當(dāng)面對一個復(fù)雜的系統(tǒng)時，我們往往需要監(jiān)控工具來幫助我們解決一些性能問題。比如之前我們使用SpringBoot Admin來監(jiān)控應(yīng)用，從而獲取到SpringBoot Actuator暴露的指標(biāo)信息。今天給大家介紹一個功能強大的監(jiān)控工具Grafana，只要需要用到監(jiān)控的地方，用它做可視化就對了！

Grafana簡介

Grafana是一款開源的數(shù)據(jù)可視化和分析工具，不管你的指標(biāo)信息存儲在哪里，你都可以用它來可視化這些數(shù)據(jù)。同時它還具有告警功能，當(dāng)指標(biāo)超出指定范圍時會提醒你。

Prometheus簡介

Prometheus是一款時序數(shù)據(jù)庫，可以簡單理解為帶時間的MySQL數(shù)據(jù)庫。由于Grafana只能將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成可視化圖表，并沒有存儲功能，所以我們需要結(jié)合Prometheus這類時序數(shù)據(jù)庫一起使用。

安裝

使用Docker安裝Grafana和Prometheus無疑是最簡單的，我們接下來將采用此種方式。

• 首先下載Grafana的Docker鏡像；

docker?pull?grafana/grafana

• 下載完成后運行Grafana；

docker?run?-p?3000:3000?--name?grafana?\
-d?grafana/grafana

• 接下來下載Prometheus的Docker鏡像；

docker?pull?prom/prometheus

• 在/mydata/prometheus/目錄下創(chuàng)建Prometheus的配置文件prometheus.yml：

global:
??scrape_interval:?5s

• 運行Prometheus，把宿主機中的配置文件prometheus.yml掛載到容器中去；

docker?run?-p?9090:9090?--name?prometheus?\
-v?/mydata/prometheus/prometheus.yml:/etc/prometheus/prometheus.yml?\
-d?prom/prometheus

• 至此安裝完成，是不是很簡單！可以通過如下地址訪問Grafana，登錄賬號密碼為admin:admin，訪問地址：http://192.168.5.78:3000/

• 登錄Grafana后顯示界面如下；

• 其實Prometheus也是有可視化界面的，就是有點簡陋，訪問地址：http://192.168.5.78:9090/

使用

Grafana已經(jīng)安裝完后，是時候來波實踐了，接下來我們來介紹下使用Grafana來監(jiān)控Linux系統(tǒng)和SpringBoot應(yīng)用。

監(jiān)控系統(tǒng)信息

使用node_explorer可以暴露Linux系統(tǒng)的指標(biāo)信息，然后Prometheus就可以通過定時掃描的方式獲取并存儲指標(biāo)信息了。

• 下載node_explorer的安裝包，下載地址：https://prometheus.io/download/#node_exporter

• 這次我們直接把node_explorer安裝到Linux服務(wù)器上（如果使用Docker容器安裝，監(jiān)控的會是Docker容器的指標(biāo)信息）,將下載的安裝包解壓到指定目錄，并修改文件夾名稱：

cd?/mydata
tar?-zxvf?node_exporter-1.1.2.linux-amd64.tar.gz
mv?node_exporter-1.1.2.linux-amd64?node_exporter

• 進入解壓目錄，使用如下命令運行node_explorer，服務(wù)將運行在9100端口上；

cd?node_exporter
./node_exporter?>log.file?2>&1?&

• 使用curl命令訪問獲取指標(biāo)信息接口，獲取到信息表示運行成功；

curl?http://localhost:9100/metrics

#?HELP?promhttp_metric_handler_requests_in_flight?Current?number?of?scrapes?being?served.
#?TYPE?promhttp_metric_handler_requests_in_flight?gauge
promhttp_metric_handler_requests_in_flight?1
#?HELP?promhttp_metric_handler_requests_total?Total?number?of?scrapes?by?HTTP?status?code.
#?TYPE?promhttp_metric_handler_requests_total?counter
promhttp_metric_handler_requests_total{code="200"}?2175
promhttp_metric_handler_requests_total{code="500"}?0
promhttp_metric_handler_requests_total{code="503"}?0

• 接下來修改Prometheus的配置文件prometheus.yml，創(chuàng)建一個任務(wù)定時掃描node_explorer暴露的指標(biāo)信息；

scrape_configs:
??-?job_name:?node
????static_configs:
????-?targets:?['192.168.5.78:9100']

