Spring Cloud第八篇 | Hystrix集群监控Turbine

本文是Spring Cloud专栏的第八篇文章，了解前七篇文章内容有助于更好的理解本文：

一、前言

《Spring Cloud快速开发入门第六篇—Hystrix仪表盘监控Hystrix Dashboard》一文我们看了一个监控单体应用的例子，在实际应用中，我们要监控的应用往往是一个集群，这个时候我们就得采取Turbine集群监控了。Turbine有一个重要的功能就是汇聚监控信息，并将汇聚到的监控信息提供给Hystrix Dashboard来集中展示和监控。那我们就来看看Turbine集群监控如何使用。

Turbine所处的作用如图：

二、Turbine的应用

1、创建turbine模块(springcloud-hystrix-turbine)

2、添加依赖

<!--trubine相应依赖-->
<dependency>
  <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
  <artifactId>spring-cloud-starter-netflix-turbine</artifactId>
</dependency>
<dependency>
  <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
  <artifactId>spring-cloud-starter-netflix-eureka-client</artifactId>
</dependency>

3、在启动类上添加注解

@EnableDiscoveryClient //和该注解@EnableEurekaClient功能一样 //开启eureka客户端功能
@EnableTurbine //开启turibine相关支持

4、修改application.yml

server:
  port: 2002
spring:
  application:
    name: springcloud-hystrix-turbine
eureka:
  client:
    service-url:
      defaultZone: http://localhost:8700/eureka
    #客户端每隔30秒从Eureka服务上更新一次服务信息
    registry-fetch-interval-seconds: 30
    #需要将我的服务注册到eureka上
    register-with-eureka: true
    #需要检索服务
    fetch-registry: true
  #心跳检测检测与续约时间
  instance:
    #告诉服务端，如果我10s之内没有给你发心跳，就代表我故障了，将我剔除掉，默认90s
    #Eureka服务端在收到最后一次心跳之后等待的时间上限，单位为秒，超过则剔除（客户端告诉服务端按照此规则等待自己）
    lease-expiration-duration-in-seconds: 10
    #每隔2s向服务端发送一次心跳，证明自已依然活着，默认30s
    #Eureka客户端向服务端发送心跳的时间间隔，单位为秒（客户端告诉服务端自己会按照该规则）
    lease-renewal-interval-in-seconds: 2
    # 启用ip配置 这样在注册中心列表中看见的是以ip+端口呈现的
    prefer-ip-address: true
    # 实例名称  最后呈现地址：ip:2002
    instance-id: ${spring.cloud.client.ip-address}:${server.port}
 
turbine:
  # true 同一主机上的服务通过host和port的组合来进行区分，默认为true
  # false 以host来区分不同的服务,这会使得在本地调试的时候,本机上的不同服务聚合成一个服务来统计，监控中host集群数会为1了因为本地host是一样的
  combine-host-port: true
  #turbine.app-config: 配置Euraka中的serviceId列表，表明监控哪些服务
  app-config: springcloud-service-consumer
  # 1. 省略clusterNameExpression时，此时turbine.aggregator.clusterConfig需要配置想要监控的应用名称，需要监控应用名称必须大写
  # 2. 当clusterNameExpression: default时，turbine.aggregator.clusterConfig可以不写，因为默认就是default
  # 3. 当clusterNameExpression: metadata['cluster']时，假设想要监控的应用配置了eureka.instance.metadata-map.cluster: consumer，则需要配置，同时turbine.aggregator.clusterConfig: consumer
  cluster-name-expression: new String('default')

5、在完成上面的构建之后，我们体验下Turbine对集群的监控能力。分别启动注册中心(springcloud-eureka-server)，消费者启动两个(springcloud-service-consumer/9090，springcloud-service-consumer/9091)，服务提供者(springcloud-service-provider)，Hystrix Dashboard(springcloud-hystrix-dashboard)，Turbine模块(springcloud-hystrix-turbine)

6、查看注册中心上注册的服务为：http://localhost:8700

7、在 Hystrix仪表盘上输入turbine的/turbine.stream端点，http://localhost:2002/turbine.stream

8、结果如下图

从图中可以看到,虽然我们和之前的架构那样启动了两个springcloud-service-consumer,但是在监控页面中依然只是展示了一个监控图。不过仔细的话可能已经发现,图中集群报告区域中的Hosts属性与之前尝试单机监控时已经有所不同。由此我们可以知道springcloud-service-consumer启动了两个实例,这里只展现了一个监控图,是由于这两个实例是同一个服务,而对于集群来说我们关注的是服务集群的高可用性,所以Turbine会将相同服务作为整体来看待,并汇总成一个监控图。

我们不区分集群的话，我们启动很多服务都是在这个界面上看到的，都聚合到一起了，如果我们集群很多，想要分集群查看，如下步骤。

三、Turbine自定义集群监控

如果微服务数量特别多，我们想要监控某个服务集群的状况可以配置如下：

这次启动消费者模块(springcloud-service-consumer/9090，springcloud-service-feign/9091)

1、我们需要修改消费者模块(springcloud-service-consumer/9090，springcloud-service-feign/9091)的application.yml

springcloud-service-consumer添加配置为：

eureka:
  instance:
    metadata-map:
      cluster: consumer

springcloud-service-feign添加配置为：

eureka:
  instance:
    metadata-map:
      cluster: feign

2、修改Turbine模块的application.yml配置如下，只列出turbine相关配置，其他配置看源码案例

turbine:
  # true 同一主机上的服务通过host和port的组合来进行区分，默认为true
  # false 以host来区分不同的服务,这会使得在本地调试的时候,本机上的不同服务聚合成一个服务来统计，监控中host集群数会为1了因为本地host是一样的
  combine-host-port: true
  aggregator:
   #指定聚合哪些集群, 多个使用","分割, 默认为default
   #可使用http://.../turbine.stream?cluster={clusterConfig之一}访问
    cluster-config: consumer,feign

  #turbine.app-config: 配置Euraka中的serviceId列表，表明监控哪些服务
  app-config: springcloud-service-consumer,springcloud-service-feign
  # 1. 省略clusterNameExpression时，此时turbine.aggregator.clusterConfig需要配置想要监控的应用名称，需要监控应用名称必须大写
  # 2. 当clusterNameExpression: default时，turbine.aggregator.clusterConfig可以不写，因为默认就是default
  # 3. 当clusterNameExpression: metadata['cluster']时，假设想要监控的应用配置了eureka.instance.metadata-map.cluster: consumer，则需要配置，同时turbine.aggregator.clusterConfig: consumer
  #cluster-name-expression: "'default'"
  cluster-name-expression: metadata['cluster']