应用监控以及告警实现

前言

一个Java应用可以不优秀，但是一定不能没有监控方案。否则极大影响排查线上问题的效以及系统故障的及时告警。试想核心应用挂了一个但是没有配置告警理想情况几个小时被自己人发现了但是万一自己人也没看到或者没关注那难道让服务一直挂下去么？

客户：**服务

1.简介

目前市面上监控有很多种在这里我们选用的是Promethus

2.Promethus 介绍

Prometheus是一个开源的系统监控和警报工具包，最初由SoundCloud构建。自2012年成立以来，许多公司和组织都采用了Prometheus，该项目拥有非常活跃的开发人员和用户社区。它现在是一个独立的开源项目，独立于任何公司进行维护。为了强调这一点，并澄清项目的治理结构，Prometheus于2016年加入了云原生计算基金会，成为Kubernetes之后的第二个托管项目。

普罗米修斯收集和存储它的指标作为时间序列数据，也就是说，指标信息与它被记录的时间戳一起存储，以及称为标签的可选键值对。

3. Promethus特性

普罗米修斯的主要特点是:

一个多维数据模型，其时间序列数据由度量名称和键/值对标识
PromQL是一种灵活的查询语言，可以利用这个维度
不依赖分布式存储;单个服务器节点是自治的
时间序列收集通过HTTP上的拉模型进行
通过中间网关支持推送时间序列
目标是通过服务发现或静态配置发现的
支持多种模式的图形化和仪表板

4. Promethus组件

Prometheus生态包括了很多组件，它们中的一些是可选的：

Prometheus主服务器，用于抓取和存储时间序列数据
用于检测应用程序代码的客户端库
用于支持短声明周期的push网关
针对HAProxy，StatsD，Graphite等服务的特定exporters
警告管理器
各种支持工具

多数Prometheus组件是Go语言写的，这使得这些组件很容易编译和部署。

5. Promethus架构

下面这张图说明了Prometheus的整体架构，以及生态中的一些组件作用:

应用监控以及告警实现

建议这个图反复多看几遍这样后边会有个整理的了解

6. Promethus适用性

普罗米修斯可以很好地记录任何纯数字时间序列。它既适合于以机器为中心的监视，也适合于高度动态的面向服务的体系结构的监视。在微服务的世界里，它对多维数据收集和查询的支持是一个特别的优势。

Prometheus是为可靠性而设计的，它是您在停机期间使用的系统，允许您快速诊断问题。每个Prometheus服务器都是独立的，不依赖于网络存储或其他远程服务。当基础设施的其他部分损坏时，您可以依赖它，并且不需要设置广泛的基础设施来使用它。

7. 环境搭建

下载并解压 https://prometheus.io/download/
配置 (详情见https://prometheus.io/docs/prometheus/latest/configuration/configuration/ 无特殊情况，首次配置直接使用默认的进行修改即可)

Prometheus配置是YAML。示例配置如下

global:
  scrape_interval:     15s
  evaluation_interval: 15s

rule_files:
  # - "first.rules"
  # - "second.rules"

scrape_configs:
  - job_name: prometheus
    static_configs:
      - targets: ['localhost:9090']

全局块控制Prometheus服务器的全局配置。我们有两种选择。第一个是scrape_interval，它控制Prometheus抓取目标的频率。您可以为单个目标重写此值。在这种例子下，全局设置是每15s抓取一次。 evaluation_interval选项控制Prometheus评估规则的频率。 Prometheus使用规则创建新的时间序列并生成警报。

rule_files块指定我们希望Prometheus服务器加载的任何规则的位置。现在我们没有规则。

最后一个块scrape_configs控制Prometheus监视的资源。由于Prometheus还将自己的数据公开为HTTP端点，因此它可以抓取并监控自身的健康状况。在默认配置中，有一个名为prometheus的作业，它会抓取Prometheus服务器公开的时间序列数据。该作业包含一个静态配置的目标，即端口9090上的localhost。Prometheus希望指标在/metrics路径上的目标上可用。所以这个默认的工作是通过URL抓取：http//localhost:9090/metrics。

