里，你会发现居然有错：
然后Google一下，发现了这个https://github.com/prometheus/client_java/issues/130简直一模一样啊，莫非有救了，淡定，实际上并没有救，你会见证Prometheus client_java项目组和spring boot以及spring cloud项目组之间的互相扯皮踢皮球，最后我只好用了个暂且有用的办法，就是去掉那些产生问题的指标，在你的Spring boot应用配置文件中加上：
spring:
application:
name: auth
##去除有问题的指标，因为指标名重复产生bug
metrics:
servo:
enabled: false
server:
port: 2222
context-path: /auth
eureka:
client:
serviceUrl:
defaultZone: http://localhost:1111/eureka/
instance:
prefer-ip-address: true
security:
basic:
enabled: false
management:
security:
enabled: false
endpoints:
actuator:
enabled: true
好啦，我们改好重新启动应用，重新刷新Prometheus的页面http://localhost:9090/targets，就会很欣喜的看到没错了，正常了。
要看有哪些指标可以现成使用的，可以在Graph菜单下，那个下拉列表中查找：
你可以选中一个指标，然后execute,就可以看到一个简陋的图表，显示指标的数据：
当然这个Prometheus自带的图表肯定不给力，这时就要请出Grafana了。
Grafana:
安装:
同样的进入官网http://docs.grafana.org/installation/windows/下载，请根据你的操作系统下载。解压进入bin目录，然后启动，访问http://localhost:3000你就会看到登录界面，默认的账户和密码都是admin。-
配置：
add datasource,加上Prometheus的数据源配置。
1508583706422.png
接着我们新加入一个Dashboards:
新增一个Graph:
接着选择edit：
然后在metric中编辑数据源和指标，比如我们新增一个threads(线程数)的指标，完成后就可以看到美丽的图表了：
好了，暂时写到这里了，要去做饭了。
