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在SpringBoot中自定义指标并使用Prometheus监控报警

来源：责编：时间：2024-01-02 09:31:54 161观看

导读在10 分钟教你使用Prometheus监控Spring Boot工程中介绍了如何使用Prometheus监控Spring Boot提供的默认指标，这篇介绍如何自定义业务指标，并使用Prometheus进行监控并报警，同时在 Grafana 进行展现示例介绍我们模拟一个

在10 分钟教你使用Prometheus监控Spring Boot工程中介绍了如何使用Prometheus监控Spring Boot提供的默认指标，这篇介绍如何自定义业务指标，并使用Prometheus进行监控并报警，同时在 Grafana 进行展现

示例介绍

我们模拟一个账务系统，主要功能有：充值与提现，其中会定义5 个业务指标，如下

充值次数
充值金额
提现次数
提现金额
余额

针对以上5 业务指标，会使用prometheus的三种Metrics类型，如下

Counter：只增不减的计数器，用作定义充值次数、提现次数
Gauge：可增可减的仪表盘，侧重于反应系统的当前状态，用作定义余额
Summary：用于记录某些东西的平均大小，也可以计算总和，用作定义充值金额、提现金额

最终我们对以上指标进行 grafana 进行展现，同时对余额小于500 进行告警通知，效果如下

图片

监控与验证

Spring Boot 工程配置

添加 maven 依赖

<dependency>    <groupId>org.springframework.boot</groupId>    <artifactId>spring-boot-starter-actuator</artifactId></dependency><dependency>    <groupId>io.micrometer</groupId>    <artifactId>micrometer-registry-prometheus</artifactId></dependency>

在application.properties，开启监控的端点

#监控的端点management.endpoints.web.exposure.include=*#应用程序名称，在prometheus 上会显示management.metrics.tags.applicatinotallow=${spring.application.name}#tomcat 指标需要开启server.tomcat.mbeanregistry.enabled=true

编写业务代码，提供体现和充值方法，并在init方法中定义五个业务指标，使用了三种Metrics类型

@Service@Slf4jpublic class AccountServiceImpl implements IAccountService {    @Autowired    private MeterRegistry registry;    //入金笔数    private Counter depositCounter;     // 出金笔数    private Counter withdrawCounter;    //入金金额    private DistributionSummary depositAmountSummary;   // 出金金额    private DistributionSummary withdrawAmountSummary;    //余额    private BigDecimal balance = new BigDecimal(1000);    @PostConstruct    private void init() {        depositCounter = registry.counter("deposit_counter", "currency", "btc");        withdrawCounter = registry.counter("withdraw_counter", "currency", "btc");        depositAmountSummary = registry.summary("deposit_amount", "currency", "btc");        withdrawAmountSummary = registry.summary("withdraw_amount", "currency", "btc");        Gauge.builder("balanceGauge", () -> balance)                .tags("currency", "btc")                .description("余额")                .register(registry);    }    @Override    // 充值操作    public void depositOrder(BigDecimal amount) {        log.info("depositOrder amount:{}", amount);        try {            //余额增加            balance = balance.add(amount);            //充值笔数埋点            depositCounter.increment();            //充值金额埋点            depositAmountSummary.record(amount.doubleValue());        } catch (Exception e) {            log.info("depositOrder error", e);        } finally {            log.info("depositOrder result:{}", amount);        }    }    @Override    //提现操作    public void withdrawOrder(BigDecimal amount) {        log.info(" withdrawOrder amount:{}", amount);        try {            if (balance.subtract(amount).compareTo(BigDecimal.ZERO) < 0) {                throw new Exception("提现金额不足，提现失败");            }            //余额减少            balance = balance.subtract(amount);            // 提现笔数埋点数据            withdrawCounter.increment();            // 提现金额埋点            withdrawAmountSummary.record(amount.doubleValue());        } catch (Exception e) {            log.info("withdrawOrder error", e);        } finally {            log.info("withdrawOrder result:{}", amount);        }    }}

Controller 方法，定义了充值和提现接口

@RestController@RequestMapping(ControllerConstants.PATH_PREFIX + "/account")public class AccountController {    @Autowired    IAccountService accountService;    /**     * 充值     */    @RequestMapping(value = "/deposit", method = RequestMethod.GET)    public void deposit(@RequestParam("amount") BigDecimal amount) {        accountService.depositOrder(amount);    }    /**     * 提现     */    @RequestMapping(value = "/withdraw", method = RequestMethod.GET)    public void withdraw(@RequestParam("amount") BigDecimal amount) {        accountService.withdrawOrder(amount);    }}

启动服务查看，访问actuator/prometheus接口，如果能查询以下指标则配置成功

##充值笔数deposit_counter_total## 充值总金额deposit_amount_sum##提现笔数withdraw_counter_total##提现总金额withdraw_amount_sum## 余额balanceGauge

Promethues 配置

在prometheus.yml文件中进行配置业务系统采集点，5s 拉取一次指标，由于prometheus server 部署在docker 中，所以访问主机IP 用host.docker.internal

#业务系统监控            - job_name: 'SpringBoot'    # Override the global default and    scrape_interval: 5s    metrics_path: '/actuator/prometheus'    static_configs:      - targets: ['host.docker.internal:8080']

图片

告警规则配置，在容器启动时用主机的/data/prometheus目录映射到容器的/prometheus目录，因此在主机/data/prometheus/目录创建rules文件夹，并创建告警文件business-alert.rules，这里告警对余额小于 500 则进行告警

groups:- name: businessAlert  rules:  - alert: balanceAlert    expr: balanceGauge{applicatinotallow="backend"} < 500    for: 20s    labels:      severity: page      team: g2park    annotations:      summary: "{{ $labels.currency }} balance is insufficient "      description: "{{ $labels.currency }} balance : {{ $value }}"

