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Version: 1.4.3

线程池监控

线程池监控配置

监控前置条件:需要先完成 hippo4j-config 的 接入工作

接下来引入 SpringBoot Actuator。Spring 2.x 一般都有版本指定,所以这里不用写版本号。

<dependency>
<groupId>io.micrometer</groupId>
<artifactId>micrometer-registry-prometheus</artifactId>
</dependency>

<dependency>
<groupId>org.springframework.boot</groupId>
<artifactId>spring-boot-starter-actuator</artifactId>
</dependency>

添加动态线程池监控相关配置:

management:
metrics:
export:
prometheus:
enabled: true
server:
port: 29999 # 可选配置,如果不配置该 port,直接使用 ${server.port}
endpoints:
web:
exposure:
include: '*' # 测试使用,开启了所有端点,生产环境不建议 *
spring:
dynamic:
thread-pool:
monitor:
enable: true # 是否开启采集线程池运行时数据
collect-interval: 5000 # 采集线程池运行数据频率
collect-types: micrometer # 采集线程池运行数据的类型。eg:log、micrometer。多个可以同时使用,默认 micrometer
initial-delay: 10000 # 项目启动后延迟多久进行采集
thread-pool-types: dynamic # 采集线程池的类型。eg:dynamic、web、adapter。可任意配置,默认 dynamic

项目启动,访问 http://localhost:29999/actuator/prometheus 出现 dynamic_thread_pool_ 前缀的指标,即为成功。

配置 Prometheus

通过 Docker 启动 Prometheus 服务。

docker run -d -p 9090:9090 --name prometheus prom/prometheus

添加 Prometheus 抽取数据任务。

# 进入 prometheus 容器内部
docker exec -it prometheus /bin/sh
# 编辑 prometheus 配置文件
vi /etc/prometheus/prometheus.yml

scrape_configs 节点下新添加一个 job,如果 Prometheus 是 Docker 方式部署,{scrape_configs.static_configs.targets} 需要写本机的 IP。

scrape_configs:
- job_name: 'dynamic-thread-pool-job'
scrape_interval: 5s
metrics_path: '/actuator/prometheus'
static_configs:
- targets: [ '127.0.0.1:29999' ]

配置成功后 exit 退出容器,并进行 Prometheus 容器重启 docker restart prometheus

访问 Prometheus 控制台 http://localhost:9090/graph 路径,能够展示相关指标即为配置成功。

配置 Grafana

docker run -d -p 3000:3000 --name=grafana grafana/grafana

访问 Grafana 地址,http://localhost:3000 用户名密码:admin

Grafana 访问 http://localhost:3000/datasources 导入 Prometheus 数据源。

如果 Prometheus 为 Docker 方式部署,HTTP URL 需要为本地 IP,比如:http://192.168.1.5:9090

关注公众号 龙台的技术笔记,回复:监控,获取 Hippo4J Grafana DashBoard JSON 配置。

公众号回复关键词

获取到 JSON 文件后,通过 http://localhost:3000/dashboard/import 将 JSON 文件导入至 Grafana DashBoard。

下拉框内动态选择创建好的 Prometheus 数据源,并点击 Import

即可使用炫酷的 Hippo-4J 动态线程池监控 DashBoard。大家伙儿也可以根据个人喜好进行定制 DashBoard,如果觉得有优化点,欢迎和我联系贡献。

如果项目客户端启动多个示例,动态线程池监控效果图如下: