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千分尺简介

Micrometer 的性能数据为 Java 平台提供了一个上一个监控器的 API，应用程序需要负责 Micrometer 的 API 来收集性能指标。Micrometer 会通用与不同监控器系统的工作只为收集使用。 Micrometer 还很容易支持监控系统中的数据。Micrometer 到类似多个不同的不同的系统中的Micrometer。

Micrometer 目前支持的监控系统有：

https://micrometer.io/docs

千分尺里面有两个最核心的概念，分别是计量器（Meter）和计量器（MeterRegistry），下面来分别看下这个概念。

计量器（米）

Meter收集Metris)性能指标，数据有几种类型的Meter，分别是Counter，Gauge，Timer，Summary。

Meter 有自己的标签，同时 Meter 可以指定每个标签。标签是 key-value 的出现形式，我们就可以根据 tag 对指标进行过滤。除了 Meter 有自己的标签外，也可以可以通过 MeterRegistry 添加通用的标签。

MeterRegistry.Config config = simpleMeterRegistry.config();
    config.commonTags("tag1","value1","tag2","value2");

柜台

计数器只增加值，计数器所允许的计数值是双倍类型，默认情况下增加值是 1.0

@Autowired
private SimpleMeterRegistry simpleMeterRegistry;

@Bean
public Counter counter1(){
    return Counter.builder("test.count1").register(simpleMeterRegistry);
}

@Bean
public Counter counter2(){
    return simpleMeterRegistry.counter("test.count2");
}

@Test
public void test(){
    counter1.increment();
}

测量

Cauge 是表示自己的变化，例如温度，压力。与计数器的不同，Gauge 的值不总是增加的

public void guage(){
    Gauge.builder("guaua1", this::getValue).register(simpleMeterRegistry);
}

public double getValue(){
    return ThreadLocalRandom.current().nextDouble();
}

Gauge对象被创建，就不能手动对其中的值进行修改。在每次显示当前值时， Gauge对象会被创建

定时器

Timer 通常使用记录的一种不同的持续时间。Timer 事件记录可提供的数据，事件的数量和总的持续时间。Timer 的第一种方式来记录持续时间。时间记录方式是使用记录（）方法来记录运行对象的运行时间和可调用方式是使用时间。示例来保存状态集

public void record(){
    Timer timer = simpleMeterRegistry.timer("record");
    timer.record(() -> {
        try {
            Thread.sleep(3000);
        }catch (Exception e){
            e.printStackTrace();
        }
    });
}

public void sample(){
    Timer.Sample sample = Timer.start();
    new Thread(()->{
        try {
            Thread.sleep(3000);
        }catch (Exception e){
            e.printStackTrace();
        }
        sample.stop(simpleMeterRegistry.timer("sample"));
    });
}

概括

摘要记录指标的分布，摘要根据每个指标的值，把值分配到使用的桶中。微米默认桶的值如果从1到Long.MAX_VALUE，可以通过minimumExpectedValue和maximumExpectedValue来控制桶的范围，指标的数值指标，还可以通过设定一个数值对数值进行放大

public void summary(){
    DistributionSummary summary = DistributionSummary.builder("summary")
            .maximumExpectedValue(10L)
            .minimumExpectedValue(1L)
            .publishPercentiles(0.5, 0.75, 0.9)
            .register(simpleMeterRegistry);

    summary.record(1.0);
    summary.record(5.0);
    summary.record(4.5);
    summary.record(3.0);

    System.out.println(summary.takeSnapshot());
}

计量器（MeterRegistry）

MeterRegistry 负责创建和维护Meter。每个监控系统都有自己独立的注册表。

其中是一个基于远程监控的本地监控，它不支持导出到数据系统，主要用于开发和测试。

Micrometer支持多个不同的监控系统，系统可以通过MeterRegistry把多个不同的监控系统组合起来。

public void compositeRegistry(){
        CompositeMeterRegistry compositeMeterRegistry = new CompositeMeterRegistry();
        compositeMeterRegistry.add(new SimpleMeterRegistry());
        compositeMeterRegistry.add(new SimpleMeterRegistry(new SimpleConfig() {
            @Override
            public String get(String s) {
                return null;
            }