• 重啟Prometheus容器，可以通過加號->Dashboard來創(chuàng)建儀表盤；

• 當(dāng)然你還可以選擇去Grafana的儀表盤市場下載一個Dashboard，市場地址：https://grafana.com/grafana/dashboards

• 這里選擇了Node Exporter Full這個儀表盤，記住它的ID，訪問地址：https://grafana.com/grafana/dashboards/1860

• 選擇導(dǎo)入Dashboard并輸入ID，最后點擊Load即可；

• 選擇數(shù)據(jù)源為Prometheus，最后點擊Import；

• 導(dǎo)入成功后就可以在Grafana中看到實時監(jiān)控信息了，是不是夠炫酷！

監(jiān)控SpringBoot應(yīng)用

監(jiān)控SpringBoot應(yīng)用需要依靠actuator及micrometer，通過暴露actuator的端點，Prometheus可以定時獲取并存儲指標(biāo)信息。

• 修改項目的pom.xml文件，添加actuator及micrometer依賴；

<dependencies>
????<dependency>
????????<groupId>org.springframework.boot</groupId>
????????<artifactId>spring-boot-starter-actuator</artifactId>
????</dependency>
????<!--?集成micrometer，將監(jiān)控數(shù)據(jù)存儲到prometheus?-->
????<dependency>
????????<groupId>io.micrometer</groupId>
????????<artifactId>micrometer-registry-prometheus</artifactId>
????</dependency>
</dependencies>

• 修改應(yīng)用配置文件application.yml，通過actuator暴露監(jiān)控端口/actuator/prometheus；

management:
??endpoints:
????web:
??????exposure:
????????#?暴露端點`/actuator/prometheus`
????????include:?'prometheus'
??metrics:
????tags:
??????application:?${spring.application.name}

• 在監(jiān)控SpringBoot應(yīng)用之前，我們需要先運行一個SpringBoot應(yīng)用，使用如下命令運行即可；

docker?run?-p?8088:8088?--name?mall-tiny-grafana?\
-v?/etc/localtime:/etc/localtime?\
-v?/mydata/app/mall-tiny-grafana/logs:/var/logs?\
-e?TZ="Asia/Shanghai"?\
-d?mall-tiny/mall-tiny-grafana:1.0-SNAPSHOT

• 修改Prometheus的配置文件prometheus.yml，創(chuàng)建一個任務(wù)定時掃描actuator暴露的指標(biāo)信息，這里需要注意下，由于SpringBoot應(yīng)用運行在Docker容器中，需要使用docker inspect mall-tiny-grafana |grep IPAddress來獲取容器IP地址；

scrape_configs:
??#?采集任務(wù)名稱
??-?job_name:?'mall-tiny-grafana'
????#?采集時間間隔
????scrape_interval:?5s
????#?采集超時時間
????scrape_timeout:?10s
????#?采集數(shù)據(jù)路徑
????metrics_path:?'/actuator/prometheus'
????#?采集服務(wù)的地址
????static_configs:
??????-?targets:?['172.17.0.5:8088']

• 我們可以通過Prometheus的可視化界面，來確定Prometheus是否能獲取到指標(biāo)信息；

• 同樣，我們可以從儀表盤市場導(dǎo)入儀表盤，訪問地址：https://grafana.com/grafana/dashboards/14370

• 導(dǎo)入成功后就可以在Grafana中看到SpringBoot實時監(jiān)控信息了，果然夠炫酷！

總結(jié)

通過對Grafana的一波實踐，我們可以發(fā)現(xiàn)，使用Grafana來進行數(shù)據(jù)可視化的過程是這樣的：首先我們得讓被監(jiān)控方將指標(biāo)信息暴露出來，然后用Prometheus定時獲取并存儲指標(biāo)信息，最后將Prometheus配置為Grafana的可視化數(shù)據(jù)源。

參考資料

• Grafana官方文檔：https://grafana.com/docs/grafana/latest/getting-started/getting-started-prometheus/

• node-exporter的使用：https://prometheus.io/docs/guides/node-exporter/

項目源碼地址

https://github.com/macrozheng/mall-learning/tree/master/mall-tiny-grafana

到此這篇關(guān)于使用Grafana監(jiān)控Redis的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Grafana監(jiān)控Redis內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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