目录

• 1. 数据埋点
• 2. Micrometer
• 2.1 简单使用
• 2.2 命名规范
• 3. SpringBoot Actuator
• 3.1 添加依赖
• 3.2 基础配置
• 3.3 查看可消费的端点
• 3.4 获取应用的基本信息
• 3.5 健康指标
• 3.6 指标端点 metrics
• 4. 实例
• 4.1 测试接口
• 4.2 消费指标端点
• 5. SpringBoot Admin
• 5.1 Admin 服务器端
• 5.1.1 启用功能、添加依赖
• 5.1.2 选择一个端口
• 5.1.3 访问
• 5.2 Client 客户端
• 5.2.1 添加依赖
• 5.2.2添加配置
• 5.2.3 访问 admin-serve
• 5.3 Eureka 服务器发现
• 5.3.1 加依赖
• 5.3.2 添加配置
• 6 缺点

项目中看到了有埋点监控、报表、日志分析，有点兴趣想慢慢捣鼓一下

1. 数据埋点

监控机器环境的性能和业务流程或逻辑等各项数据，并根据这些数据生成对应的指标，那么我们就称为数据埋点。比如我们想知道某个接口调用的 TPS、机器 CPU 的使用率，这些都可以用到数据埋点

2. Micrometer

Micrometer 为流行的各种监控系统提供了一个简单的门面（类似于日志门面） —— 提供了与供应商无关的接口（counters，timers，gauges等），这些接口称为 meter 接口，其由 MeterRegistry 创建并保存，可理解为 MeterRegistry 是个集合里面存储了各种 meter 的度量数据，下面展示最简单的 counter 接口的使用

2.1 简单使用

其还有 timers、gauges 等接口，自行查阅

// 创建一个 meter 注册中心
MeterRegistry registry = new SimpleMeterRegistry(); 

// 创建一个名为 test 度量
Counter counter = meterRegistry.counter("test");

// 让这个度量的计数加 1
counter.increment();

就是如此简单，比如在调用指定接口的时候，可以使用 counter 接口来度量调用的次数，频率等等

2.2 命名规范

Micrometer 命名用 . 分隔小写单词字符，在接入其他监控系统时会自动将命名转成其适应的格式（或者可重写一个 NamingConvention 转换器来覆盖默认命名转换）。而且还支持多标签来量化，即有了多维度的度量，使统计更加丰富。下面简单地举例命名规范：

# 表示 http 请求
Counter counter = meterRegistry.counter("http.server.requests");

# 表示 http 请求中，请求 user 模块
Counter counter = meterRegistry.counter("http.server.requests", "user");

# 表示 http 请求中，请求 user 模块中，请求 login 登录方法
Counter counter = meterRegistry.counter("http.server.requests", "user", "login");

3. SpringBoot Actuator

SpringBoot Actuator 其底层使用了 Mircometer ，可度量 SpringBoot 应用和获取它的各项指标，可通过 HTTP 或 JMX 来调用 Actuator 暴露的各种端点，然后就可以获取一个正在运行中的应用的内部状态

当然内部指标并不是所有都可以向外暴露的，所以我们得有选择的开放，或者加入权限校验之后才能获取如下内容：

• 有那些可配置的属性
• 各依赖包的日志级别
• 占用了多少内存
• HTTP 埋点被请求了多少次
• 应用本身以及协作的外部服务的健康状态
• ......

