Micrometer/Prometheus/Grafana体系是当前最成熟的低成本Java监控解决方案，而且通过其他的Prometheus exporter，还可以进行诸如我们可能需要的Windows操作系统监控/Mysql/Kakfka等常用组件的监控、

Prometheus

Prometheus（普罗米修斯）是一套比较完备的监控报警系统，其主要架构设计如图：

主要是由以下组件构成：

• Prometheus server：服务中心，主要负责拉取和存储时序书库（Prometheus有自带的时序数据库）
• Client Libraries：客户端库，主要用于和具体的服务进行集成，采集监控数据，例如Micrometer
• Push gateway：另外一种数据push的采集方式（Prometheus默认使用pull的方式主动采集应用数据），用于适配一些没有长期稳定的进程的服务
• Exporter：用于针对某些特定服务的数据采集工具，例如mysql/kafka/HA等
• Alert Manager：Prometheus的监控告警工具，主要通过webhook和其他告警系统进行集成告警，能够进行告警规则的配置
• 其他工具

同时，Prometheus也有一套自己的查询语法，用于已经采集的数据的结果查询。

Micrometer

Micrometer是Java的指标监控工具，而且建立了一套独立的数据模型，能够和大部分常见的监控工具进行整合，简单快速的建立指标监控体系

Micrometer提供了包括Timer , Counter , Gauge ,
DistributionSummary , LongTaskTimer , FunctionCounter , FunctionTimer , TimeGauge等不同的监控工具，以适应不同的场景，例如Timer用于监控一个操作的消耗时间，并能在这个基础上统计例如minx/max/avg/tp等指标

Grafana

Grafana是一个开源的度量分析与可视化套件。经常被用作基础设施的时间序列数据和应用程序分析的可视化，它在其他领域也被广泛的使用包括工业传感器、家庭自动化、天气和过程控制等。

Grafana支持许多不同的数据源。每个数据源都有一个特定的查询编辑器,该编辑器定制的特性和功能是公开的特定数据来源。

其工作模式主要分为三步：

• 设置数据源：可视化的基础数据来源，例如从数据库/Prometheus/ElasticSearch
• 配置数据抽取方式：例如通过数据库的SQL/Prometheus的ProQuery等进行数据查询
• 数据面板配置：Grafana支持多样的数据呈现方式，例如折线图/直方图/热力图等等，通过简单的配置，即可通过多样化的数据呈现方式去展示监控数据

使用流程

Prometheus部署

写在前面：默认的访问地址 http://127.0.0.1:9090

PS: 下方有docker方式部署

开源的Prometheus是单节点模式，部署非常简单，这里以Windows下为例，首先在Prometheus官方下载文件包。

下载完毕后解压其目录结构如下：

data为Prometheus是自带时序数据库持久化的目录，pometheus.yml为整个Prometheus的配置文件，pometheus.exe为服务启动应用，默认可以直接启动，这个时候Prometheus会使用最基本的默认配置，运行在本地9090端口，采集自身的运行的数据并持久化到时序数据

当Prometheus启动完毕后，本地浏览器访问
http://127.0.0.1:9090即可查看到Prometheus的查询工具

值得注意的是，如果要启用restful接口支持热加载配置，需要在启动的命令行增加参数： --web.enable-lifecycle ,这在生产环境中不停机更新非常重要

例如：cmd下执行：prometheus.exe --web.enable-lifecycle

CentOS下安装

wget https://github.com/prometheus/prometheus/releases/download/v2.22.0/prometheus-2.22.0.linux-amd64.tar.gz

tar -zxvf prometheus-2.5.0.linux-amd64.tar.gz

// --config.file="prometheus/prometheus.yml": 指定配置文件，不写为默认
nohup /dimples/soft/prometheus-2.22.0/prometheus --config.file="/dimples/soft/prometheus-2.22.0/prometheus.yml" &

// 关闭
ps -aux | grep prometheus
kill -s 9 24204(上一步查询出来的pid)

