在应用中内置Prometheus支持

本小节将以Spring Boot为例,介绍如何在应用代码中集成client_java。

添加Prometheus Java Client相关的依赖:

dependencies {
compile 'io.prometheus:simpleclient:0.0.24'
compile "io.prometheus:simpleclient_spring_boot:0.0.24"
compile "io.prometheus:simpleclient_hotspot:0.0.24"
}

通过注解@EnablePrometheusEndpoint启用Prometheus Endpoint,这里同时使用了simpleclient_hotspot中提供的DefaultExporter。该Exporter会在metrics endpoint中统计当前应用JVM的相关信息:

@SpringBootApplication
@EnablePrometheusEndpoint
public class SpringApplication implements CommandLineRunner {
public static void main(String[] args) {
SpringApplication.run(GatewayApplication.class, args);
}
@Override
public void run(String... strings) throws Exception {
DefaultExports.initialize();
}
}

默认情况下Prometheus暴露的metrics endpoint为 /prometheus,可以通过endpoint配置进行修改:

endpoints:
prometheus:
id: metrics
metrics:
id: springmetrics
sensitive: false
enabled: true

启动应用程序访问http://localhost:8080/metrics可以看到以下输出内容:

# HELP jvm_gc_collection_seconds Time spent in a given JVM garbage collector in seconds.
# TYPE jvm_gc_collection_seconds summary
jvm_gc_collection_seconds_count{gc="PS Scavenge",} 11.0
jvm_gc_collection_seconds_sum{gc="PS Scavenge",} 0.18
jvm_gc_collection_seconds_count{gc="PS MarkSweep",} 2.0
jvm_gc_collection_seconds_sum{gc="PS MarkSweep",} 0.121
# HELP jvm_classes_loaded The number of classes that are currently loaded in the JVM
# TYPE jvm_classes_loaded gauge
jvm_classes_loaded 8376.0
# HELP jvm_classes_loaded_total The total number of classes that have been loaded since the JVM has started execution
# TYPE jvm_classes_loaded_total counter
...

添加拦截器,为监控埋点做准备

除了获取应用JVM相关的状态以外,我们还可能需要添加一些自定义的监控Metrics实现对系统性能,以及业务状态进行采集,以提供日后优化的相关支撑数据。首先我们使用拦截器处理对应用的所有请求。

继承WebMvcConfigurerAdapter类并复写addInterceptors方法,对所有请求/**添加拦截器

@SpringBootApplication
@EnablePrometheusEndpoint
public class SpringApplication extends WebMvcConfigurerAdapter implements CommandLineRunner {
@Override
public void addInterceptors(InterceptorRegistry registry) {
registry.addInterceptor(new PrometheusMetricsInterceptor()).addPathPatterns("/**");
}
}

PrometheusMetricsInterceptor继承自HandlerInterceptorAdapter,通过复写父方法preHandle和afterCompletion可以拦截一个HTTP请求生命周期的不同阶段:

public class PrometheusMetricsInterceptor extends HandlerInterceptorAdapter {
@Override
public boolean preHandle(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response, Object handler) throws Exception {
return super.preHandle(request, response, handler);
}
@Override
public void afterCompletion(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response, Object handler, Exception ex) throws Exception {
super.afterCompletion(request, response, handler, ex);
}
}

自定义监控指标

一旦PrometheusMetricsInterceptor能够成功拦截和处理请求之后,我们就可以使用client java自定义多种监控指标。

计数器可以用于记录只会增加不会减少的指标类型,比如记录应用请求的总量(http_requests_total),cpu使用时间(process_cpu_seconds_total)等。 一般而言,Counter类型的metrics指标在命名中我们使用_total结束。

使用Counter.build()创建Counter类型的监控指标,并且通过name()方法定义监控指标的名称,通过labelNames()定义该指标包含的标签。最后通过register()将该指标注册到Collector的defaultRegistry中中。

public class PrometheusMetricsInterceptor extends HandlerInterceptorAdapter {
static final Counter requestCounter = Counter.build()
.name("io_namespace_http_requests_total").labelNames("path", "method", "code")
.help("Total requests.").register();
@Override
public void afterCompletion(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response, Object handler, Exception ex) throws Exception {
String requestURI = request.getRequestURI();
String method = request.getMethod();
int status = response.getStatus();
requestCounter.labels(requestURI, method, String.valueOf(status)).inc();
super.afterCompletion(request, response, handler, ex);
}
}

在afterCompletion方法中,可以获取到当前请求的请求路径、请求方法以及状态码。 这里通过labels指定了当前样本各个标签对应的值,最后通过.inc()计数器+1:

requestCounter.labels(requestURI, method, String.valueOf(status)).inc();

通过指标io_namespace_http_requests_total我们可以实现:

