介绍

Prometheus 监控应用的方式非常简单，只需要进程暴露了一个用于获取当前监控样本数据的 HTTP 访问地址。这样的一个程序称为Exporter，Exporter 的实例称为一个 Target 。Prometheus 通过轮训的方式定时从这些 Target 中获取监控数据样本，对于应用来讲，只需要暴露一个包含监控数据的 HTTP 访问地址即可，当然提供的数据需要满足一定的格式，这个格式就是 Metrics 格式.

SpringBoot 2.x上已引入第三方实现的metrics Facade，默认与Micrometer集成，而Micrometer具有Prometheus的MeterRegistry规范的实现。Spring Boot 应用和Prometheus 集成，需要增加micrometer-registry-prometheus依赖,同时依赖于springBoot的监控状态监控actuator。

SpringBoot配置

  org.springframework.boot
  spring-boot-starter-actuator



    io.micrometer
    micrometer-registry-prometheus

配置文件

management.endpoint.metrics.enabled=true
management.endpoints.web.exposure.include=*
management.endpoint.prometheus.enabled=true
management.metrics.export.prometheus.enabled=true

添加上述依赖项之后，Spring Boot 将会自动配置 PrometheusMeterRegistry 和 CollectorRegistry来以Prometheus 可以抓取的格式（即上文提到的 Metrics 格式）收集和导出指标数据。

所有的相关数据，都会在Actuator 的 /prometheus端点暴露出来。Prometheus 可以抓取该端点以定期获取度量标准数据。

Prometheus 修改配置文件

增加job paw-service机器 localhost:8080标签 监控的服务 paw-kelk

# 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: paw-service
    metrics_path: /actuator/prometheus
    static_configs:
    - targets: ['localhost:8080']
      labels:
        applicaton: paw-kelk
        env: dev

启动prometheus服务

./prometheus --config.file=prometheus.yml

输入 http_server_requests_seconds_count 显示图形界面

监控了微服务请求http 的状态，jvm的状态，还可以自己做埋点进行监控。