普罗米修斯使用es数据库_用普罗米修斯和格拉法纳仪法来豪猪

普罗米修斯使用es数据库

Adam Bien的Porcupine库使配置充当应用程序隔板的专用执行程序服务变得容易。我创建了一个扩展，通过MicroProfile Metrics公开了豪猪统计信息。我们还可以通过Prometheus和Grafana仪表板使仪器可见。

进行此扩展的原因是我们希望对Porcupine线程池的检测进行简单的集成（即插入）。 Grafana允许创建和共享仪表板，这些仪表板可以通过指标变量进行动态配置。目标是创建类似于以下内容的仪表板，而无需进行大量手动配置：

为了实现这一点，您需要执行以下操作：

公开Java EE豪猪统计信息，例如Prometheus格式
在Prometheus实例中擦除Prometheus指标
在Grafana仪表板中查询并显示Prometheus指标

要通过Prometheus公开Porcupine的统计信息，您可以采用多种方法以Prometheus格式发出指标。我使用的是MicroProfile Metrics，为此我创建了一个小的扩展，可以将其添加到项目中：

<dependency><groupId>com.sebastian-daschner</groupId><artifactId>porcupine-metrics</artifactId><version>1.0</version>
</dependency>

该扩展公开了PorcupineMetrics bean，该bean每次应更新指标时都需要通过其updateMetrics()方法调用。我们可以使用类似于以下内容的计时器：

@Singleton
@Startup
@ConcurrencyManagement(ConcurrencyManagementType.BEAN)
public class ExecutorStatisticsUpdater {@InjectPorcupineMetrics porcupineMetrics;@ResourceManagedScheduledExecutorService scheduler;@PostConstructpublic void init() {scheduler.scheduleAtFixedRate(porcupineMetrics::updateMetrics,0, 5, TimeUnit.SECONDS);}}

这将每5秒更新一次指标。由于Porcupine的统计信息内部，当前需要例如通过计时器明确触发更新机制。这将在Metrics端点中包括以下管道指标：

vendor:porcupine_pipelines_<pipeline-name>_active_thread_count 2
vendor:porcupine_pipelines_<pipeline-name>_core_pool_size 4
vendor:porcupine_pipelines_<pipeline-name>_current_thread_pool_size 4
vendor:porcupine_pipelines_<pipeline-name>_largest_thread_pool_size 4
vendor:porcupine_pipelines_<pipeline-name>_maximum_pool_size 8
vendor:porcupine_pipelines_<pipeline-name>_min_queue_capacity 60
vendor:porcupine_pipelines_<pipeline-name>_remaining_queue_capacity 100
vendor:porcupine_pipelines_<pipeline-name>_tasks_completed 3034
vendor:porcupine_pipelines_<pipeline-name>_tasks_rejected 30
vendor:porcupine_pipelines_<pipeline-name>_tasks_total 3036

除了使用MicroProfile指标或这个扩展，你可以同样通过其他机制使用普罗米修斯的Java API作为解释暴露的指标，例如这里。

之后，我们通过Prometheus抓取暴露的指标，并创建Grafana仪表板，以通过变量为每个管道动态查询和显示统计信息。

首先，我已经共享了豪猪仪表板，类似于您在连接至Prometheus数据源的Grafana.com上的屏幕快照中看到的内容。

您可以看一下使用Porcupine Metrics的instrument-craft-shop项目。

如果您想知道为什么我使用豪猪而不是MicroProfile Fault Tolerance隔板，请观看以下有关隔板和Java EE反压的视频。

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