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這期內容當中小編將會給大家帶來有關如何進行Spring Boot 應用可視化監控,文章內容豐富且以專業的角度為大家分析和敘述,閱讀完這篇文章希望大家可以有所收獲。
圖文簡介
邏輯關系
效果演示
首先,添加依賴如下依賴:
<dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-actuator</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>io.prometheus</groupId> <artifactId>simpleclient_spring_boot</artifactId> <version>0.0.26</version> </dependency>
然后,在啟動類 Application.java
添加如下注解:
@SpringBootApplication @EnablePrometheusEndpoint @EnableSpringBootMetricsCollector public class Application { public static void main(String[] args) { SpringApplication.run(Application.class, args); } }
最后,配置默認的登錄賬號和密碼,在 application.yml
中:
security: user: name: user password: pwd
提示:不建議配置
management.security.enabled: false
啟動應用程序后,會看到如下一系列的 Mappings
Mappings
利用賬號密碼訪問 http://localhost:8080/application/prometheus ,可以看到 Prometheus 格式的指標數據
指標數據
首先,獲取 Prometheus 的 Docker 鏡像:
$ docker pull prom/prometheus
然后,編寫配置文件 prometheus.yml
:
global: scrape_interval: 10s scrape_timeout: 10s evaluation_interval: 10m scrape_configs: - job_name: spring-boot scrape_interval: 5s scrape_timeout: 5s metrics_path: /application/prometheus scheme: http basic_auth: username: user password: pwd static_configs: - targets: - 127.0.0.1:8080 #此處填寫 Spring Boot 應用的 IP + 端口號
接著,啟動 Prometheus :
$ docker run -d \ --name prometheus \ -p 9090:9090 \ -m 500M \ -v "$(pwd)/prometheus.yml":/prometheus.yml \ -v "$(pwd)/data":/data \ prom/prometheus \ -config.file=/prometheus.yml \ -log.level=info
最后,訪問 http://localhost:9090/targets , 檢查 Spring Boot 采集狀態是否正常。
采集狀態
首先,獲取 Grafana 的 Docker 鏡像:
$ docker pull grafana/grafana
然后,啟動 Grafana:
$ docker run --name grafana -d -p 3000:3000 grafana/grafana
接著,訪問 http://localhost:3000/ 配置 Prometheus 數據源:
Grafana 登錄賬號 admin 密碼 admin
配置 DataSource
最后,配置單個指標的可視化監控面板:
選擇 Graph
編輯
配置需要監控的指標
提示,此處不能任意填寫,只能填已有的指標點,具體的可以在 Prometheus 的首頁看到,即 http://localhost:9090/graph
指標
多配置幾個指標之后,即可有如下效果:
Grafana 監控界面
上述就是小編為大家分享的如何進行Spring Boot 應用可視化監控了,如果剛好有類似的疑惑,不妨參照上述分析進行理解。如果想知道更多相關知識,歡迎關注億速云行業資訊頻道。
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