  • 查询应用的请求总量

# PromQL
sum(io_namespace_http_requests_total)
  • 查询每秒Http请求量

# PromQL
sum(rate(io_wise2c_gateway_requests_total[5m]))
  • 查询当前应用请求量Top N的URI

# PromQL
topk(10, sum(io_namespace_http_requests_total) by (path))

使用Gauge可以反映应用的当前状态,例如在监控主机时,主机当前空闲的内容大小(node_memory_MemFree),可用内存大小(node_memory_MemAvailable)。或者容器当前的CPU使用率,内存使用率。这里我们使用Gauge记录当前应用正在处理的Http请求数量。

public class PrometheusMetricsInterceptor extends HandlerInterceptorAdapter {
...省略的代码
static final Gauge inprogressRequests = Gauge.build()
.name("io_namespace_http_inprogress_requests").labelNames("path", "method")
.help("Inprogress requests.").register();
@Override
public boolean preHandle(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response, Object handler) throws Exception {
...省略的代码
// 计数器+1
inprogressRequests.labels(requestURI, method).inc();
return super.preHandle(request, response, handler);
}
@Override
public void afterCompletion(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response, Object handler, Exception ex) throws Exception {
...省略的代码
// 计数器-1
inprogressRequests.labels(requestURI, method).dec();
super.afterCompletion(request, response, handler, ex);
}
}

通过指标io_namespace_http_inprogress_requests我们可以直接查询应用当前正在处理中的Http请求数量:

# PromQL
io_namespace_http_inprogress_requests{}

Histogram主要用于在指定分布范围内(Buckets)记录大小(如http request bytes)或者事件发生的次数。以请求响应时间requests_latency_seconds为例。

public class PrometheusMetricsInterceptor extends HandlerInterceptorAdapter {
static final Histogram requestLatencyHistogram = Histogram.build().labelNames("path", "method", "code")
.name("io_namespace_http_requests_latency_seconds_histogram").help("Request latency in seconds.")
.register();
private Histogram.Timer histogramRequestTimer;
@Override
public boolean preHandle(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response, Object handler) throws Exception {
...省略的代码
histogramRequestTimer = requestLatencyHistogram.labels(requestURI, method, String.valueOf(status)).startTimer();
...省略的代码
}
@Override
public void afterCompletion(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response, Object handler, Exception ex) throws Exception {
...省略的代码
histogramRequestTimer.observeDuration();
...省略的代码
}
}

Histogram会自动创建3个指标,分别为:

  • 事件发生总次数: basename_count

# 实际含义: 当前一共发生了2次http请求
io_namespace_http_requests_latency_seconds_histogram_count{path="/",method="GET",code="200",} 2.0
  • 所有事件产生值的大小的总和: basename_sum

# 实际含义: 发生的2次http请求总的响应时间为13.107670803000001 秒
io_namespace_http_requests_latency_seconds_histogram_sum{path="/",method="GET",code="200",} 13.107670803000001
  • 事件产生的值分布在bucket中的次数: basename_bucket{le="上包含"}

# 在总共2次请求当中。http请求响应时间 <=0.005 秒 的请求次数为0
io_namespace_http_requests_latency_seconds_histogram_bucket{path="/",method="GET",code="200",le="0.005",} 0.0
# 在总共2次请求当中。http请求响应时间 <=0.01 秒 的请求次数为0
io_namespace_http_requests_latency_seconds_histogram_bucket{path="/",method="GET",code="200",le="0.01",} 0.0
# 在总共2次请求当中。http请求响应时间 <=0.025 秒 的请求次数为0
io_namespace_http_requests_latency_seconds_histogram_bucket{path="/",method="GET",code="200",le="0.025",} 0.0
io_namespace_http_requests_latency_seconds_histogram_bucket{path="/",method="GET",code="200",le="0.05",} 0.0
io_namespace_http_requests_latency_seconds_histogram_bucket{path="/",method="GET",code="200",le="0.075",} 0.0
io_namespace_http_requests_latency_seconds_histogram_bucket{path="/",method="GET",code="200",le="0.1",} 0.0
io_namespace_http_requests_latency_seconds_histogram_bucket{path="/",method="GET",code="200",le="0.25",} 0.0
io_namespace_http_requests_latency_seconds_histogram_bucket{path="/",method="GET",code="200",le="0.5",} 0.0
io_namespace_http_requests_latency_seconds_histogram_bucket{path="/",method="GET",code="200",le="0.75",} 0.0
io_namespace_http_requests_latency_seconds_histogram_bucket{path="/",method="GET",code="200",le="1.0",} 0.0
io_namespace_http_requests_latency_seconds_histogram_bucket{path="/",method="GET",code="200",le="2.5",} 0.0
io_namespace_http_requests_latency_seconds_histogram_bucket{path="/",method="GET",code="200",le="5.0",} 0.0
io_namespace_http_requests_latency_seconds_histogram_bucket{path="/",method="GET",code="200",le="7.5",} 2.0
# 在总共2次请求当中。http请求响应时间 <=10 秒 的请求次数为0
io_namespace_http_requests_latency_seconds_histogram_bucket{path="/",method="GET",code="200",le="10.0",} 2.0
# 在总共2次请求当中。http请求响应时间 10 秒 的请求次数为0
io_namespace_http_requests_latency_seconds_histogram_bucket{path="/",method="GET",code="200",le="+Inf",} 2.0

