Metryki mikrometrów dla języka Java
DOTYCZY: 
NoSQL
Zestaw Java SDK dla usługi Azure Cosmos DB implementuje metryki klienta przy użyciu mikrometru do instrumentacji w popularnych systemach obserwowania, takich jak Prometheus. Ten artykuł zawiera instrukcje i fragmenty kodu służące do złomowania metryk do rozwiązania Prometheus, pobrane z tego przykładu. Pełna lista metryk udostępnianych przez zestaw SDK jest udokumentowana tutaj. Jeśli klienci są wdrażani w usłudze Azure Kubernetes Service (AKS), możesz również użyć usługi zarządzanej Azure Monitor dla rozwiązania Prometheus z niestandardowym złomowaniem, zobacz dokumentację tutaj.
Korzystanie z metryk z rozwiązania Prometheus
Możesz pobrać prometheus z tego miejsca. Aby korzystać z metryk mikrometrów w zestawie JAVA SDK dla usługi Azure Cosmos DB przy użyciu rozwiązania Prometheus, najpierw upewnij się, że zaimportowaliśmy wymagane biblioteki dla rejestru i klienta:
<dependency>
<groupId>io.micrometer</groupId>
<artifactId>micrometer-registry-prometheus</artifactId>
<version>1.6.6</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>io.prometheus</groupId>
<artifactId>simpleclient_httpserver</artifactId>
<version>0.5.0</version>
</dependency>
W aplikacji podaj rejestr prometheus w konfiguracji telemetrii. Zwróć uwagę, że można ustawić różne progi diagnostyczne, co pomoże ograniczyć użycie metryk do najbardziej zainteresowanych:
//prometheus meter registry
PrometheusMeterRegistry prometheusRegistry = new PrometheusMeterRegistry(PrometheusConfig.DEFAULT);
//provide the prometheus registry to the telemetry config
CosmosClientTelemetryConfig telemetryConfig = new CosmosClientTelemetryConfig()
.diagnosticsThresholds(
new CosmosDiagnosticsThresholds()
// Any requests that violate (are lower than) any of the below thresholds that are set
// will not appear in "request-level" metrics (those with "rntbd" or "gw" in their name).
// The "operation-level" metrics (those with "ops" in their name) will still be collected.
// Use this to reduce noise in the amount of metrics collected.
.setRequestChargeThreshold(10)
.setNonPointOperationLatencyThreshold(Duration.ofDays(10))
.setPointOperationLatencyThreshold(Duration.ofDays(10))
)
// Uncomment below to apply sampling to help further tune client-side resource consumption related to metrics.
// The sampling rate can be modified after Azure Cosmos DB Client initialization – so the sampling rate can be
// modified without any restarts being necessary.
//.sampleDiagnostics(0.25)
.clientCorrelationId("samplePrometheusMetrics001")
.metricsOptions(new CosmosMicrometerMetricsOptions().meterRegistry(prometheusRegistry)
//.configureDefaultTagNames(CosmosMetricTagName.PARTITION_KEY_RANGE_ID)
.applyDiagnosticThresholdsForTransportLevelMeters(true)
);
Uruchom lokalny serwer HttpServer, aby uwidocznić metryki rejestru mierników w usłudze Prometheus:
try {
HttpServer server = HttpServer.create(new InetSocketAddress(8080), 0);
server.createContext("/metrics", httpExchange -> {
String response = prometheusRegistry.scrape();
int i = 1;
httpExchange.sendResponseHeaders(200, response.getBytes().length);
try (OutputStream os = httpExchange.getResponseBody()) {
os.write(response.getBytes());
}
});
new Thread(server::start).start();
} catch (IOException e) {
throw new RuntimeException(e);
}
Upewnij się, że podczas clientTelemetryConfig tworzenia elementu CosmosClient:
// Create async client
client = new CosmosClientBuilder()
.endpoint(AccountSettings.HOST)
.key(AccountSettings.MASTER_KEY)
.clientTelemetryConfig(telemetryConfig)
.consistencyLevel(ConsistencyLevel.SESSION) //make sure we can read our own writes
.contentResponseOnWriteEnabled(true)
.buildAsyncClient();
Podczas dodawania punktu końcowego dla klienta aplikacji do prometheus.ymlprogramu dodaj nazwę domeny i port do lokalizacji "targets". Jeśli na przykład prometheus jest uruchomiony na tym samym serwerze co klient aplikacji, możesz dodać localhost:8080 do targets następującego polecenia:
scrape_configs:
# The job name is added as a label `job=<job_name>` to any timeseries scraped from this config.
- job_name: "prometheus"
# metrics_path defaults to '/metrics'
# scheme defaults to 'http'.
static_configs:
- targets: ["localhost:9090", "localhost:8080"]
Teraz możesz korzystać z metryk z rozwiązania Prometheus:
