这期内容当中小编将会给大家带来有关SpringBoot健康检查怎样与容器配合，文章内容丰富且以专业的角度为大家分析和叙述，阅读完这篇文章希望大家可以有所收获。
监控的重要性就不必多说了吧，不要再花功夫开会讨论它的必要性了，当你线上遇到问题，就不会再怀疑监控是浪费开发成本的建设。监控让人告别了靠“猜”来维持的救火现状，它能够留下证据，来支撑我们后续的分析。
作为监控的首要目标，服务的存活性，也就是它的健康状况，成为了重中之重。SpringBoot可以通过简单的参数，来开启健康检查，并能够和主流的监控系统集成起来。
1. 监控开启
在Spring中，是使用actuator组件，来做监控等相关操作。可以在pom中加入下面的starter：
<dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-actuator</artifactId> </dependency>
对于gradle来说，加入下面这个。
dependencies { compile("org.springframework.boot:spring-boot-starter-actuator") }访问/actuator/health，即可获取项目的健康状况。
{"status":"UP"}在application.yml文件里，加入如下的内容：
management: endpoint: health: show-details: always
再次访问这个接口，将输出详细的内容。包括DB的状态、磁盘状态等。可以看到，最外层的status，其实是内部各个组件状态的集合。
{ "status":"UP", "components":{ "db":{ "status":"UP", "details":{ "database":"H2", "validationQuery":"isValid()" } }, "diskSpace":{ "status":"UP", "details":{ "total":250685575168, "free":31373905920, "threshold":10485760, "exists":true } }, "ping":{ "status":"UP" } } }2. 自定义Indicator
这些功能，是由Indicators来实现的(HealthIndicator)。比如下面这些：
如果你是用的是组件提供的starter，这些Indicator就会在/health接口进行聚合，如果你不想要监控某个组件，可以在配置中把它关闭。
management: health: mongo: enabled: false
明白了这个道理，在做一些组件的时候时候，就可以通过这种方式，来提供组件自带的健康检查：只需要实现HealthIndicator接口就可以了。代码样例如下：
@Component @Slf4j public class X implements HealthIndicator { @Override public Health health() { try { //检查组件状态异常信息 } catch (Exception e) { log.warn("Failed to connect to: {}", URL); return Health.down() .withDetail("error", e.getMessage()) .build(); } return Health.up().build(); } }3. 接入监控系统
更多情况，我们是希望把业务监控的数据，使用专业的监控组件收集起来。这个在SpringBoot中，可以使用micrometer来实现。
以最流行的prometheus为例，在pom里增加下面的内容。
<dependency> <groupId>io.micrometer</groupId> <artifactId>micrometer-registry-prometheus</artifactId> </dependency>
当然，我们也要在yaml里配置一些内容。它现在看起来长这个样子：
management: endpoints: web: exposure: include: health,info,prometheus endpoint: health: show-details: always
这时候，访问/actuator/prometheus，即可获取prometheus格式的监控数据。
类似于下面这种：
jvm_memory_used_bytes{area="heap",id="PS Survivor Space",} 0.0 jvm_memory_used_bytes{area="heap",id="PS Old Gen",} 2.9444904E7 jvm_memory_used_bytes{area="heap",id="PS Eden Space",} 6.829E7 jvm_memory_used_bytes{area="nonheap",id="Metaspace",} 5.917196E7 jvm_memory_used_bytes{area="nonheap",id="Code Cache",} 1.0929088E7 jvm_memory_used_bytes{area="nonheap",id="Compressed Class Space",} 8420512.0在prometheus的target页面，可以看到下面的信息：
最终在Grafana里，长的更加妖艳一些。
那它都能监控一些什么东西呢?我们来看一下：
服务节点基本信息，包括内存CPU网络IO等
JVM堆栈信息
JVM GC信息，STW信息
默认HikariCP的连接池信息
HTTP请求接口信息(最大耗时，QPS最高)
Tomcat容器监控
Logback日志打印监控(各级别条数)
...其他
可以看到，只需要暴露这么一个接口，就可以对项目中的组件，进行比较全面的掌控。
4. 与容器配合
最后一点，由于SpringBoot服务，经常会发布到一些容器中，比如docker。这个时候，就要用到probes配置(kube有相同的概念)。probes是探测的意思，用来区分Liveness和Readiness两种状态。
最终的配置如下：
management: health: probes: enabled: true endpoints: web: exposure: include: health,info,prometheus endpoint: health: show-details: always
这时候，我们将在浏览器的接口中获取两个分组，展示如下：
这两个链接，前者用于判断容器是否应该重启;后者判断服务是否可用，如果可用，将开始接受外部的请求。
End
对于规模比较小的SpringBoot应用来说，使用SpringBootAdmin一类的监控，就已经足够了。但如果你的企业是集中式部署，节点多且变化频繁，一个统一的监控建设平台是非常必要的。
除了Prometheus，SpringBoot的Metrics还支持以下组件：
AppOptics
Atlas
Datadog
Dynatrace
Elastic
Ganglia
Graphite
Humio
Influx
JMX
KairosDB
New Relic
Prometheus
SignalFx
Simple (in-memory)
Stackdriver
StatsD
Wavefront
上述就是小编为大家分享的SpringBoot健康检查怎样与容器配合了，如果刚好有类似的疑惑，不妨参照上述分析进行理解。如果想知道更多相关知识，欢迎关注天达云行业资讯频道。