背景
由于项目之前在生产环境出现过OOM的问题，并且没有及时发现，导致生产环境出现了在一定时间内不可用的情况，故决定搭建JVM监控对微服务24小时监听，以便于出现问题能够及时通知相关人员进行服务降级或解决问题。
监控平台的选择
经过可行性分析，得到目前较为适合的微服务监控为Springboot Admin或者Prometheus，两者的主要区别如下：
| 框架 | 可监控对象 | 是否支持集群 |
|---|---|---|
| Springboot Admin | Springboot微服务 | 是 |
| Prometheus | 开源监控，不仅仅能够监控微服务 | 是 |
考虑到未来还会有慢SQL、Git等其他类型监控，并且Grafana能够提供优秀的监控数据统计与展示，因此最终选择了以Prometheus + Grafana的方式搭建监控。
搭建微服务监控
Prometheus下载与安装
下载地址：Prometheus下载
选择对应的操作系统下载压缩包即可(因目前为调研阶段，本文以windows举例，未来正式部署会补充linux的)。
安装包解压后的目录如下图所示，其中，prometheus.yml是Prometheus启动时读取的配置文件，有关监听配置(scrape_configs)全部写在此文件中，关于监听配置本文将在微服务监控配置时一起讲述。
注：关于配置文件的解读可以参考另外一位大神的文章：prometheus.yml解读
# 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"]
# The job name is added as a label `job=<job_name>` to any timeseries scraped from this config.
- job_name: "eunomia"
# metrics_path defaults to '/metrics'
# scheme defaults to 'http'.
metrics_path: /actuator/prometheus
static_configs:
- targets: ["localhost:8000"]
- job_name: "apollo-monitor"
# metrics_path defaults to '/metrics'
# scheme defaults to 'http'.
metrics_path: /actuator/prometheus
static_configs:
- targets: ["localhost:8001"]
Springboot微服务添加监控配置
Prometheus对于Springboot微服务的监听数据源来自于Springboot的actuator，但是1.X版本和2.X版本的监听配置还是有一些区别的，本文将分别以Springboot 1.4.0和Springboot 2.3.7为例，阐述监听配置过程
Springboot 1.4.0监听配置
pom文件添加如下依赖：
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-actuator</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>io.micrometer</groupId>
<artifactId>micrometer-registry-prometheus</artifactId>
<version>1.0.9</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>io.micrometer</groupId>
<artifactId>micrometer-spring-legacy</artifactId>
<version>1.0.9</version>
</dependency>
因为版本缘故，经过多次尝试发现，Springboot1.4.0可使用Prometheus最高版本为1.0.9，再高版本服务无法启动。spring-legacy版本与Prometheus版本对应即可，yml文件新增配置如下：
server:
port: 8001 #服务端口，若management没有配置监听端口，则默认采用服务端口作为监听端口
spring:
application:
name: apollo-monitor
management:
context-path: /actuator #监听服务上下文配置
endpoint:
metrics:
enabled: true #支持metrics
prometheus:
enabled: true #支持Prometheus
metrics:
export:
prometheus:
enabled: true
tags:
application: apollo-monitor #可自定义tag，这里目前只配了实例名
endpoints:
web:
exposure:
include: '*' #开放所有端口
Springboot1.X版本需要将实例名以metrics的形式发出，才能被Prometheus获取(2.X可直接读yml文件)，故需要添加如下配置：
@Value("${spring.application.name}")
private String applicationName;
@Bean
MeterRegistryCustomizer<MeterRegistry> metricsCommonTags() {
return registry -> registry.config().commonTags("application", applicationName);
}
Springboot 2.3.7 监听配置
对于Springboot2.X版本来说，Prometheus的接入可友好太多了，Metrics可以直接配置在yml文件中，并且无需单独引入spring-legency即可完成数据采集。
pom文件添加如下依赖：
<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-actuator</artifactId>
</dependency>
<dependency>
<groupId>io.micrometer</groupId>
<artifactId>micrometer-registry-prometheus</artifactId>
<scope>runtime</scope>
</dependency>
Springboot2.3.7默认对应Prometheus版本为1.5.9，pom依赖无需指定版本。yml文件新增配置如下，其中，实例名采集必须配置，否则JVM监控数据抓取不到实例名，Grafana提供的JVM监控模板中有些Metric Query是需要以实例名作为条件的。
management:
endpoint:
metrics:
enabled: true #支持metrics
prometheus:
enabled: true #支持Prometheus
metrics:
export:
prometheus:
enabled: true
tags:
application: eunomia #实例名采集
endpoints:
web:
exposure:
include: '*' #开放所有端口
Prometheus配置微服务注册
完成Springboot的监听基本配置后，需要将其以Job的形式注册到Prometheus，让我们再回到Prometheus的配置文件中：
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"]
# The job name is added as a label `job=<job_name>` to any timeseries scraped from this config.
- job_name: "eunomia"
# metrics_path defaults to '/metrics'
# scheme defaults to 'http'.
metrics_path: /actuator/prometheus
static_configs:
- targets: ["localhost:8000"]
- job_name: "apollo-monitor"
# metrics_path defaults to '/metrics'
# scheme defaults to 'http'.
metrics_path: /actuator/prometheus
static_configs:
- targets: ["localhost:8001"]
其中，job_name为apollo-monitor的即为上文的Springboot1.4.0服务，将其以配置的形式引入，主要属性如下表所示：
| 属性 | 作用 |
|---|---|
| job_name | 服务注册名 |
| metrics_path | 服务监听路径，一般为 “/actuator/实例名”的形式 |
| static_configs | 静态配置目录 |
| targets | 监听目标地址 |
完成Prometheus的配置后，便可以启动Springboot服务和Prometheus，验证以上配置是否正确。
Prometheus启动器在{Prometheus}/bin目录下，prometheus.exe，启动后的界面如下图所示：
两者均启动后，可访问Prometheus平台页面查看服务的注册情况。
默认地址为：http://127.0.0.1:9090/
进入页面后，Status -> Target，结果如下图所示，可以看到服务名为apollo-monitor的服务已经注册在Prometheus上，说明Prometheus已经在对其进行实时监听。
确认服务注册成功后，可访问127.0.0.1:serverport/actuator/prometheus页面，查看服务是否报送相关可监控数据，如下图所示，监控数据已经全部报送，只是可读性非常差，无法在短时间内获取到有效的监控信息，这时便需要Grafana将监控数据进行统计、分类与可视化。
Prometheus接入Grafana
Grafana
Grafana 是一跨平台的开源的可视化分析工具。目前网络架构和应用分析中最流行的时序数据展示工具，主要用于大规模指标数据的可视化展示。其主要作用如下：
1. 将监控数据以不同维度、不同效果进行展示与统计。
2. 关联Alert Management以实现阈值告警功能。
3. 支持多种数据源的监控数据收集，如：Prometheus，Mysql，Oracle，ES，ZipKin，Git，Jira等热门应用。
Grafana下载与安装
官网下载：Grafana官网
如下图所示，进入下载页面后，选择对应的操作系统，本文以windows举例，点击下载按钮即可下载安装包，下载后本地直接安装即可。
安装后Grafana是默认启动的，端口是3000，我们可直接访问页面：http://127.0.0.1:3000/login，默认用户名密码为admin/admin，首次登录会强制修改密码，登录后进入Home界面，因为本文的最终目的是实现微服务的JVM监控，而Grafana官网有较为全面的JVM监控数据面板，故直接选择import的方式导入即可，模板ID可去官方仓库查询，可先访问Grafana官方仓库：Grafana模板仓库地址，搜索栏输入“JVM”，结果中第一个就是我们想要的模板，如下图所示：
点击后进入模板详情页面，如下图所示，两种方式都可以，分别对应Grafana两种导入方式即可，本文以ID举例。
获取到ID后，回到Grafana主页面，点击DataSource新建数据源，选择Prometheus，填入之前搭好的Prometheus监控地址，Save即可。接下来是最后一步，导入监控面板，Home页面选择Import Dashboard，其中A方式为Json导入方式，B方式为ID导入方式，分别对应Grafana仓库的两种模板下载方式，本文选择ID导入方式，输入4701，点击Load，完成导入并进入数据源选择界面，JVM监控模板固定数据源类型是Prometheus，因此只需选择之前添加的Prometheus数据源即可完成JVM监控面板的搭建，成品如最后所示。
关于JVM面板各项监控指标的解读，可参考文章：Grafana-JVM监控面板-4701指标详细解读
文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-737890.html
总结
本文讲述以Prometheus+Grafana搭建微服务JVM监控的主要流程，其实这仅仅是Prometheus和Grafana的冰山一角，不仅是JVM监控，还可以做服务数据采集进行运营(如ip、登录端、API调用与耗时等多维度、多方面监控)、运维相关(服务器监控、慢SQL监控)的统计，并且，微服务接入方式也值得深入研究，尽可能地使得业务无感知去完成Metric数据捕捉。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-737890.html
到了这里，关于【经验案例】Springboot微服务搭建JVM监控(Springboot + Prometheus + Grafana)的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！
