13-ysyThread-Prometheus 与 Grafana 配置
Prometheus 与 Grafana 配置
Prometheus 介绍
1. 什么是 Prometheus？
Prometheus 是一个开源的系统监控和告警工具包
2. 特性
Prometheus 的主要特性包括：
3. 什么是指标（Metric）？
指标在通俗意义上是数值测量，术语“时间序列”是指随时间记录的变化。用户希望测量的内容因应用程序而异。
对于 Web 服务器，可能是请求时间；
对于数据库，可能是活动连接数或活动查询数等等。
4. 架构
Prometheus从 已埋点的作业中抓取指标，可以直接抓取，也可以通过中间推送网关抓取短生命周期作业的指标。它将所有抓取的样本 存储在本地，并根据这些数据运行规则，以聚合并记录现有数据中的新时间序列或生成告警。Grafana 或其他API消费者可用于可视化收集到的数据
5. 为什么选择拉而不是推？
Prometheus 默认采用的是一种 “拉模型（PullModel）” 架构，它会主动周期性地拉取被监控目标的指标数据 。每个被监控的服务需要暴露一个支持 Prometheus格式 的 HTTP 接口，通常路径是 /metrics（如 Spring Boot 的 /actuator/prometheus）
Prometheus 启动
Graph 页面查询核心线程数
Grafana 看板
Grafana + Prometheus 是一套常见的可观测性组合
如果是docker运行，为了让 Grafana 能够通过容器名访问 Prometheus，需要先创建一个共享网络 monitoring
Grafana启动
本博客所有文章除特别声明外，均采用 CC BY-NC-SA 4.0 许可协议。转载请注明来源 涯思构码·易思涯！
相关推荐
2026-01-18
11-ysyThread-动态线程池监控
动态线程池监控 仅靠“事发时的告警”远远不够。没有监控，开发人员排查问题只能靠猜，做性能调优也没底 所以强调，线程池监控不是只为了报警，它更重要的价值在于 辅助定位问题 ：出故障时，能看到是线程数打满了，还是队列堆积了 支持容量规划 ：通过长期趋势判断线程池配置是否合理 洞察系统瓶颈 ：比如是否存在某些任务执行时间异常拉长，影响整体调度效率 本地日志监控实现1. 定时任务调度机制本地日志监控的核心是定时任务调度机制 2. 本地日志输出实现本地日志监控的实现相对简单，但需要确保 日志格式的规范性和可读性： 12345private void logMonitor(ThreadPoolRuntimeInfo runtimeInfo) { log.info("[ThreadPool Monitor] {} | Content: {}", runtimeInfo.getThreadPoolId(), ...
2026-01-20
12-ysyThread-Micrometer监控的原理与误区
Micrometer监控的原理与误区Metrics 注册原理1. 基于首次注册对象引用获取指标先来看看这行代码的实际作用： 1Metrics.gauge(metricName("xxx"), tags, runtimeInfo, ThreadPoolRuntimeInfo::getXxx); 这行代码背后的执行逻辑是这样的： 如果这个 metric（包括名字 + tag）是第一次注册 ，Micrometer 会绑定 runtimeInfo 对象的引用 如果 metric 已经注册过了，这次调用不会更新引用 ，只是返回已存在的 Gauge（Micrometer 内部维护了一个缓存结构） 因此，即使后续你传入了新的 runtimeInfo 对象，但这个新对象并不会被绑定，Micrometer 仍然会读取最初绑定的老对象的引用值 第一次传入的runtimeInfo1被绑定后，之后无论你传入runtimeInfo2、3、4，Micrometer都会忽略，只会继续读取runtimeInfo1的字段值 2. 注册的 Metric...
