Prometheus 监控SpringCloud微服务

本文涉及的产品
云原生网关 MSE Higress,422元/月
注册配置 MSE Nacos/ZooKeeper,118元/月
服务治理 MSE Sentinel/OpenSergo,Agent数量 不受限
简介: Prometheus 监控SpringCloud微服务

介绍

Prometheus 监控应用的方式非常简单,只需要进程暴露了一个用于获取当前监控样本数据的 HTTP 访问地址。这样的一个程序称为Exporter,Exporter 的实例称为一个 Target 。Prometheus 通过轮训的方式定时从这些 Target 中获取监控数据样本,对于应用来讲,只需要暴露一个包含监控数据的 HTTP 访问地址即可,当然提供的数据需要满足一定的格式,这个格式就是 Metrics 格式.

SpringBoot 2.x上已引入第三方实现的metrics Facade,默认与Micrometer集成,而Micrometer具有Prometheus的MeterRegistry规范的实现。
Spring Boot 应用和Prometheus 集成,需要增加micrometer-registry-prometheus依赖,同时依赖于springBoot的监控状态监控actuator。

SpringBoot配置

<dependency>
  <groupId>org.springframework.boot</groupId>
  <artifactId>spring-boot-starter-actuator</artifactId>
</dependency>
<!-- Micrometer Prometheus registry  -->
<dependency>
    <groupId>io.micrometer</groupId>
    <artifactId>micrometer-registry-prometheus</artifactId>
</dependency>

配置文件

management.endpoint.metrics.enabled=true
management.endpoints.web.exposure.include=*
management.endpoint.prometheus.enabled=true
management.metrics.export.prometheus.enabled=true

添加上述依赖项之后,Spring Boot 将会自动配置 PrometheusMeterRegistry 和 CollectorRegistry来以Prometheus 可以抓取的格式(即上文提到的 Metrics 格式)收集和导出指标数据。

所有的相关数据,都会在Actuator 的 /prometheus端点暴露出来。Prometheus 可以抓取该端点以定期获取度量标准数据。

Prometheus 修改配置文件

增加job paw-service
机器 localhost:8080
标签 监控的服务 paw-kelk

# 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.
  - job_name: 'prometheus'

    # metrics_path defaults to '/metrics'
    # scheme defaults to 'http'.

    static_configs:
    - targets: ['localhost:9090']
  - job_name: paw-service
    metrics_path: /actuator/prometheus
    static_configs:
    - targets: ['localhost:8080']
      labels:
        applicaton: paw-kelk
        env: dev

