目录
- 一、我们需要什么指标
- 二、在SrpingBoot中引入prometheus
- 三、高级指标之分位数
我们在k8s集群成功搭建了Prometheus服务。今天，我们将在springboot2.x中使用prometheus记录指标。
一、我们需要什么指标
对于DDD、TDD等，大家比较熟悉了，但是对于MDD可能就比较陌生了。MDD是Metrics-Driven Development的缩写，主张开发过程由指标驱动，通过实用指标来驱动快速、精确和细粒度的软件迭代。MDD可使所有可以测量的东西都得到量化和优化，进而为整个开发过程带来可见性，帮助相关人员快速、准确地作出决策，并在发生错误时立即发现问题并修复。依照MDD的理念，在需求阶段就应该考虑关键指标，在应用上线后通过指标了解现状并持续优化。有一些基于指标的方法论，建议大家了解一下：
- Google的四大黄金指标：延迟Latency、流量Traffic、错误Errors、饱和度Saturation
- Netflix的USE方法：使用率Utilization、饱和度Saturation、错误Error
- WeaveCloud的RED方法：速率Rate、错误Errors、耗时Duration
二、在SrpingBoot中引入prometheus
SpringBoot2.x集成Prometheus非常简单，首先引入maven依赖：
io.micrometer micrometer-registry-prometheus 1.7.3 io.github.mweirauch micrometer-jvm-extras 0.2.2
然后，在application.properties中将prometheus的endpoint放出来。
management:
endpoints:
web:
exposure:
include: info,health,prometheus
接下来就可以进行指标埋点了，Prometheus的四种指标类型此处不再赘述，请自行学习。一般指标埋点代码实现上有两种形式：AOP、侵入式，建议尽量使用AOP记录指标，对于无法使用aop的场景就只能侵入代码了。常用的AOP方式有：
- @Aspect（通用）
- HandlerInterceptor （SpringMVC的拦截器）
- ClientHttpRequestInterceptor （RestTemplate的拦截器）
- DubboFilter （dubbo接口）
我们选择通用的@Aspect，结合自定义指标注解来实现。首先自定义指标注解：
@Documented
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
@Target(ElementType.METHOD)
public @interface MethodMetrics {
String name() default "";
String desc() default "";
String[] tags() default {};
//是否记录时间间隔
boolean withoutDuration() default false;
}
然后是切面实现：
@Aspect
public class PrometheusAnnotationAspect {
@Autowired
private MeterRegistry meterRegistry;
@Pointcut("@annotation(com.smac.prometheus.annotation.MethodMetrics)")
public void pointcut() {}
@Around(value = "pointcut()")
public Object process(ProceedingJoinPoint joinPoint) throws Throwable {
Method targetMethod = ((MethodSignature) joinPoint.getSignature()).getMethod();
Method currentMethod = ClassUtils.getUserClass(joinPoint.getTarget().getClass()).getDeclaredMethod(targetMethod.getName(), targetMethod.getParameterTypes());
if (currentMethod.isAnnotationPresent(MethodMetrics.class)) {
MethodMetrics methodMetrics = currentMethod.getAnnotation(MethodMetrics.class);
return processMetric(joinPoint, currentMethod, methodMetrics);
} else {
return joinPoint.proceed();
}
}
private Object processMetric(ProceedingJoinPoint joinPoint, Method currentMethod, MethodMetrics methodMetrics) {
String name = methodMetrics.name();
if (!StringUtils.hasText(name)) {
name = currentMethod.getName();
}
String desc = methodMetrics.desc();
if (!StringUtils.hasText(desc)) {
desc = currentMethod.getName();
}
//不需要记录时间
if (methodMetrics.withoutDuration()) {
Counter counter = Counter.builder(name).tags(methodMetrics.tags()).description(desc).register(meterRegistry);
try {
return joinPoint.proceed();
} catch (Throwable e) {
throw new IllegalStateException(e);
} finally {
counter.increment();
}
}
//需要记录时间（默认）
Timer timer = Timer.builder(name).tags(methodMetrics.tags()).description(desc).register(meterRegistry);
return timer.record(() -> {
try {
return joinPoint.proceed();
} catch (Throwable e) {
throw new IllegalStateException(e);
}
});
}
}
代码很容易，没什么可说明的，接下来就是在需要记监控的地方加上这个注解就行，比如：
@MethodMetrics(name="sms_send",tags = {"vendor","aliyun"})
public void send(String mobile, SendMessage message) throws Exception {
...
}
至此，aop形式的指标实现方式就完成了。如果是侵入式的话，直接使用meterRegistry就行：
meterRegistry.counter("sms.send","vendor","aliyun").increment();
启动服务，打开http://localhost:8080/actuator/prometheus查看指标。
三、高级指标之分位数
分位数(P50/P90/P95/P99)是我们常用的一个性能指标，Prometheus提供了两种解决方案：
client侧计算方案
summery类型，设置percentiles，在本地计算出Pxx，作为指标的一个tag被直接收集。
Timer timer = Timer.builder("sms.send").publishPercentiles(0.5, 0.9, 0.95,0.99).register(meterRegistry);
timer.record(costTime, TimeUnit.MILLISECONDS);
会出现四个带quantile的指标，如图：
server侧计算方案
开启histogram，将所有样本放入buckets中，在server侧通过histogram_quantile函数对buckets进行实时计算得出。注意：histogram采用了线性插值法，buckets的划分对误差的影响比较大，需合理设置。
Timer timer = Timer.builder("sms.send")
.publishPercentileHistogram(true)
.serviceLevelObjectives(Duration.ofMillis(10),Duration.ofMillis(20),Duration.ofMillis(50))
.minimumExpectedValue(Duration.ofMillis(1))
.maximumExpectedValue(Duration.ofMillis(100))
.register(meterRegistry);
timer.record(costTime, TimeUnit.MILLISECONDS);
会出现一堆xxxx_bucket的指标，如图：
然后，使用
histogram_quantile(0.95, rate(sms_send_seconds_bucket[5m]))
就可以看到P95的指标了，如图：
结论：
方案1适用于单机或只关心本地运行情况的指标，比如gc时间、定时任务执行时间、本地缓存更新时间等；
方案2则适用于分布式环境下的整体运行情况的指标，比如搜索接口的响应时间、第三方接口的响应时间等。
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