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     背景

        最近公司签了个新项目，客户要求我们除了交付产品，还需将产品与他们已有的Prometheus监控系统对接，以实现服务的统一监控和预警。公司之前没有Prometheus相关的技术积累，不清楚这个集成有多大难度，占多少工作量，就让我评估一下。空口白牙的，我哪敢随便评估？所以我决定先在本地把Prometheus跑起来，再看看它是怎么与Springboot进行集成的，下文就是我的实践成果。

     Prometheus介绍

        Prometheus是一个开源的系统监控和报警工具，最初由SoundCloud构建。自2012年成立以来，许多公司和组织都采用了Prometheus，该项目拥有非常活跃的开发者和用户社区。它现在是一个开源项目，独立于任何公司进行维护。为强调这一点，并明确项目的治理结构，Prometheus于2016年加入了云原生计算基金会，成为继Kubernetes之后的第二个托管项目。

        Prometheus具有以下特点：

        1）具有由指标名称和键/值对标识的时间序列数据的多维数据模型；
        2）灵活的查询语言（PromQL）：可以对采集的metrics指标进行加法，乘法，连接等操作；
        3）可以直接在本地部署，不依赖其他分布式存储；
        4）通过基于HTTP的pull方式采集时序数据；
        5）可以通过中间网关pushgateway的方式把时间序列数据推送到prometheus server端；
        6）可通过服务发现或者静态配置来发现目标服务对象（targets）。
        7）有多种可视化图像界面，如Grafana等。
        8）高效的存储，每个采样数据占3.5 bytes左右，300万的时间序列，30s间隔，保留60天，消耗磁盘大概200G。
        9）高可用，可以对数据做异地备份，联邦集群，部署多套prometheus，pushgateway上报数据。

        这里特别说明一下Prometheus的存储的数据结构，它将指标信息与记录时的时间戳，以及可选的键值对（标签）一起存储，例如，指标名称为 api_http_requests_total，标签为 method ="POST" 和 handler="/messages" 的时间序列可以表示为：                api_http_requests_total{method="POST", handler="/messages"}

        Prometheus 生态系统由多个组件组成，其中许多是可选的：
        1）Prometheus Server: 用于收集和存储时间序列数据。
        2）Client Library: 客户端库，检测应用程序代码，当Prometheus抓取实例的HTTP端点时，客户端库会将所有跟踪的metrics指标的当前状态发送到prometheus server端。
        3）Exporters: prometheus支持多种exporter，通过exporter可以采集metrics数据，然后发送到prometheus server端，所有向promtheus server提供监控数据的程序都可以被称为exporter
        4）Alertmanager: 从 Prometheus server 端接收到 alerts 后，会进行去重，分组，并路由到相应的接收方，发出报警，常见的接收方式有：电子邮件，微信，钉钉, slack等。
        5）Grafana：监控仪表盘，可视化监控数据
        6）pushgateway: 各个目标主机可上报数据到pushgateway，然后prometheus server统一从pushgateway拉取数据。
        大多数 Prometheus 组件都是用Go编写的，因此很容易构建和部署为静态二进制文件。

        其架构图如下：

                

        Prometheus非常适合记录任何纯数字时间序列。它既适合以机器为中心的监控，也适合高度动态的面向服务架构的监控。在微服务的世界里，它对多维数据收集和查询的支持是一个特别的优势。其设计目标是可靠性，在发生故障时，可以使用该系统快速诊断问题。每个Prometheus服务器都是独立的，不依赖于网络存储或其他远程服务。当基础设施的其他部分出现故障时，可以无需设置广泛的基础设施就能使用它。

        但如果需要100%的准确性（例如按请求计费），那么Prometheus就不是一个好的选择，因为收集的数据可能不够详细和完整。在这种情况下，最好使用其他系统来收集和分析计费数据，并使用Prometheus 进行其余监控。

      Window环境部署Prometheus

        读了上面的介绍，相信大家对Prometheus有一定的了解，下面咱们在Windows环境里部署Prometheus，通过实践来加深印象。

        1、下载Prometheus， grafana（点击名称直接链接到下载地址），prometheus自带的图形功能比较弱，因此通常需要搭配grafana来增强其可视化功能。

        

        

        2、本地解压下载包，进入Promethues文件夹，点击启动。

        

        进入grafana的conf文件夹，复制sample.ini，改名为custom.ini，并且做以下修改（修改服务器端口，默认是3000，也可以不改）：

        

        修改完之后，点击grafana文件夹/bin/grafana-server.exe启动。

        

        这里解释一下，grafana后端的配置文件可以是多个以.ini结尾的配置文件，主要从三个配置文件读取配置：默认是/conf/defaults.ini，其次是用户配置/conf/custom.ini，可以在命令行启动grafana时通过--config参数重新指定配置文件来覆盖。如果是以deb或者rpm安装的，则默认的配置文件是/etc/grafana/grafana.ini，这个文件是在init.d的启动脚本中通过--config参数指定的。如果不加 –config参数，Grafana默认会去读conf/custom.ini配置文件。 

