Advanced Spring Boot 4: Event-Driven Architecture (Kafka) · Lezione

Integrazione con Prometheus e Grafana

Configuri Prometheus per raccogliere le metriche da Kafka e dalle applicazioni Spring Boot, quindi le visualizzi usando i dashboard di Grafana.

Integrazione con Prometheus e Grafana è una lezione Advanced Spring Boot 4: Event-Driven Architecture (Kafka) gratuita su CoddyKit. Questa è la lezione 2 di 4. Puoi leggere la lezione completa qui gratuitamente — poi esercitati direttamente nel browser con un editor di codice integrato e un tutor IA disponibile 24/7. Fa parte del percorso di apprendimento Advanced Spring Boot 4: Event-Driven Architecture (Kafka), e i tuoi progressi si sincronizzano tra il web e l'app CoddyKit. Il corso Advanced Spring Boot 4: Event-Driven Architecture (Kafka) include 4 lezioni in totale.

Parti di questa lezione non sono ancora state tradotte e vengono mostrate in inglese.

Why Monitor with P&G?

In modern systems, understanding what your applications and infrastructure are doing is critical. This is where monitoring comes in!

We'll explore how Prometheus and Grafana form a powerful duo for observing your Spring Boot Kafka applications and the Kafka cluster itself.

Introducing Prometheus

Prometheus is an open-source monitoring system that collects metrics from configured targets at given intervals, evaluates rule expressions, displays the results, and can trigger alerts.

It uses a pull model: Prometheus scrapes (pulls) metrics from your services.
It stores data as time-series data, making it excellent for tracking changes over time.

Spring Boot & Micrometer

Spring Boot applications can expose metrics using Actuator, Spring's production-ready features. Micrometer is an instrumentation library that Actuator uses to provide a vendor-neutral metrics facade.

This allows you to export metrics to various monitoring systems, including Prometheus, with minimal code changes.

Enabling Prometheus Endpoint

To make your Spring Boot app's metrics available for Prometheus, you need to add dependencies and configure Actuator.

First, add spring-boot-starter-actuator and micrometer-registry-prometheus to your pom.xml.

Then, enable the Prometheus endpoint in application.properties:

management.endpoints.web.exposure.include=health,info,prometheus

This exposes metrics at /actuator/prometheus.

management.endpoints.web.exposure.include=health,info,prometheus

Your First Metric

This minimal Spring Boot application demonstrates how to expose a custom counter. When you hit the /hello endpoint, the app.hello.requests counter increments, which Prometheus can then scrape.

import io.micrometer.core.instrument.Counter;
import io.micrometer.core.instrument.Metrics;
import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;

@SpringBootApplication
@RestController
public class MetricsApp {

  private final Counter helloCounter =
      Metrics.counter("app.hello.requests");

  public static void main(String[] args) {
    SpringApplication.run(MetricsApp.class, args);
  }

  @GetMapping("/hello")
  public String hello() {
    helloCounter.increment();
    return "Hello CoddyKit!";
  }
}

Kafka Metrics with Exporter

Kafka brokers don't natively expose metrics in a Prometheus-friendly format. We use a separate component called Kafka Exporter.

Kafka Exporter is a lightweight service that scrapes JMX metrics from Kafka brokers and re-exposes them in a format that Prometheus can easily consume.

Prometheus Scrape Config

Prometheus needs to know where to find your metrics. You configure scrape targets in its prometheus.yml file. Here's an example:

scrape_configs:
  - job_name: 'spring-boot-app'
    metrics_path: '/actuator/prometheus'
    static_configs:
      - targets: ['localhost:8080']

  - job_name: 'kafka-exporter'
    static_configs:
      - targets: ['localhost:9308'] # Kafka Exporter port

Introducing Grafana

Grafana is an open-source platform for monitoring and observability. It allows you to query, visualize, alert on, and understand your metrics no matter where they are stored.

Think of it as the display panel for all the data Prometheus collects. It uses dashboards with various panels to present metrics in an easy-to-understand way.

Grafana Data Sources

Before visualizing, Grafana needs to connect to a data source. Here, Prometheus will be our data source.

In Grafana's UI, navigate to "Connections" -> "Data sources" -> "Add new data source". Select "Prometheus" and configure its URL (e.g., http://localhost:9090, Prometheus' default port).

Creating a Dashboard

With Prometheus connected, you can start building dashboards.

Create a new dashboard and add a panel.
Select Prometheus as the data source.
Write a PromQL query (Prometheus Query Language) to select your metric, e.g., app_hello_requests_total for our Spring Boot app.
Choose a visualization type like "Graph" or "Stat".

This brings your metrics to life!

Prometheus & Grafana Check

You've learned how Prometheus scrapes metrics and Grafana visualizes them. What is the primary role of Kafka Exporter in this monitoring setup?

Recap: P&G Power

Great job! You've learned how to integrate Prometheus and Grafana into your monitoring strategy for Spring Boot Kafka applications and Kafka itself.

Prometheus scrapes metrics from endpoints.
Micrometer/Actuator expose Spring Boot metrics.
Kafka Exporter makes Kafka broker metrics available.
Grafana visualizes these collected metrics.

This powerful combination provides deep insights into your system's health and performance!

Domande Frequenti

La lezione «Integrazione con Prometheus e Grafana» è gratuita?

Sì — il testo completo di «Integrazione con Prometheus e Grafana» è gratuito qui sul web. Per esercitarvi in modo interattivo (un editor di codice integrato e un tutor IA 24/7) e sbloccare il resto del corso Advanced Spring Boot 4: Event-Driven Architecture (Kafka), passa a CoddyKit PRO. Il corso Advanced Spring Boot 4: Event-Driven Architecture (Kafka) include 4 lezioni in totale.

Cosa imparerò in «Integrazione con Prometheus e Grafana»?

Configuri Prometheus per raccogliere le metriche da Kafka e dalle applicazioni Spring Boot, quindi le visualizzi usando i dashboard di Grafana. Eserciti Advanced Spring Boot 4: Event-Driven Architecture (Kafka) con codice pratico che esegui direttamente nel browser, e un tutor IA 24/7 risponde alle tue domande mentre lavori sulla lezione.

Ho bisogno di esperienza per iniziare Advanced Spring Boot 4: Event-Driven Architecture (Kafka)?

Non è richiesta alcuna esperienza precedente. Advanced Spring Boot 4: Event-Driven Architecture (Kafka) su CoddyKit è strutturato per principianti e studenti avanzati, quindi puoi iniziare da qui o dall'inizio e procedere al tuo ritmo. Questa è la lezione 2 di 4.

Quanto tempo richiede la lezione «Integrazione con Prometheus e Grafana»?

La maggior parte delle lezioni CoddyKit richiede circa 5–10 minuti. Ogni lezione è breve e interattiva, quindi fai progressi costanti e riprendi esattamente da dove hai lasciato su web e app.

Posso scrivere ed eseguire codice in questa lezione Advanced Spring Boot 4: Event-Driven Architecture (Kafka)?

Sì. Ogni lezione Advanced Spring Boot 4: Event-Driven Architecture (Kafka) include un editor di codice integrato, quindi scrivi ed esegui codice reale direttamente nel tuo browser e ricevi feedback istantaneo dall'IA — nessuna configurazione locale necessaria.

Tutte le lezioni di questo corso

Metriche Kafka (JMX) e controlli dello stato
Integrazione con Prometheus e Grafana
Tracing distribuito con Sleuth/Zipkin
Monitorare il consumer lag e configurare gli alert

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