Spring Boot 服务监控,健康检查,线程信息,JVM堆信息,指标收集,运行情况监控等!(一)

简介: Spring Boot 服务监控,健康检查,线程信息,JVM堆信息,指标收集,运行情况监控等!

e21d621aef9e2c6c6396536acda03868_640_wx_fmt=jpeg&wxfrom=5&wx_lazy=1&wx_co=1.jpg


正文

去年我们项目做了微服务1.0的架构转型,但是服务监控这块却没有跟上。这不,最近我就被分配了要将我们核心的微服务应用全部监控起来的任务。我们的微服务应用都是SpringBoot 应用,因此就自然而然的想到了借助Spring Boot 的Actuator 模块。

本篇是我在完成这个工单之后,对Spring Boot Actuator模块 学习应用的总结。在本篇文章中,你可以学习到:

1、Spring Boot Actuator 的快速使用入门

2、Spring Boot Actuator 的一些重要的endpoints的介绍

3、如何通过Actuator 模块实时查看当前应用的线程 dump信息

4、如何通过Actuator 模块实时查看当前应用的堆信息

5、如何通过Actuator 模块实时修改当前应用的日志打印等级

6、...

之后我还会介绍:

TODO:SpringBoot 微服务应用集成Prometheus + Grafana实现监控告警


一、什么是 Spring Boot Actuator


Spring Boot Actuator 模块提供了生产级别的功能,比如健康检查,审计,指标收集,HTTP 跟踪等,帮助我们监控和管理Spring Boot 应用、Bean加载情况、环境变量、日志信息、线程信息,JVM 堆信息等 。这个模块是一个采集应用内部信息暴露给外部的模块,上述的功能都可以通过HTTP 和 JMX 访问。

因为暴露内部信息的特性,Actuator 也可以和一些外部的应用监控系统整合(Prometheus, Graphite, DataDog, Influx, Wavefront, New Relic等)。这些监控系统提供了出色的仪表板,图形,分析和警报,可帮助你通过一个统一友好的界面,监视和管理你的应用程序。

Actuator使用Micrometer与这些外部应用程序监视系统集成。这样一来,只需很少的配置即可轻松集成外部的监控系统。

Micrometer 为 Java 平台上的性能数据收集提供了一个通用的 API,应用程序只需要使用 Micrometer 的通用 API 来收集性能指标即可。Micrometer 会负责完成与不同监控系统的适配工作。这就使得切换监控系统变得很容易。

对比 Slf4j 之于 Java Logger 中的定位。


二、快速开始,创建一个Spring Boot Actuator Demo


我们先创建一个demo应用。

你可以通过Spring Boot CLI 创建:

spring init -d=web,actuator -n=actuator-demo actuator-demo

或者通过Spring Initializr 创建:

2bf881bd692172ab647a75464e81d964_640_wx_fmt=png&wxfrom=5&wx_lazy=1&wx_co=1.jpg

对应的maven依赖:

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

对应的Gradle 依赖:

dependencies {
    compile("org.springframework.boot:spring-boot-starter-actuator")
}


三、Endpoints 介绍


Spring Boot 提供了所谓的 endpoints (下文翻译为端点)给外部来与应用程序进行访问和交互。

打比方来说, /health 端点 提供了关于应用健康情况的一些基础信息。metrics 端点提供了一些有用的应用程序指标(JVM 内存使用、系统CPU使用等)。

这些 Actuator 模块本来就有的端点我们称之为原生端点。根据端点的作用的话,我们大概可以分为三大类:

应用配置类:获取应用程序中加载的应用配置、环境变量、自动化配置报告等与Spring Boot应用密切相关的配置类信息。

度量指标类:获取应用程序运行过程中用于监控的度量指标,比如:内存信息、线程池信息、HTTP请求统计等。

操作控制类:提供了对应用的关闭等操作类功能。

详细的原生端点介绍,请以官网为准,这里就不赘述徒增篇幅。

需要注意的就是:

1、每一个端点都可以通过配置来单独禁用或者启动

2、不同于Actuator 1.x,Actuator 2.x 的大多数端点默认被禁掉。Actuator 2.x 中的默认端点增加了 /actuator前缀。默认暴露的两个端点为 /actuator/health/actuator/info


四、端点暴露配置


我们可以通过以下配置,来配置通过JMX 和 HTTP 暴露的端点。

Property Default
management.endpoints.jmx.exposure.exclude
management.endpoints.jmx.exposure.include *
management.endpoints.web.exposure.exclude
management.endpoints.web.exposure.include info,healt

可以打开所有的监控点

management.endpoints.web.exposure.include=*

也可以选择打开部分,"*" 代表暴露所有的端点,如果指定多个端点,用","分开

management.endpoints.web.exposure.exclude=beans,trace

Actuator 默认所有的监控点路径都在 /actuator/*,当然如果有需要这个路径也支持定制。

management.endpoints.web.base-path=/minitor

设置完重启后,再次访问地址就会变成 /minitor/*

现在我们按照如下配置:

# "*" 代表暴露所有的端点 如果指定多个端点,用","分开
management.endpoints.web.exposure.include=*
# 赋值规则同上
management.endpoints.web.exposure.exclude=

启动DEMO程序,访问 http://localhost:8080/actuator,查看暴露出来的端点:

4f8d585c7ce04c83b66cd97b18a5e932_640_wx_fmt=png&wxfrom=5&wx_lazy=1&wx_co=1.jpg


上面这样显示是因为chrome 浏览器安装了 JSON-handle 插件,实际上就是返回一大段json

下面,我会着重介绍几个比较重要的端点。


五、重要端点解析


5.1 /health端点


/health端点会聚合你程序的健康指标,来检查程序的健康情况。端点公开的应用健康信息取决于:

management.endpoint.health.show-details=always

该属性可以使用以下值之一进行配置:

Name Description
never 不展示详细信息,up或者down的状态,默认配置
when-authorized 详细信息将会展示给通过认证的用户。授权的角色可以通过 management.endpoint.health.roles配置
always 对所有用户暴露详细信息

按照上述配置,配置成 always之后,我们启动项目,访问 http://localhost:8080/actuator/health端口,可以看到这样的信息:

d4d2437fa3be799ccbfb9dd5c3dbdfa9_640_wx_fmt=png&wxfrom=5&wx_lazy=1&wx_co=1.jpg

是不是感觉好像健康信息有点少?先别急,那是因为我们创建的是一个最基础的Demo项目,没有依赖很多的组件。

/health端点有很多自动配置的健康指示器:如redis、rabbitmq、db等组件。当你的项目有依赖对应组件的时候,这些健康指示器就会被自动装配,继而采集对应的信息。如上面的 diskSpace 节点信息就是 DiskSpaceHealthIndicator 在起作用。

382f01e94f92a974e26fc63d29500a5b_640_wx_fmt=png&wxfrom=5&wx_lazy=1&wx_co=1.jpg

上述截图取自官方文档

这是我另一个项目的 /health端点信息。

340174781b59302d0442ec3a1c3173cf_640_wx_fmt=png&wxfrom=5&wx_lazy=1&wx_co=1.jpg

当如上的组件有一个状态异常,应用服务的整体状态即为down。我们也可以通过配置禁用某个组件的健康监测。

management.health.mongo.enabled: false

或者禁用所有自动配置的健康指示器:

management.health.defaults.enabled: false

⭐自定义 Health Indicator


当然你也可以自定义一个Health Indicator,只需要实现 HealthIndicator 接口或者继承 AbstractHealthIndicator类。

/**
 * @author Richard_yyf
 * @version 1.0 2020/1/16
 */
@Component
public class CustomHealthIndicator extends AbstractHealthIndicator {
    @Override
    protected void doHealthCheck(Health.Builder builder) throws Exception {
        // 使用 builder 来创建健康状态信息
        // 如果你throw 了一个 exception,那么status 就会被置为DOWN,异常信息会被记录下来
        builder.up()
                .withDetail("app", "这个项目很健康")
                .withDetail("error", "Nothing, I'm very good");
    }
}

最终效果:

0dee8fd17751668c408e5dfed57d4d9a_640_wx_fmt=png&wxfrom=5&wx_lazy=1&wx_co=1.jpg


相关文章
|
1月前
|
Java 调度 Spring
SpringBoot实现多线程定时任务动态定时任务配置文件配置定时任务
SpringBoot实现多线程定时任务动态定时任务配置文件配置定时任务
284 0
|
2月前
|
安全 Java easyexcel
【二十七】springboot实现多线程事务处理
【二十七】springboot实现多线程事务处理
98 0
|
2月前
|
人工智能 JSON 前端开发
【Spring boot实战】Springboot+对话ai模型整体框架+高并发线程机制处理优化+提示词工程效果展示(按照框架自己修改可对接市面上百分之99的模型)
【Spring boot实战】Springboot+对话ai模型整体框架+高并发线程机制处理优化+提示词工程效果展示(按照框架自己修改可对接市面上百分之99的模型)
|
18天前
|
监控 安全
线程死循环是多线程应用程序开发过程中一个难以忽视的问题,它源于线程在执行过程中因逻辑错误或不可预见的竞争状态而陷入永久运行的状态,严重影响系统的稳定性和资源利用率。那么,如何精准定位并妥善处理线程死循环现象,并在编码阶段就规避潜在风险呢?谈谈你的看法~
避免线程死循环的关键策略包括使用同步机制(如锁和信号量)、减少共享可变状态、设置超时、利用监控工具、定期代码审查和测试、异常处理及设计简洁线程逻辑。通过这些方法,可降低竞态条件、死锁风险,提升程序稳定性和可靠性。
19 0
|
1月前
|
Java Spring
springboot单类集中定义线程池
该内容是关于Spring中异步任务的配置和使用步骤。首先,在启动类添加`@EnableAsync`注解开启异步支持。然后,自定义线程池类`EventThreadPool`,设置核心和最大线程数、存活时间等参数。接着,将线程池bean注入到Spring中,如`@Bean(&quot;RewardThreadPool&quot;)`。最后,在需要异步执行的方法上使用`@Async`注解,例如在一个定时任务类中,使用`@Scheduled(cron = &quot;...&quot;)`和`@Async`结合实现异步定时任务。
18 2
|
1月前
|
Java 应用服务中间件
Springboot启动的时候初始化的线程池默认配置tomcat
Springboot启动的时候初始化的线程池默认配置tomcat
16 1
|
2月前
|
Java 应用服务中间件
SpringBoot 启动参数设置环境变量、JVM参数、tomcat远程调试
SpringBoot 启动参数设置环境变量、JVM参数、tomcat远程调试
42 0
|
2月前
|
Prometheus 监控 Cloud Native
Spring Boot 应用可视化监控
Spring Boot 应用可视化监控
23 0
|
2月前
|
Java API 开发者
springboot 多线程的使用原理与实战
在Spring Boot中实现多线程,主要依赖于Spring框架的@Async注解以及底层Java的并发框架。这里将深入剖析Spring Boot多线程的原理,包括@Async注解的工作方式、任务执行器的角色以及如何通过配置来调整线程行为。
50 5
|
2月前
|
Go 调度