Metrics使用详解 Metrics+influxdb+grafana搭建系统监控

Metrics使用详解 Metrics+influxdb+grafana搭建系统监控

Metrics是一款监控指标的度量类库,它提供了许多工具帮助开发者来完成自定义的监控工作。

看一张图,让你更直观的了解它的魅力:

从上图可以看出,各项数据指标都一清二楚,非常直观清晰,由此Metrics是很重要的一个类库.

Metrics提供了五个基本的度量类型：

1. Gauges（度量）

2. Counters（计数器）

3. Histograms（直方图数据）

4. Meters（TPS计算器）

5. Timers（计时器）

使用步骤方法:

首先将metrics-core加入到maven pom.xml中：

<dependency>

<groupId>io.dropwizard.metrics</groupId>

<artifactId>metrics-core</artifactId>

<version>3.1.2</version>

</dependency>

<dependency>

<groupId>com.github.davidb</groupId>

<artifactId>metrics-influxdb</artifactId>

<version>0.8.2</version>

</dependency>

建立MetricConfig.java配置类:

在使用Metrics之前,要注册metric的容器MetricRegistry,这是Metrics的核心,切记不可缺少!!!

相当于MetricRegistry metrics =newMetricRegistry();

/**

* 在代码中配置好这个MetricRegistry容器

* @return

*/

@Bean

public MetricRegistry metrics() {

return new MetricRegistry();

}

直接上完整代码,供大家参考:

package com.metrics.demo.config;

import com.codahale.metrics.*;

import metrics_influxdb.InfluxdbReporter;

import metrics_influxdb.api.protocols.InfluxdbProtocols;

import org.slf4j.LoggerFactory;

import org.springframework.context.annotation.Bean;

import org.springframework.context.annotation.Configuration;

import java.util.LinkedList;

import java.util.Queue;

import java.util.concurrent.TimeUnit;

/**

* x

*

* @author X兄

* @date 2019/3/27

*/

@Configuration

public class MetricConfig{

/**

* 在代码中配置好这个MetricRegistry容器

* @return

*/

@Bean

public MetricRegistrymetrics() {

return new MetricRegistry();

}

/**

* 将数据收集到Influxdb

* @param metrics

* @return

*/

@Bean(name ="influxdbReporter")

public ScheduledReporterinfluxdbReporter(MetricRegistry metrics){

return InfluxdbReporter.forRegistry(metrics)

//配置Influxdb的数据源：Ip地址、port端口号、用戶名、密码、数据库名称的信息

.protocol(InfluxdbProtocols.http("127.0.0.1", 8086, "username", "pwd", "database"))

.convertRatesTo(TimeUnit.SECONDS)

.convertDurationsTo(TimeUnit.MILLISECONDS)

.filter(MetricFilter.ALL)

.skipIdleMetrics(false)

.build();

}

/**

* 后台Console输出数据

* @param metrics

* @return

*/

@Bean

public ConsoleReporterconsoleReporter(MetricRegistry metrics) {

return ConsoleReporter.forRegistry(metrics)

.convertRatesTo(TimeUnit.SECONDS)

.convertDurationsTo(TimeUnit.MILLISECONDS)

.filter(MetricFilter.ALL)

.build();

}

/**

* Meters TPS计算器

* @param metrics

* @return

*/

@Bean

public MeterrequestMeter(MetricRegistry metrics) {

return metrics.meter("request");

}

/**

* 计时器Timer

* @param metrics

* @return

*/

@Bean

public Timerresponses(MetricRegistry metrics) {

return metrics.timer("executeTime");

}

/**

*Counter计数器,可以用来统计队列中Job的总数。

* @param metrics

* @return

*/

@Bean

public CounterpendingJobs(MetricRegistry metrics) {

return metrics.counter("requestCount");

}

/**

* Histogram 直方图数据

* @param metrics

* @return

*/

@Bean

public HistogramresponseSizes(MetricRegistry metrics) {

return metrics.histogram("Histogram-sizes");

