Prometheus + Grafana 监控

Vison大约 3 分钟componentgrafanaprometheusmetrics

监控体系架构

sponge 创建的服务支持完整的监控数据流水线：

指标暴露：服务程序通过内置组件提供 metrics 数据。
数据采集：Prometheus 负责抓取和存储指标。
可视化展示：Grafana 提供丰富的仪表盘功能。

sponge 创建的服务默认开启了通过 /metrics 路径采集指标数据，配置如下所示：

app:
  enableMetrics: true    # 是否开启指标采集，true：启用，false：关闭

启动监控服务

1. Prometheus 服务部署

部署步骤：

获取 Prometheus 服务启动脚本
执行启动命令：
```
docker-compose up -d
```
访问 Web 界面：http://localhost:9090

2. Grafana 服务部署

部署步骤：

获取 Grafana服务启动脚本
执行启动命令：
```
docker-compose up -d
```
访问 Web 界面：http://localhost:33000
配置数据源：
- 添加 Prometheus 数据源：http://localhost:9090

数据源一致性检查

导入监控面板 JSON 时，必须确保datasource值与 Grafana 中配置的 Prometheus 数据源名称（默认为"Prometheus"）完全一致，否则会导致数据无法显示。

Web 服务监控

以基于SQL创建的Web服务为例，默认指标接口：http://localhost:8080/metrics

1. Prometheus 监控配置

操作步骤：

修改prometheus.yml配置文件，添加采集目标：
```
- job_name: 'http-edusys'
  scrape_interval: 10s
  static_configs:
    - targets: ['localhost:8080']
```
注：需确保 Prometheus 容器有权限修改 prometheus.yml。

应用配置：

curl -X POST http://localhost:9090/-/reload

验证配置：http://localhost:9090/targets

2. Grafana 监控面板配置

导入 HTTP监控面板
检查数据源名称一致性

3. 接口压测与监控

使用 wrk 工具进行压力测试：

# 测试接口
wrk -t2 -c10 -d10s http://192.168.3.27:8080/api/v1/teacher/1

# 测试接口
wrk -t2 -c10 -d10s http://192.168.3.27:8080/api/v1/course/1

监控效果展示：

gRPC 服务监控

以基于SQL创建的gRPC服务为例，默认指标接口：http://localhost:8283/metrics

1. Prometheus 配置

操作步骤：

修改prometheus.yml配置文件：

- job_name: 'rpc-server-user'
  scrape_interval: 10s
  static_configs:
    - targets: ['localhost:8283']

应用配置并验证（同 Web 服务步骤）

2. Grafana 面板配置

导入 gRPC Server 监控面板
检查数据源名称一致性

3. 接口测试与监控

使用 Goland IDE 测试teacherService相关方法，监控效果：

客户端监控

gRPC 客户端监控配置类似，使用 gRPC Client监控面板

动态监控目标管理(Consul)

1. Consul 服务部署

部署步骤：

获取 Consul 服务启动脚本
执行启动命令：
```
docker-compose up -d
```

2. Prometheus 动态配置

修改prometheus.yml添加Consul配置：

  - job_name: 'consul-micro-exporter'
    consul_sd_configs:
      - server: 'localhost:8500'
        services: []  
    relabel_configs:
      - source_labels: [__meta_consul_tags]
        regex: .*user.*
        action: keep
      - regex: __meta_consul_service_metadata_(.+)
        action: labelmap

应用配置后，通过 API 注册服务：

curl -XPUT --data @user_exporter.json http://localhost:8500/v1/agent/service/register

服务注册示例（user_exporter.json）：

{
  "ID": "user-exporter",
  "Name": "user",
  "Tags": ["user-exporter"],
  "Address": "localhost",
  "Port": 8283,
  "Meta": {
    "env": "dev",
    "project": "user"
  },
  "Check": {
    "HTTP": "http://localhost:8283/metrics",
    "Interval": "10s"
  }
}

验证地址：http://localhost:9090/targets

提示

在实际应用中，建议通过程序自动注册服务到Consul，实现服务启停时自动更新监控目标。