查看Prometheus监控的应用（Prometheus启动时，默认监控的是自己）

此时我们可以看到，在Prometheus中只有一个自己的服务被监控了，那么我们怎么去将自己的服务加入监控呢？请往下看。

Grafana部署

写在前面：默认的访问地址 http://127.0.0.1:3000/login

Grafana的部署和Prometheus的部署类似，也非常简单，这里也以Windows为例，首先需要从官方网站下载最新的安装包。

这里以zip包为例，解压后目录结构为：

配置文件路径为 conf/defaults.ini，这里可以修改默认端口，配置持久化方式，默认用户名和密码

启动执行文件为 bin/grafana-server.exe，双击即可启动。（默认端口为3000，默认用户名和密码均为admin）

启动后浏览器访问即可登录使用，http://127.0.0.1:3000/login 第一次使用会强制修改密码

CentOS下安装

wget https://dl.grafana.com/oss/release/grafana-6.4.4-1.x86_64.rpm
yum install -y grafana-6.4.4-1.x86_64.rpm
yum clean all

// 安装后需要手动启动
service grafana-server start

service grafana-server stop

• 配置文件位于/etc/grafana/grafana.ini，这里暂时保持默认配置即可
• 设置开机启动

systemctl enable grafana-server
systemctl start grafana-server

配置第一个监控面板 - Prometheus

当Prometheus和Grafana部署完成之后，默认Prometheus就已经在开始采集自身的监控数据，所以我们就可以开始配置Prometheus的监控界面，首先需要登录Grafana，在左侧的设置界面配置数据源：

点击 Add data source添加第一个数据源，由于我们这里主要是以Prometheus作为数据源，所以直接选择Prometheus即可：

Name为这个数据源的别称，用于在多个数据源的时候进行区分，url为Prometheus的restful接口地址，例如这里就为刚刚部署完毕的本地Prometheus服务，最后点击最下的Save&Test即可添加成功，然后点击back返回上一步即可查看到已经添加的数据源：

添加完毕数据源之后，则可以开始进行监控面板的设计了，这里考虑到监控面板设计有一定的门槛，所以建议直接使用官方提供的监控面板模板，具体可以从官方的模板仓库下载。

例如我们这里需要进行Prometheus本身的监控，我们搜索 Prometheus stat：

此处可以选择编号 1 的编号导入或者使用编号 2 ，下载JSON文件使用，此处我们使用下载json文件的方式

下载完毕之后，则可以导入到Grafana：

配置panel，有三种方式（编号 1、2、3 任选一种）：上传JOSN文件、填写ID（然后点击Load）、填写JSON配置内容（然后点击Load），此处我们选择方便的填写ID的方式，然后点击对应框后的Load按钮进入下一步

点击import之前需要配置别名和选择一个数据源，所以在import之前必须至少配置一个数据源，点击import后即可看到监控窗口

到此，我们已经学会了启动Grafana和Prometheus，同时学会了配置一个简单的监控服务，即监控Prometheus本身。我们已经了解到其工作的一个基础的流程，以后我们就要去配置监控 Java服务、MySQL、Redis数据库等各种复杂的服务

监控第一个Java程序

在上面们简单的将Prometheus采集的对于自身的数据通过Grafana进行了展示，而我们的核心是通过Prometheus去采集Java应用的数据，这就需要针对前面提到的通过Prometheus的pull模式定时去拉取SpringBoot通过Actuator暴露的Micrometer采集的监控指标

• 首先需要的做的是完成Java应用的Micrometer集成，访问actuator/prometheus或者/prometheus能够正常的返回Micrometer采集的数据指标
• 进入部署Prometheus的文件目录，打prometheus.yml进行拉取节点的配置，这里以我自己部署的java应用为例，在配置文件的scrape_configs节点添加针对java的配置

SpringBoot 集成Micrometer

Micrometer的集成主要依托于SpringBoot的Actuator，Micrometer会默认采集JVM以及一些其他常用组件（例如HikariCP/Http/Tomcat/Logback）的各项指标，然后通过Actuator输出，供Prometheus pull进行数据采集

由于历史的原因，Micrometer的Java集成和SpringBoot版本有关

SpringBoot 2.x

<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-actuator</artifactId>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>io.micrometer</groupId>
    <artifactId>micrometer-registry-prometheus</artifactId>
</dependency>

激活配置：

management.endpoints.web.exposure.include=prometheus,health
management.metrics.tags.application=${spring.application.name}
spring.application.name= demo-project