启动Prometheus，进行验证，查询采集目标，已生效

图片

查询充值次数，已采集点击Alters,可以看到业务告警已经生效

AlterManager配置

在/data/prometheus/alertmanager目录下，新增告警模板notify-template.tmpl，此目录映射到altermanager 的/etc/alertmanager目录，模板包含告警和自愈两部分，2006-01-02 15:04:05是go语言的日志格式，固定值，加28800e9表示转换为东八区时间，即北京时间

{{ define "test.html" }} {{- if gt (len .Alerts.Firing) 0 -}}{{ range .Alerts }}<h1 align="left" style="color:red;">告警</h1><pre>告警级别: {{ .Labels.severity }} 级 <br>告警类型: {{ .Labels.alertname }} <br>故障主机: {{ .Labels.instance }} <br>告警主题: {{ .Annotations.summary }} <br>告警详情: {{ .Annotations.description }} <br>告警时间：{{ (.StartsAt.Add 28800e9).Format "2006-01-02 15:04:05" }}<br>  </pre>{{ end }}{{ end }}{{- if gt (len .Alerts.Resolved) 0 -}}{{ range .Alerts }}<h1 align="left" style="color:green;">恢复</h1><pre>告警名称：{{ .Labels.alertname }}<br>告警级别：{{ .Labels.severity }}<br>告警机器：{{ .Labels.instance }}<br>告警主题：{{ .Annotations.summary }}<br>告警主题：{{ .Annotations.description }}<br>告警时间：{{ (.StartsAt.Add 28800e9).Format "2006-01-02 15:04:05" }}<br> 恢复时间：{{ (.EndsAt.Add 28800e9).Format "2006-01-02 15:04:05" }}<br> </pre>{{- end }}{{- end }}{{- end }}

修改alertmanager.yml为以下内容，替换对应账号即可

global:  smtp_smarthost: smtp.qq.com:465  smtp_from: 9238223@qq.com  smtp_auth_username: 9238223@qq.com  smtp_auth_identity: 9238223@qq.com  smtp_auth_password: 123  smtp_require_tls: falsetemplates: #添加模板  - '/etc/alertmanager/notify-template.tmpl'   #指定路径    route:  group_by: ['alertname']  receiver: 'default-receiver'  group_wait: 30s  group_interval: 5m  repeat_interval: 1hreceivers:  - name: default-receiver    email_configs:      - to: abc123@foxmail.com        html: '{{ template "test.html" . }}'        send_resolved: true        headers: { Subject: "系统监控告警{{- if gt (len .Alerts.Resolved) 0 -}}恢复{{ end }}" }

global: 这是一个全局配置部分，用于配置全局的Alertmanager设置。

route: 用于配置警报的路由规则。

receivers: 接收者部分，用于配置接收告警通知的收件人。

to: abc123@foxmail.com: 这是收件人的邮件地址，即接收警报通知的邮箱地址。
send_resolved: true: 这是一个布尔值，指示是否发送已解决的警报通知。在这个例子中，设置为true，表示发送已解决的警报通知。
name: default-receiver: 这是默认接收者的名称。
email_configs: 用于指定接收邮件通知的收件人和其他相关设置。
group_by: ['alertname']: 这是一个标签列表，用于按照警报名称（alertname）进行分组。
receiver: 'default-receiver': 这是指定默认接收者的名称，即接收警报通知的收件人。
group_wait: 30s: 在发送警报通知前等待的时间，以便将相同的警报分组在一起。
group_interval: 5m: 这是发送同一组警报通知之间的最小时间间隔。
repeat_interval: 1h: 这是在重复发送未解决的警报通知之前等待的时间间隔。
smtp_smarthost: 这是SMTP服务器的地址和端口，用于发送邮件通知。
smtp_from: 这是邮件发送方的邮件地址，即发送邮件的地址。

启动Altermanager，进行验证

docker start alertmanager

访问stauts，如果出现以下结果则成功

告警验证，系统默认余额为1000，调用backend/account/withdraw提现接口，使余额降至500，进行报警

等待20s 左右，prometheus 收到报警会推送至Altermanager

图片

Altermanager则会根据我们配置时间等待 30s，进行通知告警

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自愈验证，调用充值backend/account/deposit接口，使余额大于500，等待6m 左右会收到自愈告警，如果嫌时间比较长，修改alertmanager.yml中 group_wait、group_interval参数值即可

Grafana配置

启动 Grafana，点击新增面板，创建三种图表，分别为余额走势、提现与充值金额占比、提现与充值笔数走势图，如下

图片

余额走势，报表类型为Stat

sum(balanceGauge{applicatinotallow="backend"})

图片

提现与充值金额占比，报表类型为Pie chart

withdraw_amount_sum{applicatinotallow="backend"}deposit_amount_sum{applicatinotallow="backend"}

提现与充值笔数走势图，报表类型为Time series

increase(deposit_counter_total{applicatinotallow="backend"}[5m])increase(withdraw_counter_total{applicatinotallow="backend"}[5m])

总结

以上介绍了如何在Spring Boot中自定义业务指标以及对指标进行监控和告警，希望对你所帮助，注意以上示例只是为了简单便于理解才是这样写，真实使用中，指标可以与数据库或者缓存进行结合，比如余额报警，调用查询余额接口即可。

本文链接：http://www.28at.com/showinfo-26-55323-0.html在SpringBoot中自定义指标并使用Prometheus监控报警

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