2.自定义埋点上报

一灰灰blogSpringBoot中间件PrometheusPrometheus约 1681 字大约 6 分钟

之前介绍了一篇SpringBoot集成Prometheus实现数据上报的博文，在前面一篇博文中，更多的是一个SpringBoot应用如何最小成本的接入Prometheus，并结合Grafana配置一个完整的应用监控大盘

有看过前文的小伙伴可能知晓，SpringBoot接入Prometheus之后，基本上不用做额外的开发，就已经实现了我们关心的JVM情况、GC情况、HTTP调用请求等信息，然而在实际的业务开发过程中，我们总会遇到一些需要手动上报的场景，那么我们可以怎么处理呢？

本文的核心知识点：

  • 通过一个实例演示SpringBoot应用，如何实现自定义的数据上报

上篇博文: SpringBoot整合Prometheus实现应用监控open in new window

I. 项目环境搭建

本文演示的项目主要为SpringBoot2.2.1版本，更高的版本使用姿势没有太大的区别，至于1.x版本的不确保可行（因为我并没有测试）

1.依赖

pom依赖，主要是下面几个包

<dependencies>
    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-actuator</artifactId>
    </dependency>

    <dependency>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
    </dependency>

    <dependency>
        <groupId>io.micrometer</groupId>
        <artifactId>micrometer-registry-prometheus</artifactId>
    </dependency>
</dependencies>

2. 配置信息

其次是配置文件，注册下Prometheus的相关信息

spring:
  application:
    name: prometheus-example
management:
  endpoints:
    web:
      exposure:
        include: "*"
  metrics:
    tags:
      application: ${spring.application.name}

上面配置中，有两个关键信息，前面博文也有介绍，这里简单说明

  • management.endpoints.web.exposure.include 这里指定所有的web接口都会上报
  • metrics.tags.application 这个应用所有上报的metrics 都会带上application这个标签

配置完毕之后，会提供一个 /actuator/prometheus的端点，供prometheus来拉取Metrics信息

II. 自定义上报

假设我们现在想自己上报http请求的相关信息，当前计划采集下面几个信息

  • 总的请求数：采用Counter
  • 当前正在处理的请求数：采用Gauge
  • 请求耗时直方图: Histogram

1. Prometheus Metric封装

基于上面的分析，我们这里实现了三种常见的Metric信息上报，这里提供一个统一的封装类，用于获取对应的Metric类型

package com.git.hui.boot.prometheus.interceptor;

import io.prometheus.client.CollectorRegistry;
import io.prometheus.client.Counter;
import io.prometheus.client.Gauge;
import io.prometheus.client.Histogram;
import org.springframework.beans.BeansException;
import org.springframework.context.ApplicationContext;
import org.springframework.context.ApplicationContextAware;
import org.springframework.stereotype.Component;

/**
 * @author yihui
 * @date 2021/11/09
 */
@Component
public class PrometheusComponent implements ApplicationContextAware {
    private static PrometheusComponent instance;


    /**
     * 请求总数
     */
    private Counter reqCounter;

    /**
     * 正在请求的http数量
     */
    private Gauge duringReqGauge;

    /**
     * 直方图，请求分布情况
     */
    private Histogram reqLatencyHistogram;

    @Override
    public void setApplicationContext(ApplicationContext applicationContext) throws BeansException {
        instance = this;
        CollectorRegistry collectorRegistry = applicationContext.getBean(CollectorRegistry.class);
        // 这里指定SpringBoot容器的CollectorRegistry，如果使用默认的会导致无法收集
        reqCounter = Counter.build().name("demo_rest_req_total").labelNames("path", "method", "code")
                .help("总的请求计数").register(collectorRegistry);
        duringReqGauge = Gauge.build()
                .name("demo_rest_inprogress_req").labelNames("path", "method")
                .help("正在处理的请求数").register(collectorRegistry);
        reqLatencyHistogram = Histogram.build().labelNames("path", "method", "code")
                .name("demo_rest_requests_latency_seconds_histogram").help("请求耗时分布")
                .register(collectorRegistry);
    }

    public static PrometheusComponent getInstance() {
        return instance;
    }

    public Counter counter() {
        return reqCounter;
    }

    public Gauge gauge() {
        return duringReqGauge;
    }

    public Histogram histogram() {
        return reqLatencyHistogram;
    }
}

注意上面的setApplicationContext()的方法实现逻辑，其中在创建Counter/Gauge/Histogram时，使用的是simpleclient包中提供的最基础的用法，并不是micrometer的封装方式，后面一篇博文会介绍到两种的差异性

