springboot 微服务_微服务监控:SpringBoot-Micrometer-Influx

本文介绍了SpringBoot项目通过micrometer将数据推送到influxdb的过程。先提及微服务监控数据收集方式,使用推的方式。前提是准备好influx-1.x版本的influxdb,可通过docker部署。接着进行项目配置,包括引入依赖和配置文件。最后启动项目验证数据是否正常产生。
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前言

聊到微服务监控,首先需要考虑的一个技术选型问题就是使用推数据还是使用拉数据的方式进行数据的收集,这个问题这里不进行具体讲解.本文使用micrometer-registry-influx这个组件使用推的方式进行数据的收集.

讲到这里不得不说一下micrometer这个内容,这个可以理解是java监控领域的slf4j.上层实现有很多组件,influx,prometheus,telegraf等都有提供支持.

前提

  1. influxdb

本文不进行influxdb的部署讲解,所以需要提前准备好influxdb.

使用的版本是influx-1.x,编写本文时micrometer-registry-influx还不支持Influx2.

快速验证推荐使用docker部署influxdb的方式,网上有很多答案.

项目配置

  1. 引入依赖
<dependency>
            <groupId>org.springframework.boot</groupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-actuator</artifactId>
        </dependency>
        <dependency>
            <groupId>io.micrometer</groupId>
            <artifactId>micrometer-registry-influx</artifactId>
        </dependency>
  1. 配置文件配置

这里演示的是yml格式的配置文件,添加下列内容到配置文件中

management:
  metrics:
    export:
      influx:
        enabled: true
        db: spring
        uri: http://192.168.1.16:31001
        step: 10s
#        user-name: admin
#        password: admin123
        auto-create-db: true

上述配置内容中enabled: 打开数据推送开关db: influxdb中存储数据的数据库uri: influxdb的地址step: 数据推送的间隔user-name: 帐号password: 密码auto-create-db: 是否自动创建数据库

验证数据是否正常产生

  1. 启动SpringBoot项目
  2. 进入到influxdb中,查看datbase:
> show databases
name: databases
name
----
_internal
spring

这里可以看到已经生成了一个spring的数据库,可以进入到这个数据库查看里面生成了一些什么数据

> use spring
Using database spring
> show measurements
name: measurements
name
----
jvm_buffer_count
jvm_buffer_memory_used
jvm_buffer_total_capacity
jvm_classes_loaded
jvm_classes_unloaded
jvm_gc_live_data_size
jvm_gc_max_data_size
jvm_gc_memory_allocated
jvm_gc_memory_promoted
jvm_gc_pause
jvm_memory_committed
jvm_memory_max
jvm_memory_used
jvm_threads_daemon
jvm_threads_live
jvm_threads_peak
jvm_threads_states
logback_events
process_cpu_usage
process_start_time
process_uptime
system_cpu_count
system_cpu_usage
tomcat_sessions_active_current
tomcat_sessions_active_max
tomcat_sessions_alive_max
tomcat_sessions_created
tomcat_sessions_expired
tomcat_sessions_rejected

上述measurement就是springboot开启actuator后默认生成的metrics

到目前为止,一个最简单的SpringBoot项目通过micrometer将数据推送到influxdb的例子就完成了.

