Spring Boot × K8s 監控實戰-集成 Prometheus 與 Grafana

在微服務架構中，應用的可觀測性至關重要。Kubernetes 已成為容器化部署的標準，但其自身的監控能力有限，需要與其他工具集成才能實現詳細的運行數據采集與分析。

本文將通過 Spring Boot + Kubernetes + Prometheus + Grafana 實戰，打造一套高效監控體系，實現“數據采集 → 存儲 → 分析 → 可視化”的完整流程。

相關工具簡介：

? Kubernetes（K8S）：容器化應用的部署與管理平臺，其自帶的監控能力較為基礎。

? Prometheus：開源的云原生監控系統，拉取（pull）Spring Boot Actuator 暴露的監控數據，并提供強大的查詢與分析。

? Grafana：可視化工具，將 Prometheus 數據呈現為直觀的儀表盤，幫助開發和運維人員實時監控應用狀態。

一、搭建監控基礎

1.1 配置 Spring Boot 集成 Prometheus

Spring Boot 可以集成 Prometheus，具體步驟如下。

步驟 1：添加必要的依賴

在pom.xml中添加以下依賴：

<!-- Actuator 依賴：提供應用的管理和監控端點 -->
<dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-actuator</artifactId>
</dependency><!-- Prometheus 依賴：支持 Prometheus 采集監控數據 -->
<dependency><groupId>io.micrometer</groupId><artifactId>micrometer-registry-prometheus</artifactId>
</dependency>

解析：

Spring Boot Actuator 提供應用運行狀態的管理端點，如：

? /actuator/health：應用健康檢查

? /actuator/metrics：應用度量指標

? /actuator/prometheus：提供 Prometheus 可抓取的監控數據

Prometheus：

? 以定時抓取(pull模式) 的方式，從指定的 HTTP 端點獲取監控數據。

? 默認會讀取/actuator/prometheus端點的數據，并存儲、分析、提供查詢功能。

步驟 2：啟用 Prometheus 端點

在application.properties或application.yml中配置 Actuator 端點：

management:endpoints:web:exposure:include: health,metrics,prometheus

這樣，/actuator/prometheus端點會暴露，Prometheus 可以抓取該數據。

解析

? 指示 Spring Boot僅暴露health、metrics和prometheus三個管理端點，避免暴露過多無關信息。

? health 端點是默認啟動端點，無需再顯示開啟。

1.2 Kubernetes 中配置監控

將 Spring Boot 應用部署到 Kubernetes 時，需要確保 Prometheus 能抓取到應用的監控數據。

步驟1：安裝Prometheus

使用 Helm 在 Kubernetes 集群中安裝 Prometheus Operator：

helm repo add prometheus-community https://prometheus-community.github.io/helm-charts
helm repo update
helm install prometheus prometheus-community/kube-prometheus-stack

說明：

? helm install prometheus prometheus-community/kube-prometheus-stack：安裝 Prometheus 及相關組件，如 Grafana、Alertmanager。

? 默認情況下，Prometheus 會自動發現 Kubernetes 中的 Pod、Service 進行監控，但我們仍需確保 Spring Boot 應用的監控端點可被 Prometheus 訪問。

步驟2：創建 Service公開監控端點

創建 KubernetesService文件，并指定要暴露的端口，確保 Prometheus 可以訪問/actuator/prometheus端點。

在service.yaml 中配置：

apiVersion: v1
kind: Service
metadata:name: spring-boot-app
spec:ports:- port: 8080targetPort: 8080name: httpselector:app: spring-boot

應用該配置：

kubectl apply -f service.yaml

說明：

? spring-boot-app是Service的名稱，它映射到了 Spring Boot 應用的 8080 端口。

? Prometheus 會通過spring-boot-app.default.svc.cluster.local:8080訪問應用的/actuator/prometheus端點。這是 Kubernetes 中的 DNS 服務自動解析的規則。

1.3 Prometheus 配置抓取數據

在 Kubernetes 集群中，修改 Prometheus 配置，使其能夠定期抓取 Spring Boot 應用的監控數據。

步驟1：配置 Prometheus

1.在 Prometheus 配置目錄（如果使用helm安裝，則ConfigMap可能已默認配置）下，創建prometheus-config.yaml，內容如下：

apiVersion: v1
kind: ConfigMap
metadata:name: prometheus-confignamespace: monitoring
data:prometheus.yml: |global:scrape_interval: 15s  # 每 15 秒抓取一次數據scrape_configs:- job_name: 'spring-boot-app'metrics_path: '/actuator/prometheus'static_configs:- targets: ['spring-boot-app.default.svc.cluster.local:8080']