Summary和Histogram非常类型相似,都可以统计事件发生的次数或者发小,以及其分布情况。Summary和Histogram都提供了对于事件的计数_count以及值的汇总_sum。 因此使用_count,和_sum时间序列可以计算出相同的内容,例如http每秒的平均响应时间:rate(basename_sum[5m]) / rate(basename_count[5m])。同时Summary和Histogram都可以计算和统计样本的分布情况,比如中位数,9分位数等等。其中 0.0<= 分位数Quantiles <= 1.0。

不同在于Histogram可以通过histogram_quantile函数在服务器端计算分位数,而Sumamry的分位数则是直接在客户端进行定义。因此对于分位数的计算。 Summary在通过PromQL进行查询时有更好的性能表现,而Histogram则会消耗更多的资源。相对的对于客户端而言Histogram消耗的资源更少。

public class PrometheusMetricsInterceptor extends HandlerInterceptorAdapter {
static final Summary requestLatency = Summary.build()
.name("io_namespace_http_requests_latency_seconds_summary")
.quantile(0.5, 0.05)
.quantile(0.9, 0.01)
.labelNames("path", "method", "code")
.help("Request latency in seconds.").register();
@Override
public boolean preHandle(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response, Object handler) throws Exception {
...省略的代码
requestTimer = requestLatency.labels(requestURI, method, String.valueOf(status)).startTimer();
...省略的代码
}
@Override
public void afterCompletion(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response, Object handler, Exception ex) throws Exception {
...省略的代码
requestTimer.observeDuration();
...省略的代码
}
}

使用Summary指标,会自动创建多个时间序列:

  • 事件发生总的次数

# 含义:当前http请求发生总次数为12次
io_namespace_http_requests_latency_seconds_summary_count{path="/",method="GET",code="200",} 12.0
  • 事件产生的值的总和

# 含义:这12次http请求的总响应时间为 51.029495508s
io_namespace_http_requests_latency_seconds_summary_sum{path="/",method="GET",code="200",} 51.029495508
  • 事件产生的值的分布情况

# 含义:这12次http请求响应时间的中位数是3.052404983s
io_namespace_http_requests_latency_seconds_summary{path="/",method="GET",code="200",quantile="0.5",} 3.052404983
# 含义:这12次http请求响应时间的9分位数是8.003261666s
io_namespace_http_requests_latency_seconds_summary{path="/",method="GET",code="200",quantile="0.9",} 8.003261666

使用Collector暴露其它指标

除了在拦截器中使用Prometheus提供的Counter,Summary,Gauage等构造监控指标以外,我们还可以通过自定义的Collector实现对相关业务指标的暴露。例如,我们可以通过自定义Collector直接从应用程序的数据库中统计监控指标.

@SpringBootApplication
@EnablePrometheusEndpoint
public class SpringApplication extends WebMvcConfigurerAdapter implements CommandLineRunner {
@Autowired
private CustomExporter customExporter;
...省略的代码
@Override
public void run(String... args) throws Exception {
...省略的代码
customExporter.register();
}
}

CustomExporter集成自io.prometheus.client.Collector,在调用Collector的register()方法后,当访问/metrics时,则会自动从Collector的collection()方法中获取采集到的监控指标。

由于这里CustomExporter存在于Spring的IOC容器当中,这里可以直接访问业务代码,返回需要的业务相关的指标。

import io.prometheus.client.Collector;
import io.prometheus.client.GaugeMetricFamily;
import org.springframework.stereotype.Component;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Collections;
import java.util.List;
@Component
public class CustomExporter extends Collector {
@Override
public List<MetricFamilySamples> collect() {
List<MetricFamilySamples> mfs = new ArrayList<>();
# 创建metrics指标
GaugeMetricFamily labeledGauge =
new GaugeMetricFamily("io_namespace_custom_metrics", "custom metrics", Collections.singletonList("labelname"));
# 设置指标的label以及value
labeledGauge.addMetric(Collections.singletonList("labelvalue"), 1);
mfs.add(labeledGauge);
return mfs;
}
}

这里也可以使用CounterMetricFamily,SummaryMetricFamily声明其它的指标类型。