Prometheus 入門教程之SpringBoot 實(shí)現(xiàn)自定義指標(biāo)監(jiān)控
上篇文章我們已經(jīng)可以在 Grafana 上看到對應(yīng)的 SpringBoot 應(yīng)用信息了,通過這些信息我們可以對 SpringBoot 應(yīng)用有更全面的監(jiān)控。但是如果我們需要對一些業(yè)務(wù)指標(biāo)做監(jiān)控,我們應(yīng)該怎么做呢?這篇文章就帶你一步步實(shí)現(xiàn)一個(gè)模擬的訂單業(yè)務(wù)指標(biāo)監(jiān)控。
假設(shè)我們有一個(gè)訂單系統(tǒng),我們需要監(jiān)控它的實(shí)時(shí)訂單總額、10 分鐘內(nèi)的下單失敗率、請求失敗數(shù)。那么我們應(yīng)該怎么做呢?
添加業(yè)務(wù)監(jiān)控指標(biāo)
在 spring-web-prometheus-demo 項(xiàng)目的基礎(chǔ)上,我們添加一個(gè) PrometheusCustomMonitor 類。在這里面我們定義了三個(gè)業(yè)務(wù)指標(biāo):
order_request_count:下單總次數(shù)
order_amount_sum:下單總金額
@Componentpublic class PrometheusCustomMonitor { /** * 訂單發(fā)起次數(shù) */ private Counter orderCount; /** * 金額統(tǒng)計(jì) */ 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', 'order', 'test-svc'); amountSum = registry.summary('order_amount_sum', 'orderAmount', 'test-svc'); } public Counter getOrderCount() { return orderCount; } public DistributionSummary getAmountSum() { return amountSum; }}模擬訂單數(shù)據(jù)
這里我們新增一個(gè) TestController 類,去模擬現(xiàn)實(shí)的訂單數(shù)據(jù)。
后續(xù)應(yīng)用啟動(dòng)后,我們可以通過 localhost:8080/order 去模擬用戶下單操作。
package com.chenshuyi.springwebprometheusdemo; import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;import org.springframework.web.bind.annotation.RequestParam;import org.springframework.web.bind.annotation.RestController; import javax.annotation.Resource;import java.util.Random; @RestControllerpublic class TestController { @Resource private PrometheusCustomMonitor monitor; @RequestMapping('/order') public String order() throws Exception { // 統(tǒng)計(jì)下單次數(shù) monitor.getOrderCount().increment(); Random random = new Random(); int amount = random.nextInt(100); // 統(tǒng)計(jì)金額 monitor.getAmountSum().record(amount); return '下單成功, 金額: ' + amount; }}
實(shí)際項(xiàng)目中,我們一般使用 AOP 的方式去實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)指標(biāo)上報(bào)。這里為了簡單,直接寫在代碼里了。
啟動(dòng)項(xiàng)目測試現(xiàn)在我們啟動(dòng)應(yīng)用,訪問 localhost:8080/order 可以成功模擬下單,每次都會(huì)有一個(gè)隨機(jī)的訂單金額產(chǎn)生。

此時(shí)我們訪問 localhost:8080/actuator/prometheus 就可以看到對應(yīng)的指標(biāo)已經(jīng)存在。

后續(xù)我們在 Grafana 中配置好相應(yīng)的圖表就可以看到對應(yīng)的業(yè)務(wù)指標(biāo)變化了。
配置 Grafana 圖表這里我們一共配置四個(gè)圖表,分別是:
訂單總數(shù) 訂單支付總額 訂單數(shù)增長率 訂單支付金額增長率配置訂單個(gè)數(shù)圖表我們在原有面板上新建一個(gè)圖表(Panel),名稱命名為「訂單個(gè)數(shù)」,來統(tǒng)計(jì)所有的訂單數(shù)量。
在「數(shù)據(jù)配置區(qū)」中數(shù)據(jù)源選擇「Prometheus」,Metrics 填入「order_amount_sum_count」。

