Spring Boot × K8s 监控实战-集成 Prometheus 与 Grafana

在微服务架构中，应用的可观测性至关重要。Kubernetes 已成为容器化部署的标准，但其自身的监控能力有限，需要与其他工具集成才能实现详细的运行数据采集与分析。

本文将通过 Spring Boot + Kubernetes + Prometheus + Grafana 实战，打造一套高效监控体系，实现“数据采集 → 存储 → 分析 → 可视化”的完整流程。

相关工具简介：

• Kubernetes（K8S）：容器化应用的部署与管理平台，其自带的监控能力较为基础。

• Prometheus：开源的云原生监控系统，拉取（pull）Spring Boot Actuator 暴露的监控数据，并提供强大的查询与分析。

• Grafana：可视化工具，将 Prometheus 数据呈现为直观的仪表盘，帮助开发和运维人员实时监控应用状态。

一、搭建监控基础

1.1 配置 Spring Boot 集成 Prometheus

Spring Boot 可以集成 Prometheus，具体步骤如下。

步骤 1：添加必要的依赖

在pom.xml中添加以下依赖：

<!-- Actuator 依赖：提供应用的管理和监控端点 -->
<dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-actuator</artifactId>
</dependency><!-- Prometheus 依赖：支持 Prometheus 采集监控数据 -->
<dependency><groupId>io.micrometer</groupId><artifactId>micrometer-registry-prometheus</artifactId>
</dependency>

解析：

Spring Boot Actuator 提供应用运行状态的管理端点，如：

• /actuator/health：应用健康检查

• /actuator/metrics：应用度量指标

• /actuator/prometheus：提供 Prometheus 可抓取的监控数据

Prometheus：

• 以定时抓取(pull模式) 的方式，从指定的 HTTP 端点获取监控数据。

• 默认会读取/actuator/prometheus端点的数据，并存储、分析、提供查询功能。

步骤 2：启用 Prometheus 端点

在application.properties或application.yml中配置 Actuator 端点：

management:endpoints:web:exposure:include: health,metrics,prometheus

这样，/actuator/prometheus端点会暴露，Prometheus 可以抓取该数据。

解析

• 指示 Spring Boot仅暴露health、metrics和prometheus三个管理端点，避免暴露过多无关信息。

• health 端点 是默认启动端点，无需再显示开启。

1.2 Kubernetes 中配置监控

将 Spring Boot 应用部署到 Kubernetes 时，需要确保 Prometheus 能抓取到应用的监控数据。

步骤1：安装Prometheus

使用 Helm 在 Kubernetes 集群中安装 Prometheus Operator：

helm repo add prometheus-community https://prometheus-community.github.io/helm-charts
helm repo update
helm install prometheus prometheus-community/kube-prometheus-stack

说明：

• helm install prometheus prometheus-community/kube-prometheus-stack：安装 Prometheus 及相关组件，如 Grafana、Alertmanager。

• 默认情况下，Prometheus 会自动发现 Kubernetes 中的 Pod、Service 进行监控，但我们仍需确保 Spring Boot 应用的监控端点可被 Prometheus 访问。

步骤2：创建 Service公开监控端点

创建 KubernetesService文件，并指定要暴露的端口，确保 Prometheus 可以访问/actuator/prometheus端点。

在service.yaml 中配置：

apiVersion: v1
kind: Service
metadata:name: spring-boot-app
spec:ports:- port: 8080targetPort: 8080name: httpselector:app: spring-boot

应用该配置：

kubectl apply -f service.yaml

说明：

• spring-boot-app是Service的名称，它映射到了 Spring Boot 应用的 8080 端口。

• Prometheus 会通过spring-boot-app.default.svc.cluster.local:8080访问应用的/actuator/prometheus端点。这是 Kubernetes 中的 DNS 服务自动解析的规则。

1.3 Prometheus 配置抓取数据

在 Kubernetes 集群中，修改 Prometheus 配置，使其能够定期抓取 Spring Boot 应用的监控数据。

步骤1：配置 Prometheus

1.在 Prometheus 配置目录（如果使用helm安装，则ConfigMap可能已默认配置）下，创建prometheus-config.yaml，内容如下：

apiVersion: v1
kind: ConfigMap
metadata:name: prometheus-confignamespace: monitoring
data:prometheus.yml: |global:scrape_interval: 15s  # 每 15 秒抓取一次数据scrape_configs:- job_name: 'spring-boot-app'metrics_path: '/actuator/prometheus'static_configs:- targets: ['spring-boot-app.default.svc.cluster.local:8080']

