微服务框架(二十二)Prometheus + Grafana 可视化监控

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简介: 此系列文章将会描述Java框架Spring Boot、服务治理框架Dubbo、应用容器引擎Docker,及使用Spring Boot集成Dubbo、Mybatis等开源框架,其中穿插着Spring Boot中日志切面等技术的实现,然后通过gitlab-CI以持续集成为Docker镜像。本文为Prometheus + Grafana 可视化监控的介绍,下篇为Prometheus + Grafana...

  此系列文章将会描述Java框架Spring Boot、服务治理框架Dubbo、应用容器引擎Docker,及使用Spring Boot集成Dubbo、Mybatis等开源框架,其中穿插着Spring Boot中日志切面等技术的实现,然后通过gitlab-CI以持续集成为Docker镜像。

  本文为Prometheus + Grafana 可视化监控的介绍,下篇为Prometheus + Grafana 安装、配置及使用

本系列文章中所使用的框架版本为Spring Boot 2.0.3-RELEASE,Spring 5.0.7-RELEASE,Dubbo 2.6.2。

Prometheus + Grafana

Prometheus使用pull模式采集应用中暴露的时间序列数据(push gateway可使用push模式),将监控数据持久化在磁盘中,最后通过Grafana提供的UI界面进行数据的展示、指标统计和错误报警。

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Prometheus

Prometheus 是一套开源的系统监控报警框架。它启发于 Google 的 borgmon 监控系统,由工作在 SoundCloud 的 google 前员工在 2012 年创建,作为社区开源项目进行开发,并于 2015 年正式发布。2016 年,Prometheus 正式加入 Cloud Native Computing Foundation,成为受欢迎度仅次于 Kubernetes 的项目。

作为新一代的监控框架,Prometheus 具有以下特点:

  • 强大的多维度数据模型:
    1. 时间序列数据通过 metric 名和键值对来区分。
    2. 所有的 metrics 都可以设置任意的多维标签。
    3. 数据模型更随意,不需要刻意设置为以点分隔的字符串。
    4. 可以对数据模型进行聚合,切割和切片操作。
    5. 支持双精度浮点类型,标签可以设为全 unicode。
  • 灵活而强大的查询语句(PromQL):在同一个查询语句,可以对多个 metrics 进行乘法、加法、连接、取分数位等操作。
  • 易于管理: Prometheus server 是一个单独的二进制文件,可直接在本地工作,不依赖于分布式存储。
  • 高效:平均每个采样点仅占 3.5 bytes,且一个 Prometheus server 可以处理数百万的 metrics。
  • 使用 pull 模式采集时间序列数据,这样不仅有利于本机测试而且可以避免有问题的服务器推送坏的 metrics。
  • 可以采用 push gateway 的方式把时间序列数据推送至 Prometheus server 端。
  • 可以通过服务发现或者静态配置去获取监控的 targets。
  • 有多种可视化图形界面。
  • 易于伸缩。

需要指出的是,由于数据采集可能会有丢失,所以 Prometheus 不适用对采集数据要 100% 准确的情形。但如果用于记录时间序列数据,Prometheus 具有很大的查询优势,此外,Prometheus 适用于微服务的体系架构。

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Grafana

Grafana使你能够把来自不同数据源比如Elasticsearch, Prometheus, Graphite, influxDB等多样的数据以绚丽的图标展示出来。它也能基于你的metrics数据发出告警。当一个告警状态改变时,它能通知你通过email,slack或者其他途径。

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