上面实现的特点在于，创建Metric时，就已经定义好了label标签，这里定义了

  • path: 请求url路径
  • method: http方法, get/post
  • code: 状态码，表示请求成功还是异常

2. 拦截器实现自定义信息采集上报

接下来我们实现一个自定义的拦截器，拦截所有的http请求，然后上报关键信息

public class PrometheusInterceptor extends HandlerInterceptorAdapter {

    private ThreadLocal<Histogram.Timer> timerThreadLocal = new ThreadLocal<>();

    @Override
    public boolean preHandle(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response, Object handler) throws Exception {
        // 正在处理的请求量
        PrometheusComponent.getInstance().gauge().labels(request.getRequestURI(), request.getMethod()).inc();

        timerThreadLocal.set(PrometheusComponent.getInstance().histogram()
                .labels(request.getRequestURI(), request.getMethod(), String.valueOf(response.getStatus()))
                .startTimer());
        return super.preHandle(request, response, handler);
    }

    @Override
    public void afterCompletion(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response, Object handler, Exception ex) throws Exception {
        String uri = request.getRequestURI();
        String method = request.getMethod();
        int status = response.getStatus();
        // count 请求计数，标签分别为 请求路径，请求方法，response http code
        // 请求应用总量:  sum(demo_rest_req_total)
        // 每秒http请求量: sum(rate(demo_rest_req_total[1m])
        // 请求topk的url:  topk(10, sum(demo_rest_req_total) by (path))
        PrometheusComponent.getInstance().counter().labels(uri, method, String.valueOf(status)).inc();

        // 请求完毕，计数器-1
        PrometheusComponent.getInstance().gauge().labels(uri, method).dec();

        // 直方图统计
        Histogram.Timer timer = timerThreadLocal.get();
        if (timer != null) {
            timer.observeDuration();
            timerThreadLocal.remove();
        }
        super.afterCompletion(request, response, handler, ex);
    }
}

对于拦截器的知识点这里不进行展开，有兴趣的小伙伴可以查看 SpringBoot系列Web篇之拦截器Interceptor使用姿势介绍open in new window

这里我们主要关心的就两点

  • 执行之前（preHandle）： gauge计数+1，开始计时
  • 执行之后 (afterCompletion)： guage计数-1，counter计数+1，计时收集

3. 测试

最后我们需要注册上面的拦截器，并写个demo进行测试一下

@RestController
@SpringBootApplication
public class Application implements WebMvcConfigurer {
    private Random random = new Random();

    @Override
    public void addInterceptors(InterceptorRegistry registry) {
        registry.addInterceptor(new PrometheusInterceptor()).addPathPatterns("/**");
    }

    @GetMapping(path = "hello")
    public String hello(String name) {
        int sleep = random.nextInt(200);
        try {
            Thread.sleep(sleep);
        } catch (InterruptedException e) {
            e.printStackTrace();
        }
        return "hello sleep: " + sleep + " for " + name;
    }

    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(Application.class);
    }

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

}

应用启动之后，访问几次hello的http接口，然后在查看一下metric信息，看是否有我们刚才上报的数据

4. 小结

这一篇博文算是上一篇的补全，若我们希望自定义上报一些信息，可以使用上面这种方式来支持

当然，上报并不代表结束，接下来配置大盘等信息也非常的关键，特别是直方图如何配置Grafana？怎么查看请求的耗时分布情况，就由下文来介绍了

III. 不能错过的源码和相关知识点

0. 项目

1. 微信公众号: 一灰灰Blog

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