本文的主要目的是实现微服务的监控，简单了解了上述工具的概念后，我们就来动手实践一下。首先创建一个简单的Spring Boot项目，其主要依赖如下：
众所周知，Spring Boot有个子项目Spring Boot Actuator，它为应用提供了强大的监控能力。从Spring Boot 2.0开始，Actuator将底层改为Micrometer，提供了更强、更灵活的监控能力。Micrometer是一个监控门面，可以类比成监控界的 Slf4j 。
本文实现微服务JVM监控的方法为，使用volume HostPath挂载的JMX Exporter的方式在容器内以in-process的方式实现对微服务的JMV监控。
想要监控Java应用，JMX永远是第一选择。在prometheus监控体系中，jmx_exporter是使用范围十分广的工具。今天我们来讲讲如何用jmx_exporter来监控我们的springboot应用。
（4）启动springboot项目，访问 http://localhost:6001/actuator/prometheus 可以看到一些统计指标
roc，腾讯高级工程师，Kubernetes Contributor，热爱开源，专注云原生领域。目前主要负责腾讯云TKE 的售中、售后的技术支持，根据客户需求输出合理技术方案与最佳实践，为客户业务保驾护航。 概述 当你的 Java 业务容器化上 K8S 后，如果对其进行监控呢？Prometheus 社区开发了 JMX Exporter 来导出 JVM 的监控指标，以便使用 Prometheus 来采集监控数据。本文将介绍如何利用 Prometheus 与 JMX Exporter 来监控你 Java 应用
k8s的jvm监控 在pod里面env将jmx环境变量加上，jar包可以本地挂载上 -javaagent:/home/aa/config/prom-jvm-demo/jmx_prometheus_javaagent-0.3.1.jar=6060:/home/aa/config/prom-jvm-demo/simple-config.yml" 在service添加： apiVersion: v1 kind: Service metadata: name: prometheus-aa namespace
Prometheus 是一套开源的系统监控报警框架。它由工作在 SoundCloud 的 员工创建，并在 2015 年正式发布的开源项目。2016 年，Prometheus 正式加入 Cloud Native Computing Foundation，非常的受欢迎。
默认用户名和密码都是admin，首次登录需要修改，目前是adminadmin/adminadmin
爱可生 DBLE 团队开发成员，主要负责 DBLE 需求开发，故障排查和社区问题解答。
Micrometer 为 Java 平台上的性能数据收集提供了一个通用的 API，应用程序只需要使用 Micrometer 的通用 API 来收集性能指标即可。Micrometer 会负责完成与不同监控系统的适配工作。这就使得切换监控系统变得很容易。Micrometer 还支持推送数据到多个不同的监控系统。Micrometer类似日志系统中SLF4J。
4) 运行以下命令启动3个Tomcat，记得把<path-to-prom-jvm-demo>替换成正确的路径：
前面两篇文章已经介绍如何搭建Prometheus和Grafana，本文介绍如何快速监控Spring Boot进程 快速接入 引入Jar包（pom.xml） <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-actuator</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>io.micrometer</gr
Prometheus 社区开发了 JMX Exporter 用于导出 JVM 的监控指标，以便使用 Prometheus 来采集监控数据。当您的 Java 应用部署在Rainbond上后
尽管 Java 的性能和底层编译型语言没有太大区别，但您可能仍需要调整（Java 虚拟机）JVM 性能以满足应用程序的需求。在可扩展性和性能方面，应用程序的需求和要求可能会有所不同，这时需要持续监控您的 JVM 性能（一些关键指标——内存使用、垃圾收集和线程），以相应地对其进行调整。
访问{ip}:8848/nacos/actuator/prometheus，看是否能访问到metrics数据
Spring Boot Admin2 自带有部分监控图表，如图，有线程、内存Heap和内存Non Heap，但也就只有这几个监控图表，数量很少，并且它只能看到当时的监控数据，并不能查看历史数据，为了改变这种情况，我们需要将指标进行持久化，并使用更强大的可视化工具，这个工具就是Grafana。
当某个应用程序在生产环境中运行时，监控其运行状况是必要的。通过实时了解应用程序的运行状况，你能在问题出现之前得到警告，也可以在客户注意到问题之前解决问题。
在前一篇文章中提到了如何使用Prometheus+Grafana来监控JVM。本文介绍如何使用Prometheus+Alertmanager来对JVM的某些情况作出告警。
你可以使用变量来代替硬编码的细节，如 server、app 和 pod_name 在 metric 查询中。Grafana 在仪表盘顶部的下拉选择框中列出这些变量，帮助你改变仪表盘中显示的数据。Grafana 将这类变量称为模板变量。
启动成功后，可以访问 http://192.168.50.153:9109/metrics ，看抓取的信息
Prometheus作为第二个从CNCF毕业的顶级项目,其成熟程度是毋庸置疑的,甚至推出了另一个CNCF项目OpenMetrics,希望将Prometheus的指标格式演进成为一个行业规范。
当前 OpenSearch 使用的越来越多, 但是 OpenSearch 生态还不尽完善.