2.部署ConfigMap到 Kubernetes 集群：

kubectl apply -f prometheus-config.yaml

說明：

? 該ConfigMap將被 Prometheus 讀取，指定抓取 Spring Boot 應用的監控數據。

? scrape_interval: 15s表示 Prometheus 每 15 秒抓取一次監控數據。

步驟2：在 Prometheus 部署中加載 ConfigMap

1.修改 Prometheus 的Deployment文件（如果使用 Helm 安裝，則需要修改values.yaml配置文件）：

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:name: prometheusnamespace: monitoring
spec:template:spec:volumes:- name: prometheus-config-volumeconfigMap:name: prometheus-configcontainers:- name: prometheusimage: prom/prometheusvolumeMounts:- name: prometheus-config-volumemountPath: /etc/prometheussubPath: prometheus.yml

2.應用修改后的配置：

kubectl apply -f prometheus-deployment.yaml

1.4 驗證 Prometheus配置

部署完成后，訪問 Prometheus Web UI（默認端口9090）：

kubectl port-forward svc/prometheus 9090:9090 -n monitoring

在瀏覽器打開http://localhost:9090，進入Targets頁面，查看spring-boot-app是否在UP狀態。

總結

1.Prometheus 安裝：使用 Helm 在 Kubernetes 集群中安裝kube-prometheus-stack。

2.Service 創建：在 Spring Boot 應用的k8s部署文件夾下創建service.yaml并部署到 Kubernetes。

3.Prometheus 配置：

? 在 Kubernetes 中創建ConfigMap，配置 Prometheus 采集 Spring Boot/actuator/prometheus數據。

? 在 PrometheusDeployment中掛載ConfigMap，確保 Prometheus 正確加載配置。

4.驗證監控是否生效：使用kubectl port-forward訪問 Prometheus Web UI，確認監控數據是否正常抓取。

二、集成 Grafana可視化

2.1 配置 Grafana

使用 Helm 安裝 Grafana：

helm install grafana stable/grafana

訪問 Grafana 控制臺（默認用戶名和密碼為admin）：

http://<grafana-service-ip>:3000

2.2 配置 Prometheus 數據源

在 Grafana 控制臺中配置 Prometheus 為數據源，URL 為：

http://prometheus-server:80

確認連接成功后，Grafana 就可以從 Prometheus 中獲取監控數據。

2.3 創建監控面板

在 Grafana 中，選擇 Prometheus 數據源，并根據需要創建監控面板。常見監控指標包括 JVM 內存使用、請求響應時間、系統負載、自定義業務指標等。

三、Spring Boot 應用部署到 Kubernetes

3.1 Spring Boot 應用目錄結構

通常在 Spring Boot 項目中，會有應用代碼和配置，以及部署相關文件，推薦的目錄結構如下：

springboot-app/
│── src/                      # Spring Boot 代碼
│── pom.xml 或 build.gradle   # 依賴管理
│── Dockerfile                # 構建 Docker 鏡像
│── config/                   # 應用配置（如 application.yml）
│── deployment/               # K8s 部署文件
│   ├── deployment.yaml       # Deployment 資源
│   ├── service.yaml          # Service 資源
│   ├── configmap.yaml        # 可選的 ConfigMap 資源
│   ├── ingress.yaml          # 可選的 Ingress 資源

其中：

? Dockerfile：用于構建 Spring Boot 容器鏡像。

? deployment/ 目錄：存放 Kubernetes 相關的 YAML 配置文件，用于部署、服務等。

如下是應用部署到K8S 的步驟：

3.2 創建 Docker 鏡像

在將 Spring Boot 應用部署到 Kubernetes 前，需要構建 Docker 鏡像。在項目根目錄下創建Dockerfile：

步驟1:創建 Docker 鏡像

# 使用官方的 OpenJDK 鏡像作為基礎鏡像
FROM openjdk:17-jdk-alpine# 設置工作目錄
WORKDIR /app# 將 Spring Boot 構建的 JAR 文件復制到容器中
COPY target/myapp.jar app.jar# 設置容器啟動時運行的命令
ENTRYPOINT ["java", "-jar", "app.jar"]

解析：

1.FROM openjdk:11-jre-slim: 選擇一個基礎的 Java 鏡像。

2.COPY ${JAR_FILE} app.jar: 將構建好的 Spring Boot JAR 文件復制到容器中。

3.ENTRYPOINT [“java”, “-jar”, “/app.jar”]: 設置容器啟動時執行的命令，啟動 Spring Boot 應用。

3.3 構建并推送鏡像

步驟1：構建鏡像

docker build -t springboot-app .

