快速構建業務監控體系，觀grafana監控的藝術

　　作一個系統，若是不作監控，是不完善的。

　　若是爲作一個快速系統，花力氣去作監控，是不值得的。（監控系統不是你想作，想作就能作的。）

 

　　所以，咱們有必要具有一個可以快速創建監控體系的能力。即便你只是一個普通開發人員！（說不定明天就要叫你去領兵大操練呢）

 

我的以爲，作監控要有三個核心能力：

　　1. 持續收集數據的能力; (時間序列數據庫)
　　2. 監控結果可視化的能力;
　　3. 異常監控可報警的能力;

　　只要把這三點作到了，那麼，這個監控基本就成功了。

 

　　既然本身不方便作監控系統，那就只要作好框架選型就能夠了。

　　因grafana的圖表功能我的感受最強大，咱們就以 grafana 做爲監控抓手點，建立本身的監控體系吧！

 

監控體系大致實現思路:

　　1. 代碼裏寫入埋點，或者其餘系統經過探針之類的工具實現數據源;
　　2. 監控數據中心接收埋點數據等指標數據集;
　　3. 監控中心提供各類維度數據的計算彙總指標;
　　4. 自定義圖表展示;
　　5. 根據結果設置報警;

 

具體打開方法:

　　1. 寫代碼添加埋點;
　　2. 使用jmx採集工具採集數據;
　　3. 安裝 prometheus, 配置好要調用的客戶端;
　　4. 安裝grafana;
　　5. 配置 prometheus 的數據源到 grafana 上;
　　6. 添加 grafana 監控圖表;
　　7. 配置監控報警(通常你須要先配置linux郵件設置);

 

因此，看下具體怎麼作吧，涉及到安裝的部分就順帶過吧，畢竟其餘地方，此類信息已經氾濫了！

 

1. 擼埋點代碼(jmx)

　　.1 引入依賴包

        <!-- jmx 埋點依賴 -->
        <dependency>
            <groupId>io.dropwizard.metrics</groupId>
            <artifactId>metrics-core</artifactId>
            <version>4.0.0</version>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>io.dropwizard.metrics</groupId>
            <artifactId>metrics-jmx</artifactId>
            <version>4.0.0</version>
        </dependency>

　　.2 封裝指標上報工具類

import com.codahale.metrics.Meter;
import com.codahale.metrics.MetricRegistry;
import com.codahale.metrics.jmx.JmxReporter;
import org.springframework.stereotype.Component;

/**
 * 系統指標管理管理器實現類
 *
 */
@Component
public class SystemMetricsManagerImpl implements SystemMetricsManager {

    private static final MetricRegistry metricsContainer = new MetricRegistry();

    static {
        JmxReporter jmxReporter = JmxReporter.forRegistry(metricsContainer).build();
        jmxReporter.start();
    }

    @Override
    public Meter registerAndGetMetricMeter(String meterName) {
        return metricsContainer.meter(meterName);
    }
}

　　.3 在須要的地方添加埋點

    // 在必要的地方，進行集中初始化
    @Override
    public void afterPropertiesSet() throws Exception {
        consumeCounterHolder = new ConsumeCounterHolder();
        consumeCounterHolder.initCounter();
    }

    /**
     * 計數器容器實例
     */
    private ConsumeCounterHolder consumeCounterHolder;

    /**
     * 消費計數器容器，做爲內部封裝，如以爲不爽，也能夠抽離爲獨立對象隔離
     */
    class ConsumeCounterHolder {

        /**
         * 全部消費計數器
         */
        private Meter totalConsumeCounter;

        /**
         * 被拋棄的消費計數器
         */
        private Meter msgDiscardConsumeCounter;

        /**
         * 系統異常消費計數器
         */
        private Meter systemExceptionConsumeCounter;

        /**
         * 業務消費失敗，回滾計數器 （通常不會存在值）
         */
        private Meter processFailedConsumeCounter;

        /**
         * 中止消費計數器
         */
        private Meter listenerStoppedConsumeCounter;

        /**
         * 未知類型消費數計數器
         */
        private Meter unknownTypeConsumeCounter;

        /**
         * 初始化計數器
         */
        public void initCounter() {
            totalConsumeCounter = systemMetricsManager.registerAndGetMetricMeter(
                    SystemMetricsConstants.MqConsumeCounter.TOTAL_COUNT_METRIC_NAME);
            msgDiscardConsumeCounter = systemMetricsManager.registerAndGetMetricMeter(
                    SystemMetricsConstants.MqConsumeCounter.DISCARD_COUNT_METRIC_NAME);
            systemExceptionConsumeCounter = systemMetricsManager.registerAndGetMetricMeter(
                    SystemMetricsConstants.MqConsumeCounter.SYSTEM_EXCEPTION_COUNT_METRIC_NAME);
            processFailedConsumeCounter = systemMetricsManager.registerAndGetMetricMeter(
                    SystemMetricsConstants.MqConsumeCounter.PROCESS_FAILED_COUNT_METRIC_NAME);
            listenerStoppedConsumeCounter = systemMetricsManager.registerAndGetMetricMeter(
                    SystemMetricsConstants.MqConsumeCounter.LISTENER_STOPPED_COUNT_METRIC_NAME);
            unknownTypeConsumeCounter = systemMetricsManager.registerAndGetMetricMeter(
                    SystemMetricsConstants.MqConsumeCounter.UNKNOWN_TYPE_COUNT_METRIC_NAME);
        }