2.部署ConfigMap到 Kubernetes 集群：

kubectl apply -f prometheus-config.yaml

说明：

• 该ConfigMap将被 Prometheus 读取，指定抓取 Spring Boot 应用的监控数据。

• scrape_interval: 15s表示 Prometheus 每 15 秒抓取一次监控数据。

步骤2：在 Prometheus 部署中加载 ConfigMap

1.修改 Prometheus 的Deployment文件（如果使用 Helm 安装，则需要修改values.yaml配置文件）：

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:name: prometheusnamespace: monitoring
spec:template:spec:volumes:- name: prometheus-config-volumeconfigMap:name: prometheus-configcontainers:- name: prometheusimage: prom/prometheusvolumeMounts:- name: prometheus-config-volumemountPath: /etc/prometheussubPath: prometheus.yml

2.应用修改后的配置：

kubectl apply -f prometheus-deployment.yaml

1.4 验证 Prometheus配置

部署完成后，访问 Prometheus Web UI（默认端口9090）：

kubectl port-forward svc/prometheus 9090:9090 -n monitoring

在浏览器打开http://localhost:9090，进入Targets页面，查看spring-boot-app是否在UP状态。

总结

1.Prometheus 安装：使用 Helm 在 Kubernetes 集群中安装kube-prometheus-stack。

2.Service 创建：在 Spring Boot 应用的k8s部署文件夹下创建service.yaml并部署到 Kubernetes。

3.Prometheus 配置：

• 在 Kubernetes 中创建ConfigMap，配置 Prometheus 采集 Spring Boot/actuator/prometheus数据。

• 在 PrometheusDeployment中挂载ConfigMap，确保 Prometheus 正确加载配置。

4.验证监控是否生效：使用kubectl port-forward访问 Prometheus Web UI，确认监控数据是否正常抓取。

二、集成 Grafana可视化

2.1 配置 Grafana

使用 Helm 安装 Grafana：

helm install grafana stable/grafana

访问 Grafana 控制台（默认用户名和密码为admin）：

http://<grafana-service-ip>:3000

2.2 配置 Prometheus 数据源

在 Grafana 控制台中配置 Prometheus 为数据源，URL 为：

http://prometheus-server:80

确认连接成功后，Grafana 就可以从 Prometheus 中获取监控数据。

2.3 创建监控面板

在 Grafana 中，选择 Prometheus 数据源，并根据需要创建监控面板。常见监控指标包括 JVM 内存使用、请求响应时间、系统负载、自定义业务指标等。

三、Spring Boot 应用部署到 Kubernetes

3.1 Spring Boot 应用目录结构

通常在 Spring Boot 项目中，会有应用代码和配置，以及部署相关文件，推荐的目录结构如下：

springboot-app/
│── src/                      # Spring Boot 代码
│── pom.xml 或 build.gradle   # 依赖管理
│── Dockerfile                # 构建 Docker 镜像
│── config/                   # 应用配置（如 application.yml）
│── deployment/               # K8s 部署文件
│   ├── deployment.yaml       # Deployment 资源
│   ├── service.yaml          # Service 资源
│   ├── configmap.yaml        # 可选的 ConfigMap 资源
│   ├── ingress.yaml          # 可选的 Ingress 资源

其中：

• Dockerfile：用于构建 Spring Boot 容器镜像。

• deployment/ 目录：存放 Kubernetes 相关的 YAML 配置文件，用于部署、服务等。

如下是应用部署到K8S 的步骤：

3.2 创建 Docker 镜像

在将 Spring Boot 应用部署到 Kubernetes 前，需要构建 Docker 镜像。在项目根目录下创建Dockerfile：

步骤1:创建 Docker 镜像

# 使用官方的 OpenJDK 镜像作为基础镜像
FROM openjdk:17-jdk-alpine# 设置工作目录
WORKDIR /app# 将 Spring Boot 构建的 JAR 文件复制到容器中
COPY target/myapp.jar app.jar# 设置容器启动时运行的命令
ENTRYPOINT ["java", "-jar", "app.jar"]

解析：

1.FROM openjdk:11-jre-slim: 选择一个基础的 Java 镜像。

2.COPY ${JAR_FILE} app.jar: 将构建好的 Spring Boot JAR 文件复制到容器中。

3.ENTRYPOINT [“java”, “-jar”, “/app.jar”]: 设置容器启动时执行的命令，启动 Spring Boot 应用。

3.3 构建并推送镜像

步骤1：构建镜像

docker build -t springboot-app .

