【Prometheus】如何通过prometheus监控springboot程序运行状态，并实时告警通知

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所属的专栏： Prometheus监控系统零基础到进阶
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文章目录

[prometheus监控spring boot程序](#prometheus监控spring boot程序)
- 1、下载jmx-exporter
- - [1. 访问github下载](#1. 访问github下载)
  - [2. 准备config.yml配置文件](#2. 准备config.yml配置文件)
- 2、运行SpringBoot应用
- - [1. 安装java基础环境](#1. 安装java基础环境)
  - [2. 下载java应用然后进行编译](#2. 下载java应用然后进行编译)
  - [3. 运行java应用，并加载jmx监控，监听12345端口](#3. 运行java应用，并加载jmx监控，监听12345端口)
  - [4. 检查对应的端口是否正常](#4. 检查对应的端口是否正常)
- 3、配置prometheus
- - 1）修改prometheus配置
  - 2）重新加载Prometheus配置文件
  - [3）检查Prometheus的Status->Targets页面，验证 jmx_exporter 是否已经成功纳入监控中](#3）检查Prometheus的Status->Targets页面，验证 jmx_exporter 是否已经成功纳入监控中)
- 4、JVM常用指标与示例
- - 1）JVM内存使用相关指标（Tomcat也有这些指标）
  - 2）JVM堆内存分配相关指标（可以查看新生代、老年代分别使用了多少内存，粒度更细一些）
- 5、jmx告警规则文件

prometheus监控spring boot程序

jmx_exporter 主要用于从 Java 应用程序中提取 JMX 指标，通常包括 JVM级别的信息，如内存使用情况、线程状态、垃圾回收次数等。

对于传统的SpringBoot应用，由于它默认没有内置 Prometheus 监控的指标，因此使用 jmx_exporter来抓取基础的JVM相关指标。

如果想要获取更细粒度的应用级别的业务指标，例如 HTTP 请求数、处理时间或业务操作的计数，则需要在应用中集成 Prometheus 客户端库，并自定义相应的指标。

1、下载jmx-exporter

1. 访问github下载

下载地址：https://github.com/prometheus/jmx_exporter

在release里面下载jar包即可，如下是最新版本

我们使用0.20.0版本

创建个目录

bash 复制代码

mkdir /etc/jmx_exporter

将下载好的jar包上传上来

2. 准备config.yml配置文件

规则文件可以定义要暴露哪些指标给prometheus

bash 复制代码

[root@jingtian03 jmx_exporter ]#vim config.yaml
rules:
  - pattern: ".*"

2、运行SpringBoot应用

1. 安装java基础环境

注意，下载的java版本和maven版本要对应，并且spring boot程序的版本也要对应

bash 复制代码

yum install java-17-openjdk maven-openjdk17 -y

替换下maven的配置文件，连到阿里云，编译项目会快一些

bash 复制代码

git clone https://github.com/littlefun91/mavendata.git
cd mavendata/
cp settings.xml /etc/maven/

2. 下载java应用然后进行编译

如果自己有，也可以用自己的java应用测试

bash 复制代码

git clone https://github.com/littlefun91/springbootdemo.git

解压，打包

bash 复制代码

tar xf springboot-devops-myapp-java11-jar.tar.gz
cd springboot-devops-demo-jar-java17/
mvn package

编译成功标志

编译好之后会生成一个target目录

里面有生成的jar包文件

3. 运行java应用，并加载jmx监控，监听12345端口

<path_to_jmx_exporter.jar>=<exporter_port>:<path_to_config.yaml>

因此，工作中，我们如果需要监控java程序，则在java运行时加上jmx监控端口即可暴露出metrics

bash 复制代码

nohup java \
 -javaagent:/etc/jmx_exporter/jmx_prometheus_javaagent-0.20.0.jar=12345:/etc/jmx_exporter/config.yaml \
 -jar -Xms50m -Xmx50m target/jingtian-jar-1.0.0.jar \
 --server.port=8081 &>/var/log/springboot.log &

