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Java での Prometheus と Grafana の入門

Nov 22, 2024 am 12:58 AM

監(jiān)視はアプリケーションのパフォーマンス管理の重要な側面です。アプリケーションが拡大するにつれて、アプリケーションがスムーズに実行され、システムの健全性が継続的に追跡されることを保証することが不可欠になります。マイクロサービス、分散システム、クラウドネイティブ アプリケーションでは、監(jiān)視ツールは単なるアドオンではなく、インフラストラクチャの重要な部分です。

最新のシステムを監(jiān)視するための最も人気のある 2 つのツールは、Prometheus と Grafana です。これらのツールは、メトリクスの収集、保存、視覚化によく使用され、開発者と運用チームが問題を検出し、パフォーマンスを分析し、システムを効率的に実行し続けるのに役立ちます。

なぜ監(jiān)視が必要なのでしょうか?

ユーザーに影響を與える前に問題を特定するには、モニタリングが不可欠です。 Java ベースのバックエンド、複雑なマイクロサービス環(huán)境、またはその他のシステムを使用しているかどうかに関係なく、継続的な監(jiān)視により次のような洞察が得られます。

  • アプリケーションのパフォーマンス:
    応答時間、リクエスト、エラー率などの主要なパフォーマンス指標を追跡します。

  • システムの狀態(tài):
    サーバーの健全性、CPU 使用率、メモリ使用量、ディスク容量を監(jiān)視して、インフラストラクチャが最適に動作していることを確認します。

  • アラート:
    問題が発生したときに通知する重要な指標のしきい値とアラートを設定します。

  • 容量計畫:
    履歴データを収集して分析すると、アプリケーションのスケーリング計畫を立てるのに役立ちます。

Prometheus と Grafana は、システムやアプリケーションからのデータを監(jiān)視、視覚化、分析するための堅牢なソリューションを提供します。

Getting Started with Prometheus and Grafana in Java

Grafana と Prometheus の紹介

プロメテウス
Prometheus は、信頼性と拡張性を考慮して設計されたオープンソースの監(jiān)視および警告ツールキットです。時系列データの収集に重點を置き、多次元データ収集をサポートし、強力なクエリと分析を可能にします。 Prometheus は、HTTP エンドポイントを介してターゲットからメトリクスを収集し、時系列データベースに保存します。これらのメトリクスは、Prometheus のクエリ言語である PromQL を使用してクエリできます。

グラファナ
Grafana は、監(jiān)視と可観測性のためのオープンソース プラットフォームです。これにより、ユーザーは Prometheus を含む複數のソースからの時系列データを視覚化できます。 Grafana はダッシュボードの作成、アラートの設定、幅広いデータ ソースとの統(tǒng)合機能を備えているため、指標を視覚化するための最も人気のあるツールの 1 つとなっています。

Prometheus が連攜してメトリクスを収集し、Grafana がインタラクティブで視覚的に魅力的な方法でメトリクスを表示します。

Docker で Prometheus を実行する

Docker で Prometheus と Grafana を実行することは、監(jiān)視環(huán)境を迅速にセットアップするための簡単かつ効果的な方法です。まずは Docker で Prometheus を実行しましょう。

ステップ 1: Docker で Prometheus を実行する
次のコマンドを使用して、Prometheus をコンテナとして実行できます:

docker run --name prometheus -d -p 127.0.0.1:9090:9090 prom/prometheus

このコマンドは次のことを行います:

  • Prometheus コンテナを開始します。
  • ローカル ポート 9090 をコンテナのポート 9090 にマッピングします。
  • Docker Hub の公式 Prometheus Docker イメージを使用します。 Prometheus が実行されていることを確認するには、ブラウザを開いて http://localhost:9090/ に移動します。

ステップ 2: Prometheus の構成
特定のエンドポイント (Java アプリケーションなど) からメトリクスを収集するように Prometheus を構成する必要がある場合は、Prometheus 構成ファイルを調整する必要があります。これをコンテナーにマウントすると、カスタム prometheus.yml ファイルを使用して Prometheus を実行できます。以下に例を示します:

docker run \
    -p 9090:9090 \
    -v /prometheus.yml:/etc/prometheus/prometheus.yml \
    prom/prometheus