启动prometheus服务

./prometheus --config.file=prometheus.yml

http://localhost:9090/graph

输入 http_server_requests_seconds_count 显示图形界面

image080901.png

监控了微服务请求http 的状态,jvm的状态,还可以自己做埋点进行监控。

相关实践学习
容器服务Serverless版ACK Serverless 快速入门:在线魔方应用部署和监控
通过本实验,您将了解到容器服务Serverless版ACK Serverless 的基本产品能力,即可以实现快速部署一个在线魔方应用,并借助阿里云容器服务成熟的产品生态,实现在线应用的企业级监控,提升应用稳定性。
相关文章
|
16天前
|
Prometheus 运维 监控
智能运维实战:Prometheus与Grafana的监控与告警体系
【10月更文挑战第26天】Prometheus与Grafana是智能运维中的强大组合,前者是开源的系统监控和警报工具,后者是数据可视化平台。Prometheus具备时间序列数据库、多维数据模型、PromQL查询语言等特性,而Grafana支持多数据源、丰富的可视化选项和告警功能。两者结合可实现实时监控、灵活告警和高度定制化的仪表板,广泛应用于服务器、应用和数据库的监控。
90 3
|
27天前
|
Dubbo Java 应用服务中间件
Spring Cloud Dubbo:微服务通信的高效解决方案
【10月更文挑战第15天】随着信息技术的发展,微服务架构成为企业应用开发的主流。Spring Cloud Dubbo结合了Dubbo的高性能RPC和Spring Cloud的生态系统,提供高效、稳定的微服务通信解决方案。它支持多种通信协议,具备服务注册与发现、负载均衡及容错机制,简化了服务调用的复杂性,使开发者能更专注于业务逻辑的实现。
51 2
|
6天前
|
Prometheus 监控 Cloud Native
在 HBase 集群中,Prometheus 通常监控哪些类型的性能指标?
在 HBase 集群中,Prometheus 监控关注的核心指标包括 Master 和 RegionServer 的进程存在性、RPC 请求数、JVM 内存使用率、磁盘和网络错误、延迟和吞吐量、资源利用率及 JVM 使用信息。通过 Grafana 可视化和告警规则,帮助管理员实时监控集群性能和健康状况。
|
30天前
|
Dubbo Java 应用服务中间件
Dubbo学习圣经:从入门到精通 Dubbo3.0 + SpringCloud Alibaba 微服务基础框架
尼恩团队的15大技术圣经,旨在帮助开发者系统化、体系化地掌握核心技术,提升技术实力,从而在面试和工作中脱颖而出。本文介绍了如何使用Dubbo3.0与Spring Cloud Gateway进行整合,解决传统Dubbo架构缺乏HTTP入口的问题,实现高性能的微服务网关。
|
27天前
|
JSON Java 数据格式
【微服务】SpringCloud之Feign远程调用
本文介绍了使用Feign作为HTTP客户端替代RestTemplate进行远程调用的优势及具体使用方法。Feign通过声明式接口简化了HTTP请求的发送,提高了代码的可读性和维护性。文章详细描述了Feign的搭建步骤,包括引入依赖、添加注解、编写FeignClient接口和调用代码,并提供了自定义配置的示例,如修改日志级别等。
71 1
|
30天前
|
人工智能 文字识别 Java
SpringCloud+Python 混合微服务,如何打造AI分布式业务应用的技术底层?
尼恩,一位拥有20年架构经验的老架构师,通过其深厚的架构功力,成功指导了一位9年经验的网易工程师转型为大模型架构师,薪资逆涨50%,年薪近80W。尼恩的指导不仅帮助这位工程师在一年内成为大模型架构师,还让他管理起了10人团队,产品成功应用于多家大中型企业。尼恩因此决定编写《LLM大模型学习圣经》系列,帮助更多人掌握大模型架构,实现职业跃迁。该系列包括《从0到1吃透Transformer技术底座》、《从0到1精通RAG架构》等,旨在系统化、体系化地讲解大模型技术,助力读者实现“offer直提”。此外,尼恩还分享了多个技术圣经,如《NIO圣经》、《Docker圣经》等,帮助读者深入理解核心技术。
SpringCloud+Python 混合微服务,如何打造AI分布式业务应用的技术底层?
|
15天前
|
Prometheus 运维 监控
智能运维实战:Prometheus与Grafana的监控与告警体系
【10月更文挑战第27天】在智能运维中,Prometheus和Grafana的组合已成为监控和告警体系的事实标准。Prometheus负责数据收集和存储,支持灵活的查询语言PromQL;Grafana提供数据的可视化展示和告警功能。本文介绍如何配置Prometheus监控目标、Grafana数据源及告警规则,帮助运维团队实时监控系统状态,确保稳定性和可靠性。
80 0
|
1月前
|
监控 Java 对象存储
监控与追踪:如何利用Spring Cloud Sleuth和Netflix OSS工具进行微服务调试
监控与追踪:如何利用Spring Cloud Sleuth和Netflix OSS工具进行微服务调试
42 1
|
2月前
|
负载均衡 Java 网络架构
实现微服务网关:Zuul与Spring Cloud Gateway的比较分析
实现微服务网关:Zuul与Spring Cloud Gateway的比较分析
102 5
|
2月前
|
前端开发 API 微服务
SpringCloud微服务之间使用Feign调用不通情况举例
SpringCloud微服务之间使用Feign调用不通情况举例
485 2