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开源可观测性平台Signoz（三）【服务器主机监控篇】
在前文中，分享了signoz的安装、基础配置、日志采集、主机监控添加，本文则分享signoz中链路监控、数据库、中间件接入过程。
1. java链路监控
1.1 接入方案
java链路监控接入方式类似skywalking监控接入方式，通过agent，将相关指标接入signoz。
客户端jar包：opentelemetry-javaagent.jar
客户端jar包下载：
wget https://github.com/open-telemetry/opentelemetry-java-instrumentation/releases/latest/download/opentelemetry-javaagent.jarjava启动参数加入：
-javaagent:/${path}/opentelemetry-javaagent.jar -Dotel.resource.attributes=service.namespace=test,service.name=zrtc-api,deployment.environment=poc -Dotel.metrics.exporter=none -Dotel.exporter.otlp.endpoint=http://${IP of signoz}:4317参数详解：
-javaagent:/${path}/opentelemetry-javaagent.jar：配置jar包的路径
-Dotel.resource.attributes：配置应用的基本信息，如namespace、servicename、environment等，根据当前环境适当增减参数，如非k8s的应用，可去掉namespace配置
otel.metrics.exporter：这个是metrics的配置，在此处必须要特地提醒一下，在旧版本中这个值默认为none，即不开启。但是在较新的版本中这个值默认变成了otlp，因此需要提醒下如果不需要metrics的能力，需要在新版本中将这个值手动设置为none
otel.traces.exporter：用来配置数据输出的exporter，默认是otlp，但是jaeger，zipkin等等也在支持的范围之内，可以根据自己的需求进行配置。
otel.exporter.otlp.trace.endpoint：用来配置具体的采集端点地址，注意此配置仅生效于otlp，如果是jaeger等其他，需要自行使用其他配置。一般来说的话：gRPC协议使用4317端口，http协议使用4318端口（建议使用gRPC）
1.2 例子
以某docker-compose方式部署的java应用sre-test为例，记录java应用接入signoz过程。
先将agent包上传到服务器某个目录，这里是将opentelemetry-javaagent.jar所在目录挂载到了容器里测试接入：
修改docker-compose.yaml部署文件，添加signoz agent：
[root@test102 sre-test]# cat sre-test.yaml
version: "3"
services:
zrtc-api:
image: www.harbor.com/sre/sre-test:1.0.0
container_name: sre-test
restart: always
privileged: true
environment:
TZ: Asia/Shanghai
### 修改SERVICE_STARTUP_CONFIG，添加opentelemetry-javaagent.jar启动相关参数
SERVICE_STARTUP_CONFIG: -javaagent:/jar/opentelemetry-javaagent.jar -Dotel.resource.attributes=service.namespace=test,service.name=sre-test,deployment.environment=poc -Dotel.metrics.exporter=none -Dotel.exporter.otlp.endpoint=http://10.0.0.101:4317 -Xmx512m -Xms512m
SPRING_PROFILES_ACTIVE: poc
volumes:
- /home/otel/jar:/jar ###挂载jar包目录
[root@test102 sre-test]#启动sre-test应用：
docker-cmpose -f sre-test.yaml start在应用启动后，signoz界面的链路板块，就能看到相关的监控信息了：
2. 数据库与中间件接入
2.1 接入方案
signoz支持Prometheus指标采集，因此数据库和中间件可通过exporter客户端导出数据到Prometheus，然后在signoz配置Prometheus target，即可完成监控数据接入。
2.2 例子
以MongoDB和RabbitMQ为例，记录数据库和中间件的监控接入。
2.2.1exporter安装
MongoDB安装exporter
mongodb_exporter下载链接：https://github.com/percona/mongodb_exporter
步骤：
1）先在mongodb创建监控专用用户，这里创建的用户为prometheus
2）然后启动mongodb_exporter：
nohup ./mongodb_exporter --mongodb.uri mongodb://prometheus:prometheus@{IP OF MONGODB}:27017/admin --collector.diagnosticdata --collector.replicasetstatus --collector.dbstats --collector.topmetrics --collector.indexstats --collector.collstats --metrics.overridedescendingindex --collect-all &mongodb_exporter启动的端口为9216，这个端口要配置到otel-collector-metrics-config.yaml中。
RabbitMQ开启rabbitmq_prometheus
rabbitmq-plugins enable rabbitmq_prometheus2.2.2 修改signoz配置文件，接入监控
在Prometheus模块加入以上需要监控的应用target：
..... #前面省略若干行
prometheus:
config:
scrape_configs:
# otel-collector-metrics internal metrics
- job_name: otel-collector-metrics
scrape_interval: 60s
static_configs:
- targets:
- localhost:8888
labels:
job_name: otel-collector-metrics
# SigNoz span metrics
- job_name: signozspanmetrics-collector
scrape_interval: 60s
static_configs:
- targets:
- otel-collector:8889
###############新增配置开始###############
- job_name: "mongo-test"
scrape_interval: 60s
static_configs:
- targets: ["10.0.0.1:9216","10.0.0.2:9216","10.0.0.3:9216"]
- job_name: "rabbitmq-test"
scrape_interval: 60s
static_configs:
- targets: ["10.0.0.1:15692","10.0.0.2:15692","10.0.0.3:15692"]
###############新增配置结束###############
processors:
batch:
send_batch_size: 10000
send_batch_max_size: 11000
timeout: 10s
...... #后面省略若干行重启otel-collector-metrics并确认otel-collector-metrics日志无报错信息
docker-compose -f docker-compose.yaml restart otel-collector-metrics2.2.3 创建Dashboard和Alert
告警接入后，就可以创建Dashboard看板和告警信息了，方法同《开源可观测性平台Signoz（三）【服务器主机监控篇】》。
其余如mysql、PostgreSQL、redis等，可采用相同方案接入。