Spring Boot 默认的指标数据从哪来的？ / 憋错料

了解有关 Spring Boot 默认指标及其来源的更多信息。

您是否注意到 Spring Boot 和 Micrometer 为您的应用生成的所有默认指标？如果没有 - 您可以将 actuator 依赖项添加到项目中，然后点击 / actuator / metrics 端点，在那里您将找到有关 JVM 、进程、Tomcat、流量等的有用信息。然后，添加一些缓存，数据源 或 JPA 依赖项，甚至会出现更多指标。如果您想知道它们是如何结束的，我们可以在哪里找到关于它们所描述的参数的解释，那么这篇文章就是为您准备的。

显示指标

为了让它井然有序，让我们从如何在 Spring Boot 应用程序中显示指标开始。如果您已经知道了，可以跳过这一部分。

Spring Boot中的指标由 micrometer.io 处理。但是，如果您使用 actuator ，则不需要向项目添加 micrometer 依赖项，因为 actuator 已经依赖于它。即使您对它提供的端点不感兴趣，也希望您使用 actuator ，因为这是通过其 AutoConfigurations 注册许多指标的模块。稍后我们会详细讨论。

因此，首先，只需将执行器依赖项添加到项目中（这里是 build.gradle.kts ）

dependencies {
    implementation("org.springframework.boot:spring-boot-starter-actuator")
}

并在执行器端点中显示指标名称，点击 http://localhost:8080/actuator/metrics.

{
  "names": [
    "jvm.threads.states",
    "process.files.max",
    "jvm.memory.used",
    "jvm.gc.memory.promoted",
    "jvm.memory.max",
    "system.load.average.1m",
    ...
  ]
}

然后，要查看详细信息，请在 URL 路径中添加指标名称，例如：http://localhost:8080/actuator/metrics/system.cpu.count.

{
  "name": "system.cpu.count",
  "description": "The number of processors available to the Java virtual machine",
  "baseUnit": null,
  "measurements": [
    {
      "statistic": "VALUE",
      "value": 8
    }
  ],
  "availableTags": [
  ]
}

通过提供特定的仪表注册表，可以定期将这些指标发送到您选择的指标系统（ Prometheus，New Relic，CloudWatch，Graphite 等）。让我们用最简单的注册表来做 - LoggingMeterRegistry，它只是定期记录所有指标。

@Configuration
class MetricsConfig {
    @Bean
    LoggingMeterRegistry loggingMeterRegistry() {
        return new LoggingMeterRegistry();
    }
}

现在，指标也显示在日志中：

2019-07-17 11:07:09.406  INFO 91283 --- [trics-publisher] i.m.c.i.logging.LoggingMeterRegistry     : jvm.buffer.count{id=direct} value=0 buffers
2019-07-17 11:07:09.406  INFO 91283 --- [trics-publisher] i.m.c.i.logging.LoggingMeterRegistry     : jvm.buffer.count{id=mapped} value=0 buffers
2019-07-17 11:07:09.406  INFO 91283 --- [trics-publisher] i.m.c.i.logging.LoggingMeterRegistry     : jvm.buffer.memory.used{id=direct} value=0 B
2019-07-17 11:07:09.406  INFO 91283 --- [trics-publisher] i.m.c.i.logging.LoggingMeterRegistry     : jvm.buffer.memory.used{id=mapped} value=0 B
2019-07-17 11:07:09.408  INFO 91283 --- [trics-publisher] i.m.c.i.logging.LoggingMeterRegistry     : jvm.classes.loaded{} value=8530 classes
2019-07-17 11:07:09.408  INFO 91283 --- [trics-publisher] i.m.c.i.logging.LoggingMeterRegistry     : jvm.gc.live.data.size{} value=0 B
2019-07-17 11:07:09.408  INFO 91283 --- [trics-publisher] i.m.c.i.logging.LoggingMeterRegistry     : jvm.gc.max.data.size{} value=0 B
2019-07-17 11:07:09.410  INFO 91283 --- [trics-publisher] i.m.c.i.logging.LoggingMeterRegistry     : jvm.memory.committed{area=nonheap,id=Compressed Class Space} value=6.25 MiB
2019-07-17 11:07:09.410  INFO 91283 --- [trics-publisher] i.m.c.i.logging.LoggingMeterRegistry     : jvm.memory.committed{area=heap,id=G1 Eden Space} value=168 MiB
...

指标供应

那么，如何提供这些指标呢？一个示例可能是 WebMvcMetricsFilter ，向所有 Spring Web MVC 端点添加性能指标 (http.server.requests metric) 。

但是这个例子很简单。当所有请求都由 Spring 框架处理时，在内部添加调用生成指标是没有必要的（只检查 WebMvcMetricsFilter.record() 方法）。

但是，如果您使用纯 ehcache 或 hibernate 或其他数据源，然后生成指标，情况又会如何呢?