これにより、ローカルの prometheus.yml ファイルがコンテナにマウントされます。 Prometheus を起動した後、http://localhost:9090/ に移動して Prometheus ダッシュボードにアクセスできます。

Getting Started with Prometheus and Grafana in Java

Docker で Grafana を実行する

Prometheus が実行され、Grafana を追加してデータを視覚化します。

ステップ 3: Docker で Grafana を実行する
Grafana は Docker 経由で簡単にデプロイできます。次のコマンドを実行して Grafana コンテナを起動します:

Docker で Grafana を実行する

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

Grafana が実行されると、http://localhost:3000/login で Web UI にアクセスできるようになります。デフォルトのログイン認証情報は次のとおりです:

  • ユーザー名: 管理者
  • パスワード: 管理者

Getting Started with Prometheus and Grafana in Java

ステップ 4: Prometheus と Grafana を接続する
Prometheus と Grafana の両方が実行されたので、次のステップはそれらを接続することです。 Grafana はメトリクスをどこから取得するかを知る必要があります。 Grafana でデータ ソースとして Prometheus を追加する方法は次のとおりです:

  1. Grafana にログインします。
  2. 左側のサイドバーにある歯車アイコンをクリックして、設定メニューを開きます。
  3. データ ソースを選択します。
  4. データ ソースの追加 をクリックします。
  5. データ ソースの種類として Prometheus を選択します。
  6. HTTP セクションで、URL を Prometheus インスタンスに設定します (例: http://172.0.0.1:9090)。
  7. 保存してテスト をクリックして、Grafana が Prometheus に正常に接続できることを確認します。

サンプル Java プロジェクトの作成

Prometheus にメトリクスを公開する単純な Java ベースのプロジェクトを作成してみましょう。 Prometheus と簡単に統(tǒng)合できる、JVM ベースのアプリケーションのメトリクス収集ファサードである Micrometer を使用します。

ステップ 5: Java アプリケーションを作成する

必要な依存関係を pom.xml ファイルに追加します。
全てを繋ぐ。

docker run --name prometheus -d -p 127.0.0.1:9090:9090 prom/prometheus

次に、Java アプリケーションで、Prometheus が収集できるエンドポイントを公開します。例:

docker run \
    -p 9090:9090 \
    -v /prometheus.yml:/etc/prometheus/prometheus.yml \
    prom/prometheus

このセットアップでは、Prometheus が収集できるエンドポイント /metrics を作成します。 Micrometer によって収集されたメトリクスを公開し、Prometheus 形式で利用できます。

ステップ 6: メトリクスを Prometheus に公開する
Java アプリケーションがメトリクスを収集しているので、アプリケーションから /metrics エンドポイントを取得するように Prometheus に指示する必要があります。 prometheus.yml 構成ファイルを更新してターゲットを含めます:

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

同じマシン上で実行されている場合は、IP アドレスまたはローカルホストに置き換えます。 Prometheus は Java アプリケーションからメトリクスを収集します。

Getting Started with Prometheus and Grafana in Java

すべてを接続する

この時點で次の內容が得られます:

  • Prometheus は Java アプリケーションからメトリクスをスクレイピングします。
  • Grafana が視覚化ツールとして設定されています。

ステップ 7: Grafana でダッシュボードを作成する
Grafana でデータを視覚化するには:

  1. Grafana の ダッシュボード タブに移動します。
  2. 新しいダッシュボードをクリックします。
  3. パネルを追加し、データ ソースとしてPrometheusを選択します。
  4. PromQL クエリを作成してメトリクスを取得します (例: http_requests_total)。

リクエスト數、応答時間、エラー率などのメトリクスを表示するさまざまなパネルを備えたダッシュボードを構築できるようになりました。

Getting Started with Prometheus and Grafana in Java

監(jiān)視は高可用性とパフォーマンスを維持するために重要です。 Prometheus や Grafana などのツールを使用すると、Java アプリケーションの効率的な監(jiān)視ソリューションを簡単にセットアップできます。