返回的时间序列数据将详细说明Prometheus服务器的状态和性能。

启动Prometheus使用刚才的配置文件启动

./prometheus --config.file=prometheus.yml

8. Prometheus其他操作

使用表达式浏览器

让我们试着看一下Prometheus收集的关于自己的一些数据。要使用Prometheus的内置表达式浏览器，请导航到http://localhost:9090/graph

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正如您可以从http://localhost:9090/metrics收集的那样，Prometheus导出的一个度量标准称为promhttp_metric_handler_requests_total（Prometheus服务器已服务的/ metrics请求的总数）。

继续并将其输入表达式输入框并点击执行：

promhttp_metric_handler_requests_total

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这应该返回许多不同的时间序列（以及为每个记录的最新值），所有时间序列都使用度量标准名称promhttp_metric_handler_requests_total，但具有不同的标签。这些标签指定不同的请求状态。

如果我们只对导致HTTP代码200的请求感兴趣，我们可以使用此查询来检索该信息：

promhttp_metric_handler_requests_total{code=“200”}

效果图如下

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要计算返回的时间序列总数，您可以写：

count(promhttp_metric_handler_requests_total)

效果图如下

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有关表达式语言的更多信息，请参阅表达式语言文档。

适用图表接口

要绘制表达式图表，请导航到http//localhost:9090/graph graph并使用“图表”选项卡。

例如，输入以下表达式来绘制在自我抓取的Prometheus中发生的返回状态代码200的每秒HTTP请求率：

rate(promhttp_metric_handler_requests_total{code=“200”}[1m])

您可以尝试图形范围参数和其他设置。

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监控其他目标

仅从Prometheus那里收集指标并不能很好地反映Prometheus的能力。为了更好地了解Prometheus可以做什么，我们建议您浏览有关其他exporter的文档。使用node exporter指南监控Linux或macOS主机指标是一个很好的起点。另外也可以使用官方/第三方的其他的 exporter https://prometheus.io/docs/instrumenting/exporters/

(Exporter)导出器

导出器是暴露Prometheus度量指标的二进制文件，通常将非Prometheus数据格式转化为Prometheus支持的数据处理格式

以为到这里就结束了么 no~~~

如上的图形化操作界面怎么能满足我们的需求不能每次搜索都得用自己手动搜吧接下来是图形化的界面 Grafana 介绍

9. 图形化界面 Grafana

9.1什么是Grafana?

Grafana允许您查询、可视化、提醒和理解您的指标，无论它们存储在哪里。创建、探索并与团队共享漂亮的仪表盘，培养数据驱动的文化。

9.2 环境搭建

下载 curl -O https://dl.grafana.com/oss/release/grafana-7.1.5.darwin-amd64.tar.gz
解压
启动 ./bin/grafana-server web
配置修改（可选 https://grafana.com/docs/grafana/latest/setup-grafana/configure-grafana/ ）

9.3 首次配置

启动成功后浏览器访问localhost:3000(默认端口如果修改了请替换)

打开首先会进入登录页面让输入账号密码 admin/admin

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登录时会让修改默认的密码看自己选择

登录成功后会进入首页

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然后选择配置

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接下来我们会进行添加一个数据源

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数据源这里这里我们选择 promethus

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填入 promethus 的url 默认localhost:9090

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添加完选择Save&test

9.4 配置 dashboard

配置好数据源之后，我们就可以配置对应的监控信息了，常见的配置监控已经有对应的模板了，就不需要我们一个一个地去配置了。（如果不满足的话，那还是得自己去配）

因为需要配置数据暴露然后交给 promethus 最后 Grafana 进行展示

所以分为四步执行

下载记得选择与自己系统匹配的

首先我们需要下载node_exporter 用来采集服务器的数据官方下载页面 https://prometheus.io/download/ 选择对应的操作系统以及架构这里我们使用的时darwin amd64

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选择 node_exporter

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启动

下载完成解压后进行启动进行解压目录直接运行 ./node_exporter 即可完成启动
配置promethus 采集该数据

添加 job_name node 以及 targets localhost:9100 （node_exporter启动的默认端口为9100）

scrape_configs:
 # The job name is added as a label `job=<job_name>` to any timeseries scraped from this config.
 - job_name: "prometheus"

   # metrics_path defaults to '/metrics'
   # scheme defaults to 'http'.

   static_configs:
     - targets: ["localhost:9090"]
  #node 是需要新加的
 - job_name: node
   static_configs:
     - targets: ['localhost:9100']