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<think>好的,用户现在问的是在基于Apollo的热更新下,给出的这些配置是否支持热更新。首先我需要回顾之前的对话,用户之前已经确认过他们的热更新是基于Apollo的,所以这次的问题是在这个前提下的。 用户提供的配置包括Micrometer的分布统计设置和Kafka的生产者消费者配置。我需要分析每个配置项是否可以通过Apollo实现热更新。首先,Apollo本身支持动态更新配置,但具体到每个配置项是否能生效,还要看Spring Boot是否支持通过@RefreshScope来刷新这些配置。 对于Micrometer的`distribution.percentiles-histogram`相关的配置,这些属于监控指标的采集配置。通常,这类配置在应用启动时初始化,运行时修改可能不会生效,因为指标注册是静态的。需要检查Micrometer是否支持动态调整这些设置,或者是否需要重启服务才能应用更改。 接下来是Kafka的配置。生产者和消费者的参数,比如`bootstrap-servers`、`retries`、`batch-size`等,这些参数在Kafka客户端初始化时设置。如果这些配置被封装在配置类中,并且使用了@RefreshScope,那么理论上可以通过Apollo的热更新来动态修改。但需要注意,某些配置如`bootstrap-servers`如果在运行时改变,可能需要重新创建生产者或消费者的实例才能生效,否则旧的连接可能仍然使用旧的服务器地址。 另外,用户提到的`event-center`下的配置,比如线程名称和消费者ID前缀,这些可能属于自定义配置。如果这些配置在代码中通过@Value注入,并且配置类使用了@RefreshScope,那么修改后应该能触发刷新。但需要确保这些配置的变更不会影响到正在运行的线程或消费者实例,否则可能需要重启相关组件。 还需要考虑Apollo的配置推送机制。Apollo支持实时推送配置更新,但应用端需要正确集成Spring Cloud的自动刷新功能,即使用`@RefreshScope`注解,并且配置中心的配置项被正确监听。对于Kafka的配置,如果这些配置项被定义在Apollo中,并且对应的Bean被@RefreshScope修饰,那么修改后应该能触发Bean的重新创建,从而应用新的配置。 不过,有些配置可能无法热更新,比如Kafka的`bootstrap-servers`,如果在运行时修改,现有的生产者或消费者可能无法切换到新的服务器,除非重新初始化这些客户端。同样,像`max-in-flight-requests-per-connection`这样的参数,修改后可能需要重启Kafka生产者才能生效。 总结来说,需要分情况讨论:哪些配置项可以通过@RefreshScope动态刷新,哪些需要重启服务。同时,要提醒用户注意某些配置的动态更新可能带来的风险,比如连接中断或数据丢失,尤其是在Kafka消费者组重新平衡的情况下。 最后,用户可能需要具体的示例或配置方式,比如如何将这些配置项放入Apollo,并确保它们被正确监听和刷新。此外,建议用户测试关键配置的热更新效果,以确保在实际环境中不会出现问题。 </think>这些配置项在 **Apollo 配置中心** 的支持下,**部分可以热更新**,但需结合 `@RefreshScope` 注解和 Spring Boot 的动态配置能力。以下是具体分析: --- ### **1. Micrometer 指标配置(`distribution.percentiles-histogram`)** ```yaml distribution: percentiles-histogram: http_request_duration: true event_frontend_request_duration: true third_party_api_calls_duration: true ``` - **是否支持热更新**:✅ **支持**(需配合 `@RefreshScope`) - **原因**: - 这些配置属于 Micrometer 的指标采集规则,通常通过 `MeterRegistryCustomizer` 注册。 - 如果使用 `@RefreshScope` 包裹相关 Bean,修改配置后可通过 `/actuator/refresh` 接口动态刷新。 - **限制**:已注册的指标(如 `http_request_duration`)在运行时无法动态增减,需重启服务才能生效。仅未注册的新指标可热更新。 --- ### **2. Kafka 生产者/消费者配置** #### **生产者配置** ```yaml kafka: producer: servers: ${KAFKA_PRODUCER_SERVERS} max-in-flight-requests-per-connection: 5 retries: 3 ... ``` - **是否支持热更新**:✅ **部分支持** - **支持的配置项**: - `retries`、`batch-size`、`linger` 等非连接相关的参数可通过 `@RefreshScope` 动态更新。 - `servers`(即 `bootstrap-servers`):**不支持热更新**。修改后需重启 Kafka 生产者客户端才能生效。 - **原因**: - Kafka 生产者客户端在初始化后,其核心配置(如 `bootstrap-servers`)不可变。动态修改需重建生产者实例。 #### **消费者配置** ```yaml kafka: consumer: servers: ${KAFKA_CONSUMER_SERVERS} max-poll-interval: 300000 session-timeout: 10000 ... ``` - **是否支持热更新**:✅ **部分支持** - **支持的配置项**: - `max-poll-interval`、`session-timeout` 等参数可通过 `@RefreshScope` 动态更新。 - `servers`(即 `bootstrap-servers`):**不支持热更新**。修改后需重启消费者客户端。 - **原因**: - Kafka 消费者组的 `bootstrap-servers` 修改后,需重新分配分区并重新拉取数据,无法热更新。 --- ### **3. 自定义配置(`event-center.common.*`)** ```yaml event-center: common: thread-name: vms_core_server consumer-id-prefix: ${spring.application.name} ``` - **是否支持热更新**:✅ **支持**(需配合 `@RefreshScope`) - **原因**: - 如果这些配置通过 `@Value` 或 `@ConfigurationProperties` 注入到 Bean 中,并且 Bean 被 `@RefreshScope` 修饰,则修改后可热更新。 - 例如,`thread-name` 若用于线程池命名,修改后新创建的线程会应用新值,但已存在的线程仍使用旧值。 --- ### **4. 实现热更新的关键条件** - **依赖 Apollo 的动态推送**:配置项需存储在 Apollo 中,并通过 `@Value` 或 `@ConfigurationProperties` 绑定到代码。 - **使用 `@RefreshScope` 注解**:对依赖配置的 Bean 添加注解,例如: ```java @RefreshScope @ConfigurationProperties(prefix = "kafka.producer") public class KafkaProducerConfig { // ... } ``` - **触发刷新**:通过调用 `/actuator/refresh` 接口或集成 Spring Cloud Bus 实现远程刷新。 --- ### **5. 限制与注意事项** - **Kafka 核心连接参数**:`bootstrap-servers`、`group.id` 等参数无法热更新,需重启服务。 - **线程池/连接池配置**:动态修改后可能需要重建线程池或连接池实例才能生效。 - **指标注册**:Micrometer 的指标注册是静态的,动态新增指标需重启服务。 --- ### **示例场景** 假设将 `kafka.producer.retries` 配置到 Apollo 中,并添加 `@RefreshScope`: ```yaml # Apollo 配置 kafka: producer: retries: 5 ``` ```java @RefreshScope @ConfigurationProperties(prefix = "kafka.producer") public class KafkaProducerProperties { private int retries; // getter/setter } ``` 修改 `retries` 后调用 `/actuator/refresh`,新的 Kafka 生产者会应用更新后的重试次数。 ---
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