以上がJava での Prometheus と Grafana の入門の詳細內容です。詳細については、PHP 中國語 Web サイトの他の関連記事を參照してください。

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現(xiàn)代のジャワの非同期プログラミング技術 現(xiàn)代のジャワの非同期プログラミング技術 Jul 07, 2025 am 02:24 AM

Javaは、Java19での完了可能なストリーム(ProjectReactorなど)、仮想スレッドの使用など、非同期プログラミングをサポートしています。 1.CompletableFutureチェーンコールを通じてコードの読みやすさとメンテナンスを改善し、タスクオーケストレーションと例外処理をサポートします。 2。ProjectReactorは、バックプレッシャーメカニズムとリッチ演算子を備えた応答性プログラミングを実裝するためのモノとフラックスタイプを提供します。 3.仮想スレッドは、同時性コストを削減し、I/O集約型タスクに適しており、従來のプラットフォームスレッドよりも軽量で拡張が容易です。各方法には適用可能なシナリオがあり、適切なツールをお客様のニーズに応じて選択する必要があり、混合モデルはシンプルさを維持するために避ける必要があります

Javaで酵素を使用するためのベストプラクティス Javaで酵素を使用するためのベストプラクティス Jul 07, 2025 am 02:35 AM

Javaでは、列挙は固定定數セットを表すのに適しています。ベストプラクティスには以下が含まれます。1。列挙を使用して固定狀態(tài)またはオプションを表して、タイプの安全性と読みやすさを改善します。 2.フィールド、コンストラクター、ヘルパーメソッドなどの定義など、柔軟性を高めるために、酵素にプロパティとメソッドを追加します。 3. enummapとEnumsetを使用して、パフォーマンスとタイプの安全性を向上させ、配列に??基づいてより効率的であるためです。 4.動的値、頻繁な変更、複雑なロジックシナリオなどの列挙の悪用を避けてください。これらは他の方法に置き換える必要があります。列挙の正しい使用は、コードの品質を改善し、エラーを減らすことができますが、適用される境界に注意を払う必要があります。

Java Nioとその利點を理解する Java Nioとその利點を理解する Jul 08, 2025 am 02:55 AM

Javanioは、Java 1.4によって導入された新しいIoapiです。 1)バッファとチャネルを対象としています。2)バッファ、チャネル、セレクターのコアコンポーネント、3)ノンブロッキングモードをサポートし、4)従來のIOよりも効率的に並行接続を処理します。その利點は、次のことに反映されます。1)非ブロッキングIOはスレッドオーバーヘッドを減らし、2)データ送信効率を改善し、3)セレクターがマルチプレックスを実現(xiàn)し、4)メモリマッピングはファイルの読み取りと書き込みを速めます。注:1)バッファのフリップ/クリア操作は混亂しやすく、2)不完全なデータをブロックせずに手動で処理する必要があります。3)セレクター登録は時間內にキャンセルする必要があります。4)NIOはすべてのシナリオに適していません。

ハッシュマップはJavaで內部的にどのように機能しますか? ハッシュマップはJavaで內部的にどのように機能しますか? Jul 15, 2025 am 03:10 AM

HashMapは、Javaのハッシュテーブルを介してキーと値のペアストレージを実裝し、そのコアはデータの位置をすばやく配置することにあります。 1.最初にキーのHashCode()メソッドを使用して、ハッシュ値を生成し、ビット操作を介して配列インデックスに変換します。 2。異なるオブジェクトは、同じハッシュ値を生成し、競合をもたらす場合があります。この時點で、ノードはリンクされたリストの形式で取り付けられています。 JDK8の後、リンクされたリストが長すぎ(デフォルトの長さ8)、効率を改善するために赤と黒の木に変換されます。 3.カスタムクラスをキーとして使用する場合、equals()およびhashcode()メソッドを書き直す必要があります。 4。ハッシュマップは容量を動的に拡大します。要素の數が容量を超え、負荷係數(デフォルト0.75)を掛けた場合、拡張して再ハッシュします。 5。ハッシュマップはスレッドセーフではなく、マルチスレッドでconcuを使用する必要があります

