哲學(xué)

最近看到了一句話：定乎內(nèi)外之分 辯乎榮辱之境。

一個(gè)外國作家也說過：

我生命里的的最大突破之一，就是我不再為別人的看法而擔(dān)憂。此后，我真的能自由的去做我認(rèn)為對(duì)自己最好的事，只有在我們不需要外來的贊許時(shí)，才變得自由。

說的都很好。人就是要突破自己，就像許三多，不要在意別人的看法，做自己認(rèn)為有意義的事，今天比昨天好，這不就是希望。

監(jiān)控

思考完一波哲學(xué)，開始搞搞軟件上的東西。這篇記錄下監(jiān)控配置相關(guān)的知識(shí)。

為什么需要監(jiān)控系統(tǒng)：簡單點(diǎn)說。隨時(shí)掌握系統(tǒng)運(yùn)行情況，保證在你預(yù)期內(nèi)運(yùn)行。

先不扯別的，看兩張效果圖：

1、監(jiān)控Linux服務(wù)器的CPU，內(nèi)存，磁盤等：

2、監(jiān)控Tomcat和jvm：

概念

1、Prometheus是什么，一款開源的優(yōu)秀的時(shí)間序列數(shù)據(jù)庫監(jiān)控軟件。收集各項(xiàng)指標(biāo)，用于監(jiān)控系統(tǒng)狀態(tài)。提供強(qiáng)大的PromQL查詢語句，滿足各種個(gè)性化查詢需求。

2、什么是Metrics，Metrics就是監(jiān)控指標(biāo)，在外行術(shù)語中，指標(biāo)是數(shù)字度量，時(shí)間序列意味著隨著時(shí)間的推移記錄變化。用戶想要測量的內(nèi)容因應(yīng)用程序而異。對(duì)于web服務(wù)器來說，它可能是請(qǐng)求時(shí)間，對(duì)于數(shù)據(jù)庫，它可能是活動(dòng)連接數(shù)或活動(dòng)查詢數(shù)等。簡單理解，就是你想監(jiān)控的東西，不必過分深究。

3、Grafana又是什么?簡單來說就是圖形化展示工具，和Prometheus天作之合。

安裝配置

1、下載prometheus：

wget https://github.com/prometheus/prometheus/releases/download/v2.35.0/prometheus-2.35.0.linux-amd64.tar.gz
tar xvfz prometheus-*.tar.gz
cd prometheus-*

2、配置prometheus：

global:
scrape_interval:     15s # By default, scrape targets every 15 seconds.
  # Attach these labels to any time series or alerts when communicating with
  # external systems (federation, remote storage, Alertmanager).
external_labels:
monitor: 'codelab-monitor'
# 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'
    # Override the global default and scrape targets from this job every 5 seconds.
scrape_interval: 5s
static_configs:
    # 這里這個(gè)就是自帶的監(jiān)控，監(jiān)控preometheus自己
      - targets: ['localhost:9090'] 

以上就完成了prometheus的下載和配置，非常的簡單。

訪問host:9090就可以看到如下界面：

這就是prometheus的管理頁面。不夠酷炫，接下來下載grafana。

3、下載grafana

sudo yum install grafana
sudo systemctl start grafana-server

這就完事了。驗(yàn)證下，默認(rèn)的管理端是運(yùn)行在3000端口，也就是http://ip:3000，就可以打開如下頁面，賬號(hào)密碼默認(rèn)都是admin。

我們現(xiàn)在有了prometheus和grafana，接下來將grafana連上prometheus。

1、添加數(shù)據(jù)源。

2、連接上prometheus。

3、測試是否連接成功。

這就完成了。截止到現(xiàn)在，最基本prometheus和grafna下載和安裝的操作就完畢了。

exporter

接下來，來監(jiān)控linux的狀態(tài)。這個(gè)也是極其的簡單。

首先下載node_exporter，然后啟動(dòng)

wget https://github.com/prometheus/node_exporter/releases/download/v*/node_exporter-*.*-amd64.tar.gz
tar xvfz node_exporter-*.*-amd64.tar.gz
cd node_exporter-*.*-amd64
./node_exporter

再去prometheus修改下配置文件prometheus.yaml，仿照之前的，加上下面的配置。然后重啟prometheus。

- job_name: node
  static_configs:
  - targets: ['localhost:9100']

這樣已經(jīng)有了監(jiān)控linux運(yùn)行情況的能力了，只是目前還沒有展示出來而已。

接下來加上酷炫的頁面。官網(wǎng)有配置好的，甚至不用自己配置。地址是：

https://grafana.com/grafana/dashboards/。

打開如下，搜索node，選中第一個(gè)。

復(fù)制官方提供的模板ID。然后去grafana導(dǎo)入一下即可。

大功告成了，如下圖所示。

jvm的也是類似的操作，自己可以試驗(yàn)。

自定義監(jiān)控指標(biāo)

以上都是官方提供的exporter。監(jiān)控機(jī)器或者jvm的，如果我們想監(jiān)控自己的業(yè)務(wù)呢?例如想監(jiān)控當(dāng)前有多少請(qǐng)求?每個(gè)請(qǐng)求的性能如何?或者其他一些自定義的監(jiān)控項(xiàng)?

在寫代碼之前，認(rèn)識(shí)幾個(gè)概念：prometheus中的四種指標(biāo)類型。Counter(計(jì)數(shù)器)：Counter類型用于增加的值，例如請(qǐng)求計(jì)數(shù)或錯(cuò)誤計(jì)數(shù)。最重要的是，絕對(duì)不能將計(jì)數(shù)器用于可能減小的值。只增不減。

Gauges(儀表板(我自己的翻譯))：儀表類型可用于向下和向上的值，例如當(dāng)前內(nèi)存使用量或隊(duì)列中的項(xiàng)目數(shù)，可增可減。

histogram(直方圖)：這個(gè)概念比較難以理解。暫時(shí)我們認(rèn)為他就是統(tǒng)計(jì)分位樹的就好。例如你這個(gè)接口99%請(qǐng)求的耗時(shí)，TP99。

summaries：本篇不講，感興趣自行查看官網(wǎng)。

這四種類型，都什么時(shí)候使用呢?Counter：

1、你想記錄一個(gè)只上升的值。

2、希望以后能夠查詢?cè)撝档脑鲩L速度(即增長率)。

Guage：

1、想要記錄一個(gè)可以上升或下降的值。

2、你不需要查詢它的增長率。

histogram：分桶計(jì)算，分位計(jì)算，計(jì)算TP99等。

OK，接下來寫代碼。

監(jiān)控Spring Boot應(yīng)用

用java，一般用Spring Boot項(xiàng)目開發(fā)，這個(gè)很容易實(shí)現(xiàn)，全部都是封裝好的。

從一個(gè)最基本的項(xiàng)目入手，只需要如下的依賴即可。注意到這里除了web模塊，還加了兩個(gè)監(jiān)控模塊。

<dependencies>
    <dependency>
      <groupId>org.springframework.boot</groupId>
      <artifactId>spring-boot-starter-actuator</artifactId>
    </dependency>
    <dependency>
      <groupId>io.micrometer</groupId>
      <artifactId>micrometer-registry-prometheus</artifactId>
    </dependency>
    <dependency>
      <groupId>org.springframework.boot</groupId>
      <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
    </dependency>
    <dependency>
      <groupId>org.springframework.boot</groupId>
      <artifactId>spring-boot-starter-test</artifactId>
      <scope>test</scope>
    </dependency>
  </dependencies>

然后寫一個(gè)簡單的controller。

package com.test.promethusmetrics;
import io.prometheus.client.CollectorRegistry;
import io.prometheus.client.Counter;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
/**
 * 測試Counter
 *
 * @author fengkai
 */
@RestController
public class CounterController {
private final Counter requestCount;

public CounterController(CollectorRegistry collectorRegistry) {
        requestCount = Counter.build()
                .name("request_count")
                .help("Number of hello requests.")
                .register(collectorRegistry);
    }
@GetMapping(value = "/hello")
public String hello() {
        requestCount.inc();
return "Hi!";
    }
}

注意到這里用了counter。這就完成了counter計(jì)數(shù)的代碼部分。

代碼完成后，還需要讓prometheus去拉取我們Spring Boot的監(jiān)控指標(biāo)，配置和之前很相似。

添加如下配置，然后重啟prometheus。

- job_name: "spring"
    metrics_path: /actuator/prometheus
    static_configs:
      - targets: ["192.168.181.1:8080"]

我們?cè)跒g覽器上多請(qǐng)求幾次。然后我們?nèi)rafana上配置監(jiān)控面板，首先添加。

然后配置指標(biāo)。

效果圖如下。

以上只是單純的計(jì)數(shù)，實(shí)際用途不是很大，其實(shí)更關(guān)心的應(yīng)該是增長率。這又該如何統(tǒng)計(jì)呢?

只需要在外層包裹rate函數(shù)就可以了，具體的原理可以后續(xù)再解釋，這里先用起來。

接下來再試一下使用histogram，統(tǒng)計(jì)下Spring Boot服務(wù)的請(qǐng)求的耗時(shí)情況如何?

代碼部分：

package com.test.promethusmetrics;
import io.prometheus.client.CollectorRegistry;
import io.prometheus.client.Histogram;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
import static java.lang.Thread.sleep;
@RestController
public class HistogramController {
private final Histogram requestDuration;
public HistogramController(CollectorRegistry collectorRegistry) {
        requestDuration = Histogram.build()
                .name("test_wait")
                .help("Time for HTTP request.")
                .register(collectorRegistry);
    }
@GetMapping(value = "/wait")
public String makeMeWait() throws InterruptedException {
        Histogram.Timer timer = requestDuration.startTimer();
long sleepDuration = Double.valueOf(Math.floor(Math.random() * 10 * 1000)).longValue();
        sleep(sleepDuration);
        timer.observeDuration();
return String.format("I kept you waiting for %s ms!", sleepDuration);
    }
}

多訪問幾次:localhost:8080/wait然后grafana配置，這里用的是直方圖histogram，計(jì)算的性能。QL的語法本篇不講解，可以參考官網(wǎng)。

效果圖如下：

總結(jié)

現(xiàn)在，我們應(yīng)該清楚地了解prometheus中可以使用的不同監(jiān)控指標(biāo)類型，以及何時(shí)使用它們，如何查詢它們。并且能夠用grafna配置酷炫的監(jiān)控圖標(biāo)。有了這些知識(shí)，可以更有效地發(fā)布應(yīng)用程序中的監(jiān)控，并確保它始終按預(yù)期運(yùn)行。