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本书共分为11章，紧密围绕Prometheus的相关概念和技术展开介绍。

第1章主要介绍了监控系统的相关概念。本章首先介绍了监控的概念、监控的分类、MDD（指标驱动开发）的理念、Google四大黄金指标、USE方法、RED方法等知识；接着介绍了监控中的探针和内省、拉取和推送等常见手法；*后介绍了常见的监控系统Nagios、Zabbix、Ganglia、Open-Falcon、ZMon，以及进行监控系统选型时应该考虑的维度及误区。

第2章介绍了Prometheus的相关概念。从历史、特点、架构、局限性、快速开始这5个方面介绍了Prometheus是什么，它在监控领域有哪些使用场景，以及如何快速安装和启动Prometheus。

第3章介绍了在Spring Boot中如何集成Prometheus。本章通过介绍Micrometer的理论，辅以Spring Boot 2.x应用的案例，一步步教读者将Spring Boot 2.x应用数据传输到Prometheus监控系统中，再以可视化监控大盘的形式展现在Grafana仪表盘中。本章还介绍了当系统出现故障时，读者如何将Spring Boot 2.x应用的故障信息以告警的形式发送到邮箱或者钉钉中。本章内容对于广大开发者来说具有一定的实战指导作用。

第4章介绍了与PromQL相关的知识。PromQL是Prometheus实战的核心，是Prometheus

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前言

第1章　监控之美 1

1.1　监控：把握应用的脉搏 2

1.2　监控架构分类 6

1.3　MDD思想：从指标到洞察力 10

1.3.1　MDD理念综述 10

1.3.2　指导实践的3大监控方法论 12

1.4　监控系统选型分析及误区探讨 13

1.4.1　黑盒监控和白盒监控 14

1.4.2　监控检查的两种模式—拉取和推送 14

1.4.3　5种常见的监控系统 15

1.4.4　监控系统的选型分析及误区探讨 24

1.5　本章小结 32

第2章　Prometheus入门 33

2.1　Prometheus发展简史 34

2.2　Prometheus的主要特点 35

2.3　Prometheus架构剖析 37

2.4　Prometheus的3大局限性 43

2.5　快速安装并启动Prometheus 43

2.6　本章小结 49

第3章　Spring Boot可视化监控实战 50

3.1　用Micrometer仪表化JVM应用 50

3.2　在Spring Boot 2.x中集成Prometheus的方法 53

3.2.1　引入Maven依赖 54

3.2.2　application.properties配置 56

3.2.3　通过MeterBinder接口采集和注册指标 57

3.2.4　以埋点的方式更新指标数据 58

3.2.5　效果展示 59

3.3　针对Spring Boot 2.x采集并可视化相关数据 61

3.4　第三方专业可视化工具—Grafana 62

3.5　Grafana高级模板 67

3.6　邮件告警的生成与扩展 77

3.6.1　通过Alertmanager生成邮件告警 77

3.6.2　邮件告警扩展：cc和bcc 79

3.7　构建钉钉告警系统 80

3.7.1　安装MacOS Docker 80

3.7.2　安装Docker镜像 81

3.7.3　钉钉接入设置 83

3.7.4　钉钉告警功能验证 84

3.8　本章小结 86

第4章　PromQL让数据会说话 87

4.1　初识PromQL 87

4.1.1　PromQL的4种数据类型 89

4.1.2　时间序列 90

4.1.3　指标 91

4.2　PromQL中的4大选择器 94

4.2.1　匹配器 95

4.2.2　瞬时向量选择器 98

4.2.3　区间向量选择器 99

4.2.4　偏移量修改器 100

4.3　Prometheus的4大指标类型 101

4.3.1　计数器 101

4.3.2　仪表盘 103

4.3.3　直方图 104

4.3.4　摘要 107

4.4　13种聚合操作 109

4.5　Prometheus的3种二元操作符 117

4.5.1　算术运算符 118

4.5.2　集合/逻辑运算符 119

4.5.3　比较运算符 120

4.5.4　优先级 122

4.6　向量匹配 122

4.6.1　一对一匹配 122

4.6.2　一对多和多对一匹配 123

4.6.3　多对多匹配 124

4.7　本章小结 124

第5章　PromQL高级实战 125

5.1　Prometheus内置函数 125

5.1.1　动态标签函数 126

5.1.2　数学运算函数 128

5.1.3　类型转换函数 133

5.1.4　时间和日期函数 133

5.1.5　多对多逻辑运算符函数 137

5.1.6　排序函数 138

5.1.7　Counter函数 139

5.1.8　Gauge函数 141

5.1.9　Histogram函数 144

5.1.10　时间聚合函数 145

5.2　HTTP API 146

5.2.1　API响应格式 148

5.2.2　表达式查询 149

5.2.3　元数据管理 150

5.2.4　其他拓展 151

5.3　两种可定期执行的规则 155

5.3.1　记录规则 155

5.3.2　告警规则 159

5.4　指标的抓取与存储 160

5.4.1　用relabel_conf?igs抓取指标 160

5.4.2　用metric_relabel_conf?igs存储指标 163

5.5　通过调优解决PromQL耗尽资源问题 166

5.6　本章小结 166

第6章　Prometheus告警机制深度解析 167

6.1　Alertmanager架构解析 167

6.2　AMTool的安装与用法 169

6.3　配置文件的编写与解读 171

6.4　告警规则的定义 177

6.5　关于告警的高级应用与问题处理 180

6.5.1　Prometheus告警失灵 180

6.5.2　出现告警轰炸的问题 182

6.6　构建高可用告警集群 184

6.7　本章小结 186

第7章　Prometheus独孤九剑：通过定制Exporter监控一切 187

7.1　Exporter概述 187

7.2　Exporter的数据规范 189

7.3　Exporter数据采集方式 191

7.4　一个简单的Exporter示例 192

7.5　自己动手编写一个Exporter 195

7.6　高质量Exporter的编写原则与方法 198

7.6.1　分配合理的端口号 198

7.6.2　设计落地页 201

7.6.3　将软件版本信息提供给Prometheus的正确方法 201

7.6.4　指标的梳理 202

7.6.5　编写高质量Exporter的其他注意事项 209

7.7　Node Exporter源码解析 210

7.8　Exporter高级应用：开启TSL连接和Basic Auth认证 214

7.8.1　准备证书 214

7.8.2　支持TLS的配置方法 214

7.8.3　支持Basic Auth的配置方法 215

7.9　本章小结 216

第8章　Spring Boot高级监控实战 217

8.1　Controller监控实战 217

8.2　业务代码监控实战 218

8.3　通过注解进行监控的设置与实战 221

8.4　Dubbo监控实战 223

8.5　SPI机制原理解析 225

8.6　SPI高级实战：基于Dubbo的分布式日志链路TraceID追踪 228

8.7　集成Spring Boot时的常见问题及其解决方案 231

8.8　关于Micrometer的两个常见问题及其解决方案 234

8.8.1　极大值BUG问题 235

8.8.2　Actuator内存溢出问题 237

8.9　micrometer-spring-legacy源码解析 242

8.9.1　spring.factories 244

8.9.2　CompositeMeterRegistryAuto-Conf?iguration 246

8.9.3　XX-Meter