3.1 添加依赖

<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-actuator</artifactId>
    <version>2.4.3</version>
</dependency>

3.2 基础配置

management:
  server:
    port: 9090							# 一般启动独立端口（默认和应用端口一致），启用后源端口不可查
  endpoints:
    web:
      base-path: /actuator				# 默认前缀路径，可修改
      exposure:
        include: health,info,metrics	# 向外暴露的端点，可用通配符（'*'，需要单引号）
        exclude: env,heapdump			# 排除暴露的端点

3.3 查看可消费的端点

可先用 HTTP 访问 localhost:9090/actuator 来获取 HATEOAS（可简单理解为暴露的端点文档），它是所有可暴露端点的地图，可通过属性对应的地址来获取的指标，内容如下：

{
  "_links": {
    "self": {
      "href": "http://localhost:9090/actuator",
      "templated": false
    },
    "health-path": {
      "href": "http://localhost:9090/actuator/health/{*path}",
      "templated": true
    },
    "health": {
      "href": "http://localhost:9090/actuator/health",
      "templated": false
    },
    "info": {
      "href": "http://localhost:9090/actuator/info",
      "templated": false
    }
  }
}

3.4 获取应用的基本信息

消费对应的指标，就在地址后面加上名字即可。应用的基本信息是需要自己配置的，没有默认值，所以首次访问 可访问 localhost:9090/actuator/info 是一个空 json。

可配置 info 开头的属性，比如联系方式，应用的作用等等，其配置和消费结果如下：

info:
  contact:
    email: support@howl.com
    phone: 123456789
  description: actuator test application
  
  
# 消费结果
{
  "contact": {
    "email": "support@howl.com",
    "phone": 123456789
  },
  "description": "actuator test application"
}

3.5 健康指标

首先尝试访问 localhost:9090/actuator/health，就可以获取指标内容了

{
  "status": "UP"
}

这里显示的是一个或多个健康指示器的聚合状态，即当前应用和与之交互的外部系统（数据库，消息队列，Eureka等等）的健康状态的聚合状态。我们可以添加如下配置来获取健康指示器的内聚状态

management:
  endpoint:
    health:
      show-details: always
      
      
# 消费结果
{
  "status": "UP",
  "components": {
    "diskSpace": {
      "status": "UP",
      "details": {
        "total": 493516484608,
        "free": 436332154880,
        "threshold": 10485760,
        "exists": true
      }
    },
    "ping": {
      "status": "UP"
    }
  }
}

SpringBoot 的自动配置功能可以确保只有与应用交互的组件才会显示到 health 里面

3.6 指标端点 metrics

可访问如下地址来获取 Actuator 提供的开箱即用的指标分类，包括了内存、处理器、垃圾收集、HTTP请求等指标

http://localhost:9090/actuator/metrics

# 消费结果
{
  "names": [
    "http.server.requests",
    "jvm.buffer.count",
    "jvm.buffer.memory.used",
    "jvm.buffer.total.capacity",
    "jvm.classes.loaded",
    "jvm.classes.unloaded",
    "jvm.gc.live.data.size",
    "jvm.gc.max.data.size",
    "jvm.gc.memory.allocated",
    "jvm.gc.memory.promoted",
    "jvm.gc.pause",
    "jvm.memory.committed",
    "jvm.memory.max",
    "jvm.memory.used",
    "jvm.threads.daemon",
    "jvm.threads.live",
    "jvm.threads.peak",
    "jvm.threads.states",
    "logback.events",
    "process.cpu.usage",
    "process.start.time",
    "process.uptime",
    "system.cpu.count",
    "system.cpu.usage",
    "tomcat.sessions.active.current",
    "tomcat.sessions.active.max",
    "tomcat.sessions.alive.max",
    "tomcat.sessions.created",
    "tomcat.sessions.expired",
    "tomcat.sessions.rejected"
  ]
}

# 可用标准地址 + 指标端点名字 来消费某个指标端点
http://localhost:9090/actuator/metrics/http.server.requests

4. 实例

统计 /user/login 接口被调用的次数，meterRegistry 注册中心在自动配置中加入容器可直接使用

4.1 测试接口

启动应用，然后多次访问这个接口

@RestController
@RequestMapping("/user")
public class UserController {

    @Autowired
    SimpleMeterRegistry meterRegistry;

