prometheus+grafana监控体系

前序：在windows已经按照如下教程安装好了prometheus和grafana以及redis_exporter和windows_exporter

现记录如何在自己的笔记本启动

• 启动D:\Develop\prometheus-community\prometheus-2.41.0.windows-amd64下的prometheus.exe，直接双击就可以，访问http://127.0.0.1:9090/targets
• 启动D:\Develop\prometheus-community\grafana-8.2.2\bin下的grafana-server.exe，访问http://127.0.0.1:3000，用户名和密码都是admin
• 启动redisD:\Develop\Redis\redis-6.2.6-x64-windows，双击redis-server.exe。

查看grafana，
最终redis监控面板如下图所示

springboot集成普罗米修斯监控

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一、代码添加位置与完整实现

在 KafkaOrderConsumer 类中直接添加以下代码块（通常在类末尾，@PreDestroy 方法之前）：

// 监控线程池指标的核心代码
@Bean
public MeterRegistryCustomizer<MeterRegistry> threadPoolMetrics() {
    return registry -> {
        // 监控活跃线程数
        Gauge.builder("order.threadpool.active.threads", executor, ThreadPoolExecutor::getActiveCount)
            .description("当前活跃线程数")
            .register(registry);

        // 监控队列堆积大小
        Gauge.builder("order.threadpool.queue.size", executor, 
            pool -> pool.getQueue().size())
            .description("线程池队列大小")
            .register(registry);
    };
}

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application.yml中添加

# application.yml
management:
  endpoints:
    web:
      exposure:
        include: prometheus,metrics

二、必须的依赖引入

在 pom.xml 中添加 Micrometer 和 Actuator 依赖：

<!-- Spring Boot Actuator -->
<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-actuator</artifactId>
</dependency>

<!-- Prometheus 监控集成 -->
<dependency>
    <groupId>io.micrometer</groupId>
    <artifactId>micrometer-registry-prometheus</artifactId>
</dependency>

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三、需要导入的类

在 KafkaOrderConsumer.java 文件头部添加以下导入：

import io.micrometer.core.instrument.Gauge;
import io.micrometer.core.instrument.MeterRegistry;
import io.micrometer.core.instrument.binder.MeterBinder;
import org.springframework.boot.actuate.autoconfigure.metrics.MeterRegistryCustomizer;

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四、完整代码结构示例

public class KafkaOrderConsumer {
    // 原有依赖注入和线程池定义...
    
    @Resource
    private IVoucherOrderService voucherOrderService;
    
    private final ThreadPoolExecutor executor = new ThreadPoolExecutor(...);

    // 新增的监控代码块
    @Bean
    public MeterRegistryCustomizer<MeterRegistry> threadPoolMetrics() {
        return registry -> {
            Gauge.builder("order.threadpool.active.threads", executor, ThreadPoolExecutor::getActiveCount)
                .register(registry);
            Gauge.builder("order.threadpool.queue.size", executor, 
                pool -> pool.getQueue().size())
                .register(registry);
        };
    }

    @PreDestroy
    public void shutdown() { ... }
}

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五、修改prometheus配置文件并验证是否生效

• Prometheus 抓取配置检查

1. 查看 Prometheus 配置文件 prometheus.yml

scrape_configs:
  - job_name: 'spring-app'
    metrics_path: '/actuator/prometheus' # 这个和上面一致
    static_configs:
      - targets: ['localhost:8081']  # 确保此处是应用的真实IP和端口
    scrape_interval: 5s              # 抓取间隔建议5秒

2. 检查 Prometheus 抓取状态
   访问 http://localhost:9090/targets，找到对应 job：

✅ 正常状态：State 显示 UP

❌ 异常状态：红色 DOWN（需检查网络或配置）

1. 启动应用，访问监控端点：

   http://localhost:8081/actuator/prometheus
   

2. 搜索指标名称：

   # 活跃线程数
   order_threadpool_active_threads
   
   # 队列堆积
   order_threadpool_queue_size
   

3. 在 Grafana 中配置监控面板：
   

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六、注意事项

1. 线程池命名：如果存在多个线程池，需通过 tag() 方法区分：

   Gauge.builder("order.threadpool.active.threads", executor, ThreadPoolExecutor::getActiveCount)
       .tag("poolName", "orderProcessor") // 添加标签
       .register(registry);
   

2. 指标维度：可添加业务标签（如服务名）：

   .tag("service", "voucher-service")