那么 cache. * 指标呢，即使我 @Autowired 纯 net.sf.ehcache.Cache 也会生成？

那么 hibernate. * 指标呢，即使我 @Autowired 纯 org.hibernate.SessionFactory 也会生成？

然后， jvm.* ， process.* ， tomcat.* 等如何自动生成？

它似乎比人们想象的更简单，因为这些统计数据是由受监控的组件本身提供的。有时，它将直接提供，例如cache.getStatistics() 为 EhCache 提供 StatisticsGateway *，*或 sessionFactory.getStatistics() 为 Hibernate SessionFactory 提供 statistics 等等。

有时，这可以通过其他方式实现，比如托管 bean 。例如，将 RuntimeMXBean 用于 JVM process.* 指标以及将（如GlobalRequestProcessor， Servlet 等） Tomcat mbeans 用于 tomcat. * 指标

为了访问这些统计数据并将其转换为特定指标，Micrometer 引入了 MeterBinder 的概念。

检查 MeterBinder implementation 层次结构，您将了解更多关于可用的指标组的信息。

Micrometer MeterBinders

您也可以直接在 micrometer repo 上检查。

打开，例如， EhCache2Metrics ，您将找到 Ehcache 统计信息映射到特定 Micrometer 指标的内容和方式。

cache.size -> StatisticsGateway:getSize cache.gets{result=miss} -> StatisticsGateway:cacheMissCount cache.gets{result=hit} -> StatisticsGateway:cacheHitCount cache.puts -> StatisticsGateway:cachePutCount cache.evictions -> StatisticsGateway:cacheEvictedCount cache.remoteSize -> StatisticsGateway::getRemoteSize cache.removals -> StatisticsGateway::cacheRemoveCount cache.puts.added{result=added} -> StatisticsGateway::cachePutAddedCount cache.puts.added{result=updated} -> StatisticsGateway::cachePutAddedCount cache.misses{reason=expired} -> StatisticsGateway::cacheMissExpiredCount) cache.misses{reason=notFound} -> StatisticsGateway::cacheMissNotFoundCount) cache.xa.commits{result=readOnly} -> StatisticsGateway::xaCommitReadOnlyCount cache.xa.commits{result=exception} -> StatisticsGateway::xaCommitExceptionCount cache.xa.commits{result=committed} -> StatisticsGateway::xaCommitCommittedCount cache.xa.rollbacks{result=exception} -> StatisticsGateway::xaRollbackExceptionCount cache.xa.rollbacks{result=success} -> StatisticsGateway::xaRollbackSuccessCount cache.xa.recoveries{result=nothing} -> StatisticsGateway::xaRecoveryNothingCount cache.xa.recoveries{result=success} -> StatisticsGateway::xaRecoveryRecoveredCount cache.local.offheap.size -> StatisticsGateway::getLocalOffHeapSize) cache.local.heap.size -> StatisticsGateway::getLocalHeapSizeInBytes cache.local.disk.size -> StatisticsGateway::getLocalDiskSizeInBytes

记住，您可以手动操作：

new ClassLoaderMetrics().bindTo(registry);
new JvmMemoryMetrics().bindTo(registry);
new EhCache2Metrics(cache, Tags.of("name", cache.getName())).bindTo(registry)
new TomcatMetrics(manager, tags).bindTo(registry)
...

或者，您可以使用 Spring Boot ，它会在引擎下为您做这件事。

正如我之前提到的，actuator 将提供许多 AutoConfiguration s 和 MetricsBinders ，只要添加给定的依赖项，它就会注册 MeterBinders 。

例如， TomcatMetricsBinder 将注册 TomcatMetrics （为您的嵌入式容器）。MeterRegistryConfigurer 将注册 JVM 、运行时间和其他系统指标。

现在，假设您想在您的应用程序中使用 Ehcache 。您可以添加两个依赖项：

    implementation("org.springframework.boot:spring-boot-starter-cache")
    implementation("net.sf.ehcache:ehcache")

然后注册缓存（您也可以通过 ehcache.xml 来实现）

  @Bean
    Cache playCache(EhCacheCacheManager cacheManager) {
        CacheConfiguration cacheConfiguration = new CacheConfiguration()
            .name(CACHE_NAME)
            .maxEntriesLocalHeap(MAX_ELEMENTS_IN_MEMORY);
        Cache cache = new Cache(cacheConfiguration);
        cacheManager.getCacheManager().addCache(cache);
        cacheManager.initializeCaches();
        return cache;
    }

现在， CacheMetricsRegistrarConfiguration 将通过 Spring 缓存管理器为每一个缓存管理注册 EhCache2Metrics 。