4. 检查对应的端口是否正常

查看metrics

3、配置prometheus

1）修改prometheus配置

bash 复制代码

vim /etc/prometheus/prometheus.yml
  - job_name: "jmx_exporter"
    static_configs:
      - targets: ["jingtian03:12345"]

2）重新加载Prometheus配置文件

bash 复制代码

curl -X POST http://localhost:9090/-/reload

3）检查Prometheus的Status->Targets页面，验证 jmx_exporter 是否已经成功纳入监控中

4、JVM常用指标与示例

1）JVM内存使用相关指标（Tomcat也有这些指标）

初始堆内存和最大堆内存都是启动java程序的时候设置的

注意：最新版的jmx中的指标对应的是

jvm_memory_init_bytes{area="heap"}

jvm_memory_used_bytes{area="heap"}

jvm_memory_max_bytes{area="heap"}

area="heap" 为堆内存

area="nonheap" 为非堆内存

我们主要看堆内存

案例1：JVM堆内存使用率。计算公式：已用堆内存 / 总的堆内存 * 100

bash 复制代码

jvm_memory_used_bytes{area="heap"} / jvm_memory_max_bytes{area="heap"} *100

案例2：计算JVM，新生代和老年代，每次GC所需时间，因为这两个指标是不断累积的，因此计算公式：rate(JVMGC花费总时间[1m]) / rate(JVMGC总次数[1m])

java采用分代回收，分为年轻代、老年代、永久代。年轻代又分为E区、S1区、S2区。

到jdk1.8，永久代被元空间取代了。

年轻代都使用复制算法，老年代的收集算法看具体用什么收集器。默认是PS收集器，采用标记-整理算法。

bash 复制代码

# 如果jvm_gc_collection_seconds_count是100次，而jvm_gc_collection_seconds_sum是50秒，那么平均每次GC耗时是0.5秒。
sum (rate(jvm_gc_collection_seconds_sum[5m]) / rate(jvm_gc_collection_seconds_count[5m])) by (gc, instance, job)

案例3：计算JVM最近5分钟，最小的死锁线的程数，是否高于10

bash 复制代码

min_over_time(jvm_threads_deadlocked[5m])

2）JVM堆内存分配相关指标（可以查看新生代、老年代分别使用了多少内存，粒度更细一些）

最新版的jmx对应的指标是：

jvm_memory_pool_used_bytes

jvm_memory_pool_max_bytes

5、jmx告警规则文件

1）编写JVM告警规则文件

bash 复制代码

cat /etc/prometheus/rules/jvm_rules.yml

yaml 复制代码

groups:
- name: "JVM告警规则"
  rules:
  - alert: JVM堆内存使用率过高
    expr: jvm_memory_bytes_used{area="heap",} / jvm_memory_bytes_max{area="heap",} * 100 > 80
    for: 1m
    labels:
      severity: critical
    annotations:
      summary: "JVM 堆内存使用率过高, 实例:{{ $labels.instance }}, job:{{ $labels.job }} "
      description: "JVM堆内存使用率超过80%, 当前值 {{ $value }}%"
  - alert: JVMGC时间过长
    expr: sum (rate(jvm_gc_collection_seconds_sum[5m]) / rate(jvm_gc_collection_seconds_count[5m])) by (gc, instance, job) > 1
    for: 1m
    labels:
      severity: critical
    annotations:
      summary: "JVM GC时间过长, 实例:{{ $labels.instance }}, job:{{ $labels.job }} "
      description: "JVM {{ $labels.gc }} 的回收时间超过1s，当前值 {{ $value}}s"
  - alert: JVM死锁线程过多
    expr: min_over_time(jvm_threads_deadlocked[5m]) > 0
    for: 1m
    labels:
      severity: critical
    annotations:
      summary: "JVM检测到死锁线程"
      description: "在过去5分钟内JVM检测到存在死锁线程, 当前值 {{ $value }}。"

2）验证规则文件

3）导入JMX图形

导入一个JVM的Grafana模板。Dashboard ID为 14845