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目录

• 背景
• 监控平台的选择
• 搭建微服务监控

• Prometheus下载与安装
• Springboot微服务添加监控配置

• Springboot 1.4.0监听配置
• Springboot 2.3.7 监听配置

• Prometheus配置微服务注册
• Prometheus接入Grafana

• Grafana
• Grafana下载与安装

• 总结

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

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。