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架构图

一: SpringBoot自带监控Actuator

        SpringBoot自带监控功能Actuator，可以帮助实现对程序内部运行情况监控，比如监控内存状况、CPU、Bean加载情况、配置属性、日志信息、线程情况等。

使用步骤：

1. 导入依赖坐标

   <dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-actuator</artifactId></dependency>

2. 访问监控地址： http://127.0.0.1:8086/actuator

监控应用endpoint：

路径	描述	默认开启
/beans	显示容器的全部的Bean，以及它们的关系	Y
/env	获取全部环境属性	Y
/env/{name}	根据名称获取特定的环境属性值	Y
/health	显示健康检查信息	Y
/info	显示设置好的应用信息	Y
/mappings	显示所有的@RequestMapping信息	Y
/metrics	显示应用的度量信息	Y
/scheduledtasks	显示任务调度信息	Y
/httptrace	显示Http Trace信息	Y
/caches	显示应用中的缓存	Y
/conditions	显示配置条件的匹配情况	Y
/configprops	显示@ConfigurationProperties的信息	Y
/loggers	显示并更新日志配置	Y
/shutdown	关闭应用程序	N
/threaddump	执行ThreadDump	Y
/headdump	返回HeadDump文件，格式为HPROF	Y
/prometheus	返回可供Prometheus抓取的信息	Y

配置：

management:endpoints:web:exposure:include: "*" #用于选择公开所有接口endpoint:health:show-details: ALWAYS #显示所有健康状态shutdown:enabled: true  #启用接口关闭 Spring Boot

二: Micrometer

        Spring Boot 2.0以上，使用了micrometer作为底层的度量工具，micrometer是监控度量的门面，它能支持按照各种格式来暴露数据，其中就有Prometheus。

我们引入一个依赖来暴露Prometheus数据:

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

这个依赖的作用就是会开启一个endpoint，输出兼容Prometheus exporter的结果，方便Prometheus来采集。修改SpringBoot配置:

management:endpoints:web:exposure:include: "*" #用于选择公开所有接口endpoint:health:show-details: ALWAYS #显示所有健康状态shutdown:enabled: true  #启用接口关闭 Spring Bootmetrics:tags:application: ${spring.application.name} #暴露的数据中添加应用名称

然后启动应用, 访问http://127.0.0.1:8086/actuator/prometheus 应该会得到如下结果:

这就是Prometheus exporter的格式，可以看到里面暴露了很详细的JVM指标。接下来，配置Prometheus抓取监控数据。

三: 安装node_exporter

1) 下载 node_exporter

wget -c https://github.com/prometheus/node_exporter/releases/download/v0.18.1/node_exporter-0.18.1.linux-amd64.tar.gz

2) 解压

tar zxvf node_exporter-0.18.1.linux-amd64.tar.gz 

3) 启动

nohup ./node_exporter > node.log 2>&1 &

 4) 校验是否启动成功

    访问接口是否成功

http://192.168.18.205:9100/metrics

四: 安装 Prometheus

1) 下载 Prometheus

wget -c https://github.com/prometheus/prometheus/releases/download/v2.15.1/prometheus-2.15.1.linux-amd64.tar.gz

2) 解压

tar zxvf prometheus-2.15.1.linux-amd64.tar.gz

3) 配置 Prometheus

 # sms-demo 应用程序配置
- job_name: 'sms-demo'metrics_path: '/actuator/prometheus'static_configs:- targets: ['192.168.18.205:8086']# node-exporter 配置- job_name: 'sms-Linux'static_configs:- targets: ['192.168.18.205:9100']

4)  运行

nohup ./prometheus > prometheus.log 2>&1 &

4) 校验是否启动成功

测试Prometheus是否安装配置成功

http://192.168.18.205:9090/targets

五: 安装 Grafana

1）下载Grafana镜像：

docker pull grafana/grafana

2）启动Grafana容器：

启动Grafana容器，将3000端口映射出来

docker run -d --name grafana -p 3000:3000 grafana/grafana

3）验证部署成功

网页端访问http://192.168.18.205:3000/验证部署成功

默认账户密码：admin\admin

 4) Prometheus整合Grafana

增加数据源Data sources

 点击 Add data source

 选择Prometheus进行配置,点击 Select

 配置Prometheus链接, 并点击Save & test 保存

 5) 导入模版

点击Import

 输入 模版ID 进行加载

 JVM监控模版: dashboad-ID：12856

Linux系统监控模版:

• Node Exporter for Prometheus Dashboard EN 20201010

  • dashboard-ID: 11074

• Node Exporter Dashboard

  • dashboard-ID: 16098

配置上述模版, JVM模版是用来监控我们应用JVM的详情信息, 而Linux系统模版是用来监控我们的服务器.

完整效果如下图：