返回首页
目录
Micrometer介绍：
监控当然要可视化，仪表化。这样才能有最直观的感受。
事实上，已经有很多可视化仪表化的监控软件了，比如：AppOptics, Azure Monitor, Netflix Atlas, CloudWatch, Datadog, Dynatrace, Elastic, Ganglia, Graphite, Humio, Influx/Telegraf, JMX, KairosDB, New Relic, Prometheus, SignalFx, Google Stackdriver, StatsD, Wavefront等。
这些软件都是获取协议数据，然后存储并转换成仪表输出。
但是软件多种多样，类型繁多，如果想要选择或者更替，就显得尤为麻烦。而Micrometer就是一个集成了上述这些监控软件的第三方，同时它还有一些自己的扩展。
你不必去适配各种监控软件，只需要使用和配置好Micrometer，间接地使用上述软件。
这么好的生产功能，spring也当然不放过，于是在Springboot2.x中正式将其纳入范围。
springboot集成Micrometer
springboot的生产就绪管理功能都在actuator包里，Micrometer和端点都是其中的功能，你若是想使用Micrometer也必须添加下面的依赖：
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-actuator</artifactId>
<version>2.1.4.RELEASE</version>
</dependency>
接下来看你想使用什么监控，想使用什么监控就得加什么依赖，格式是这样的：io.micrometer/micrometer-registry-{system}
比如我们想使用Prometheus普罗米修斯
那么我们要添加普罗米修斯的依赖：
<dependency>
<groupId>io.micrometer</groupId>
<artifactId>micrometer-registry-prometheus</artifactId>
<version>1.1.4</version>
</dependency>
每个监控软件的使用方法是不一样的，
比如说AppOptics，你需要在AppOptics网站注册账号token，在springboot里配置上你的token，springboot就会将监控信息发到AppOptics网站你的名下，你在AppOptics网站上就可以看到仪表化的数据。
再比如说Graphite，你需要另外启动一个Graphite服务器，然后再springboot里配置上Graphite服务器地址，springboot将监控信息发到Graphite服务器上，你可以使用Graphite服务器来展示仪表化的数据。
我们这里是以Prometheus为例：
使用普罗米修斯
添加普罗米修斯之后，启动springboot之后你直接访问http://localhost:8080/actuator/prometheus就行（如果你无法访问，请暴露端点），你会发现页面显示一大堆监控指标,如下：
# HELP tomcat_global_error_total # TYPE tomcat_global_error_total counter tomcat_global_error_total{name="http-nio-8080",} 0.0 # HELP jvm_gc_memory_promoted_bytes_total Count of positive increases in the size of the old generation memory pool before GC to after GC # TYPE jvm_gc_memory_promoted_bytes_total counter jvm_gc_memory_promoted_bytes_total 5480232.0 # HELP jvm_threads_daemon_threads The current number of live daemon threads # TYPE jvm_threads_daemon_threads gauge jvm_threads_daemon_threads 18.0 # HELP process_uptime_seconds The uptime of the Java virtual machine # TYPE process_uptime_seconds gauge process_uptime_seconds 14.89 # HELP jvm_gc_memory_allocated_bytes_total Incremented for an increase in the size of the young generation memory pool after one GC to before the next # TYPE jvm_gc_memory_allocated_bytes_total counter jvm_gc_memory_allocated_bytes_total 7.0064912E7 # HELP jvm_memory_used_bytes The amount of used memory # TYPE jvm_memory_used_bytes gauge...
...
...
这些数据可能每时每刻都在变化。如果你想造*，那么可以轮询请求该url，然后存储起来，并自己在页面展示，也是一个不错的监控系统。
但没有必要，有现成的东西让我们使用。
我们需要两个东西，一个是用来轮询请求并存储起来，一个是用来仪表展示。
这俩有各个平台的版本，本例以window为例。
安装普罗米修斯
普罗米修斯是个压缩包，解压后大概长这样：
注意你需要配置里面的prometheus.yml。
在这个yml里要修改这段配置：
# my global config
global:
scrape_interval: 15s
evaluation_interval: 15s
# 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:
- job_name: 'spring'
metrics_path: '/actuator/prometheus'
static_configs:
- targets: ['localhost:8080']
配置红色字体的意思是：
每15秒请求localhost:8080/actuator/prometheus并且存储起来
然后启动prometheus.exe。
prometheus服务器启动的是9000端口。
安装grafana
grafana也是个解压版的，但需要先配置一番，打开conf.复制一份sample.ini并命名为custom.ini，然后启动bin目录下的grafana-server.exe即可。
grafana启动的是3000端口。
grafana启动之后，我们打开localhost:3000,输入账户密码admin/admin就到了这个页面
然后选择添加数据源，选择普罗米修斯数据源。
接下来就用仪表盘解析普罗米修斯服务器存储的数据,如下图所示:查看了jvm_buffer_....的时间轴仪表.
基本使用教程完毕.
最后:
Micrometer都默认监控了哪些呢?如下:
-
JVM指标，报告利用率：
- 各种内存和缓冲池
- 与垃圾收集有关的统计
- 线程利用率
- 加载/卸载的类数
- CPU指标
- 文件描述符指标
- Kafka消费者指标
- Log4j2指标：记录每个级别记录到Log4j2的事件数
- Logback指标：记录每个级别记录到Logback的事件数
- 正常运行时间指标：报告正常运行时间表和表示应用程序绝对启动时间的固定计量表
- Tomcat指标
- Spring Integration指标
我们可以自定义指标吗?
当然可以,只是这里不写了.详情查看官方文档去吧.