监控不仅仅是关于漂亮的图表（尽管它们确实很酷）。它是你的预警系统、水晶球和性能监控的结合体。由于 Quarkus 针对 JVM 和本地编译进行了优化，了解其性能指标变得尤为重要。

“如果你无法衡量它，你就无法改进它。” - 彼得·德鲁克（可能是在调试分布式系统时说的）

Prometheus 和 Grafana：监控的动态二人组

让我们欢迎 Prometheus 和 Grafana——监控世界的蝙蝠侠和罗宾（可惜没有斗篷）。

  • Prometheus：收集和存储你的指标的时间序列数据库。它就像一个数据吸尘器，定期从你的 Quarkus 应用中吸取数据。
  • Grafana：操作的美丽面孔。它将 Prometheus 的数据转化为美丽的仪表板，让你想把它们裱起来挂在墙上。

它们共同形成了一个比火车头更强大的监控解决方案，能够一跃而过高高的栈。（好吧，我不再用超级英雄的比喻了。）

设置 Quarkus 进行指标导出

首先，让我们让 Quarkus 透露其内部运作。我们需要在 Quarkus 项目中添加 MicroProfile Metrics 扩展。

在你的 pom.xml 中添加以下内容：

<dependency>
    <groupId>io.quarkus</groupId>
    <artifactId>quarkus-smallrye-metrics</artifactId>
</dependency>

或者，如果你是 Gradle 爱好者：

implementation 'io.quarkus:quarkus-smallrye-metrics'

这样，Quarkus 将自动在 /q/metrics 端点公开指标。就像给你的应用一个扩音器，让它向世界（或至少是 Prometheus）大声喊出它的统计数据。

Prometheus：你的指标吸尘器

现在 Quarkus 已经开始谈论它的指标，让我们设置 Prometheus 来监听。以下是快速启动 Prometheus 的指南：

  1. 从官方网站下载 Prometheus。
  2. 创建一个 prometheus.yml 配置文件：
global:
  scrape_interval: 15s

scrape_configs:
  - job_name: 'quarkus'
    metrics_path: '/q/metrics'
    static_configs:
      - targets: ['localhost:8080']

这告诉 Prometheus 每 15 秒从你的 Quarkus 应用中抓取指标。如果你的应用运行在不同的主机或端口上，请调整 localhost:8080。

  1. 启动 Prometheus：
./prometheus --config.file=prometheus.yml

Voilà！Prometheus 现在正在收集指标，比松鼠为冬天囤积坚果还快。

Grafana：让你的指标值得上 Instagram

随着 Prometheus 收集数据，是时候让它看起来漂亮了。欢迎 Grafana：

  1. 从官方网站下载并安装 Grafana。
  2. 启动 Grafana 并导航到 http://localhost:3000（默认凭据是 admin/admin）。
  3. 添加 Prometheus 作为数据源：
    • 转到配置 > 数据源
    • 点击“添加数据源”并选择 Prometheus
    • 将 URL 设置为 http://localhost:9090（Prometheus 的默认端口）
    • 点击“保存 & 测试”

现在你可以创建让同事羡慕不已的仪表板了。

在 Grafana 中制作 Quarkus 仪表板

是时候发挥你的创造力，构建一个仪表板了。以下是你可能想要包含的一些面板的入门包：

  • CPU 使用率
  • 内存使用率
  • HTTP 请求率
  • 响应时间百分位数
  • 错误率

以下是 HTTP 请求率的示例查询：

rate(http_server_requests_seconds_count{application="your-app-name"}[1m])

专业提示：从几个关键指标开始，并不断迭代。你的仪表板应该随着你的应用和监控需求的发展而演变。

需要关注的重要 Quarkus 指标

虽然 Quarkus 提供了大量的指标，但以下是一些你绝对需要关注的：

  • JVM 指标：内存使用情况，垃圾回收统计
  • HTTP 指标：请求计数，响应时间，错误率
  • 数据库连接池：活动连接，等待时间
  • 自定义业务指标：特定于你的应用逻辑

记住，目标是洞察，而不是信息过载。选择能够讲述你的应用健康状况和性能的指标。

警报：因为你不能 24/7 盯着仪表板

除非你已经掌握了不眨眼的艺术（如果是这样，我们需要谈谈），否则你会想要设置警报，以防事情出错。Grafana 让这变得简单：

  1. 在你的仪表板中，点击面板标题并选择“编辑”。
  2. 转到“警报”选项卡。
  3. 定义触发警报的条件。
  4. 设置通知渠道（电子邮件、Slack、PagerDuty 等）。

例如，你可能希望在以下情况下收到警报：

  • 错误率超过 1% 持续 5 分钟
  • P95 响应时间超过 500 毫秒持续 10 分钟
  • CPU 使用率超过 80% 持续 15 分钟

测试你的监控设置

在自我表扬并结束一天的工作之前，让我们确保这确实有效：

  1. 在你的 Quarkus 应用上生成一些负载（Apache JMeter 或简单的循环 curl 脚本可以做到）。
  2. 观察你的 Grafana 仪表板活跃起来。
  3. 故意触发一些错误或高 CPU 使用率。
  4. 验证你的警报是否按预期触发。

如果一切顺利，你应该看到你的仪表板像圣诞树一样亮起来，并被警报轰炸（希望只是这一次）。

总结：像专业人士一样监控 Quarkus

恭喜！你刚刚提升了你的 Quarkus 监控技能。通过 Prometheus 收集指标和 Grafana 可视化它们，你现在可以：

  • 比说“反应式”更快地发现性能瓶颈
  • 用你的主动监控技能给你的运维团队留下深刻印象
  • 晚上睡得更好，因为你知道如果事情出错，你会收到警报

记住，良好的监控是一个迭代的过程。随着你对应用在生产中的行为了解的加深，不断完善你的仪表板和警报。

专业提示：不要忘记对你的 Grafana 仪表板进行版本控制。你可以将它们导出为 JSON 并与应用代码一起存储。

现在去监控吧！你的 Quarkus 应用会感谢你，你的未来自我也会感谢你，因为你不必在周末调试神秘的生产问题。

有任何酷炫的 Quarkus 监控技巧或战斗故事吗？在下面的评论中分享。祝你监控愉快，愿你的响应时间始终较低，正常运行时间始终较高！