Prometheus 指标-监控

通常使用 Grafana 进行监控数据的展示，使用 AlertManager 组件进行提前预警

Skywalking 是使用探针技术（JavaAgent）来实现的。通过在 Java 的启动参数中，加入 javaagent 的 Jar 包，即可将性能数据和调用链数据封装，并发送到Skywalking 的服务器

Micrometer

Micrometer 为 Java 平台上的性能数据收集提供了一个通用的 API，应用程序只需要使用 Micrometer 的通用 API 来收集性能指标即可。Micrometer 会负责完成与不同监控系统的适配工作。这就使得切换监控系统变得很容易。Micrometer 还支持推送数据到多个不同的监控系统。Micrometer类似日志系统中SLF4J。

Micrometer中有两个最核心的概念，分别是是计量器(Meter)和计量器注册表(MeterRegistry)

计量器（Meter）

Meter用来收集性能指标数据(Metris)

Prometheus 整体的架构

时序数据库（TSDB）

全称时间序列数据库，主要分为时间戳（timestamp）、标签（tag）、存档（filed）三大部分，按照时间顺序记录数据。

物联网时代的兴星，万物互联的的思想，利用物联网设备的传感器传输设备的实时数据到时序数据库，对设备的异常、IO等数据进行记录。

指标依赖

// actuator依赖提供指标
<dependency>
  <groupId>org.springframework.boot</groupId>
  <artifactId>spring-boot-starter-actuator</artifactId>
  <version>2.6.3</version>
</dependency>

// 将指标转换成prometheus可使用的格式
<dependency>
  <groupId>io.micrometer</groupId>
  <artifactId>micrometer-registry-prometheus</artifactId>
  <version>1.8.2</version>
</dependency>

 
//Counter只允许增加值，Counter所表示的计数值是double类型，默认情况下增加的值是1.0
Counter counter = registry.counter("api" + monitoring.method(), tags);

DistributionSummary summer = registry.summary("api" + monitoring.method(),tags);
summer.record(getByteSize(result));

Timer timer = registry.timer("api_" + monitoring.method(), tags);
 

// actuator依赖提供指标 org.springframework.boot spring-boot-starter-actuator 2.6.3

// 将指标转换成prometheus可使用的格式 io.micrometer micrometer-registry-prometheus 1.8.2

指标依赖

1、不依赖于时间单位的记录值的测量，例如服务器有效负载值，缓存的命中率等。

举个相对具体的例子： public class DistributionSummaryMain {

    private static final DistributionSummary DS  = DistributionSummary.builder("cacheHitPercent")
            .register(new SimpleMeterRegistry());

    private static final LoadingCache<String, String> CACHE = CacheBuilder.newBuilder()
            .maximumSize(1000)
            .recordStats()
            .expireAfterWrite(60, TimeUnit.SECONDS)
            .build(new CacheLoader<String, String>() {
                @Override
                public String load(String s) throws Exception {
                    return selectFromDatabase();
                }
            });

    public static void main(String[] args) throws Exception{
        String key = "doge";
        String value = CACHE.get(key);
        record();
    }

    private static void record()throws Exception{
        CacheStats stats = CACHE.stats();
        BigDecimal hitCount = new BigDecimal(stats.hitCount());
        BigDecimal requestCount = new BigDecimal(stats.requestCount());
        DS.record(hitCount.divide(requestCount,2,BigDecimal.ROUND_HALF_DOWN).doubleValue());
    }

DistributionSummary summary = DistributionSummary
        .builder("response_size")
        .description("response_size") // optional
        .baseUnit("byte") // optional (1)
        .tags("zizhen", "test") // optional
        .scale(888) // optional (2)
        .register(registry);
summary.record(999);



public final void record(double amount) {
    if (amount >= 0.0) {
        double scaledAmount = this.scale * amount;
        this.histogram.recordDouble(scaledAmount);
        this.recordNonNegative(scaledAmount);
    }

}

{name=~"response_size.*"}

package com.olive.monitor;

import javax.annotation.PostConstruct;

import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.stereotype.Component;

import io.micrometer.core.instrument.Counter;
import io.micrometer.core.instrument.DistributionSummary;
import io.micrometer.core.instrument.MeterRegistry;

@Component
public class NativeMetricsMontior {

   /**
    * 支付次数
    */
   private Counter payCount;

   /**
    * 支付金额统计
    */
   private DistributionSummary payAmountSum;

   @Autowired
   private MeterRegistry registry;

   @PostConstruct
   private void init() {
   	payCount = registry.counter("pay_request_count", "payCount", "pay-count");
   	payAmountSum = registry.summary("pay_amount_sum", "payAmountSum", "pay-amount-sum");
   }

   public Counter getPayCount() {
   	return payCount;
   }

   public DistributionSummary getPayAmountSum() {
   	return payAmountSum;
   }

}

方式二

通过引入micrometer-registry-prometheus包，该包结合prometheus，对micrometer进行了封装

<dependency>
			<groupId>io.micrometer</groupId>
			<artifactId>micrometer-registry-prometheus</artifactId>
		</dependency>

同样定义两个metrics文章来源站点https://www.yii666.com/

package com.olive.monitor;

import javax.annotation.PostConstruct;

import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.stereotype.Component;

import io.prometheus.client.CollectorRegistry;
import io.prometheus.client.Counter;

@Component
public class PrometheusMetricsMonitor {

	/**
	 * 订单发起次数
	 */
	private Counter orderCount;

	/**
	 * 金额统计
	 */
	private Counter orderAmountSum;
	
	@Autowired
	private CollectorRegistry registry;
	
	
	@PostConstruct
	private void init() {
		orderCount = Counter.build().name("order_request_count")
				.help("order request count.")
				.labelNames("orderCount")
				.register();
		orderAmountSum = Counter.build().name("order_amount_sum")
				.help("order amount sum.")
				.labelNames("orderAmountSum")
				.register();
		registry.register(orderCount);
		registry.register(orderAmountSum);
	}

	public Counter getOrderCount() {
		return orderCount;
	}

	public Counter getOrderAmountSum() {
		return orderAmountSum;
	}

}

prometheus 每个组一条数据（含Tag） value 不一样

api_bytes_byte_sum{instance="10.10.80.5:18432",corpNo= "20210709105445110145"}[5m]