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[Java知识库]SpringBoot+Actuator+Prometheus+Grafana进行可视化应用监控

最终效果

在这里插入图片描述

actuator

actuator是什么

看一看chatGPT怎么说？

Spring Boot Actuator是Spring Boot的一个子项目，它为监视和管理Spring Boot应用程序提供了附加功能。它提供了一组端点，允许您监视和管理应用程序，如运行状况检查、度量和有关应用程序的各种其他信息。您可以使用这些端点来更好地了解应用程序在生产环境中的行为，并解决可能出现的任何问题。

弹簧启动执行器提供的一些功能包括：
1、运行状况检查：执行器提供了一个/Health端点，您可以使用它来检查应用程序的运行状况。这可以包括检查外部服务的可用性、数据库的状态等。

2、指标：Actuator提供了许多关于应用程序的指标，例如内存使用率、CPU使用率和请求率。您可以使用这些指标来了解应用程序的性能，并确定任何潜在的性能问题。

3、日志记录：执行器提供了一个/lofile端点，您可以使用它来访问应用程序的日志文件。这有助于解决生产环境中的问题。

4、审计：可以将执行器配置为记录有关向应用程序发出的请求的信息，包括请求和响应数据。这对于跟踪应用程序的更改和识别安全漏洞非常有用。

总结：Spring Boot Actuator是监控和管理生产中的Spring Boot应用程序的有用工具。它提供了一系列端点，可用于收集有关应用程序的信息，并可根据需要进行配置以提供其他功能。

配置actuator

maven依赖

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

配置文件

# 监控配置
# 对外暴露所有监控指标
management:
  endpoints:
    web:
      exposure:
        include: "*"

注意：这个配置必须要在yml中配置，否则启动时会报

org.springframework.beans.factory.BeanDefinitionStoreException: Failed to process import candidates for configuration class [com.sifan.erp.ErpApplication]; nested exception is java.lang.IllegalStateException: Error processing condition on org.springframework.boot.actuate.autoconfigure.audit.AuditEventsEndpointAutoConfiguration

测试：http://localhost:8080/actuator/
注意：如果设置了拦截器需要放行 “/actuator/**”

在这里插入图片描述

Prometheus

Prometheus是什么

Prometheus结合Actuator配置

依赖

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

配置,这个配置包含了actuator的配置

# 监控配置
# 对外暴露所有监控指标
management:
 endpoints:
   web:
     exposure:
       include: "*"
 endpoint:
   prometheus:
     enabled: true # 激活普罗米修斯
   health:
     show-details: always # 健康值总是展示细节
 metrics:
   export:
     prometheus:
       enabled: true # 指标允许被导出

测试是否生效
http://localhost:8080/actuator/prometheus
在这里插入图片描述为普罗米修斯命名,在启动类配置bean，也可以在配置类中配置

@SpringBootApplication
@EnableAsync
@MapperScan("com.sifan.erp.mapper")
public class ErpApplication {

    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(ErpApplication.class, args);
    }


    /**
     * 为普罗米修斯命名*
     *
     * @param applicationName
     * @return
     */
    @Bean
    MeterRegistryCustomizer<MeterRegistry> configure(@Value("${spring.application.name") String applicationName) {
        return register -> {
            register.config().commonTags("application", applicationName);
        };
    }
}

应用部署使用

1、springBoot部署到服务器
我使用的是docker形式容器化部署
1、clear
目的是删除target文件
2、package
在这里插入图片描述
打包成功之后会后个jar包
上传jar包
3、Dockerfile文件

FROM openjdk:8-jdk-alpine
WORKDIR /opt/apps/gateway/logs/
ADD ./erp-0.0.1-SNAPSHOT.jar /App/
EXPOSE 8080
ENTRYPOINT ["java","-jar"]
CMD ["/App/erp-0.0.1-SNAPSHOT.jar"]

在这里插入图片描述
4、构建镜像,注意最后面的点，表示当前目录搜索Dockerfile构建镜像

 docker build -t sifan:1.0 .

在这里插入图片描述
5、运行镜像

docker run --name sifan -p 8080:8080 -d sifan:1.0

看下部署之后普罗米修斯怎么样？
在这里插入图片描述

docker运行prometheus容器

1、拉取镜像

docker pull prom/prometheus

2、创建配置文件prometheus.yml,下面的targets修改为自己应用的ip和端口就行，jobname为应用的名字即spring.application.name的值

# 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.
###以下内容为SpringBoot应用配置
  - job_name: 'sifanOS'
    scrape_interval: 5s
    metrics_path: '/actuator/prometheus'
    static_configs:
      - targets: ['106.55.190.57:8080']

启动容器,注意：/root/sifan/prometheus这个目录为配置文件prometheus.yml所在的目录，可以随便放在哪里

docker run -d -p 9090:9090 --name prometheus -v /root/sifan/prometheus:/data prom/prometheus --config.file=/data/prometheus.yml

点击status下面的targets就能看到
在这里插入图片描述

Grafana

Grafana是什么？
Grafana 是一个开源的数据可视化和监控平台。它允许用户创建和共享交互式仪表板以监控各种指标和数据点。 Grafana 支持广泛的数据源，包括流行的时间序列数据库，如 Prometheus、InfluxDB 和 Graphite，以及其他数据库和数据源，如 MySQL、PostgreSQL 和 Elasticsearch。

Grafana 通常用于监控基础架构和应用程序的性能和可用性并发出警报。它是高度可定制的，具有广泛的插件和主题可用于扩展其功能和外观。 Grafana 在 DevOps 专业人士中很受欢迎，并且经常与 Prometheus 和 Kubernetes 等其他工具结合使用来监控和管理分布式系统。

1、拉取镜像

docker pull grafana/grafana

2、运行

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

3、访问grafana，默认的用户名和密码的都是admin
在这里插入图片描述登录成功来到首页

配置数据源，点击Configuration
点击普罗米修斯图标进行配置
填入普罗米修斯的ip和端口
点击最下面的save and test，出现Data source is working表示成功配置
接下来点击左侧的import

在这里你可以导入你想要的仪表盘
所有普罗米修斯的仪表盘：https://grafana.com/grafana/dashboards/?dataSource=prometheus
因为我们监控的是JVM，所以选择JVM
在这里插入图片描述
点击JVM，复制ID到粘贴板
把复制的仪表盘id粘贴进来，可以看到id是4701，点击Load
选择前面配置好的数据源
点击Import