Spring Boot Admin 监控指标接入Grafana可视化

柔光的暖阳◎ 2024-03-31 12:58 47阅读 0赞

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Spring Boot Admin2 自带有部分监控图表，如图，有线程、内存Heap和内存Non Heap，但也就只有这几个监控图表，数量很少，并且它只能看到当时的监控数据，并不能查看历史数据，为了改变这种情况，我们需要将指标进行持久化，并使用更强大的可视化工具，这个工具就是Grafana。

![在这里插入图片描述][48d5cabf1eb04781b4a240afce178ad7.png]  
在前面我们知道SBA2具备的监控指标还是挺多的，访问`/actuator` 即可知道，如下图  
![在这里插入图片描述][33cf23b04ca846f1994b4e9ddad8299a.png]  
现在在这篇文章，我们要做的就是将这些指标进行持久化，并在Grafana展示更多的图标，让我们开始。

首先我们需要再Spring Boot中集成持久化数据库，我这里使用了Prometheus，也可以使用InfluxDB。

## 引入Maven依赖 ##

<dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-actuator</artifactId>
    </dependency>
    
    
    <dependency>
        <groupId>io.micrometer</groupId>
        <artifactId>micrometer-registry-prometheus</artifactId>
    </dependency>

## application.properties 配置 ##

由于之前我们已经接入过SBA2，所以我们已经配置过需要暴露的端点，无需再次配置。

management.endpoints.web.exposure.include=*
    management.endpoint.health.show-details=always

> 生产环境，需要配置Spring Security，我这里并未配置。

## 接入Prometheus ##

安装prometheus，为了能够快速体验，这边使用Docker安装，并将本地配置文件映射到Docker中

docker run -p 9090:9090 -v D:\sdk\prometheus\prometheus.yml:/etc/prometheus/prometheus.yml -v D:\sdk\prometheus\alert_rules.yml:/etc/prometheus/alert_rules.yml   prom/prometheus

> alert\_rules.yml 是 Prometheus 告警规则的配置，这个后面其他文章再讲

配置prometheus.yml

scrape_configs:
      # The job name is added as a label `job=<job_name>` to any timeseries scraped from this config.
      - job_name: 'prometheus'
    
        # Override the global default and scrape targets from this job every 5 seconds.
        scrape_interval: 5s
    
        static_configs:
          - targets: ['localhost:9090']
    
      #- job_name: 'prometheus-demo'
      #  scrape_interval: 5s
      #  static_configs:
      #    - targets: ['192.168.0.115:8088']
      - job_name: 'provider'
        metrics_path: '/actuator/prometheus'
        scrape_interval: 5s
        static_configs:
          - targets: ['192.168.0.115:8000']

metrics\_path：指标地址，原有的Spring Boot 指标将自动转换为prometheus指标  
scrape\_interval：指标拉取间隔，这里配置5s  
192.168.0.115:8000： 为本地服务的地址+端口

配置完毕，重启Prometheus，访问地址，可见两个服务都已经是UP状态

![在这里插入图片描述][a4e906c7e94a433c9b548082bd8c10c2.png]  
访问`http://192.168.0.115:8000/actuator/prometheus`地址，就是我们刚配置的服务指标

![在这里插入图片描述][fe025b2712414656b6e32d60f398122b.png]

## 接入Grafana ##

同样的，为了快速体验，我们使用Docker来安装Grafana

> docker run -p 3000:3000 grafana/grafana

安装完毕，访问`http://localhost:3000` 进入主界面，默认账号密码：admin/admin

接入第一步，配置数据源  
![在这里插入图片描述][6e5a8b052d2a4ea59c34fe1de31077a3.png]

![在这里插入图片描述][280eed151df840a897921203bb2b93c3.png]

选择Prometheus，URL选择Prometheus端口地址，我这边已经将端口暴露出来，其他默认

![在这里插入图片描述][8e1434d5502e4e7b80e507069dfb55d3.png]

设置完毕，下一步创建一个大屏，这里以创建JVM监控大屏为例。  
由于Grafana会提供一些大屏指标模板，我们只需要导入即可，或者进行适当的修改，`https://grafana.com/grafana/dashboards`

![在这里插入图片描述][265f5c14659f467db2d23e8021db3e78.png]  
搜索结果第一个即为我们需要的模板，进入详情页，copy模板ID，到Grafana进行导入  
![在这里插入图片描述][74cc413aae8a4b42be29002729a6932a.png]

选择刚配置的Prometheus数据源，设置名称和文件夹，导入后即可生成JVM大屏  
![在这里插入图片描述][94c353725a6a4ca28ce4307cab12ba77.png]  
最终的JVM大屏效果如图，这里截图头部部分指标  
![在这里插入图片描述][6b22af3e3b034de9a6de631934390945.png]

包含的所有指标

![在这里插入图片描述][121a08adccd149f2a61dc9446c552894.png]

每个指标的具体含义，可以自行去了解，本篇文章我们以JVM为例，将Spring Boot2 的JVM 指标接入到Grafana进行可视化，在前面我们通过actuator端点实际暴露是有很多端点的，后面将介绍如何自定义大屏接入上述指标。

[Spring Boot Admin]: https://itsaysay.blog.csdn.net/article/details/125567451
[SpringBoot Admin]: https://itsaysay.blog.csdn.net/article/details/125302909
[Spring Boot Admin2 _EnableAdminServer]: https://itsaysay.blog.csdn.net/article/details/127986764
[Spring Boot Admin2 AdminServerAutoConfiguration]: https://itsaysay.blog.csdn.net/article/details/127990150
[Spring Boot Admin2]: https://itsaysay.blog.csdn.net/article/details/127992400
[Spring Boot Admin2 _JVM]: https://itsaysay.blog.csdn.net/article/details/128029153
[Spring Boot Admin2 1]: https://itsaysay.blog.csdn.net/article/details/128046695?spm=1001.2014.3001.5502
[Grafana]: https://blog.csdn.net/weixin_40972073/category_12137446.html
[48d5cabf1eb04781b4a240afce178ad7.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/31/413a43dbfe0e4e2c90018997756efdb6.png
[33cf23b04ca846f1994b4e9ddad8299a.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/31/10f6651c6f7c46b4809edfc0e10e24e7.png
[a4e906c7e94a433c9b548082bd8c10c2.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/31/0871d4f295894de08ee134ee2d34c9e9.png
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[265f5c14659f467db2d23e8021db3e78.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/31/e8b664c58d224146b71c53150afc1190.png
[74cc413aae8a4b42be29002729a6932a.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/31/c12e4c6c75ef4af0937b5506a31d6303.png
[94c353725a6a4ca28ce4307cab12ba77.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/31/0d1b2be5b5514ee08d4911d19268139d.png
[6b22af3e3b034de9a6de631934390945.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/31/9787e08e13354e63901cc36fc6666afd.png
[121a08adccd149f2a61dc9446c552894.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/03/31/ccfb6522e3524ed4a5d9044c81582e87.png