}

/**

* slf4j

* @param metrics

* @return

*/

@Bean

public Slf4jReporterslf4jReporter(MetricRegistry metrics) {

return Slf4jReporter.forRegistry(metrics)

.outputTo(LoggerFactory.getLogger("Slf4jMetrics"))

.convertRatesTo(TimeUnit.SECONDS)

.convertDurationsTo(TimeUnit.MILLISECONDS)

.build();

}

/**

* JMX

* @param metrics

* @return

*/

@Bean

public JmxReporterjmxReporter(MetricRegistry metrics) {

return JmxReporter.forRegistry(metrics).build();

}

/**

* Gauge 衡量一个待处理队列中任务的个数

* Metrics监控Cache的大小

*/

public class QueueManager{

public Queue<String> q =new LinkedList<>();

public QueueManager(MetricRegistry metrics, String name) {

metrics.register(MetricRegistry.name(QueueManager.class, "cache", "size"),

new Gauge<Integer>() {

//(Gauge) () -> cache.size() //监控缓存的大小

@Override

public IntegergetValue() {

return q.size(); //衡量一个待处理队列中任务的个数

}

});

}

}

}

然后建立controller,也就是在你需要用到的地方去使用Metrics:

package com.metrics.demo.controller;

import com.codahale.metrics.*;

import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;

import org.springframework.stereotype.Controller;

import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;

import org.springframework.web.bind.annotation.ResponseBody;

import java.util.Random;

import java.util.concurrent.TimeUnit;

/**

* x

*

* @author X兄

* @date 2019/3/27

*/

@Controller

@RequestMapping("/")

public class MainController {

@Autowired

private Meter requestMeter;

@Autowired

private Timer responses;

@Autowired

private ScheduledReporter influxdbReporter;

@Autowired

private Counter pendingJobs;

@Autowired

private Histogram responseSizes;

@Autowired

private JmxReporter jmxReporter;

@RequestMapping("/hello")

@ResponseBody

public String hello() {

requestMeter.mark(); //Meters TPS计算器调用mark()方法，来增加计数

final Timer.Context context = responses.time(); //Timer计时器统计信息

pendingJobs.inc(); //counter调用inc()增加计数

pendingJobs.dec(); //counter调用dec()减去计数

responseSizes.update(new Random().nextInt(10));// 直方图调用Histogram的update()

jmxReporter.start();//JMX

try {

return "Hello Metrics";

}finally {

context.stop();

influxdbReporter.start(5, TimeUnit.SECONDS); //每5秒钟往数据库添加监控数据

}

}

}

接着修改启动类,在后台输出监控数据:

package com.metrics.demo;

import com.codahale.metrics.ConsoleReporter;

import com.codahale.metrics.Slf4jReporter;

import org.springframework.boot.SpringApplication;

import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;

import org.springframework.context.ApplicationContext;

import java.util.concurrent.TimeUnit;

@SpringBootApplication

public class DemoApplication {

public static void main(String[] args) {

ApplicationContext ctx = SpringApplication.run(DemoApplication.class, args);

// 启动Reporter

ConsoleReporter reporter = ctx.getBean(ConsoleReporter.class);

reporter.start(5, TimeUnit.SECONDS); //五秒钟一次在后台输出监控数据

//slf4j日志,如果需要就在这里加入

Slf4jReporter slf4jReporter = ctx.getBean(Slf4jReporter.class);

slf4jReporter.start(5, TimeUnit.SECONDS);

}

}

我们可以在后台console中看到如下的监控数据:我只截了一小部分的图

最后我们安装 Grafana. 安装方法自己百度,网上一堆, 我就不多做介绍了.

在我们的配置文件里要加入数据库的配置,配置我已经在上图的完整代码中写好了,这个配置不加是不会把监控的数据存进数据库的,切记!!!

安装之后,登录,并配置数据库,即可看到实时监控的信息了!