2025-12-24
1-ysyThread-为什么需要动态线程池？
为什么需要动态线程池？线程池通用痛点分析 从【定义、配置、运行、监控、销毁】全生命周期来分析 1. 规划与定义阶段：缺乏治理 痛点：开发人员各自为战，随意定义线程池参数，缺乏统一的管控标准 后果：系统内线程资源泛滥，在高并发下引发服务器负载过高，甚至导致应用崩溃 2. 配置与调优阶段：静态僵化 痛点：线程池参数通常是硬编码或静态配置，难以评估合理值 后果：参数设置过小导致吞吐量不足，设置过大浪费资源。且在业务流量波动时，无法动态调整，故障风险高 3. 运行与稳定性阶段：级联影响 痛点：面对突发流量，容易出现队列积压、任务执行超时或触发拒绝策略 后果：直接影响既有业务的正常响应，严重时导致业务熔断或不可用 4. 监控与运维阶段：观测缺失 痛点：缺乏可视化的运行指标（活跃度、队列剩余量等）及报警机制 后果：系统出现问题时（如超时、卡顿），无法第一时间确认是否为线程池瓶颈，排查效率低，故障定位难 5....
2026-01-16
10-ysyThread-告警频率限制方法
告警频率限制方法前言当系统出现异常时，往往会在短时间内产生 大量重复告警，形成所谓的”告警风暴“。这不仅会对开发人员造成信息过载，还可能导致真正重要的告警被淹没在噪音中 为了解决这个问题，需要设计一套实用的告警限流机制 ，既要保证重要告警能够及时送达，又要避免无意义的重复通知 告警风暴问题分析在线程池监控场景中，告警风暴通常出现在以下情况： 队列积压告警 ：当任务提交速度超过处理能力时，队列长度持续增长，可能每秒触发多次告警 拒绝策略告警 ：线程池达到最大容量后，每个被拒绝的任务都可能触发一次告警 线程数异常告警 ：活跃线程数超过阈值时，监控系统可能频繁发送通知 告警风暴会带来以下负面影响： 信息过载 ：运维人员被大量重复信息淹没，难以快速定位问题 资源浪费 ：频繁的网络请求消耗系统资源，影响正常业务 告警疲劳 ：过多无效告警导致运维人员对告警系统失去信任 成本增加 ：第三方通知服务（如钉钉、企业微信）按调用次数收费 解决方案核心思想是：在保证告警时效性的前提下，通过时间窗口限流算法控制同类型告警的发送频率 具体策略包括： 按线程池 ID 和告警类型进行分组...
2026-01-30
16-ysyThread-Banner 自定义规范
Banner 自定义规范为什么要打印 Banner？1. 品牌标识与框架认知Banner 就像是框架的”身份证”，它在应用启动的第一时间向开发者宣告：”我来了！” 2. 实用价值：版本管理与问题排查版本信息展示在生产环境中，快速确认框架版本对于问题排查至关重要，可以通过日志快速定位版本信息 启动状态确认Banner 的成功打印意味着框架的核心组件已经正确初始化 3. 社区建设与开源文化通过 Banner 展示项目地址和官网链接 Banner 组件设计与实现核心实现解析Banner 内容设计 patorjk.com 在线生成 Banner ps：为什么版本信息为空，下述会讲到 版本信息处理12345public OneThreadBannerHandler(BuildProperties buildProperties) { this.version = buildProperties != null ? buildProperties.getVersion() : "";}String bannerVersion =...
2026-01-26
14-ysyThread-回调函数方式防线程池任务丢失
回调函数方式防线程池任务丢失传统线程池关闭的痛点分析1. 任务丢失风险首先是时间竞争问题，JVM 关闭和任务执行之间存在时间竞争，任务可能来不及完成就被强制终止了。其次是资源浪费，已经投入的计算资源和业务逻辑处理可能前功尽弃。最严重的是数据一致性问题，对于涉及数据跑批等任务，强制中断可能导致数据不一致 2. 手动管理的复杂性在 Spring 应用中，正确管理线程池的生命周期 需要开发者手动处理： 123456789101112131415161718192021222324252627282930@Componentpublic class TaskService { private ThreadPoolExecutor executor; @PostConstruct public void init() { executor = new ThreadPoolExecutor( 5, 10, 60L, TimeUnit.SECONDS, new...