接著在「圖表設(shè)置區(qū)」的「Visualization」中選擇「Stat」類別,表示這是一個(gè)統(tǒng)計(jì)數(shù)值。

接著在「圖表設(shè)置區(qū)」的「Display」中的 Value 設(shè)置為「Last」,表示其值是取最后一個(gè)數(shù)值(因?yàn)檫@個(gè)數(shù)值是已經(jīng)統(tǒng)計(jì)好了的)。Fields 設(shè)置為「Numeric Fields」,表示其是一個(gè)數(shù)值字段。

我們同樣在原有面板上新建一個(gè)圖表(Panel),名稱命名為「訂單金額」,來統(tǒng)計(jì)所有訂單的支付總金額。
在「數(shù)據(jù)配置區(qū)」中數(shù)據(jù)源選擇「Prometheus」,Metrics 填入「order_amount_sum_sum」。

接著在「圖表設(shè)置區(qū)」的「Visualization」中選擇「Stat」類別,表示這是一個(gè)統(tǒng)計(jì)數(shù)值。

接著在「圖表設(shè)置區(qū)」的「Display」中的 Value 設(shè)置為「Last」,表示其值是取最后一個(gè)數(shù)值(因?yàn)檫@個(gè)數(shù)值是已經(jīng)統(tǒng)計(jì)好了的)。Fields 設(shè)置為「Numeric Fields」,表示其是一個(gè)數(shù)值字段。

這里我們配置一個(gè)訂單數(shù)的增長率,同樣在原有面板上新建一個(gè)圖表(Panel),名稱命名為「訂單增長率」,來統(tǒng)計(jì)訂單數(shù)的增長率。
在「數(shù)據(jù)配置區(qū)」中數(shù)據(jù)源選擇「Prometheus」,Metrics 填入「rate (order_amount_sum_count [1m])」,Legend 填入「{{instance}}」。

接著在「圖表設(shè)置區(qū)」的「Visualization」中選擇「Graph」類別,表示這是一個(gè)圖形。

在「圖表設(shè)置區(qū)」的「Axes」中設(shè)置「Left Y」的「Unit」設(shè)置其單位為:percent (0.0-1.0)。

與配置訂單增長率相似,只不過這里的 Metrics 需要填入「rate (order_amount_sum_sum [1m])」。

在「圖表設(shè)置區(qū)」的「Axes」中設(shè)置「Left Y」的「Unit」設(shè)置其單位為:percent (0-100)。

設(shè)置完之后的監(jiān)控界面如下圖所示:

接下來我們模擬一下訂單的增長,訪問下 localhost:8080/order 模擬下單。多訪問幾次,以便看到更明顯的增長效果。

我們可以看到各項(xiàng)指標(biāo)都有明顯的變化,這說明我們的監(jiān)控生效了!
總結(jié)我們通過一個(gè)簡單的訂單業(yè)務(wù),模擬了實(shí)際的訂單數(shù)、訂單金額變化情況。接著,我們通過配置訂單總數(shù)、訂單總金額、訂單數(shù)增長率、訂單金額增長率這幾個(gè)圖表來實(shí)現(xiàn)自定義指標(biāo)的監(jiān)控。
實(shí)現(xiàn)自定義指標(biāo)監(jiān)控,有利于我們監(jiān)控關(guān)鍵的業(yè)務(wù)指標(biāo),從而在線上問題發(fā)生之前提前預(yù)支問題,最終減少線上問題帶來的損失。
到此這篇關(guān)于Prometheus 入門教程之SpringBoot 實(shí)現(xiàn)自定義指標(biāo)監(jiān)控的文章就介紹到這了,更多相關(guān)SpringBoot 實(shí)現(xiàn)自定義指標(biāo)監(jiān)控內(nèi)容請搜索好吧啦網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持好吧啦網(wǎng)!
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