在配置系统监控的时候，是不是即使绞尽脑汁监控的也还是不够全面，或者不知如何获取想要的指标。
当应用程序在生产环境（以及您的其他环境）中运行时，监控其健康状况是明智之举。你想确保一切都在没有任何问题地运行，而了解这一点的唯一方法是衡量你的应用程序的健康状况。当出现问题时，您希望在客户注意到问题之前得到通知，也许您可以在客户注意到任何事情之前解决问题。在本文中，您将创建一个示例 Spring Boot 应用程序，您可以在 Spring Actuator、Micrometer、Prometheus 和 Grafana 的帮助下对其进行监控。这在下面的概述中可视化，其中 Spring Actuator 和 Micrometer 是 Spring Boot App 的一部分。
通过前面的介绍我们明白了SpringBoot为什么能够很方便快捷的构建Web应用，那么应用部署上线后的健康问题怎么发现呢？在SpringBoot中给我们提供了Actuator来解决这个问题。
在上一篇文章中，对使用 Prometheus 监控Flink进行了阐述（传送门），这里就不再赘述了。
Spring Boot 自带监控功能 Actuator，可以帮助实现对程序内部运行情况监控，比如监控状况、Bean加载情况、环境变量、日志信息、线程信息等。这一节结合 Prometheus 、Grafana 来更加直观的展示这些信息。
监控的重要性就不必多说了吧，不要再花功夫开会讨论它的必要性了，当你线上遇到问题，就不会再怀疑监控是浪费开发成本的建设。监控让人告别了靠“猜”来维持的救火现状，它能够留下证据，来支撑我们后续的分析。
前面的例子中，我们学习的都是 Prometheus 自身的内容，即监控的都是机器或者系统层面的指标。那么如果我们需要对 Java 应用做监控，例如：监控 JVM 的信息，监控 Spring Bean 的信息。那我们应该怎么实现呢？
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Spring Boot是一款非常流行的Java框架，它可以快速开发基于Spring的应用程序。监控是应用程序运行的重要组成部分，它可以帮助我们了解应用程序的状态，识别性能瓶颈，并快速解决问题。Spring Boot提供了一些内置的监控工具，本文将介绍Spring Boot监控的详细文档，并给出一些示例。
跟Spring Boot配置方法一直：参考 Prometheus for Spring Boot
其实我们市面上的springboot项目基本都是基于此actutor做监控的。或者是直接用或者是代理一层做的，所以说prometheus的监控也是通过此包进行的，所以说上边我们不仅要导入actuator这个包还要导入prometheus的包，因为prometheus是对actuator进行一层代理。至于这里的第三个包micrometer-jvm-extrs其实要不要都不要紧，第三个包主要用来监控jvm的应该是。
前面我们介绍了 Prometheus 的作用和整体的架构，相信大家对 Prometheus 有了一定的了解。
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前面我们介绍了使用Prometheus + Grafana 构建了监控系统，那么我们的应用平台怎么监控呢？应用平台中的核心业务的执行情况能否监控呢？那么接下来我们使用Actuator，Micrometer，Prometheus和Grafana监控Spring Boot应用程序，自定义应用监控指标。
Hello folks，我是 Luga，今天我们来分享一下如何基于 Prometheus Stack 可视化监控运行在 Kubernetes Cluster 上的 Spring Boot 微服务容器实例。这里，主要针对每一个 Java 容器实例的指标进行监控，具体涉及：CPU、内存、线程信息、日志信息、HTTP 请求以及 JVM 等。
https://github.com/prometheus/jmx_exporter
该处理器通过创建metrics(http)端点来报告Prometheus格式的指标数据，该端点可用于应用程序的外部监控。ReportingTask报告一组关于JVM(可选)和NiFi实例的指标数据。
目前平台缺少强有力的监控工具，单独依靠Spring Boot Admin 还太欠缺，没有大屏、没有分布式链路追踪、自定义告警繁琐，在我的《Spring Boot Admin2》专栏中自定义过JVM监控和异常监控，都需要自己编码定义监控规则和告警，效率很低。
想必都知道要使用Msql，必须会用SQL，同样要使用Prometheus 就要掌握PromQL（Prometheus Query Language），它可以实时选择和汇聚时间序列数据，从而很方便的在Prometheus中查询和检索数据，结果可以展示为图表或者表格。
springboot2在spring-boot-actuator中引入了micrometer，对1.x的metrics进行了重构，另外支持对接的监控系统也更加丰富(Atlas、Datadog、Ganglia、Graphite、Influx、JMX、NewRelic、Prometheus、SignalFx、StatsD、Wavefront)。1.x的metrics都有点对齐dropwizard-metrics的味道，而micrometer除了一些基本metrics与dropwizard-metrics相类似外，重点支持了tag。这是一个很重要的信号，标志着老一代的statsd、graphite逐步让步于支持tag的influx以及prometheus。
应用性能观测 1. 腾讯云应用性能观测（APM）与数据库智能管家（DBbrain）深度融合。 腾讯云应用性能观测（APM）联合数据库智能管家（DBbrain），对数据库和链路监控进行深度碰撞和融合，在国内云厂商中，首个提供了数据库自治云服务与应用性能服务关联分析能力。实现了从应用到数据库内部的全面洞察，应用运行情况与数据库运行情况的关联，帮助用户更高效地进行故障排查。 2. 应用详情页-JVM 监控，支持了更丰富的线程数量展示。 使用 Skywalking 及 Opentelementry 探针上报的用户
https://github.com/yoyofx/java-metric-prometheus
Web前端的日志/指标导出器配置、Prometheus 监控规则（YAML格式）、告警规则，以及推荐一个适合的 Grafana 仪表板配置。
Prometheus 是监控系统，可以从 Springboot 获取监控数据，以时序数据的形式存储，并提供了监控数据的查询服务。
This section provides guidance on configuring alerts for Web frontend applications, including log/metrics exporters, Prometheus monitoring rules (in YAML format), alerting rules, and recommendations for suitable Grafana dashboard configurations.
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