SpringBoot 1.5.x

<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-actuator</artifactId>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>io.micrometer</groupId>
    <artifactId>micrometer-spring-legacy</artifactId>
    <version>1.0.3</version>
</dependency>
<dependency>
    <groupId>io.micrometer</groupId>
    <artifactId>micrometer-registry-prometheus</artifactId>
    <version>1.0.3</version>
</dependency>

必须配置：

spring.application.name=dimples-demo-project
management.security.enabled=false
spring.metrics.export.includes=health,prometheus

公共配置

@Bean
MeterRegistryCustomizer<MeterRegistry> metricsCommonTags(@Value("${spring.application.name}") String application) {
    return registry -> registry.config().commonTags("application", application);
}

激活后启动程序，通过IDEA查看是否已经包含/actuator/prometheus端点：

访问

http://{port}/actuator/prometheus (2.x)

或者 http://{port}/prometheus (1.5.x)

配置 Prometheus 监控

打开 Prometheus 的 prometheus.yml 文件,这里我们配置一个Java服务

global:
  scrape_interval:     15s 
  evaluation_interval: 15s 
alerting:
  alertmanagers:
  - static_configs:
    - targets:
      # - alertmanager:9093

rule_files:
  # - "first_rules.yml"
  # - "second_rules.yml"

scrape_configs:
  - job_name: 'prometheus'
    # metrics_path defaults to '/metrics'
    static_configs:
    - targets: ['localhost:9090']
  - job_name: 'demo'
    metrics_path: '/actuator/prometheus'
    static_configs:
    - targets: ['127.0.0.1:8080']     # []表示数组，我们可以配置多个服务

修改配置并保存之后，通过Prometheus的restful接口热加载配置：

http://localhost:9090/-/reload

请求接口后返回 Lifecycle API is not enabled. 那么就是启动的时候没有开启热更新配置，需要在启动的命令行增加参数： --web.enable-lifecycle

这里返回200表示执行成功，否则会提示错误信息（这里需要post/put请求，所以这里使用了postman来发起请求，如果Linux可以使用 curl -X POST http://localhost:9090/-/reload发起请求

更新指令执行成功之后，可以在web界面进行确认：

如果想验证是否确实采集到数据，可以返回首页的查询界面：

随意选择一个jvm指标，点击execute即可查询对应的指标数据：

可以看到对应的指标已经有数据采集到，然后我们则可以到grafana进行监控面板的配置，同样我们先下载一个面板模板：

导入之后选择之前配置的数据源之后即可看到监控面板：

到此一个简易的java监控则已经完成

配置服务器监控

这里以监控Java程序为例。需要使用到Windows-exporter的插件来队windows操作系统进行数据采集，首先需要下载最新的exporter。

安装完毕后，浏览器访问： http://localhost:9182/metrics 即可查看到采集的数据指标，在windows的服务中也能看到有windows_exporter启动：

然后我们需要在Prometheus中配置采集节点，参考Java的配置模式：

同样的需要刷新加载 http://localhost:9090/-/reload

同样选择一个Grafana模板，导入即可查看到具体的监控信息：

本节只是简单的整合 Prometheus + Grafana 在监控Java服务方面的使用，但是在我们的微服务业务中，常常还有包括 MySQL、Redis、docker、微服务端点等应用，同时应用发生异常时，还需要发送预警短信或者邮件。那么这些功能如何实现呢？请继续阅读第二章 -《Prometheus + Grafana （2） mysql、redis、Docker容器、服务端点以及预警》。

附录 - 自定义监控面板

Grafana提供不同样式的基础数据层呈现样式，大多数情况下默认的模板即可满足我们的日常需求，如果我们需要进行自定义的面板设计，也可以非常简单的完成的目标，这里建议从已经存在的模板做参考开始，例如JVM的监控面板，随机找一个面板：

选择edit即可以查看是如何配置才能达到当前的效果：

需要配置的内容有：

• 数据源，例如这里选择的是Prometheus
• Metrics：查询表达式，例如这里是Prometheus的表达式，如果是用数据库做数据源，这里应该是SQL
• Legend：数据标题，这里可以用表达式类似{{name}}这样的格式
• Visualization：可视化样式，这里是Graph，也就是折线图，也可以选择其他的样例其他的一些配置可以自己多尝试看看效果