java对接Prometheus的简单示例

prometheus是由CNCF（Cloud Native Computing Foundation）维护的开源监控和警报系统。它最初由SoundCloud开发，并于2012年发布。Prometheus旨在帮助开发人员和运维团队监控和管理大规模分布式系统的性能和健康状态。 Prometheus具有以下特点：

1. 多维度数据模型：Prometheus采用一种灵活的数据模型，可以记录任意维度的时间序列数据。这使得用户可以对各种指标（如CPU使用率、内存消耗等）进行监控和分析。
2. 强大的查询语言：ProMQL是Prometheus的查询语言，它允许用户通过灵活的查询语法从Prometheus中检索和分析数据。用户可以根据时间、标签、函数等条件进行数据查询和聚合。
3. 高效的数据存储：Prometheus使用本地持久化存储，将数据存储在本地磁盘上。这种设计使得Prometheus能够快速、高效地处理大量的时间序列数据，并支持长时间范围内的数据保留。
4. 灵活的警报机制：Prometheus提供了灵活的警报机制，可以根据用户定义的规则触发警报。用户可以定义警报规则，并配置警报通知方式，以便在系统出现异常时及时采取措施。
5. 生态系统支持：Prometheus支持与各种云原生工具和平台集成，如kubernetes、Grafana等。这使得用户可以将Prometheus与其他工具结合使用，构建全面的监控和运维解决方案。 总的来说，Prometheus是一个功能强大、灵活且易于使用的监控和警报系统，为用户提供了丰富的功能和工具来监控和管理分布式系统的性能和健康状态。

以下是一个简单的示例代码，展示了如何在Java应用程序中使用Prometheus进行指标的收集和导出：

import io.prometheus.client.Counter;import io.prometheus.client.Gauge;import io.prometheus.client.exporter.httpserver;import io.prometheus.client.hotspot.DefaultExports;public class PrometheusExample {    // 创建一个Counter指标    static final Counter requestsTotal = Counter.build()            .name("requests_total")            .help("Total number of requests.")            .reGISter();    // 创建一个Gauge指标    static final Gauge requestsInFlight = Gauge.build()            .name("requests_in_flight")            .help("Number of requests currently being processed.")            .register();    public static void main(String[] args) throws Exception {        // 注册默认的JVM指标        DefaultExports.initialize();        // 启动一个Http服务，用于导出指标        HTTPServer server = new HTTPServer(8080);        // 模拟请求        while (true) {            // 每个请求开始前增加计数器            requestsTotal.inc();            // 每个请求开始时增加Gauge            requestsInFlight.inc();            // 模拟请求处理时间            Thread.sleep(1000);            // 请求处理完成后减少Gauge            requestsInFlight.dec();        }    }}

在这个示例中，我们创建了一个Counter指标和一个Gauge指标，并使用register()方法将它们注册到Prometheus中。然后，我们使用inc()方法增加计数器和Gauge的值，并使用dec()方法减少Gauge的值。同时，我们使用DefaultExports.initialize()方法注册了默认的JVM指标，以便收集JVM的相关指标。 最后，我们启动了一个HTTP服务器（默认监听8080端口），用于导出指标。在运行应用程序后，可以通过访问http://localhost:8080/metrics来查看导出的指标数据。 请注意，为了使用Prometheus的Java客户端库，您需要将以下依赖项添加到您的项目中：

    io.prometheus    simpleclient    0.11.0    io.prometheus    simpleclient_hotspot    0.11.0    io.prometheus    simpleclient_httpserver    0.11.0

希望这个示例能够帮助您开始在Java应用程序中使用Prometheus进行指标的收集和导出。

自定义指标：除了Counter和Gauge之外，Prometheus还支持其他类型的指标，如Histogram和Summary。您可以根据应用程序的需求创建和注册自定义的指标。

import io.prometheus.client.Histogram;import io.prometheus.client.Summary;// 创建一个Histogram指标static final Histogram requestLatency = Histogram.build()        .name("request_latency")        .help("Request latency in seconds.")        .register();// 创建一个Summary指标static final Summary responseSize = Summary.build()        .name("response_size")        .help("Response size in bytes.")        .register();

标签（Labels）：Prometheus的指标可以使用标签来标识和区分不同的维度。您可以使用labels()方法为指标添加标签，并在增加或减少指标值时指定标签值。