        3、通过http://localhost:9090 检验prometheus的启动情况，如下：

        

        通过http://localhost:9091 来检验grafana的启动情况，如下：

        

        至此，prometheus和grafana就安装和启动成功了，是不是炒鸡简单？

     SpringBoot集成Prometheus

        接下来咱们创建一个简单的Springboot项目，并通过Prometheus对它进行监控。

        1、创建一个SpringBoot项目，仅保留基本的测试方法。

        pom.xml

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 https://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd"><modelVersion>4.0.0</modelVersion><packaging>jar</packaging><parent><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId><version>2.3.2.RELEASE</version><relativePath/> <!-- lookup parent from repository --></parent><groupId>com.leixi.hub</groupId><artifactId>leixi-prometheus-client</artifactId><version>1.0</version><name>leixi-prometheus-client</name><properties><java.version>1.8</java.version></properties><dependencies><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId></dependency><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-actuator</artifactId></dependency><dependency><groupId>io.micrometer</groupId><artifactId>micrometer-registry-prometheus</artifactId><version>1.9.0</version></dependency></dependencies><build><plugins><plugin><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-maven-plugin</artifactId></plugin></plugins></build>
</project>

        application.yml

server:port: 19200servlet:context-path: /leixispring:application:name: leixi-prometheus
management:     #配置开启 Actuator 服务  Spring Boot Actuator 会自动配置一个 URL 为 /actuator/Prometheus 的 HTTP 服务来供 Prometheus 抓取数据，不过默认该服务是关闭的endpoints:web:exposure:include: "*"metrics:      #将该工程应用名称添加到计量器注册表的 tag 中去，方便后边 Prometheus 根据应用名称来区分不同的服务tags:application: ${spring.application.name}

        Application.java修改：

package com.leixi.basic;import io.micrometer.core.instrument.MeterRegistry;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Value;
import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.actuate.autoconfigure.metrics.MeterRegistryCustomizer;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
import org.springframework.context.annotation.Bean;/**** @author 雷袭月启* @since 2023/12/10 22:00*/
@SpringBootApplication
public class Application {public static void main(String[] args) {SpringApplication.run(Application.class, args);}@BeanMeterRegistryCustomizer<MeterRegistry> configurer(@Value("${spring.application.name}") String applicationName) {return (registry) -> registry.config().commonTags("application", applicationName);}}

        添加几个Controller方法备用，待会用于测试：

package com.leixi.basic.controller;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;import java.util.ArrayList;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java.util.Map;/**** @author 雷袭月启* @since 2024/12/5 19:39*/
@RestController
public class DemoController {private final static Logger logger = LoggerFactory.getLogger(DemoController.class);@GetMapping("/demo")public Object demo(String str) {logger.info("进入测试方法，参数是 :{} ", str);return "测试方法参数 " + str;}@GetMapping("/demoDataBuild")public Object demoDataBuild(Integer number) {List<Map> list = new ArrayList<>();for (int i=0; i<= number; i++) {Map map = new HashMap();for(int j=0; j<=i; j++) {map.put(i + "" + j, "第"+i +"行载入信息: "+j);}list.add(map);}return list;}
}

        4、启动服务，访问：http://localhost:19200/leixi/actuator/prometheus即可看到该服务的一些度量指标。

        ​

        5、接下来，在\prometheus-3.0.1\prometheus.yml中添加该springboot服务的监控配置

        ​

        重启promethues，再次通过http://localhost:9090进入控制台，通过Status->Target Health可以看到刚刚添加的服务：

        ​

        也可以在Query页签中根据相关指标来查询：

        ​​

        6、接下来是让Prometheus和Grafana关联起来，通过在Grafana里的Data Source来创建Prometheus数据源。

        ​

        ​

        只需要配上prometheus的地址即可

        ​

        ​

        7、配置微服务的监控仪表盘，如下：

        ​

        

        这里可以选择相关指标：

        

        8、保存仪表盘之后，通过以下链接进行测试，再通过Grafana查看服务的GC，内存占用情况：

        http://localhost:19200/leixi/demoDataBuild?number=1000

        http://127.0.0.1:19200/leixi/demo?str=test

          

        也可以通过这里的Import，导入JVM监控模板：

        

        输入ID 4701，点击Load

        

        

        这样，即可看到服务的整体JVM仪表盘了：

        

      后记与致谢

        以上就是今天的全部内容了，其实有关Prometheus和Grafana的使用，Linux部署，配置等，能讲的内容有很多，今天着重描述它在Windows环境中的搭建，以及对Springboot微服务的监控，就没有做太多扩展，雷袭在整理这篇博客时，也学习和参考了很多资料，以下是对我帮助很大的，大家可以参考下，感谢大佬们指路！

        Prometheus介绍-CSDN博客

        Prometheus部署、操作_prometheus安装部署-CSDN博客

        Windows环境下搭建Prometheus + Grafana监控Java服务

        SpringBoot使用prometheus监控

        配置grafana详解_grafana.ini-CSDN博客