1.prometheus工作原理：

Prometheus將指標收集并存儲為時間序列數據庫（時序數據庫），即指標信息與記錄它的時間戳一起存儲，以及稱為標簽的可選鍵值對。

特性：

具有由指標名稱和鍵/值對識別的時間序列數據的多維數據模型

·PromQL，一種利用此維度的靈活查詢語言

不依賴集中式存儲;單個服務器節點是自治的

時間序列收集通過http上的拉模型進行

通過中間網關支持推送時間序列

通過服務發現或靜態配置發現目標

多種圖形和儀表板支持模式

指標：
指標是通俗意義上的數值測量。時間序列是指記錄隨時間的變化。用戶想要衡量的指標因應用而異。對于Web 服務器，可能是請求時間;對于數據庫，可能是活動連接數或活動查詢數，等等

指標在了解應用程序為何以某種方式工作方面發揮著重要作用。假設您正在運行一個Web 應用程序，并發現它很慢。為了了解應用程序發生了什么，您需要一些信息。例如，當請求數量很高時，應用程序可能會變慢。如果您有請求計數指標，則可以確定原因并增加服務器數量以處理負載。

工作原理：

應用服務通過導出器暴露自己的指標，Prometheus定時去拉取導出器暴露的數據，然后數據會持久化落盤做時序數據庫存儲，客戶端如Grafana會通過PromQL查詢Prometheus中的指標數據。exporter導出器相當于一個Web應用，遵循Prometheus協議，導出器完成兩件事：拿到指標，然后封裝指標。

SpringBoot會自帶一個actuator，相當于導出器的功能，可以暴露監控指標
為了安全考慮，我們通常將監控服務部署在內網，部署架構如下：

2.SpringBoot整合Prometheus示例

1.新建SpringBoot項目并引入監控相關核心依賴

        <dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-actuator</artifactId></dependency>
<!--        rometheus 注冊表實現，用于將應用的度量指標按照 Prometheus 的格式進行暴露。--><dependency><groupId>io.micrometer</groupId><artifactId>micrometer-registry-prometheus</artifactId><scope>runtime</scope></dependency>

2.配置application.yml

spring:application:name: spring-boot-prometheus-demo# 暴露所有監控指標
management:endpoints:web:exposure:include: "*"

3.查看指標

查看暴露的指標列表：

localhost:8080/actuator/metrics

查看某一詳細指標（上述路徑+具體指標）：

localhost:8080/actuator/metrics/disk.free

刷新頁面，上述監控數據實時變化

查看prometheus格式的數據：

localhost:8080/actuator/prometheus

一條指標的格式：

3.Promethus+Grafana整合實戰整合

1.Docker部署項目

項目打jar包并編寫如下的Dockerfile文件：

# 一個鏡像就是一個小型linux系統
# 基礎運行環境
FROM openjdk:17# 把產品復制到運行環境的linux系統中 /app 目錄下，改名叫 boot.jar
COPY target/*.jar /app/boot.jar# 啟動占用端口
EXPOSE 9090# 應用啟動命令 'java -jar /app/boot.jar'；
# CMD 可以被啟動的時候重新修改，、
# ENTRYPOINT（入口），不能被啟動的時候修改
ENTRYPOINT ["java","-jar","/app/boot.jar"]

將項目整體打成壓縮包并上傳到服務器，在服務解壓壓縮包并進入項目目錄

執行指令構建鏡像：

docker build -f Dockerfile -t boot-app:v1.0 .

根據鏡像起服務容器：

docker run -d -p 6379:9090 --name boot boot-app:v1.0

成功從外網訪問監控：

2.配置Prometheus

創建配置存放路徑

在此路徑下創建?prometheus.yml編寫配置內容：

global :
scrape_interval:15 #抓取配置
sevaluation_interval:15s #計算
scrape_configs:-job_name:'prometheus' #抓取自己指標static_configs:-targets:['localhost:9090']-job_name:'bootapp-exporter'metrics_path:'/actuator/prometheus' #指定抓取的路徑static_configs:-targets:['172.20.221.50:9090']# 注意改為服務器私有IP地址labels :appname:'bootapp

啟動prometheus

回到根目錄下創建compose.yaml文件，批量啟動應用：prometheus，grafana

name: prom
services:prometheus:image: prom/prometheuscontainer_name:prometheusrestart: alwaysvolumes -/app/prom/conf/prometheus.yml:/etc/prometheus/prometheus.yml-/etc/localtime:/etc/localtime:roports:-"6379:9090'networks:- backendgrafana :image: grafana/grafanacontainer_name:grafanarestart: alwaysvolumes:-/etc/localtime:/etc/localtime:rodepends_on:- prometheusports:-"3306:3306'networks:- backendnetworks:backendname: backend

批量啟動服務：

docker compose -f compose.yaml up -d

服務啟動，訪問promethus端口，進入promethus監控

登錄進入Grafana登錄頁面

配置promethus數據源

查看某些指標

配置監控面板

主機，數據庫等中間件的監控同理配置