步骤2：推送镜像到镜像仓库

具体步骤：

1.登录 Docker Hub（如果使用 Docker Hub）：

docker login

输入用户名和密码以验证身份。

2.给镜像打标签（假设镜像仓库是docker.io）：

docker tag springboot-app:latest docker.io/yourusername/springboot-app:latest

为本地镜像springboot-app:latest打上标签，使其能够正确推送到 Docker Hub。yourusername是你的 Docker Hub 用户名，docker.io是 Docker Hub 默认仓库。

3.推送镜像到镜像仓库：

docker push docker.io/yourusername/springboot-app:latest

将打标签后的镜像推送到 Docker Hub 上的仓库。

3.4 部署到 Kubernetes

步骤1：创建deployment.yaml：

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:name: springboot-app
spec:replicas: 3selector:matchLabels:app: springboot-apptemplate:metadata:labels:app: springboot-appspec:containers:- name: springboot-appimage: springboot-app:latestports:- containerPort: 8080

解析：

1.replicas: 3: 部署三个副本，确保应用高可用。

2.image: springboot-app:latest: 使用构建好的 Docker 镜像。

3.containerPort: 8080: 暴露容器的 8080 端口。

步骤2：部署应用

kubectl apply -f deployment.yaml

此命令会启动一个具有 3 个副本的 Spring Boot 应用，并暴露为一个 Kubernetes 服务。

3.5 创建服务暴露应用

步骤1：创建服务文件service.yaml来暴露应用：

apiVersion: v1
kind: Service
metadata:name: spring-boot-app
spec:ports:- port: 8080targetPort: 8080selector:app: spring-boot

步骤2：应用服务

kubectl apply -f service.yaml

通过如上步骤完成应用部署后，Spring Boot 应用将运行在 Kubernetes 集群中，并可以通过 Prometheus 和 Grafana 进行监控。

四、自动发现服务监控目标

Prometheus 可以通过 Kubernetes 的服务发现功能,自动抓取集群中所有服务的数据。

在 prometheus.yml配置中启用Kubernetes 服务发现：

scrape_configs:- job_name: 'springboot-app'kubernetes_sd_configs:- role: podrelabel_configs:- source_labels: [__meta_kubernetes_pod_label_app]target_label: app- source_labels: [__meta_kubernetes_pod_name]target_label: pod_namemetrics_path: '/actuator/prometheus'scheme: httpport: 8080

这样 Prometheus 能够自动发现 Kubernetes 中的 Spring Boot 服务，无需手动添加监控信息。

五、Grafana 高级功能

5.1 设置报警规则

Grafana 不仅能够展示监控数据，还能够设置报警规则。您可以配置响应时间、错误率等阈值，当超过指定条件时触发报警。

以下是设置报警规则的步骤：

1.在 Grafana 仪表板中，选择一个面板，点击 “Edit”。

2.选择 “Alert” 标签，点击 “Create Alert”。

3.配置报警条件，如当响应时间大于 2 秒时触发报警。

5.2 多面板展示

Grafana 支持将不同类型的监控数据展示在同一面板上。如将 CPU 使用率、内存使用情况、请求响应时间等多个图表放在同一个仪表板上，创建一个综合的监控视图。

六、构建跨微服务的完整监控系统

在微服务架构中，监控不仅限于单一服务，而是需要跨多个服务进行集中管理。使用 Prometheus 和 Grafana可以轻松实现跨微服务的监控。

6.1 Prometheus 联邦聚合

功能：允许多个 Prometheus 实例将监控数据聚合到一个中央实例，适用于多集群环境。通过配置prometheus.yml，您可以将其他 Prometheus 实例作为数据源，进行数据聚合。

示例配置：

scrape_configs:- job_name: 'federated'  # 定义抓取任务名称，这里为 'federated'metrics_path: '/federate'  # 指定聚合抓取的路径，通常 Prometheus 会在 /federate 路径提供聚合数据static_configs:- targets: ['prometheus-instance-1:9090', 'prometheus-instance-2:9090']  # 配置聚合 Prometheus 实例的地址，指向其他 Prometheus 

实例的 API，通常是每个集群中 Prometheus 的地址。
这样中央 Prometheus 实例将定期抓取多个实例的数据。

6.2 Grafana 跨集群展示

功能：在 Grafana 中配置多个 Prometheus 数据源，集中展示不同集群的监控数据。这样，您可以通过一个仪表板查看多个集群的指标。

操作：在 Grafana 的 “Data Sources” 设置中添加不同 Prometheus 数据源，每个数据源指向不同的集群实例。

七、总结

7.1 核心重点：

• Spring Boot 与 Kubernetes 集成

在 Kubernetes 中部署 Spring Boot 应用，实现容器化管理与自动扩展。

• Prometheus 集成与优化

使用 Spring Boot Actuator 暴露监控端点，配置 Prometheus 自动抓取数据，优化监控准确性。

• Grafana 可视化面板配置

配置 Grafana 连接 Prometheus，展示应用健康、性能和资源使用情况。