Spring Boot 应用监控最佳实践之Micrometer

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前言

Spring Boot应用监控有很多方案，例如elastic APM,Prometheus等。各有特色，本次实践采用方案：Micrometer+Prometheus+Grafana。

选择Micrometer最重要的原因是他的设计很灵活，并且和spring boot 2.x集成度很高。对于jvm的监控很容易集成，难度很小。本次实践包含jvm监控和业务性能指标监控。

环境准备

  1. 搭建promethues

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    docker run \
        -p 9090:9090 \
        --name prometheus
        -v /tmp/prometheus.yml:/etc/prometheus/prometheus.yml \
        prom/prometheus
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    global:
      scrape_interval:     15s # By default, scrape targets every 15 seconds.
      evaluation_interval: 15s # By default, scrape targets every 15 seconds.
      # scrape_timeout is set to the global default (10s).
    # Load rules once and periodically evaluate them according to the global 'evaluation_interval'.
    rule_files:
      # - "first.rules"
      # - "second.rules"

    # A scrape configuration containing exactly one endpoint to scrape:
    # Here it's Prometheus itself.
    scrape_configs:
      # The job name is added as a label `job=<job_name>` to any timeseries scraped from this config.
      - job_name: 'demo_platform'

        # Override the global default and scrape targets from this job every 5 seconds.
        scrape_interval: 5s

        metrics_path: '/actuator/prometheus'
        # scheme defaults to 'http'.

        static_configs:
          - targets: ['127.0.0.1:8080']

  2. 搭建grafana

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    docker run -d -p 3000:3000 --name grafana grafana/grafana:6.5.0

Micrometer简介

Micrometer（译：千分尺） Micrometer provides a simple facade over the instrumentation clients for the most popular monitoring systems. 翻译过来大概就它提供一个门面，类似SLF4j。支持将数据写入到很多监控系统，不过我谷歌下来，很多都是后端接入的是Prometheus.

Micrometer提供了与供应商无关的接口，包括 timers（计时器）， gauges（量规）， counters（计数器）， distribution summaries（分布式摘要）， long task timers（长任务定时器）。它具有维度数据模型，当与维度监视系统结合使用时，可以高效地访问特定的命名度量，并能够跨维度深入研究。

支持的监控系统：AppOptics ， Azure Monitor ， Netflix Atlas ， CloudWatch ， Datadog ， Dynatrace ， Elastic ， Ganglia ， Graphite ， Humio ， Influx/Telegraf ， JMX ， KairosDB ， New Relic ， Prometheus ， SignalFx ， Google Stackdriver ， StatsD ， Wavefront

Micrometer提供的度量类库

Meter是指一组用于收集应用中的度量数据的接口，Meter单词可以翻译为”米”或者”千分尺”，但是显然听起来都不是很合理，因此下文直接叫Meter，理解它为度量接口即可。Meter是由MeterRegistry创建和保存的，可以理解MeterRegistry是Meter的工厂和缓存中心，一般而言每个JVM应用在使用Micrometer的时候必须创建一个MeterRegistry的具体实现。Micrometer中，Meter的具体类型包括：Timer，Counter，Gauge，DistributionSummary，LongTaskTimer，FunctionCounter，FunctionTimer和TimeGauge。一个Meter具体类型需要通过名字和Tag(这里指的是Micrometer提供的Tag接口)作为它的唯一标识，这样做的好处是可以使用名字进行标记，通过不同的Tag去区分多种维度进行数据统计。

Spring Boot集成

与spring boot 集成，这里的metric主要是由spring actuator 提供

安装

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

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

配置

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management:
  endpoint:
    health:
      enabled: false
  endpoints:
    web:
      exposure:
        include: '*'
        exclude: env,beans
  metrics:
    enable:
      http: false
      hikaricp: false

这里有几个注意的点management.endpoint.health.enabled只是为了禁用spring 默认的健康检查，非必须。exclude: env,beans也不需要配置，只是在我项目中为了减少导出的metric。同理management.metrics.enable也是为了减少收集的数据，使用方法为你定义指标的前缀。

只有management.endpoints.web.exposure.include为必须的，这里也只是为了导出/actuator/prometheus，通过该地址可以访问到响应的metric信息。

可视化

访问 http://localhost:8080/actuator/prometheus 即可看到响应的metric信息。

在grafana中中导入JVM (Micrometer)

即可看到如下效果：

自定义业务性能监控

因为系统遗留监控代码的原因，这里采用的是全局静态方法实现。

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protected static Iterable<Tag> tags(String service, String category, String method) {
    return Tags.of("service", service, "category", category, "method", method);
}

protected static Iterable<Tag> tags(String service, String category) {
    return Tags.of("service", service, "category", category);
}

public static void controllerMetric(String service, MonitorMetric.MonitorOperationType type, String method, long time) {
    try {
        Metrics.counter(Constants.HTTP_REQUESTS_TOTAL, tags(service, type.name(), method)).increment();
        Metrics.timer(Constants.REQUESTS_LATENCY, tags(service, type.name())).record(Duration.ofMillis(time));
    } catch (Exception e) {
        e.printStackTrace();
    }
}

解释一下，这里可以统计出请求数和请求延迟。

对于每秒请求数据量，可以使用increase(http_requests_total{job=~"$job",instance=~"$instance"}[1m])

对于平均请求延迟，可以使用rate(timer_sum[1m])/rate(timer_count[1m])

对于Throughput 可以使用rate(timer_count[1m])

使用中的困惑

问题

Percentile histograms与Distribution summaries性能损失还无法确定，不过查看PrometheusTimer，结合测试，还是有一定的性能损失，不过这里未深入研究。

全局使用一些开发建议

可以在定义静态方法类，初始化的时候做一点配置，registry可以使用spring 注入进来例如：

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@Autowired 
MeterRegistry registry;
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public MonitorMetric(MeterRegistry registry) {
        registry.config().meterFilter(
                new MeterFilter() {
                    @Override
                    public DistributionStatisticConfig configure(Meter.Id id, DistributionStatisticConfig config) {
             if (id.getName().startsWith("requests_latency")) {
                            return DistributionStatisticConfig.builder()
                                    .percentiles(0.5, 0.75, 0.9)
                                    .sla(1)
                                    .expiry(Duration.ofMinutes(1))
                                    .minimumExpectedValue(1L)
                                    .build()
                                    .merge(config);
                        }
                        return config;
                    }
                });
        Metrics.addRegistry(registry)；
    }

参考

  1. 使用 Micrometer 记录 Java 应用性能指标
  2. Micrometer 快速入门
  3. JVM应用度量框架Micrometer实战
  4. Micrometer Prometheus