Spring Cloud Sleuth与Prometheus集成

原创

堕落飞鸟

发布于 2023-04-12 07:37:21

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发布于 2023-04-12 07:37:21

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Spring Cloud Sleuth是一个分布式跟踪解决方案，可以帮助开发人员诊断和调试分布式系统中的问题。而Prometheus是一个开源的监控系统和时间序列数据库，可用于记录和查询系统指标数据。将Spring Cloud Sleuth与Prometheus集成，可以帮助开发人员更好地理解其应用程序的性能，以及在必要时进行故障排除。

第一步：添加依赖项

首先，需要在项目中添加Spring Cloud Sleuth和Prometheus的依赖项。可以使用Maven或Gradle构建工具完成此操作。

使用Maven：

<dependency>
    <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-sleuth</artifactId>
</dependency>

<dependency>
    <groupId>io.micrometer</groupId>
    <artifactId>micrometer-registry-prometheus</artifactId>
    <version>${micrometer.version}</version>
</dependency>

使用Gradle：

gradleCopy codeimplementation 'org.springframework.cloud:spring-cloud-starter-sleuth'
implementation "io.micrometer:micrometer-registry-prometheus:${micrometerVersion}"

其中，${micrometer.version}需要替换为所需的Micrometer版本。

第二步：添加Prometheus配置

在应用程序中添加以下配置：

management:
  endpoints:
    web:
      exposure:
        include: "*"
  endpoint:
    prometheus:
      enabled: true
  metrics:
    tags:
      application: ${spring.application.name}
  export:
    prometheus:
      enabled: true

上述配置将启用Prometheus端点，将所有端点公开到网络，并允许应用程序将指标导出为Prometheus格式。

第三步：启用Sleuth跟踪

在应用程序中启用Sleuth跟踪，可以通过将@EnableSleuth注释添加到SpringBootApplication类中来实现：

@SpringBootApplication
@EnableSleuth
public class MyApp {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(MyApp.class, args);
    }
}

第四步：添加指标注释

最后，在应用程序中添加注释以标识要收集的指标。例如，在Spring MVC控制器中添加@Timed注释可以记录请求处理时间：

@RestController
@RequestMapping("/api")
public class MyController {

    @GetMapping("/test")
    @Timed(value = "myapp.test", description = "Time taken to process test request")
    public String test() {
        // ...
    }
}

在上面的示例中，myapp.test是指标名称，描述了此指标的含义。@Timed注释将记录请求处理时间，并将其导出为Prometheus指标格式。

原创声明：本文系作者授权腾讯云开发者社区发表，未经许可，不得转载。

如有侵权，请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

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