    @GetMapping("/login")
    public String userLogin() {
        Counter counter = meterRegistry.counter("http.server.requests", "uri", "/user/login");
        counter.increment();
        return "登录成功";
    }
}

4.2 消费指标端点

访问如下地址即可消费端点

http://localhost:9090/actuator/metrics/http.server.requests?tag=uri:/user/login

# 消费结果
# 可以看到这个接口度量（COUNT）了 18次 访问（数据做了部分清除）
{
  "name": "http.server.requests",
  "baseUnit": "seconds",
  "measurements": [
    {
      "statistic": "COUNT",
      "value": 18.0
    }
  ],
  "availableTags": [
    {
      "tag": "method",
      "values": [
        "GET"
      ]
    }
  ]
}

5. SpringBoot Admin

使用上面的地址访问指标很不友好，不可能看一堆这样的数据，得使用一些美化的 UI 界面，SpringBoot Admin 就提供了这样的框架

SpringBoot Admin 作为简单的监控，分为 服务器端 和 客户端

5.1 Admin 服务器端

作为监控的服务端一般是在另外一台服务器上部署的，然后这台服务器会定时去配置好的地址里面拉取监控的指标数据

5.1.1 启用功能、添加依赖

在初始化应用的时候在 Spring Initializr 也可以选择

@EnableAdminServer
@SpringBootApplication
public class AdminApplication {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(AdminApplication.class, args);
    }
}
<dependency>
     <groupId>de.codecentric</groupId>
     <artifactId>spring-boot-admin-starter-server</artifactId>
     <version>2.4.3</version>
</dependency>

5.1.2 选择一个端口

server:
  port: 10000

5.1.3 访问

直接访问 10000 端口即可，当然现在没有东西可以监控，主页面是空白没应用的

5.2 Client 客户端

5.2.1 添加依赖

<!--  actuator  -->
<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-actuator</artifactId>
    <version>2.4.3</version>
</dependency>

<!--  admin-client  -->
<dependency>
    <groupId>de.codecentric</groupId>
    <artifactId>spring-boot-admin-starter-client</artifactId>
    <version>2.4.3</version>
</dependency>

5.2.2添加配置

# 服务端用客户端的主机名来通信，但在虚拟机上客户端主机名会解析不正确，导致实例一直下线状态
# 此时需要如下配置

spring:
  application:
    name: actuatorApplicaton
  boot:
    admin:
      client:
        url: http://admin-serve-ip:10000						# 向服务端定时发送请求
        instance:
          service-url: http://admin-client-ip:8080				# 主页
          management-base-url: http://admin-client-ip:9090		# 各类指标的基础地址

5.2.3 访问 admin-serve

访问即可发现有个应用的指标被获取了，然后里面可以看各种已经暴露的端点指标

5.3 Eureka 服务器发现

上面每启动一个客户端都要手动进行配置监控的 IP 地址很是麻烦，既然微服务架构有服务发现机制的，那么我们可以在监控的服务端上配置 Eureka 的地址，那么 Admin-Server 就会去注册中心获取地址再去拉取指标

5.3.1 加依赖

<dependency>
    <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-netflix-eureka-client</artifactId>
    <version>2.4.3</version>
</dependency>

5.3.2 添加配置

eureka:
  client:
    service-url:
      defaultZone: http://xxx.xxx.xxx.xxx:xxx/eureka/

6 缺点

笔者个人觉得个人小型项目用这个组合来监控埋点已经足够了，加上警告处理都是很不错的选择，但是 SpringBoot Admin 只能监控短时间内的应用信息，如果需要各时间段的监控那么就需要有时序数据库的支持（比如查看这个月内的统计信息），这些就显得无能为力了。

当然还是有代替方案的：

• Actuator：埋点操作
• Promethus：定期去 actuator 拉取数据并以时序的形式存储（内部有时序数据库）
• Granfan：用户友好的 UI 数据展示，展示 Promethus 的数据

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