步驟2：推送鏡像到鏡像倉庫

具體步驟：

1.登錄 Docker Hub（如果使用 Docker Hub）：

docker login

輸入用戶名和密碼以驗證身份。

2.給鏡像打標簽（假設鏡像倉庫是docker.io）：

docker tag springboot-app:latest docker.io/yourusername/springboot-app:latest

為本地鏡像springboot-app:latest打上標簽，使其能夠正確推送到 Docker Hub。yourusername是你的 Docker Hub 用戶名，docker.io是 Docker Hub 默認倉庫。

3.推送鏡像到鏡像倉庫：

docker push docker.io/yourusername/springboot-app:latest

將打標簽后的鏡像推送到 Docker Hub 上的倉庫。

3.4 部署到 Kubernetes

步驟1：創建deployment.yaml：

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:name: springboot-app
spec:replicas: 3selector:matchLabels:app: springboot-apptemplate:metadata:labels:app: springboot-appspec:containers:- name: springboot-appimage: springboot-app:latestports:- containerPort: 8080

解析：

1.replicas: 3: 部署三個副本，確保應用高可用。

2.image: springboot-app:latest: 使用構建好的 Docker 鏡像。

3.containerPort: 8080: 暴露容器的 8080 端口。

步驟2：部署應用

kubectl apply -f deployment.yaml

此命令會啟動一個具有 3 個副本的 Spring Boot 應用，并暴露為一個 Kubernetes 服務。

3.5 創建服務暴露應用

步驟1：創建服務文件service.yaml來暴露應用：

apiVersion: v1
kind: Service
metadata:name: spring-boot-app
spec:ports:- port: 8080targetPort: 8080selector:app: spring-boot

步驟2：應用服務

kubectl apply -f service.yaml

通過如上步驟完成應用部署后，Spring Boot 應用將運行在 Kubernetes 集群中，并可以通過 Prometheus 和 Grafana 進行監控。

四、自動發現服務監控目標

Prometheus 可以通過 Kubernetes 的服務發現功能,自動抓取集群中所有服務的數據。

在 prometheus.yml配置中啟用Kubernetes 服務發現：

scrape_configs:- job_name: 'springboot-app'kubernetes_sd_configs:- role: podrelabel_configs:- source_labels: [__meta_kubernetes_pod_label_app]target_label: app- source_labels: [__meta_kubernetes_pod_name]target_label: pod_namemetrics_path: '/actuator/prometheus'scheme: httpport: 8080

這樣 Prometheus 能夠自動發現 Kubernetes 中的 Spring Boot 服務，無需手動添加監控信息。

五、Grafana 高級功能

5.1 設置報警規則

Grafana 不僅能夠展示監控數據，還能夠設置報警規則。您可以配置響應時間、錯誤率等閾值，當超過指定條件時觸發報警。

以下是設置報警規則的步驟：

1.在 Grafana 儀表板中，選擇一個面板，點擊 “Edit”。

2.選擇 “Alert” 標簽，點擊 “Create Alert”。

3.配置報警條件，如當響應時間大于 2 秒時觸發報警。

5.2 多面板展示

Grafana 支持將不同類型的監控數據展示在同一面板上。如將 CPU 使用率、內存使用情況、請求響應時間等多個圖表放在同一個儀表板上，創建一個綜合的監控視圖。

六、構建跨微服務的完整監控系統

在微服務架構中，監控不僅限于單一服務，而是需要跨多個服務進行集中管理。使用 Prometheus 和 Grafana可以輕松實現跨微服務的監控。

6.1 Prometheus 聯邦聚合

功能：允許多個 Prometheus 實例將監控數據聚合到一個中央實例，適用于多集群環境。通過配置prometheus.yml，您可以將其他 Prometheus 實例作為數據源，進行數據聚合。

示例配置：

scrape_configs:- job_name: 'federated'  # 定義抓取任務名稱，這里為 'federated'metrics_path: '/federate'  # 指定聚合抓取的路徑，通常 Prometheus 會在 /federate 路徑提供聚合數據static_configs:- targets: ['prometheus-instance-1:9090', 'prometheus-instance-2:9090']  # 配置聚合 Prometheus 實例的地址，指向其他 Prometheus