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- 本示例通过flink自带的监控信息暴露出来，然后将数据收集到prometheus中，最后通过grafana的dashboard导入模板进行可视化。
- 本示例分为四个部分，即prometheus、grafana部署、flink配置修改和最后的集成。
- 说明：本示例中的部署环境没有要求，即应用部署的机器根据实际情况而定，只要网络连通即可。
一、prometheus
参考：【运维监控】prometheus+node exporter+grafana 监控linux机器运行情况关于prometheus的部署。
二、grafana
参考：【运维监控】prometheus+node exporter+grafana 监控linux机器运行情况 关于grafana的部署。
三、flink配置修改
flink的部署请参考文章：1、Flink1.12.7或1.13.5详细介绍及本地安装部署、验证
在该文章的基础上，增加如下配置，修改的是flink-conf.yaml配置文件。
yml
metrics.reporter.prom.factory.class: org.apache.flink.metrics.prometheus.PrometheusReporterFactory配置文件保存后，重启flink集群。由于是集群环境，所以需要将整个集群的配置文件都需要修改，端口可以设置，也可以不设置，不设置端口，默认的是9249。
flink集群启动后，集群的任意服务器都可以按照如下方式访问暴露的指标数据，形如http://server4:9249/，图示如下。
四、prometheus集成grafana监控flink
1、修改prometheus配置文件
在prometheus的配置文件（prometheus.yml）中添加如下配置部分。作者的flink是集群高可用环境，即jobmanager部署在server1、server2上，taskmanager部署在server1、server2和server3服务器上。
bash
- job_name: "flink-job-manger"
static_configs:
- targets: [ "server1:9249","server2:9249" ]
metrics_path: /
- job_name: "flink-task-manger"
static_configs:
- targets: [ "server2:9249","server3:9249","server4:9249" ]
metrics_path: /重启prometheus后，并验证是否收集到监控信息。
查看Prometheus是否监控到运行的flink应用如下图。
查看prometheus是否收集到监控信息如下图（查询flink_taskmanager_Status_Shuffle_Netty_UsedMemory）
2、导入grafana模板
导入过程不再赘述，参考文章：【运维监控】Prometheus+grafana监控tomcat8.5 运行情况
本示例导入的模板ID是14911（Apache Flink (2021) Dashboard for Job / Task Manager）。
3、验证
以上所涉及的服务均能正常的运行，以及验证都通过。
点击添加的flink模板，则显示如下图所示。（如果想显示的数据比较多，则需要使用flink做一些复杂的任务，否则有些数据可能没有。）
- Job Manager (JVM - CPU)
- Job Manager (JVM - Memory Usage)
- Job Manager (JVM - Garbage Collector)
- Job Manager (Slots & Jobs)
- Job Manager (Checkpoints)
- Task Manager (JVM - CPU)
- Task Manager (JVM - Memory Usage)
- Task Manager (JVM - Garbage Collector) 和Task Manager (Memory - Flink)
- Task Manager (Memory - Shuffle Netty)
- Task Manager (Job Task - Diag)
- Task Manager (Job Task - General)
以上，完成了Prometheus+grafana监控flink运行情况示例。