通过 Grafana 监控 Spring Boot 应用的完整步骤

1. 访问 Grafana

1.1 通过 kubectl port-forward 访问

bash

复制

kubectl port-forward svc/grafana -n monitoring 3000:3000

访问 http://localhost:3000，默认凭据为：

• 用户名: admin
• 密码: admin（首次登录后需修改）

1.2 通过 Ingress 访问（可选）

如果已配置 Ingress，访问对应的域名（如 http://grafana.example.com）。

---

2. 配置 Prometheus 数据源

Grafana 默认可能已集成 Prometheus。若未配置，手动添加：

1. 进入 Configuration > Data Sources。
2. 点击 Add data source，选择 Prometheus。
3. 填写 Prometheus 的 URL（通常为 http://prometheus-k8s.monitoring.svc:9090）。
4. 点击 Save & Test，确认显示 "Data source is working"。

---

3. 导入 Spring Boot 监控仪表盘

3.1 使用官方推荐仪表盘

• 仪表盘 ID: 4701（Micrometer 官方推荐）。

1. 进入 Dashboards > Import。
2. 输入 ID 4701，点击 Load。
3. 选择 Prometheus 数据源，点击 Import。

3.2 自定义仪表盘示例

若需自定义，可创建一个新仪表盘并添加以下面板：

面板 1：JVM 内存使用

• PromQL 查询：
  promql

  复制

  jvm_memory_used_bytes{application="your-springboot-app-name", area="heap"}
  

• 可视化类型：Time series 或 Gauge。

面板 2：HTTP 请求吞吐量

• PromQL 查询：
  promql

  复制

  sum(rate(http_server_requests_seconds_count[5m])) by (uri, method, status)
  

• 可视化类型：Table 或 Bar chart。

---

4. 验证监控数据

1. 在仪表盘中检查是否有数据更新。

2. 确认指标名称与 Spring Boot 应用暴露的 Prometheus 指标一致：
   bash

   复制

   kubectl exec -it <pod-name> -n epoch-test -- curl localhost:8080/actuator/prometheus
   

---

5. 高级配置

5.1 自定义业务指标

在 Spring Boot 代码中添加自定义指标：

java

复制

import io.micrometer.core.instrument.Counter;
import io.micrometer.core.instrument.MeterRegistry;

@Autowired
private MeterRegistry registry;

public void trackCustomMetric() {
    Counter counter = registry.counter("custom_metric");
    counter.increment();
}

5.2 配置告警

1. 进入 Alerting > Alert rules。
2. 创建告警规则，例如 JVM 内存使用超过 80%：

   • PromQL:
     promql

     复制

     (jvm_memory_used_bytes{area="heap"} / jvm_memory_max_bytes{area="heap"}) * 100 > 80
     

   • 持续时长: 5m

   • 通知渠道: 配置 Slack、Email 等。

---

6. 故障排查

问题 1：仪表盘无数据

• 检查 Prometheus 数据源：确认 Prometheus 的 Targets 页面中应用状态为 UP。
• 验证指标名称：直接访问应用的 /actuator/prometheus 端点，确认指标存在。

问题 2：指标名称不匹配

• 同步标签：在 Spring Boot 的 application.yml 中添加统一标签：
  yaml

  复制

  management:
    metrics:
      tags:
        application: ${spring.application.name}
  

---

7. 最终效果

• 仪表盘示例：
  
• 告警通知：当 JVM 内存、线程池或 HTTP 错误率超过阈值时触发通知。

---

附录

• Grafana 官方文档: Grafana Dashboards
• Spring Boot 监控指标列表: Micrometer Metrics
• 示例仪表盘 ID 列表:
  • 4701: Spring Boot 2.1 Statistics
  • 6756: JVM Micrometer Metrics
  • 11378: Spring Boot HikariCP Monitoring

完成以上步骤后，你的 Spring Boot 服务的运行状态、性能指标和业务数据将实时展示在 Grafana 中！

最后成功监控