            //增加前缀
            @Override
            public String prefix() {
                return "simple";
            }
        },Clock.SYSTEM));

        Counter counter = compositeMeterRegistry.counter("test");
        counter.increment();
    }

千分尺本身提供了一个有效的量程度量。

public void globalRegistry(){
    Metrics.addRegistry(simpleMeterRegistry);
    Counter global = Metrics.counter("global");
    global.increment();
}

SpringBoot 执行器

上面介绍了Micrometer的一些简单使用，从Spring Boot2.0开始，Micrometer就是Spring Boot默认提供的性能指标收集库。SpringBoot Actuator提供了对Micrometer的自动配置。在项目中引入SpringBoot Actuator，

<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-actuator</artifactId>
</dependency>

并在配置文件中，增加配置

Actuator可对外默认的服务，*表示显示所有
management.endpoints.web.exposure.include=*

启动项目，访问 http://8080/actuator，就可以看到Actuator提供的所有监控

{
  "_links": {
    "self": {
      "href": "http://localhost:8080/actuator",
      "templated": false
    },
    "auditevents": {
      "href": "http://localhost:8080/actuator/auditevents",
      "templated": false
    },
    "beans": {
      "href": "http://localhost:8080/actuator/beans",
      "templated": false
    },
    "caches-cache": {
      "href": "http://localhost:8080/actuator/caches/{cache}",
      "templated": true
    },
    "caches": {
      "href": "http://localhost:8080/actuator/caches",
      "templated": false
    },
    "health": {
      "href": "http://localhost:8080/actuator/health",
      "templated": false
    },
    "health-component": {
      "href": "http://localhost:8080/actuator/health/{component}",
      "templated": true
    },
    "health-component-instance": {
      "href": "http://localhost:8080/actuator/health/{component}/{instance}",
      "templated": true
    },
    "conditions": {
      "href": "http://localhost:8080/actuator/conditions",
      "templated": false
    },
    "configprops": {
      "href": "http://localhost:8080/actuator/configprops",
      "templated": false
    },
    "env": {
      "href": "http://localhost:8080/actuator/env",
      "templated": false
    },
    "env-toMatch": {
      "href": "http://localhost:8080/actuator/env/{toMatch}",
      "templated": true
    },
    "info": {
      "href": "http://localhost:8080/actuator/info",
      "templated": false
    },
    "loggers": {
      "href": "http://localhost:8080/actuator/loggers",
      "templated": false
    },
    "loggers-name": {
      "href": "http://localhost:8080/actuator/loggers/{name}",
      "templated": true
    },
    "heapdump": {
      "href": "http://localhost:8080/actuator/heapdump",
      "templated": false
    },
    "threaddump": {
      "href": "http://localhost:8080/actuator/threaddump",
      "templated": false
    },
    "prometheus": {
      "href": "http://localhost:8080/actuator/prometheus",
      "templated": false
    },
    "metrics": {
      "href": "http://localhost:8080/actuator/metrics",
      "templated": false
    },
    "metrics-requiredMetricName": {
      "href": "http://localhost:8080/actuator/metrics/{requiredMetricName}",
      "templated": true
    },
    "scheduledtasks": {
      "href": "http://localhost:8080/actuator/scheduledtasks",
      "templated": false
    },
    "httptrace": {
      "href": "http://localhost:8080/actuator/httptrace",
      "templated": false
    },
    "mappings": {
      "href": "http://localhost:8080/actuator/mappings",
      "templated": false
    }
  }
}

访问 http://localhost:8080/actuator/metrics，可以看到Actuator默认收集的监控指标，包括JVM相关指标（内存使用，垃圾收集），tomcat相关指标，数据库连接池或系统相关

