Prometheus实现自定义指标监控

news2024/10/6 16:16:31

1、Prometheus实现自定义指标监控

前面我们已经通过 Prometheus+Grafana 实现了监控,可以在 Grafana 上看到对应的 SpringBoot 应用信息了,

通过这些信息我们可以对 SpringBoot 应用有更全面的监控。

在这里插入图片描述

但是如果我们需要对一些业务指标做监控,我们应该怎么做呢?这篇文章就带你一步步实现一个模拟的订单业务指

标监控。

假设我们有一个订单系统,我们需要监控它的实时订单总额、10 分钟内的下单失败率、请求失败数。那么我们应

该怎么做呢?

1.1 添加业务监控指标

spring-web-prometheus-demo 项目的基础上,我们添加一个 PrometheusCustomMonitor 类。在这里面我

们定义了三个业务指标:

  • order_request_count:下单总次数
  • order_amount_sum:下单总金额
package com.example;

import io.micrometer.core.instrument.Counter;
import io.micrometer.core.instrument.DistributionSummary;
import io.micrometer.core.instrument.MeterRegistry;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.stereotype.Component;

import javax.annotation.PostConstruct;

/**
 * @author zhangshixing
 * @date 2022年03月16日 15:23
 */
@Component
public class PrometheusCustomMonitor {

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

    /**
     * 金额统计
     */
    private DistributionSummary amountSum;

    private final MeterRegistry registry;

    @Autowired
    public PrometheusCustomMonitor(MeterRegistry registry) {
        this.registry = registry;
    }

    @PostConstruct
    private void init() {
        orderCount = registry.counter("order_request_count", "orderCount", "test-svc");
        amountSum = registry.summary("order_amount_sum", "orderAmount", "test-svc");
    }

    public Counter getOrderCount() {
        return orderCount;
    }

    public DistributionSummary getAmountSum() {
        return amountSum;
    }
}

1.2 模拟订单数据

这里我们新增一个 TestController 类,去模拟现实的订单数据。

后续应用启动后,我们可以通过 localhost:8080/order 去模拟用户下单操作。

package com.example;

import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;

import javax.annotation.Resource;
import java.util.Random;

/**
 * @author zhangshixing
 * @date 2022年03月16日 15:25
 */
@RestController
public class TestController {

    @Resource
    private PrometheusCustomMonitor monitor;

    @RequestMapping("/order")
    public String order() throws Exception {
        // 统计下单次数
        monitor.getOrderCount().increment();
        Random random = new Random();
        int amount = random.nextInt(100);
        // 统计金额
        monitor.getAmountSum().record(amount);
        return "下单成功, 金额: " + amount;
    }
}

实际项目中,我们一般使用 AOP 的方式去实现业务指标上报。这里为了简单,直接写在代码里了。

如果只显示自己定义的指标,配置文件需要配置:

management.endpoint.metrics.enabled=true
management.endpoints.web.exposure.include=*
management.endpoint.prometheus.enabled=true
management.metrics.export.prometheus.enabled=true
management.metrics.enable.jvm = false
management.metrics.enable.tomcat = false
management.metrics.enable.logback = false
management.metrics.enable.process = false
management.metrics.enable.executor = false
management.metrics.enable.http = false
management.metrics.enable.system = false
management.metrics.enable.disk = false
management.metrics.enable.application = false

1.3 启动项目测试

现在我们启动应用,访问http://localhost:8080/actuator/prometheus

在这里插入图片描述

访问 localhost:8080/order 可以成功模拟下单,每次都会有一个随机的订单金额产生。

在这里插入图片描述

此时我们访问 localhost:8080/actuator/prometheus 就可以看到对应的指标已经存在。

在这里插入图片描述

进行多次请求:

在这里插入图片描述

后续我们在 Grafana 中配置好相应的图表就可以看到对应的业务指标变化了。

1.4 配置 Grafana 图表

这里我们一共配置四个图表,分别是:

  • 订单总数
  • 订单支付总额
  • 订单数增长率
  • 订单支付金额增长率

1.4.1 配置订单个数图表

我们在原有面板上新建一个图表(Panel),名称命名为「订单个数」,来统计所有的订单数量。

在「数据配置区」中数据源选择「Prometheus」,Metrics 填入「order_amount_sum_count」。

接着在「图表设置区」的「Visualization」中选择「Stat」类别,表示这是一个统计数值。

在这里插入图片描述

接着在「图表设置区」的「Display」中的 Value 设置为「Last」,表示其值是取最后一个数值(因为这个数值是

已经统计好了的)。Fields 设置为「Numeric Fields」,表示其是一个数值字段。

在这里插入图片描述

最后的效果:

在这里插入图片描述

1.4.2 配置订单总额图表

我们同样在原有面板上新建一个图表(Panel),名称命名为「订单金额」,来统计所有订单的支付总金额。

在「数据配置区」中数据源选择「Prometheus」,Metrics 填入「order_amount_sum_sum」。

在这里插入图片描述

接着在「图表设置区」的「Visualization」中选择「Stat」类别,表示这是一个统计数值。

接着在「图表设置区」的「Display」中的 Value 设置为「Last」,表示其值是取最后一个数值(因为这个数值是

已经统计好了的)。Fields 设置为「Numeric Fields」,表示其是一个数值字段。

在这里插入图片描述

最后的效果:

在这里插入图片描述

1.4.3 配置订单增长率

这里我们配置一个订单数的增长率,同样在原有面板上新建一个图表(Panel),名称命名为「订单增长率」,来

统计订单数的增长率。

在「数据配置区」中数据源选择「Prometheus」,Metrics 填入

rate (order_amount_sum_count [1m])」,Legend 填入「{{instance}}」。

接着在「图表设置区」的「Visualization」中选择「Graph」类别,表示这是一个图形。

在这里插入图片描述

在「图表设置区」的「Axes」中设置「Left Y」的「Unit」设置其单位为:percent (0.0-1.0)。

在这里插入图片描述

最后的效果:

在这里插入图片描述

1.4.4 配置订单金额增长率

这里我们配置一个订单金额增长率,同样在原有面板上新建一个图表(Panel),名称命名为「订单金额增长

率」,来统计订单金额增长率。

与配置订单增长率相似,只不过这里的 Metrics 需要填入「rate (order_amount_sum_sum [1m])」,Legend

填入「{{instance}}」。

在「图表设置区」的「Axes」中设置「Left Y」的「Unit」设置其单位为:percent (0-100)。

在这里插入图片描述

设置完之后的监控界面如下图所示:

在这里插入图片描述

最后最终的效果(4个面板):

在这里插入图片描述

接下来我们模拟一下订单的增长,访问下 localhost:8080/order 模拟下单。多访问几次,以便看到更明显的

增长效果。

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

我们可以看到各项指标都有明显的变化,这说明我们的监控生效了!

1.5 总结

我们通过一个简单的订单业务,模拟了实际的订单数、订单金额变化情况。接着,我们通过配置订单总数、订单总

金额、订单数增长率、订单金额增长率这几个图表来实现自定义指标的监控。

实现自定义指标监控,有利于我们监控关键的业务指标,从而在线上问题发生之前提前预支问题,最终减少线上问

题带来的损失。

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