마이크로미터, 프로메테우스, 그라파나

gotcha!!·2024년 3월 28일

SpringBoot

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마이크로미터

마이크로미터는 애플리케이션 메트릭 파사드라고 불리며, 애플리케이션의 CPU, 메모리, 커넥션 사용, 요청 수 수많은 지표들을 확인할 때, 마이크로미터가 표준 방법으로 모아서 제공해준다.
스프링 부트 액츄에이터는 마이크로미터를 기본으로 내장하기에, 개발자는 마이크로미터가 정한 표준 방법으로 메트릭(지표)을 전달하면 된다.

메트릭 확인하기

앞서 말했듯이, 스프링 액츄에이터는 마이크로미터를 기본적으로 내장하고 있기에, 액츄에이터를 사용하면 매트릭을 편리하게 사용할 수 있다.

http://localhost:8080/actuator/metrics 으로 들어가면 액츄에이터가 마이크로미터를 통해서 기본으로 등록한 매트릭들을 확인할 수 있고 양이 매우매우 많다...
솔직히 다 모른다..

한 가지를 예를 든다면, http://localhost:8080/actuator/metrics/jvm.memory.used 로 들어가면
JVM 현재 메모리 사용량을 확인할 수 있다.

{
   "name": "jvm.memory.used",
   "description": "The amount of used memory",
   "baseUnit": "bytes",
   "measurements": [
     {
       "statistic": "VALUE",
       "value": 131172848
} ],
   "availableTags": [
     {
       "tag": "area",
       "values": [
"heap",
"nonheap"
] },
     {
       "tag": "id",
       "values": [
         "G1 Survivor Space",
         "Compressed Class Space",
         "Metaspace",
         "CodeCache",
"G1 Old Gen",
         "G1 Eden Space"
] }
]
}

프로메테우스

애플리케이션에서 발생한 메트릭을 그 순간만 확인하는 게 아니라, 우리는 과거 이력까지 함께 확인해야한다.
이럴려면 메트릭을 보관하는 DB가 필요한데, 이걸 프로메테우스가 담당해준다.

출처

프로메테우스가 설치됐다는 전제 하에 프로메테우스는 애플리케이션의 메트릭을 가져오려면 아까 처럼 제이슨 형태가 아닌, 프로메테우스만의 포멧으로 가져와야한다.
하지만 앞서 말했듯이, 마이크로미터는 추상화를 잘해놓고 구현체만 알아서 갈아끼우면 되기에 이는 마이크로미터가 잘 해결해주고 있다.(편하다)

build.gradle에서 마이크로미터 프로메테우스 구현 라이브러리를 추가해주면 끝!


implementation 'io.micrometer:micrometer-registry-prometheus' //추가

http://localhost:8080/actuator/prometheus 로 들어가면 제이슨 형태가 아닌, 프로메테우스 포멧으로 정리된 것을 볼 수 있다.

# HELP tomcat_threads_config_max_threads
 # TYPE tomcat_threads_config_max_threads gauge
 tomcat_threads_config_max_threads{name="http-nio-8080",} 200.0
 # HELP tomcat_sessions_alive_max_seconds
 # TYPE tomcat_sessions_alive_max_seconds gauge
 tomcat_sessions_alive_max_seconds 0.0
 # HELP tomcat_cache_access_total
 # TYPE tomcat_cache_access_total counter
 tomcat_cache_access_total 0.0
 # HELP jvm_info JVM version info
 # TYPE jvm_info gauge
 
 jvm_info{runtime="OpenJDK Runtime Environment",vendor="JetBrains
 s.r.o.",version="17.0.3+7-b469.37",} 1.0
 # HELP logback_events_total Number of events that made it to the logs
 # TYPE logback_events_total counter
 logback_events_total{level="warn",} 0.0
 logback_events_total{level="debug",} 0.0
 logback_events_total{level="error",} 2.0
 logback_events_total{level="trace",} 0.0
 logback_events_total{level="info",} 47.0
 ...

포멧의 차이로는 앞서 jvm.memory.used 이런식으로 포멧을 사용했지만, 프로메테우슨 jvm_memory_used 이렇게 언더바로 포멧을 활용한다.
긜고 로그 수 혹은 요청 수 처럼 누적되는 숫자에 대해서는 _total 을 붙여주는 것이 관례라고 한다.

프로메테우스 수집 설정

프로메테우스가 개발 애플리케이션의 수집을 설정할 필요가 있는데, 프로메테우스를 다운 받았을 때, yml 파일이 있었을 것이다.
거기서

- job_name: "spring-actuator"
  metrics_path: '/actuator/prometheus'
  scrape_interval: 1m
  static_configs:
    - targets: ['localhost:8080']

이 부분을 추가해주는데

주의사항

yml 파일이기에 앞에 띄어쓰기 2칸에 유의하자!

job_name : 수집하는 이름이다. 아무거나 사용해도 된다.
metrics_path: 수집할 경로를 지정해준다.
scrape_interval: 수집할 주기를 설정한다 (보통은 1m으로 설정한다. 수집 주기가 짧으면 성능에 영향이 간다.)
targets: 수집할 IP, PORT를 지정해준다.

설정이 끝나면 프로메테우스 서버를 종료하고 다시 실행해준 뒤,
http://localhost:9090/config 에서 yml 파일에 내가 설정한 것이 제대로 들어갔는지 확인하고
http://localhost:9090/targets 에서 state가 UP인지 확인을 하자 DOWN이면 연동이 안된것이다.

프레메테우스 기능

간단한 기능을 알아보자
프로메테우스 검색창에 http_server_requests_seconds_count를 검색하면

이렇게 테이블을 볼 수 있다.
여기서 좀 더 자세히 메트릭을 살펴보기 위해서는 마이크로미터에서 사용하는 단어는 태그라 하고 프로메테우스에서는 레이블이라고 하는데 레이블을 기준으로 필터를 사용해서 특정한 메트릭을 볼 수 있다.
필터는 중괄호 문법을 사용한다.