本篇文章为大家展示了如何使用Prometheus监控JVM，内容简明扼要并且容易理解，绝对能使你眼前一亮，通过这篇文章的详细介绍希望你能有所收获。
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当你的 Java 业务容器化上 K8S 后，如果对其进行监控呢？Prometheus 社区开发了 JMX Exporter 来导出 JVM 的监控指标，以便使用 Prometheus 来采集监控数据。下面将介绍如何利用 Prometheus 与 JMX Exporter 来监控你 Java 应用的 JVM。
JMX Exporter 利用 Java 的 JMX 机制来读取 JVM 运行时的一些监控数据，然后将其转换为 Prometheus 所认知的 metrics 格式，以便让 Prometheus 对其进行监控采集。
那么，JMX 又是什么呢？它的全称是：Java Management Extensions。 顾名思义，是管理 Java 的一种扩展框架，JMX Exporter 正是基于此框架来读取 JVM 的运行时状态的。
下面介绍如何通过 JMX Exporter 来暴露 Java 应用的 JVM 监控指标。
JMX-Exporter 提供了两种用法:
启动独立进程。JVM 启动时指定参数，暴露 JMX 的 RMI 接口，JMX-Exporter 调用 RMI 获取 JVM 运行时状态数据，转换为 Prometheus metrics 格式，并暴露端口让 Prometheus 采集。
JVM 进程内启动(in-process)。JVM 启动时指定参数，通过 javaagent 的形式运行 JMX-Exporter 的 jar 包，进程内读取 JVM 运行时状态数据，转换为 Prometheus metrics 格式，并暴露端口让 Prometheus 采集。
官方不推荐使用第一种方式，一方面配置复杂，另一方面因为它需要一个单独的进程，而这个进程本身的监控又成了新的问题，所以本文重点围绕第二种用法讲如何在 K8S 环境下使用 JMX Exporter 暴露 JVM 监控指标。
使用第二种用法，启动 JVM 时需要指定 JMX Exporter 的 jar 包文件和配置文件。jar 包是二进制文件，不好通过 configmap 挂载，配置文件我们几乎不需要修改，所以建议是直接将 JMX Exporter 的 jar 包和配置文件都打包到业务容器镜像中。
首先准备一个制作镜像的目录，放入 JMX Exporter 配置文件 prometheus-jmx-config.yaml:
--- ssl: false lowercaseOutputName: false lowercaseOutputLabelNames: false
注: 更多配置项请参考官方文档。
然后准备 jar 包文件，可以在 jmx_exporter 的 Github 页面找到最新的 jar 包下载地址，下载到当前目录:
wget https://repo1.maven.org/maven2/io/prometheus/jmx/jmx_prometheus_javaagent/0.13.0/jmx_prometheus_javaagent-0.13.0.jar
再准备 Dockerfile，这里以 tomcat 为例:
FROM tomcat:jdk8-openjdk-slim ADD prometheus-jmx-config.yaml /prometheus-jmx-config.yaml ADD jmx_prometheus_javaagent-0.13.0.jar /jmx_prometheus_javaagent-0.13.0.jar
最后编译镜像:
docker build . -t ccr.ccs.tencentyun.com/imroc/tomcat:jdk8
搞定！如果想要更简单，可以利用 docker 多阶段构建，省掉手动下载 jar 包的步骤，Dockerfile 示例:
FROM ubuntu:16.04 as jar WORKDIR / RUN apt-get update -y RUN DEBIAN_FRONTEND=noninteractive apt-get install -y wget RUN wget https://repo1.maven.org/maven2/io/prometheus/jmx/jmx_prometheus_javaagent/0.13.0/jmx_prometheus_javaagent-0.13.0.jar FROM tomcat:jdk8-openjdk-slim ADD prometheus-jmx-config.yaml /prometheus-jmx-config.yaml COPY --from=jar /jmx_prometheus_javaagent-0.13.0.jar /jmx_prometheus_javaagent-0.13.0.jar
有了打包好的镜像，下一步我们看下如何部署应用到 K8S，关键点在于如何修改 JVM 启动参数以便启动时加载 JMX Exporter。JVM 启动时会读取 JAVA_OPTS 环境变量，作为额外的启动参数，所以我们部署时可以为应用增加一下这个环境变量，示例：
apiVersion: apps/v1 kind: Deployment metadata: name: tomcat spec: replicas: 1 selector: matchLabels: app: tomcat template: metadata: labels: app: tomcat spec: containers: - name: tomcat image: ccr.ccs.tencentyun.com/imroc/tomcat:jdk8 env: - name: JAVA_OPTS value: "-javaagent:/jmx_prometheus_javaagent-0.13.0.jar=8088:/prometheus-jmx-config.yaml" --- apiVersion: v1 kind: Service metadata: name: tomcat labels: app: tomcat spec: type: ClusterIP ports: - port: 8080 protocol: TCP name: http - port: 8088 protocol: TCP name: jmx-metrics selector: app: tomcat
启动参数格式: -javaagent:。
这里使用了 8088 端口暴露 JVM 的监控指标，可自行更改。
暴露了 JVM 的监控指标，现在来配置下 Prometheus，让监控数据被采集到，配置示例:
- job_name: tomcat scrape_interval: 5s kubernetes_sd_configs: - role: endpoints namespaces: names: - default relabel_configs: - action: keep source_labels: - __meta_kubernetes_service_label_app regex: tomcat - action: keep source_labels: - __meta_kubernetes_endpoint_port_name regex: jmx-metrics
如果是安装了 prometheus-operator，也可以通过创建 ServiceMonitor 的 CRD 对象来配置 Prometheus:
apiVersion: monitoring.coreos.com/v1 kind: ServiceMonitor metadata: name: tomcat namespace: default labels: app: tomcat spec: endpoints: - port: jmx-metrics interval: 5s namespaceSelector: matchNames: - default selector: matchLabels: app: tomcat
采集到了数据，下面看下如何展示数据，如果熟悉 Prometheus 和 Grafana，可自行根据指标设计需要的面板，社区也有提供现成的，不过都有些老了，部分视图可能展示不出来，用的比较多的是 https://grafana.com/grafana/dashboards/8563 ，可以直接导入，面板效果图:
上述内容就是如何使用Prometheus监控JVM，你们学到知识或技能了吗？如果还想学到更多技能或者丰富自己的知识储备，欢迎关注创新互联行业资讯频道。