如果您不想使用 Spring 缓存管理，您也可以自己注册 EhCache2Metrics 。

现在，启动应用程序，您将看到其他 ehcache 指标。

2019-07-17 13:08:45.113  INFO 93052 --- [trics-publisher] i.m.c.i.logging.LoggingMeterRegistry     : cache.gets{cache=playCache,cacheManager=cacheManager,name=playCache,result=hit} throughput=12.95/s
2019-07-17 13:08:45.124  INFO 93052 --- [       Thread-4] i.m.c.i.logging.LoggingMeterRegistry     : cache.misses{cache=playCache,cacheManager=cacheManager,name=playCache,reason=notFound} throughput=3.7/s
2019-07-17 13:08:45.124  INFO 93052 --- [trics-publisher] i.m.c.i.logging.LoggingMeterRegistry     : cache.gets{cache=playCache,cacheManager=cacheManager,name=playCache,result=miss} throughput=3.7/s
2019-07-17 13:08:48.840  INFO 93052 --- [       Thread-4] i.m.c.i.logging.LoggingMeterRegistry     : cache.puts{cache=playCache,cacheManager=cacheManager,name=playCache} throughput=16.65/s
2019-07-17 13:08:48.840  INFO 93052 --- [trics-publisher] i.m.c.i.logging.LoggingMeterRegistry     : cache.misses{cache=playCache,cacheManager=cacheManager,name=playCache,reason=notFound} throughput=3.7/s
2019-07-17 13:08:48.841  INFO 93052 --- [trics-publisher] i.m.c.i.logging.LoggingMeterRegistry     : cache.puts{cache=playCache,cacheManager=cacheManager,name=playCache} throughput=16.65/s
2019-07-17 13:08:48.841  INFO 93052 --- [       Thread-4] i.m.c.i.logging.LoggingMeterRegistry     : cache.puts.added{cache=playCache,cacheManager=cacheManager,name=playCache,result=updated} throughput=0.116667/s
2019-07-17 13:08:48.841  INFO 93052 --- [trics-publisher] i.m.c.i.logging.LoggingMeterRegistry     : cache.puts.added{cache=playCache,cacheManager=cacheManager,name=playCache,result=updated} throughput=0.116667/s
2019-07-17 13:08:48.841  INFO 93052 --- [       Thread-4] i.m.c.i.logging.LoggingMeterRegistry     : cache.puts.added{cache=playCache,cacheManager=cacheManager,name=playCache,result=added} throughput=0.116667/s
2019-07-17 13:08:48.842  INFO 93052 --- [trics-publisher] i.m.c.i.logging.LoggingMeterRegistry     : cache.puts.added{cache=playCache,cacheManager=cacheManager,name=playCache,result=added} throughput=0.116667/s
2019-07-17 13:08:48.847  INFO 93052 --- [trics-publisher] i.m.c.i.logging.LoggingMeterRegistry     : cache.local.disk.size{cache=playCache,cacheManager=cacheManager,name=playCache} value=0 B
2019-07-17 13:08:48.847  INFO 93052 --- [       Thread-4] i.m.c.i.logging.LoggingMeterRegistry     : cache.local.disk.size{cache=playCache,cacheManager=cacheManager,name=playCache} value=0 B
2019-07-17 13:08:48.908  INFO 93052 --- [       Thread-4] i.m.c.i.logging.LoggingMeterRegistry     : cache.local.heap.size{cache=playCache,cacheManager=cacheManager,name=playCache} value=1.039062 KiB
2019-07-17 13:08:48.908  INFO 93052 --- [trics-publisher] i.m.c.i.logging.LoggingMeterRegistry     : cache.local.heap.size{cache=playCache,cacheManager=cacheManager,name=playCache} value=1.039062 KiB
2019-07-17 13:08:48.909  INFO 93052 --- [trics-publisher] i.m.c.i.logging.LoggingMeterRegistry     : cache.local.offheap.size{cache=playCache,cacheManager=cacheManager,name=playCache} value=0 B
2019-07-17 13:08:48.909  INFO 93052 --- [       Thread-4] i.m.c.i.logging.LoggingMeterRegistry     : cache.local.offheap.size{cache=playCache,cacheManager=cacheManager,name=playCache} value=0 B
2019-07-17 13:08:48.909  INFO 93052 --- [       Thread-4] i.m.c.i.logging.LoggingMeterRegistry     : cache.remoteSize{} value=0
2019-07-17 13:08:48.909  INFO 93052 --- [trics-publisher] i.m.c.i.logging.LoggingMeterRegistry     : cache.remoteSize{} value=0
2019-07-17 13:08:48.909  INFO 93052 --- [       Thread-4] i.m.c.i.logging.LoggingMeterRegistry     : cache.size{cache=playCache,cacheManager=cacheManager,name=playCache} value=7
2019-07-17 13:08:48.909  INFO 93052 --- [trics-publisher] i.m.c.i.logging.LoggingMeterRegistry     : cache.size{cache=playCache,cacheManager=cacheManager,name=playCache} value=7

在这种情况下，指标上下文中每个组件的职责可归纳为：

Ehcache 指标架构

您可以在此处提供的示例应用中查看所有这些概念。

来源：泉州SEO

原文地址：https://www.cnblogs.com/1994july/p/12078763.html

时间： 2024-10-08 00:26:07

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