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最近学习使用spring-cloud-alibaba
,集成各个微服务常用组件
阿里开源的
dubbo
sentinel
rocketmq
nacos
seata
spring官方的
gateway
sleuth
apache的shardingsphere
sharding-jdbc
第三方开源的监控spring-boot
项目
spring-boot-admin
期间也碰到了一些问题,其中一个就是sharding-jdbc
分表配合seata
来在dubbo
服务中完成分布式事务。最后也是参考git上面别人提出的方案解决了,虽然看起来不怎么幽雅,但是也能跑通。可能就是性能上面还是有瑕疵,就如官方说的:sharding-jdbc
和seata
对sql重复解析的问题。具体改动点就是在类SpringBootConfiguration
中,取消它的自动配置,然后把getDataSource
方法的结果包装成seata
的如下
@SuppressWarnings("unchecked") private DataSource getDataSource(final Environment environment, final String prefix, final String dataSourceName) throws ReflectiveOperationException, NamingException { Map<String, Object> dataSourceProps = PropertyUtil.handle(environment, prefix + dataSourceName.trim(), Map.class); Preconditions.checkState(!dataSourceProps.isEmpty(), "Wrong datasource properties!"); if (dataSourceProps.containsKey(jndiName)) { return getJndiDataSource(dataSourceProps.get(jndiName).toString()); } // add seata wrapper update at 2019年10月31日 09:04:22 return new DataSourceProxy(DataSourceUtil.getDataSource(dataSourceProps.get("type").toString(), dataSourceProps)); }
以上模块整合完毕之后,加入spring-boot-admin
模块,可以很方便的从nacos
中拉取服务,但是那些数据在admin中看起来终究不直观,于是就考虑着加入prometheus
和grafana
来图表化这些数据了。
prometheus
和grafana
单独静态整合不是什么大的问题,配置文件写死地址即可展示图表了,主要就是prometheus
如何集成nacos
的问题。
prometheus
官方是有SD(service-discovery)模块配置的,有consul
的,但是没有nacos
的,在nacos
的issues列表里面也可以看到有人提出过这个问题,本人也是在那里看到了他们提出的方案,就是参考eureka-consul-adapter
这个开源项目了。
把这个代码clone下来之后照着葫芦画瓢,由于我对于eureka
也不是很熟悉,所以捣鼓了挺久的才和spring-boot-admin
融合起来了。主要的改动点就是在RegistrationService
这个类的俩方法,如下
public Single<ChangeItem<Map<String, String[]>>> getServiceNames(long waitMillis, Long index) { return returnDeferredMap(waitMillis, index, serviceChangeDetector::getLastEmitted, serviceChangeDetector::getTotalIndex, () -> { try { return registry.getServicesOfServer(1,Integer.MAX_VALUE).getData().stream() .collect(Collectors.toMap(Function.identity(), a -> NO_SERVICE_TAGS, MERGE_FUNCTION, TreeMap::new)); } catch (NacosException e) { log.error(e.getErrMsg(),e); return Collections.emptyMap(); } }); } public Single<ChangeItem<List<Instance>>> getService(String appName, long waitMillis, Long index) { return returnDeferredList(waitMillis, index, () -> serviceChangeDetector.getLastEmittedOfApp(appName), waitMillisInternal -> serviceChangeDetector.getIndexOfApp(appName, waitMillisInternal), () -> { try { return registry.selectInstances(appName, true); } catch (NacosException e) { return Collections.emptyList(); } }); }
其中的registry
对象看调用的方法应该就能猜出来是NamingService
对象了
prometheus
的配置文件修改点如下
scrape_configs: - job_name: 'nacos-consul-adapter' scrape_interval: 20s static_configs: consul_sd_configs: - server: '127.0.0.1:8888' relabel_configs: - source_labels: ['__metrics_path__'] regex: '/metrics' target_label: __metrics_path__ replacement: '/actuator/prometheus'
consul_sd_configs
就是我的spring-boot-admin
地址,因为我这边nacos
到consul
的转换直接写在spring-boot-admin
中了。
微服务启动之后在admin控台就可以看见类似如下图示内容
然后在prometheus
的菜单:Status-Targets下面可以看见类似如下图示内容
最后在grafana
里面就可以看到监控图表了(先配置prometheus
数据源和id为4701的dashboard)
这样整个监控闭环就靠nacos维系起来了,一旦有接入nacos的微服务上线,spring-boot-admin
、prometheus
、grafana
都能动态加载数据了
感谢各位的阅读,以上就是“怎么用spring-boot-admin+nacos+prometheus+grafana实现监控闭环”的内容了,经过本文的学习后,相信大家对怎么用spring-boot-admin+nacos+prometheus+grafana实现监控闭环这一问题有了更深刻的体会,具体使用情况还需要大家实践验证。这里是亿速云,小编将为大家推送更多相关知识点的文章,欢迎关注!
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