prometheus，grafana与JAVA *** 作实战记录总结

prometheus，grafana与JAVA *** 作实战记录总结 前言一、软件的安装安装命令初次安装效果promethuespushgatewaygrafana 二、通过JAVA写入数据配置prometheus拉取pushgateway数据使用JAVA写入数据导入依赖包实现代码数据插入效果pushgateway效果prometheus效果 配置grafanapromQL语法学习 总结

前言

本篇文章主要自己记录一下prometheus，grafana，JAVA写入数据的 *** 作日志。其中有一些 *** 作大家各取所需。话不多说直接写 *** 作流程。

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一、软件的安装 安装命令

本次使用的是docker安装软件。
prometheus安装命令
-d 后台运行，窗口退出依然在运行
--name 指定容器名称
-p 指定端口运行
-v 将本机路径文件映射到容器中的文件 作用：修改本机文件配置 自动同步到容器中的文件配置

docker run -d --name=prometheus -p 9090:9090 -v /etc/prometheus/prometheus.yml:/etc/prometheus/prometheus.yml prom/prometheus

pushgateway安装命令

docker run -d  -p 9091:9091 prom/pushgateway

grafana安装命令

docker run -d --name=grafana -p 3000:3000 grafana/grafana

可以去docker官方找容器版本。官方地址为https://hub.docker.com/search

初次安装效果

直接访问IP:端口就可以。

promethues

pushgateway

grafana

二、通过JAVA写入数据 配置prometheus拉取pushgateway数据

之前映射了配置文件，直接在服务器上修改配置文件，然后重启prometheus即可。

# my global config
global:
  scrape_interval: 15s # Set the scrape interval to every 15 seconds. Default is every 1 minute.
  evaluation_interval: 15s # Evaluate rules every 15 seconds. The default is every 1 minute.
  # scrape_timeout is set to the global default (10s).

# Alertmanager configuration
alerting:
  alertmanagers:
    - static_configs:
        - targets:
          # - alertmanager:9093

# Load rules once and periodically evaluate them according to the global 'evaluation_interval'.
rule_files:
  # - "first_rules.yml"
  # - "second_rules.yml"

# A scrape configuration containing exactly one endpoint to scrape:
# Here it's Prometheus itself.
scrape_configs:
  # The job name is added as a label `job=` to any timeseries scraped from this config.
  - job_name: "prometheus"

    # metrics_path defaults to '/metrics'
    # scheme defaults to 'http'.
    static_configs:
      - targets: ["localhost:9090"]
      
  - job_name: "pushgateway" #pushgateway的拉取配置就是这
    static_configs:
      - targets: ["localhost:9091"] #配置从哪个地址拉取，多个直接在数组中添加即可。例：- targets: ["localhost:9091","localhost2:9091","localhost3:9091"]

配置重启之后，可以在status=>targets中查看，如果state状态为down不要急，他是根据配置的拉取时间间隔去拉取的，等待拉取就会变成up。如下图。

使用JAVA写入数据

我这里是实现根据参入的参数，自动写入不同的metrics【可以理解为表】中，同时保存的数据label【可以理解为表字段】也不一样。

导入依赖包

pom.xml

		<dependency>
			<groupId>io.prometheusgroupId>
			<artifactId>simpleclientartifactId>
			<version>0.15.0version>
		dependency>
		
		<dependency>
			<groupId>io.prometheusgroupId>
			<artifactId>simpleclient_hotspotartifactId>
			<version>0.15.0version>
		dependency>
		
		<dependency>
			<groupId>io.prometheusgroupId>
			<artifactId>simpleclient_httpserverartifactId>
			<version>0.15.0version>
		dependency>
		
		<dependency>
			<groupId>io.prometheusgroupId>
			<artifactId>simpleclient_pushgatewayartifactId>
			<version>0.15.0version>
		dependency>

实现代码

传入的数据格式就是JSON字符串：
{"table_name":"all_log","action_user_id":0,"url":"xxxxx","data":[],"ip":"127.0.0.1"}

实现代码：

	public static String address = "";
    static String help = "Applied Statistics";

    public static ConcurrentHashMap<String, Gauge> gaugeMap = new ConcurrentHashMap<String, Gauge>();

    public boolean writeData(String message) {
        try{
            String gaugeName = "";//表名
            List<String> labelNames = new ArrayList<>();//字段名
            List<String> labelValues = new ArrayList<>();//字段值
            JSONObject jsonObject= JSON.parseObject(message);
            for (Map.Entry<String, Object> entry : jsonObject.entrySet()) {
                if(entry.getKey().equals("table_name")){
                    //找出表名
                    gaugeName = entry.getValue().toString();
                    continue;
                }
                labelNames.add(entry.getKey());
                labelValues.add(entry.getValue().toString());
            }
            //从map中获取已经注册的表实例，一个表在程序中只能注册一次
            Gauge gauge = gaugeMap.get(gaugeName);
            if(gauge==null){
                gauge = Gauge.build(gaugeName, help).labelNames(labelNames.toArray(new String[labelNames.size()])).register();
                gauge.labels(labelValues.toArray(new String[labelValues.size()])).set(0);
                gaugeMap.put(gaugeName,gauge);
            }
            gauge.labels(labelValues.toArray(new String[labelValues.size()])).inc();

            PushGateway pg = new PushGateway(address);
            pg.push(gauge, gaugeName);//推送到pushgateway上 让prometheus自己拉取

        }
        catch (Exception e){
            e.printStackTrace();
            return false;
        }

        return true;
    }

数据插入效果

可以直接在pushgateway上查看push效果，再去prometheus上查看拉取结果。

pushgateway效果

prometheus效果

配置grafana

promQL语法学习

可以从B站上看看视频学习，也可以直接搜索，下面是我看过的资料
B站1
B站2
博客

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总结

先就写到这了。