// 创建带有标签的Counter指标static final Counter requestsTotal = Counter.build()        .name("requests_total")        .help("Total number of requests.")        .labelNames("method")        .register();// 增加带有标签的计数器requestsTotal.labels("GET").inc();

注册器（Registry）：Prometheus的指标注册表用于管理和导出所有指标。您可以创建自己的注册表，并将指标注册到其中。

import io.prometheus.client.CollectorRegistry;// 创建自定义的注册表CollectorRegistry registry = new CollectorRegistry();// 将指标注册到自定义注册表中requestsTotal.register(registry);requestLatency.register(registry);// 导出自定义注册表中的指标HTTPServer server = new HTTPServer(8080, registry);

监控其他应用程序：除了在Java应用程序中使用Prometheus进行指标收集之外，您还可以使用Prometheus的各种客户端库来监控其他类型的应用程序或服务。Prometheus提供了各种语言的客户端库，例如python、Go、Ruby等，可以与不同类型的应用程序进行集成。希望这些信息对您有所帮助，让您能够更深入地使用Prometheus在Java应用程序中进行指标的收集和监控。

目录

Java对接Prometheus的简单示例

1. 引入依赖

2. 编写指标数据

3. 暴露指标数据

总结

Java对接Prometheus的简单示例

Prometheus是一种开源的监控和警报系统，用于记录时间序列数据。它提供了灵活的查询语言和强大的数据可视化功能，可以帮助开发者监控应用程序的性能和健康状况。在Java应用程序中对接Prometheus，可以方便地收集和暴露应用程序的指标数据，以供Prometheus进行监控和警报。

1. 引入依赖

首先，我们需要在Java项目中引入相关的依赖。在Maven项目中，可以在​​pom.xml​​文件中添加以下依赖：

xmlCopy code    io.prometheus    simpleclient    0.10.0    io.prometheus    simpleclient_hotspot    0.10.0    io.prometheus    simpleclient_servlet    0.10.0

2. 编写指标数据

接下来，我们需要编写代码来定义和记录指标数据。Prometheus通过​​Collector​​来定义指标，可以使用​​Gauge​​、​​Counter​​、​​Summary​​等不同类型来记录不同的指标数据。

javaCopy codeimport io.prometheus.client.Counter;import io.prometheus.client.Gauge;import io.prometheus.client.Summary;public class MyAppMetrics {    // 定义一个计数器    private static final Counter requestsTotal = Counter.build()            .name("myapp_requests_total")            .help("Total number of requests")            .register();        // 定义一个高斯分布摘要    private static final Summary requestLatency = Summary.build()            .name("myapp_request_latency_seconds")            .help("Request latency in seconds")            .register();        // 定义一个测量指标    private static final Gauge memoryUsage = Gauge.build()            .name("myapp_memory_usage")            .help("Memory usage in bytes")            .register();        // 记录请求次数    public static void recordRequest() {        requestsTotal.inc();    }        // 记录请求延迟    public static void recordLatency(double latency) {        requestLatency.observe(latency);    }        // 记录内存使用量    public static void recordMemoryUsage(long usage) {        memoryUsage.set(usage);    }}

3. 暴露指标数据

最后，我们需要将指标数据暴露给Prometheus。可以使用​​HTTPServer​​来创建一个HTTP服务器，将指标数据以Prometheus的格式暴露出去。

javaCopy codeimport io.prometheus.client.exporter.HTTPServer;public class MyApp {    public static void main(String[] args) throws Exception {        // 启动HTTP服务器，监听9090端口        HTTPServer server = new HTTPServer(9090);                // ... 应用程序的逻辑代码 ...                // 关闭HTTP服务器        server.stop();    }}

在运行应用程序后，可以通过访问​​http://localhost:9090/metrics​​来查看暴露的指标数据。

总结

通过以上步骤，我们可以简单地将Java应用程序对接Prometheus，实现指标数据的收集和暴露。在实际应用中，我们可以根据具体需求定义和记录不同类型的指标数据，并通过Prometheus进行监控和警报。这样可以帮助我们更好地了解应用程序的性能和健康状况，及时发现和解决问题。

来源地址：https://blog.csdn.net/q7w8e9r4/article/details/132026682