5.9、Prometheus实现Spring cloud应用监控

一、Spring cloud应用改动
（1）、加入依赖

        <dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-actuator</artifactId>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>io.prometheus</groupId>
            <artifactId>simpleclient_spring_boot</artifactId>
            <version>0.0.26</version>
        </dependency>

（2）、修改Application类：加入@EnablePrometheusEndpoint和@EnableSpringBootMetricsCollector注解

@SpringBootApplication
@EnableDiscoveryClient
@EnablePrometheusEndpoint
@EnableSpringBootMetricsCollector
public class AuthApplication {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(AuthApplication.class, args);
    }
}

• 修改application.yml:

security:
  basic:
    enabled: false
management:
  security:
    enabled: false

我这是为了方便，禁用了相关安全认证选项，你可不要把这个配置应用到生产环境，不然你就要背锅咯
接着启动你的应用，打开浏览器输入http://localhost:2222/auth/prometheus，正常情况下你就可以在页面上看到很多键值对：

key value.png
就像这样。
Prometheus:

• 安装:
  去官网下载，根据你自己的操作系统选择版本，我这本地测试玩，就弄了个windows版本下的。下载完，解压，找到prometheus.yml改配置：

# 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).
  # Attach these labels to any time series or alerts when communicating with
  # external systems (federation, remote storage, Alertmanager).
  external_labels:
      monitor: 'codelab-monitor'
# Load rules once and periodically evaluate them according to the global 'evaluation_interval'.
rule_files:
  # - "first.rules"
  # - "second.rules"
# A scrape configuration containing exactly one endpoint to scrape:
# Here it's Prometheus itself.
scrape_configs:
   - job_name: auth-service
     scrape_interval: 5s
     scrape_timeout: 5s
     metrics_path: /auth/prometheus
     scheme: http
     static_configs:
       - targets:
         - 127.0.0.1:2222

这个是我自己的配置，你根据需要更改为你的应用合适的配置，主要更改在scrape_configs节点下。

• 启动Prometheus:
  windows下，进入命令行模式，进入到Prometheus的目录中，运行prometheus -config.file=prometheus.yml,启动成功后，在http://localhost:9090/targets你会看到你所监控的目标，但在这里，你会发现居然有错：

error.png
然后Google一下，发现了这个https://github.com/prometheus/client_java/issues/130简直一模一样啊，莫非有救了，淡定，实际上并没有救，你会见证Prometheus client_java项目组和spring boot以及spring cloud项目组之间的互相扯皮踢皮球，最后我只好用了个暂且有用的办法，就是去掉那些产生问题的指标，在你的Spring boot应用配置文件中加上：

spring:
  application:
    name: auth
##去除有问题的指标，因为指标名重复产生bug    
  metrics:
    servo:
      enabled: false
server:
  port: 2222
  context-path: /auth
eureka:
    client:
      serviceUrl:
        defaultZone: http://localhost:1111/eureka/
    instance:
      prefer-ip-address: true
security:
  basic:
    enabled: false
management:
  security:
    enabled: false
endpoints:
  actuator:
    enabled: true

好啦，我们改好重新启动应用，重新刷新Prometheus的页面http://localhost:9090/targets，就会很欣喜的看到没错了，正常了。

normal.png
要看有哪些指标可以现成使用的，可以在Graph菜单下，那个下拉列表中查找：

1508582902911.png
你可以选中一个指标，然后execute,就可以看到一个简陋的图表，显示指标的数据：

当然这个Prometheus自带的图表肯定不给力，这时就要请出Grafana了。
Grafana:

• 安装:
  同样的进入官网http://docs.grafana.org/installation/windows/下载，请根据你的操作系统下载。解压进入bin目录，然后启动，访问http://localhost:3000你就会看到登录界面，默认的账户和密码都是admin。
  
• 配置：
  add datasource ,加上Prometheus的数据源配置。
  
  1508583706422.png
  

接着我们新加入一个Dashboards:

1508583782500.png
新增一个Graph:

1508583850530.png
接着选择edit：

然后在metric中编辑数据源和指标，比如我们新增一个threads(线程数)的指标，完成后就可以看到美丽的图表了：

作者：FakeCoooode
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来源：简书
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