[스프링 핵심 원리와 활용] 섹션10. 마이크로미터, 프로메테우스, 그라파나 스프링 부트 - 핵심 원리와 활용(2)

[YONGHYNG]

프로메테우스 - 설치

프로메테우스 - 애플리케이션 설정

• 프로메테우스는 메트릭을 수집하고 보관하는 DB이다. 프로메테우스가 우리 애플리케이션의 메트릭을 수집하도록 연동해보자.

2가지 작업 필요

• 1. 애플리케이션 설정: 프로메테우스가 애플리케이션의 메트릭을 가져갈 수 있도록 애플리케이션에서 프로메테우스 포멧에 맞추어 메트릭 만들기
• 2. 프로메테우스 설정: 프로메테우스가 우리 애플리케이션의 메트릭을 주기적으로 수집하도록 설정

애플리케이션 설정

• 프로메테우스가 애플리케이션의 메트릭을 가져가려면 프로메테우스가 사용하는 포멧에 맞추어 메트릭을 만들어야 한다.
• 참고로 프로메테우스는 /actuator/metrics 에서 보았던 포멧(JSON)은 이해하지 못한다. 하지만 프로메테우스 포멧에 대한 부분은 걱정할 것이 없다. 마이크로미터가 이런 부분은 모두 해결해준다.

- 각각의 메트릭들은 내부에서 마이크로미터 표준 방식으로 측정되고 있다. 따라서 어떤 구현체를 사용할지 지정만 해주면 된다.

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

• 마이크로미터 프로메테우스 구현 라이브러리를 추가한다.
• 이렇게 하면 스프링 부트와 액츄에이터가 자동으로 마이크로미터 프로메테우스 구현체를 등록해서 동작하도록 설정해준다.
• 액츄에이터에 프로메테우스 메트릭 수집 엔드포인트가 자동으로 추가된다.
  • /actuator/prometheus

- 모든 메트릭이 프로메테우스 포멧으로 만들어 진 것을 확인할 수 있다. - /actuator/metrics 와 비교해서 프로메테우스에 맞추어 변환된 부분을 몇가지 확인해보자.

포멧 차이

• jvm.info jvm_info : 프로메테우스는 . 대신에 _ 포멧을 사용한다. . 대신에 _ 포멧으로 변환된 것을 확인할 수 있다.
• logback.events logback_events_total : 로그수 처럼 지속해서 숫자가 증가하는 메트릭을 카운터라 한다. 프로메테우스는 카운터 메트릭의 마지막에는 관례상 _total 을 붙인다.
• http.server.requests 이 메트릭은 내부에 요청수, 시간 합, 최대 시간 정보를 가지고 있었다. 프로메테우스에서는 다음 3가지로 분리된다.
  • http_server_requests_seconds_count : 요청 수
  • http_server_requests_seconds_sum : 시간 합(요청수의 시간을 합함)
  • http_server_requests_seconds_max : 최대 시간(가장 오래걸린 요청 수)
• 대략 이렇게 포멧들이 변경된다고 보면 된다. 포멧 변경에 대한 부분은 진행하면서 자연스럽게 알아보자.

주의

• scrape_interval 여기서는 예제를 빠르게 확인하기 위해서 수집 주기를 1s 로 했지만, 수집 주기의 기본 값은 1m 이다. 수집 주기가 너무 짧으면 애플리케이션 성능에 영향을 줄 수 있으므로 운영에서는 10s ~ 1m 정도를 권장한다. (물론 시스템 상황에 따라서 다르다.)

프로메테우스 연동 확인

프로메테우스 메뉴 Status Configuration 에 들어가서 prometheus.yml 에 입력한 부분이 추가되어 있는지 확인해보자.

• http://localhost:9090/config
  프로메테우스 메뉴 Status Targets 에 들어가서 연동이 잘 되었는지 확인하자.
• http://localhost:9090/targets

- prometheus : 프로메테우스 자체에서 제공하는 메트릭 정보이다. (프로메테우스가 프로메테우스 자신의 메트릭을 확인하는 것이다.) - spring-actuator : 우리가 연동한 애플리케이션의 메트릭 정보이다. - State 가 UP 으로 되어 있으면 정상이고, DOWN 으로 되어 있으면 연동이 안된 것이다.

프로메테우스 - 기본 기능

• 이번에는 프로메테우스를 사용하는데 필요한 간단한 기능들을 알아보자.
  • 검색창에 http_server_requests_seconds_count 를 입력하고 실행해보자

- 태그, 레이블: error , exception , instance , job , method , outcome , status , uri 는 각각의 메트릭 정보를 구분해서 사용하기 위한 태그이다. 마이크로미터에서는 이것을 태그(Tag)라 하고, 프로메테우스에서는 레이블(Label)이라 한다. 여기서는 둘을 구분하지 않고 사용하겠다. - 숫자: 끝에 마지막에 보면 132 , 4 와 같은 숫자가 보인다. 이 숫자가 바로 해당 메트릭의 값이다.

기본 기능

• Table -> Evaluation time을 수정해서 과거 시간 조회 가능
• Graph -> 메트릭을 그래프로 조회 가능

필터
레이블을 기준으로 필터를 사용할 수 있다. 필터는 중괄호( {} ) 문법을 사용한다.

레이블 일치 연산자

• = 제공된 문자열과 정확히 동일한 레이블 선택
• != 제공된 문자열과 같지 않은 레이블 선택
• =~ 제공된 문자열과 정규식 일치하는 레이블 선택
• !~ 제공된 문자열과 정규식 일치하지 않는 레이블 선택

예)

• uri=/log , method=GET 조건으로 필터
  • http_server_requests_seconds_count{uri="/log", method="GET"}
• /actuator/prometheus 는 제외한 조건으로 필터
  • http_server_requests_seconds_count{uri!="/actuator/prometheus"}
• method 가 GET , POST 인 경우를 포함해서 필터
  • http_server_requests_seconds_count{method=~"GET|POST"}
• /actuator 로 시작하는 uri 는 제외한 조건으로 필터
  • http_server_requests_seconds_count{uri!~"/actuator.*"}

연산자 쿼리와 함수

다음과 같은 연산자를 지원한다.

• • (덧셈)
• • (빼기)
• • (곱셈)
• / (분할)
• % (모듈로)

sum
값의 합계를 구한다.
예) sum(http_server_requests_seconds_count)

sum by
sum by(method, status)(http_server_requests_seconds_count)
SQL의 group by 기능과 유사하다.

결과

{method="GET", status="404"} 3
{method="GET", status="200"} 120 

count
count(http_server_requests_seconds_count)
메트릭 자체의 수 카운트

topk
topk(3, http_server_requests_seconds_count)
상위 3개 메트릭 조회

오프셋 수정자
http_server_requests_seconds_count offset 10m
offset 10m 과 같이 나타낸다. 현재를 기준으로 특정 과거 시점의 데이터를 반환한다.

범위 벡터 선택기
http_server_requests_seconds_count[1m]
마지막에 [1m] , [60s] 와 같이 표현한다. 지난 1분간의 모든 기록값을 선택한다.
참고로 범위 벡터 선택기는 차트에 바로 표현할 수 없다. 데이터로는 확인할 수 있다. 범위 벡터 선택의 결과를 차트에 표현하기 위해서는 약간의 가공이 필요한데, 조금 뒤에 설명하는 상대적인 증가 확인 방법을 참고하자.