Java EnumsとBest Practicesの効果的な使用 Java EnumsとBest Practicesの効果的な使用 Jul 07, 2025 am 02:43 AM

Javaの列挙は、定數を表すだけでなく、動作をカプセル化し、データをキャリーし、インターフェイスを実裝することもできます。 1.列挙は、週や狀態(tài)などの固定インスタンスを定義するために使用されるクラスであり、文字列や整數よりも安全です。 2。コンストラクターに値を渡すことやアクセス方法の提供など、データとメソッドを運ぶことができます。 3.スイッチを使用して、明確な構造を持つさまざまなロジックを処理できます。 4.さまざまな列挙値の差別化された動作を作成するためのインターフェイスまたは抽象的なメソッドを実裝できます。 5.虐待、ハードコードの比較、順序の値への依存、合理的に命名とシリアル化を避けるために注意してください。

JavaのSingletonデザインパターンとは何ですか? JavaのSingletonデザインパターンとは何ですか? Jul 09, 2025 am 01:32 AM

JavaのSingleton Design Patternは、クラスに1つのインスタンスしかないことを保証し、プライベートコンストラクターと靜的方法を介したグローバルアクセスポイントを提供することを保証します。これは、共有リソースへのアクセスを制御するのに適しています。実裝方法には以下が含まれます。1。レイジーロード、つまり、インスタンスは最初のリクエストが要求されたときにのみ作成されます。これは、リソースの消費が高く、必ずしも必要ではない狀況に適しています。 2。スレッドセーフ処理。同期方法または再確認ロックを介して、マルチスレッド環(huán)境で1つのインスタンスのみが作成され、パフォーマンスへの影響が低下するようにします。 3.クラスの読み込み中にインスタンスを直接初期化するHungry Loadingは、事前に初期化できる軽量オブジェクトまたはシナリオに適しています。 4.列挙の実裝は、Java列挙を使用してシリアル化、スレッドの安全性をサポートし、反射攻撃を防止することは、推奨される簡潔で信頼できる方法です。特定のニーズに応じて、さまざまな実裝方法を選択できます

Javaオプションの例 Javaオプションの例 Jul 12, 2025 am 02:55 AM

オプションは、意図を明確に表現(xiàn)し、ヌルの判斷のコードノイズを減らすことができます。 1. optional.ofnullableは、nullオブジェクトに対処する一般的な方法です。たとえば、マップから値を取得する場合、Orelseを使用してデフォルト値を提供できるため、ロジックはより明確かつ簡潔になります。 2.チェーンコールマップを使用してネストされた値を達成してNPEを安全に回避し、リンクが無効である場合はデフォルト値を返す場合は自動的に終了します。 3.フィルターは條件付きフィルタリングに使用でき、その後の操作は條件が満たされた場合にのみ実行され続けます。そうしないと、軽量のビジネス判斷に適したOrelseに直接ジャンプします。 4.基本的なタイプや単純なロジックなど、複雑さを高めるなど、オプションを過剰使用することはお勧めしません。一部のシナリオはNUに直接戻ります。

java.io.notserializableExceptionを修正する方法は? java.io.notserializableExceptionを修正する方法は? Jul 12, 2025 am 03:07 AM

java.io.notserializableExceptionに遭遇するためのコアワークアウンドは、シリアル化する必要があるすべてのクラスがシリアル化可能なインターフェイスを実裝し、ネストされたオブジェクトのシリアル化サポートを確認することです。 1.メインクラスに機器を追加する可能性のあるものを追加します。 2.クラス內の対応するカスタムフィールドのクラスも、シリアル化可能なものを実裝していることを確認します。 3.一時的に使用して、シリアル化する必要のないフィールドをマークする。 4.コレクションまたはネストされたオブジェクトの非シリアル化されたタイプを確認します。 5.どのクラスがインターフェイスを実裝していないかを確認します。 6.キーデータの保存やシリアル化可能な中間構造の使用など、変更できないクラスの交換設計を検討します。 7.変更を検討してください

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