配置修改完成进行启动 ./prometheus --config.file=prometheus.yml

然后直接import对应的模板，相关的模板可以在https://grafana.com/grafana/dashboards/ 这里查到。

选择dashboard 然后导入

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服务器的监控直接选用8913 保存后即可看到相关界面

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界面效果图如下

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tips: 查看promethus 采集的到端点 http://localhost:9090/targets 9090为promethus 默认的端口看到都是自己所配置端点的状态为up，那就说明正常。

9.5 监控Java项目

maven项目添加依赖

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

对外暴露相关端点

#这里为了方面 对外暴露了所有的监控数据  生产环境切记不要这么干
management.endpoint.health.show-details=always
management.endpoint.metrics.enabled=true
management.endpoint.prometheus.enabled=true
management.endpoints.web.exposure.include=*
management.metrics.export.prometheus.enabled=true

配置promethus采集数据

scrape_configs:
  # The job name is added as a label `job=<job_name>` to any timeseries scraped from this config.
  - job_name: "prometheus"
    #metrics_path defaults to '/metrics'
    # scheme defaults to 'http'.
    static_configs:
      - targets: ["localhost:9090"]
  - job_name: node
    static_configs:
      - targets: ['localhost:9100'] 
  - job_name: gateway-service
    metrics_path: '/actuator/prometheus'
    static_configs:
      #9091为启动应用端口号
      - targets: ['localhost:9091']

重新启动 promethus
dashboard 添加 JVM监控和Springboot监控

在dashboard 添加 JVM监控和Springboot监控这里选择4701模板的JVM监控和12900模板的SpringBoot监控

分别看下效果

JVM监控

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springboot 监控

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配置模板893来配置监控docker的信息：

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难道又要结束了么当然no~~~ 接下来进入到告警的环节

10.告警

这里使用告警工具是 AlterManager

10.1 AlterManager介绍

Alertmanager处理客户端应用程序(如Prometheus服务器)发送的警报。它负责重复数据删除、分组，并将它们路由到正确的接收器集成，如电子邮件、PagerDuty或OpsGenie。它还负责静音和抑制警报。

10.2 告警流程介绍

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告警流程大概有四大步骤

在promethus配置告警信息以及 alterManager
告警信息触发.
promethus推送告警信息到alterManager
alterManager接收到告警信息并根据不同方式传输到指定位置（邮件 etc 钉钉等等）

10.3 AlterManager下载安装配置

下载安装Alertmanager 地址 https://prometheus.io/download/ 选择操作系统和架构进行下载

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解压
配置修改（更为详细的文档 https://prometheus.io/docs/alerting/latest/configuration/）

route:
  group_by: ['test']
  group_wait: 30s
  group_interval: 5m
  repeat_interval: 1h
  receiver: 'web.hook'
receivers:
  - name: 'web.hook'
    webhook_configs:
      #这个地址又是另外一个东西  prometheus-webhook-dingtalk
      - url: 'http://localhost:8060/dingtalk/webhook1/send'

启动 ./alertmanager --config.file=alertmanager.yml

10.4 配置告警规则以及promethus

配置告警规则建议放在promethus安装目录
在promethus安装目录下新建 alerts.yml
内容如下

# This is the rules file.

groups:
- name: example
  rules:

  - alert: InstanceDown
    expr: up == 0
    for: 3m
    labels:
        severity: page
    annotations:
        summary: "Instance {{ $labels.instance }} down"
        description: "{{ $labels.instance }} of job {{ $labels.job }} has been down for more than 5 minutes."

  - alert: AnotherInstanceDown
    expr: up == 0
    for: 10m
    labels:
        severity: page
    annotations:
        summary: "Instance {{ $labels.instance }} down"
        description: "{{ $labels.instance }} of job {{ $labels.job }} has been down for more than 5 minutes."

这个规则的含义当应用下线后第一个规则会等待3分钟如果还没恢复就会发送告警邮件恢复后就不发送了第二个规则等待10分钟同理

配置promethus

# my global config
global:
  scrape_interval: 15s # Set the scrape interval to every 15 seconds. Default is every 1 minute.
  evaluation_interval: 15s # Evaluate rules every 15 seconds. The default is every 1 minute.
  # scrape_timeout is set to the global default (10s).

