业务监控平台

Prometheus是什么

Prometheus(普罗米修斯)是一个名字非常酷的开源监控系统。

它支持多维度的指标数据模型，服务端通过HTTP协议定时拉取数据后，通过灵活的查询语言，实现监控的目的。

如上图，客户端记录相关指标数据，对外提供查询接口。Prometheus服务端通过服务器发现机制找到客户端，并定时抓取存储为时间序列数据。最后通过Grafana等图表工具集成展示。

Prometheus可以做什么

在业务层用作埋点系统
Prometheus支持各个主流开发语言（Go，java，python，ruby官方提供客户端，其他语言有第三方开源客户端）。我们可以通过客户端方面的对核心业务进行埋点。如下单流程、添加购物车流程。
在应用层用作应用监控系统
一些主流应用可以通过官方或第三方的导出器，来对这些应用做核心指标的收集。如redis,mysql。
在系统层用作系统监控
除了常用软件， prometheus也有相关系统层和网络层exporter,用以监控服务器或网络。
集成其他的监控
prometheus还可以通过各种exporte，集成其他的监控系统，收集监控数据，如AWS CloudWatch,JMX，Pingdom等等。

不要用Prometheus做什么

prometheus也提供了Grok exporter等工具可以用来读取日志，但是prometheus是监控系统，不是日志系统。应用的日志还是应该走ELK等工具栈。

Prometheus 和 spring boot集成

Prometheus中配置服务发现

- job_name: 'consul' consul_sd_configs: - server: '192.168.1.248:8500' relabel_configs: - source_labels: [__meta_consul_service] regex: .*,prometheus.* target_label: job metrics_path: '/prometheus'

maven中添加相关依赖

<!-- The client -->
<dependency>
    <groupId>io.prometheus</groupId>
    <artifactId>simpleclient</artifactId> 
</dependency> 
<!-- Exposition servlet-->
<dependency>
    <groupId>io.prometheus</groupId>
    <artifactId>simpleclient_servlet</artifactId> 
</dependency>
<dependency>
    <groupId>io.prometheus</groupId>
    <artifactId>simpleclient_spring_boot</artifactId> 
</dependency>

关闭spring boot原生metrics
spring.metrics.servo.enabled: false
Application类添加注解

@EnablePrometheusEndpoint
@EnableSpringBootMetricsCollector
业务类定义埋点
static final Counter orderCount = Counter.build()
.name("b2c_order_count").help("order count.").labelNames("shop","siteUid").register();
业务埋点
orderCount.labels("shein","mus").inc();

Prometheus监控nginx

Prometheus可以通过nginx-lua-prometheus这个库对nginx进行埋点。

使用起来也非常简单：

lua_shared_dict prometheus_metrics 10M;
lua_package_path "/path/to/nginx-lua-prometheus/?.lua";
init_by_lua '
  prometheus = require("prometheus").init("prometheus_metrics")
  metric_requests = prometheus:counter(
"nginx_http_requests_total", "Number of HTTP requests", {"host", "status"})
  metric_latency = prometheus:histogram(
"nginx_http_request_duration_seconds", "HTTP request latency", {"host"})
  metric_connections = prometheus:gauge(
"nginx_http_connections", "Number of HTTP connections", {"state"})
';
log_by_lua '
  local host = ngx.var.host:gsub("^www.", "")
  metric_requests:inc(1, {host, ngx.var.status})
  metric_latency:observe(ngx.now() - ngx.req.start_time(), {host})
';

但是，通过基准测试，发现使用了histogram类型的指标后，吞吐量会有5%-10%左右的降低。

总结

借助Prometheus,我们可以快速搭建一个业务监控系统，同时还能增加核心应用的监控手段。丰富我们的监控渠道，配合zabbix、zipkin、ELK、Grafana等工具，让你全方位掌控你的系统。