{
  "names": [
    "jvm.memory.max",
    "jvm.threads.states",
    "process.files.max",
    "jvm.gc.memory.promoted",
    "system.load.average.1m",
    "jvm.memory.used",
    "jvm.gc.max.data.size",
    "jvm.gc.pause",
    "jvm.memory.committed",
    "system.cpu.count",
    "logback.events",
    "tomcat.global.sent",
    "jvm.buffer.memory.used",
    "tomcat.sessions.created",
    "jvm.threads.daemon",
    "system.cpu.usage",
    "jvm.gc.memory.allocated",
    "tomcat.global.request.max",
    "tomcat.global.request",
    "tomcat.sessions.expired",
    "jvm.threads.live",
    "jvm.threads.peak",
    "tomcat.global.received",
    "process.uptime",
    "tomcat.sessions.rejected",
    "process.cpu.usage",
    "http.server.requests",
    "tomcat.threads.config.max",
    "jvm.classes.loaded",
    "jvm.classes.unloaded",
    "tomcat.global.error",
    "tomcat.sessions.active.current",
    "tomcat.sessions.alive.max",
    "jvm.gc.live.data.size",
    "tomcat.threads.current",
    "process.files.open",
    "jvm.buffer.count",
    "jvm.buffer.total.capacity",
    "tomcat.sessions.active.max",
    "tomcat.threads.busy",
    "process.start.time"
  ]
}

我们可以通过下面的链接来查看具体的各项指标

http://localhost:8080/actuator/metrics/metricName

其中metricName为需要查看指标的名称，例如查看jvm内存

http://localhost:8080/actuator/metrics/jvm.memory.used

从图片可以看到jvm.memory.used标签，area和id，指定内存（堆内存和堆内存），id指定内存分类来查看我们更多的位置

http://localhost:8080/actuator/metrics/jvm.memory.used?tag=area:heap
http://localhost:8080/actuator/metrics/jvm.memory.used?tag=area:heap&tag=id:PS%20Eden%20Space

普罗米修斯

千分尺支持Pro，千分尺提供给ProMeterRegistry的Pro，将指标转为引入用于支持Prometheus格式的指标。首先需要在pom文件中

<dependency>
    <groupId>io.micrometer</groupId>
    <artifactId>micrometer-registry-prometheus</artifactId>
</dependency>

在配置文件中，配置暴露 Protheus，并允许将我的列表导入到 Prometheus 中

management.endpoint.prometheus.enabled=true
management.metrics.export.prometheus.enabled=true

项目启动后，我们访问 http://localhost:8080/actuator/prometheus，可以看到指标以变成Prometheus格式的指标。

可以安装Prometheus来采集这些指标

docker run -d -p 9090:9090 -v ~/Documents/config/prometheus.yml:/etc/prometheus/prometheus.yml prom/prometheus

其中promeus.yml配置了采集地址及路径

scrape_configs:
 - job_name: prometheus-test
   metrics_path: /actuator/prometheus
   static_configs:
   - targets: ['172.16.22.50:8080']

172.16.22.50是修改我本机的地址，你们可以为自己的ip地址自动访问，访问 http://localhost:9090/targets 可以看到Prometheus的采集配置

自定义公制

我们利用 Prometheus 客户端可以自定义metric

package com.wbl.spingbootdemo.prometheus;

import io.prometheus.client.CollectorRegistry;
import io.prometheus.client.Counter;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.stereotype.Service;

import javax.annotation.PostConstruct;


@Service
public class PrometheusMeter {

    @Autowired
    private CollectorRegistry collectorRegistry;

    // 定义name为prometheus_counter的counter
    public Counter prometheusCounter(){
        return Counter.build().name("prometheus_counter").help("prometheus counter test")
                .register(collectorRegistry);
    }

    @PostConstruct
    public void init(){
        Counter counter = prometheusCounter();
        new Thread(()-> {
            while (true){
                counter.inc();
                try {
                    Thread.sleep(5000);
                } catch (InterruptedException e) {
                    e.printStackTrace();
                }
            }
        }).start();
    }
}

启动项目之后，可以在Prometheus查询页面看到刚刚定义的指标prometheus_counter

总结

Micrometer集成了多个监控系统，包括Prometheus。Micrometer利用Meter收集数据，利用不同的MeterRegistry与不同的监控系统集成
SpringBoot Actuator集成了Micrometer，定义了默认的metric，可以在 http://localhost:8080/actuator/metrics 查看
SpringBoot Actuator可以通过Micrometer将采集的指标导入Prometheus中

芋道源码 —— 纯源码解析博客

实战，Spring Boot整合Prometheus实现应用监控！