[스프링 핵심 원리와 활용] 섹션10. 마이크로미터, 프로메테우스, 그라파나

[724thomas]

📚 마이크로미터, 프로메테우스, 그라파나 정리

0. 요약.

• Micrometer: 추상화된 메트릭 수집 API
• Prometheus: 메트릭 저장소(DB)
• Grafana: 시각화 대시보드
• 세 가지 조합으로 스프링 애플리케이션의 모니터링 환경을 구축
• 메트릭은 절대 정확한 값보다 추세 확인이 중요

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1. 마이크로미터 소개

• 운영 환경에서는 **CPU, 메모리, DB 커넥션, 요청 수 등 다양한 지표(메트릭)**을 반드시 모니터링해야 한다.
• 단순한 로그만으로는 부족하며, 실시간 지표 수집·분석이 필요하다.
• 여러 모니터링 툴(JMX, Datadog, CloudWatch 등)이 있는데, 각각 포맷이 달라 코드 종속 문제가 발생한다.
• Micrometer는 이런 문제를 해결하는 추상화 계층이다.
  • 개발자는 Micrometer API에만 의존해 지표를 정의하고 전송한다.
  • 실제 전송할 모니터링 툴(Prometheus, Datadog 등)은 구현체만 교체하면 된다.
  • 구조적으로 SLF4J(로깅 추상화)와 유사하다.
• 스프링 부트 액츄에이터는 기본적으로 Micrometer를 내장한다.

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2. 메트릭 확인하기

• 스프링 부트 액츄에이터와 Micrometer는 많은 메트릭을 자동 수집한다.
• 확인 방법:
  • /actuator/metrics → 전체 메트릭 목록 제공
  • /actuator/metrics/{name} → 특정 메트릭 상세 확인
• 예시:
  • jvm.memory.used: JVM 메모리 사용량
    • tag=area:heap / tag=area:nonheap 으로 힙/비힙 분류
  • http.server.requests: HTTP 요청 수, 상태코드별 분류 가능
• Tag 기반 필터링 제공 → 특정 조건(URI, 상태코드 등)별 메트릭 조회 가능.

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3. 다양한 메트릭

• JVM 메트릭: 메모리, GC, 스레드, 클래스 로딩, JIT 컴파일 시간 등
• 시스템 메트릭: CPU, 파일 디스크립터, 가동 시간, 디스크 공간
• 애플리케이션 시작 메트릭:
  • application.started.time: 시작까지 걸린 시간
  • application.ready.time: 준비 완료까지 걸린 시간
• Spring MVC 메트릭: http.server.requests (uri, method, status, exception 등 태깅)
• 데이터 소스/커넥션 풀 메트릭: jdbc.connections.*, hikaricp.*
• 로그 메트릭: logback.events (레벨별 로그 수)
• 톰캣 메트릭: 스레드, 세션 등 (server.tomcat.mbeanregistry.enabled: true 필요)
• 기타: RestTemplate/WebClient, 캐시, 스케줄러, Redis, MongoDB 등
• 사용자 정의 메트릭도 가능 (예: 주문 수, 취소 수)

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4. 프로메테우스와 그라파나 소개

• Prometheus
  • 시계열 데이터베이스 (Time-Series DB)
  • 애플리케이션에서 지속적으로 메트릭을 수집·저장한다.
• Grafana
  • Prometheus 같은 DB에서 메트릭을 가져와 시각화
  • 유연하고 다양한 대시보드 제공

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5. 프로메테우스

설치 및 실행

• OS에 맞는 실행 파일 다운로드 후 실행
• http://localhost:9090 접속해 확인

애플리케이션 연동

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

• 엔드포인트 /actuator/prometheus 활성화 → Prometheus 포맷으로 메트릭 제공

Prometheus 설정 (prometheus.yml)

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

• Prometheus가 주기적으로 애플리케이션 메트릭 수집
• 운영에서는 보통 10s~1m 간격 추천

기본 기능

• PromQL 사용:
  • sum, count, topk, increase(), rate() 등 제공
  • 예: http_server_requests_seconds_count{method="GET"}

메트릭 종류

• 게이지(Gauge): 오르락내리락 (CPU 사용량, 메모리 등)
• 카운터(Counter): 단조 증가 (요청 수, 로그 수 등) → increase(), rate() 활용해야 의미 있는 그래프 가능

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6. 그라파나

설치 및 실행

• OS별 다운로드 후 grafana-server 실행
• http://localhost:3000 접속 → 기본 계정 admin/admin

Prometheus 데이터소스 연동

• URL: http://localhost:9090
• Save & test로 연결 확인

대시보드 구성

• 패널(Panels) 단위로 그래프 생성
• PromQL 직접 입력 가능
• 예시:
  • CPU 사용량: system_cpu_usage, process_cpu_usage
  • 디스크 사용량: disk_total_bytes, disk_free_bytes
• 단위 변경 (byte → GB, TB), 그래프 Min 값 설정 가능

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7. 문제 상황 모니터링 예시

• CPU 사용량 초과 → Busy loop 코드 실행 후 모니터링
• JVM 메모리 초과 → 리스트에 무한 데이터 추가 → OOM 발생 관찰
• 커넥션 풀 고갈 → 커넥션 닫지 않는 코드 실행 → Active connection 증가 확인
• 에러 로그 급증 → ERROR 로그 반복 발생 → logback_events_total 확인