# Alertmanager configuration
alerting:
  alertmanagers:
    - static_configs:
    	#alertmanager 服务 端口默认9093
        - targets: ['localhost:9093']
# Load rules once and periodically evaluate them according to the global 'evaluation_interval'.
rule_files:
  # - "first_rules.yml"
  # - "second_rules.yml"
  - "alerts.yml"

# 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: "prometheus"

    # metrics_path defaults to '/metrics'
    # scheme defaults to 'http'.

    static_configs:
      - targets: ["localhost:9090"]
  - job_name: node
    static_configs:
      - targets: ['localhost:9100'] 
  - job_name: gateway-service
    metrics_path: '/actuator/prometheus'
    static_configs:
      - targets: ['localhost:9091']

启动promethus

./prometheus --config.file=prometheus.yml

10.5 prometheus-webhook-dingtalk

这是啥干嘛的简单说就是帮助进行发送钉钉消息的

以前的流程

promethus—>触发规则-> alterManager->进行发送

现在的流程

promethus—>触发规则-> alterManager->prometheus-webhook-dingtalk->进行发送

本来我们可以在alterManager单独配置发送钉钉消息的webhook 但是模板消息以及密钥都无法配置（可能我的姿势不对）

所以加了一层转发告警消息先到alterManager 然后转发给 prometheus-webhook-dingtalk prometheus-webhook-dingtalk来负责真实发送告警到钉钉

下载 https://github.com/timonwong/prometheus-webhook-dingtalk/releases/tag/v2.1.0
解压 & 配置

## Request timeout
# timeout: 5s

## Uncomment following line in order to write template from scratch (be careful!)
#no_builtin_template: true

## Customizable templates path
#templates:
#  - contrib/templates/legacy/template.tmpl

## You can also override default template using `default_message`
## The following example to use the 'legacy' template from v0.3.0
#default_message:
#  title: '{{ template "legacy.title" . }}'
#  text: '{{ template "legacy.content" . }}'

## Targets, previously was known as "profiles"
targets:
  webhook1:
    #钉钉机器人的地址 
    url: https://oapi.dingtalk.com/robot/send?access_token=xxx
    # 钉钉 secret for signature
    secret: xxxxx

启动

./prometheus-webhook-dingtalk --config.file=config.yml

10.6 进行测试

把gateway-service服务停止掉然后等待3分钟（这个时间可以调整)

然后在 prometheus-webhook-dingtalk 控制台即可看到如下日志

表示 alterManager 调用 prometheus-webhook-dingtalk 的 webhook成功了

ts=2023-02-09T11:06:21.615Z caller=entry.go:26 level=info component=web http_scheme=http http_proto=HTTP/1.1 http_method=POST remote_addr=[::1]:62467 user_agent=Alertmanager/0.25.0 uri=http://localhost:8060/dingtalk/webhook1/send resp_status=200 resp_bytes_length=2 resp_elapsed_ms=501.124351 msg="request complete"

同时也可以在钉钉上收到该提示

应用监控以及告警实现

11 tips

钉钉消息模板还有很多可以自行配置

另外还可以发送邮箱告警等等需要修改 alterManager的配置即可

告警的规则还有很多需要自行研究也有类似的模板

promethus的扩展：https://prometheus.io/docs/operating/integrations/

promethus的官网： https://prometheus.io/

应用监控以及告警实现

前言

1.简介

2.Promethus 介绍

3. Promethus特性

4. Promethus组件

5. Promethus架构

6. Promethus适用性

7. 环境搭建

8. Prometheus其他操作

以为到这里就结束了么 no~~~

9. 图形化界面 Grafana

9.1什么是Grafana?

9.2 环境搭建

9.3 首次配置

9.4 配置 dashboard

9.5 监控Java项目

难道又要结束了么 当然no~~~ 接下来进入到告警的环节

10.告警

10.1 AlterManager介绍

10.2 告警流程介绍

10.3 AlterManager下载安装 配置

10.4 配置告警规则 以及promethus

10.5 prometheus-webhook-dingtalk

10.6 进行测试

11 tips

the end good day

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难道又要结束了么当然no~~~ 接下来进入到告警的环节

10.3 AlterManager下载安装配置

10.4 配置告警规则以及promethus