1 前言

Springboot的运维监控是微服务系统必备的，不然就感觉是瞎子跑步，随时可能摔跤。本文通过Springboot整合InfluxDB+Grafana的方式进行监控，以保证系统可靠运行。

InfluxDB的介绍可以参考：InfluxDB入门及使用，一个优秀的时序数据库。

Springboot监控相关文章：

用Springboot Admin监控你的微服务应用

用Prometheus+Grafana监控Springboot应用

2 Springboot整合InfluxDB

对于InfluxDB的安装，前面已经有文章讲过，不再讲解了。Springboot整合InfluxDB是非常简单的，先引入依赖：

<dependency>
  <groupId>org.springframework.boot</groupId>
  <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId>
</dependency>

<dependency>
  <groupId>org.springframework.boot</groupId>
  <artifactId>spring-boot-starter-actuator</artifactId>
</dependency>

<dependency>
  <groupId>io.micrometer</groupId>
  <artifactId>micrometer-registry-influx</artifactId>
</dependency>

需要开启actuator，然后引入influx的依赖。

很多东西Springboot都会帮我们做好，我们只需要配置相关信息就可以了，配置文件application.yaml如下：

spring:
  application:
    name: springboot-influxdb
server:
  port: 8080
management:
  metrics:
    export:
      influx:
        enabled: true
        db: pkslow
        uri: http://localhost:8086
        user-name:
        password:
        connect-timeout: 1s
        read-timeout: 10s
        auto-create-db: true
        step: 1m
        num-threads: 2
        consistency: one
        compressed: true
        batch-size: 1000

这里我没有配置用户名和密码，因为安装的时候就没有指定，实际项目中要根据实际情况配置。

3 查看数据

整合启动应用后，等一段时间就会有数据源源不断地写入InfluxDB中。会为我们自动创建相关的measurement，如下：

> show measurements
name: measurements
name
----
jvm_buffer_count
jvm_buffer_memory_used
jvm_buffer_total_capacity
jvm_classes_loaded
jvm_classes_unloaded
jvm_gc_live_data_size
jvm_gc_max_data_size
jvm_gc_memory_allocated
jvm_gc_memory_promoted
jvm_gc_pause
jvm_memory_committed
jvm_memory_max
jvm_memory_used
jvm_threads_daemon
jvm_threads_live
jvm_threads_peak
jvm_threads_states
logback_events
process_cpu_usage
process_files_max
process_files_open
process_start_time
process_uptime
system_cpu_count
system_cpu_usage
system_load_average_1m
tomcat_sessions_active_current
tomcat_sessions_active_max
tomcat_sessions_alive_max
tomcat_sessions_created
tomcat_sessions_expired
tomcat_sessions_rejected
visits

我们随便找一个数据查看一下，如jvm_memory_used：

4 通过Grafana展示

把Springboot的运行数据写进InfluxDB了，但通过命令行查看肯定是不方便监控运维的。所以还是需要做数据可视化，在这方面，Grafana是非常不错的选择。

启动Grafana：

docker run -d -p 3000:3000 grafana/grafana

登陆Grafana，配置数据源如下：

配置图表，Grafana提供的图表很多，我们这选择最常用的Graph：

创建后，编辑Graph：

关联数据：

配置数据如下：

配置完成后，展示的数据如下：

类似的流程，配置一个Gauge如下：

5 总结

本文介绍了如何一步步把Springboot指标写入InfluxDB，再通过Grafana展示数据。

项目的代码在：https://github.com/LarryDpk/pkslow-samples