        /**
         * 增長消費計數
         */
        private void incTotalConsumeCounter() {
            totalConsumeCounter.mark();
        }
        public void incMsgDiscardConsumeCounter() {
            msgDiscardConsumeCounter.mark();
        }
        public void incSystemExceptionConsumeCounter() {
            systemExceptionConsumeCounter.mark();
        }
        public void incProcessFailedConsumeCounter() {
            processFailedConsumeCounter.mark();
        }
        public void incListenerStoppedConsumeCounter() {
            listenerStoppedConsumeCounter.mark();
        }
        public void incUnknownTypeConsumeCounter() {
            unknownTypeConsumeCounter.mark();
        }
    }

    /**
     * 業務方法中，調用埋點
     *
     */
    public void doSth() {
        // 添加各類埋點
        consumeCounterHolder.incTotalConsumeCounter();
    }

 

2. 使用jmx採集工具採集數據 (prometheus)

　　prometheus 做爲流行的監控組件，能夠很方便的接入 jmx 數據, 使用 jmxReporter 就能夠了。

　　prometheus 項目地址: https://github.com/prometheus

　　jmxReporter 項目地址: https://github.com/prometheus/jmx_exporter

　　下載 jmxReporter agent: https://repo1.maven.org/maven2/io/prometheus/jmx/jmx_prometheus_javaagent/0.11.0/jmx_prometheus_javaagent-0.11.0.jar

　　添加最簡單的配置文件，採集全部jmx數據:

# vim config.yaml
---
rules:
- pattern: ".*"

　　最後，啓動 jmxReporter, 提供採集依據:

    java -javaagent:./jmx_prometheus_javaagent-0.11.0.jar=9088:config.yaml -jar yourJar.jar

　　注: jmxReporter 的原理實際上是開啓一個http的socket端口，在外部請求進來以後，進行訪問jmx數據進行返回。

 

3. 安裝prometheus服務端,進行主動數據採集

　　.1 下載: https://prometheus.io/download/ , 找到對應版本下載便可;
　　.2 直接啓動驗證下: ./prometheus --config.file=prometheus.yml --web.enable-admin-api
　　.3 向 prometheus 中添加客戶端機器地址，以便採集，咱們只使用一種簡單的獨立文件的配置方式:

# 1. 直接在文件末尾添加job便可
  - job_name: 'jmx'

    file_sd_configs:
    - files:
      - conf.d/test.json

# 2. 在 conf.d/test.json 中，添加相應的客戶端機器ip
[
    {
        "targets": ["10.1.1.1:9088"]
    },{
        "targets": ["10.1.1.2:9088"]
    },{
        "targets": ["10.1.1.3:9088"]
    }
]

 

　　.4 重啓 prometheus

    kill -9 xxx
    ./prometheus --config.file=prometheus.yml --web.enable-admin-api

　　如此, prometheus 的數據庫中就已經有 你的埋點數據了！

 

4. 安裝 grafana

　　.1 下載地址: https://grafana.com/get
　　.2 能夠直接使用鏡像源安裝，也可使用源碼包自行編譯;
　　.3 啓動 grafana 服務: service grafana-server start
　　.4 你就能夠打開 grafana 後臺進行查看了（默認帳號密碼是 admin/admin）;

 

5. 新增 prometheus 做爲 grafana 的數據源

　　grafana 支持不少數據源的接入，可是 prometheus 是比較簡單的一種;

　　在設置 -> DataSources 中，添加 prometheus 的數據，按要求填寫便可，通常只須要填寫一個 prometheus 的請求地址就能夠了。

　　

6. 添加 grafana 監控圖表;

　　直接點擊 + 號，添加一個大盤;

　　而後就是各類頁面拖拉拽！

　　拿幾個須要注意的指標統計說明下:

# case1. 代碼中的埋點爲一個遞增的值，我想知道每段時間的增加趨勢是怎麼樣的？如: 1分鐘 
    increase(metrics_test_mq_consume_total_Count[1m])
# case2. 在集羣環境中，以上統計將是全部機器的總和，我想查看單個機器的增加趨勢？
    increase(metrics_test_mq_consume_total_Count{instance=~"$instance_cust"}[1m])    # 其中 instance_cust 是定義在監控大盤上的自定義變量，其做用是 當前監控的實例的標識, 稍後咱們看下實例
# case3. 我想知道下當前機器的cpu負載
    avg_over_time(java_lang_OperatingSystem_SystemCpuLoad{instance=~"$instance_cust"}[1m]) * 100 # case4. 我想查看當前機器的物理內存狀況
    java_lang_OperatingSystem_FreePhysicalMemorySize{instance=~"$instance_cust"}
    java_lang_OperatingSystem_TotalPhysicalMemorySize{instance=~"$instance_cust"}
# case5. 我想查看jvm的內存狀況 
    java_lang_Memory_HeapMemoryUsage_max{instance=~"$instance_cust"}
    java_lang_Memory_HeapMemoryUsage_used{instance=~"$instance_cust"}
    
 # 附: 添加大盤 通用變量
    label_values(up{job='jmx'}, instance) 將會查詢符合過濾條件的標籤
    

 

　　附: 添加大盤 通用變量

　　label_values(up{job='jmx'}, instance) 將會查詢符合過濾條件的標籤

 

7. 配置監控報警(通常你須要先配置linux郵件設置);

　　以上都配置好以後，還能夠進行報警配置。

　　alerting -> Notification Channels 中，添加告警通知通道。

　　而後，在原來的大盤中選擇一個指標進行報警設置;而後就能夠接收告警了。

 

　　固然，這裏選擇郵件，須要linux系統直接使用 mail 進行發送郵件才行。

　　

 　　如此，一個完整的監控鏈完成！

 

老話: 願你戎馬半生,歸來還是少年。