Integração com Prometheus e Grafana
Configure o Prometheus para coletar métricas do Kafka e de aplicações Spring Boot e depois visualize-as usando painéis do Grafana.
Integração com Prometheus e Grafana é uma aula grátis de Advanced Spring Boot 4: Event-Driven Architecture (Kafka) no CoddyKit. Esta é a aula 2 de 4. Você pode ler a aula completa abaixo gratuitamente — depois pratica ao vivo no navegador com um editor de código integrado e um tutor de IA 24/7. Faz parte do caminho de aprendizado de Advanced Spring Boot 4: Event-Driven Architecture (Kafka), e seu progresso é sincronizado entre a web e o app CoddyKit. O curso de Advanced Spring Boot 4: Event-Driven Architecture (Kafka) inclui 4 aulas no total.
Partes desta aula ainda não foram traduzidas e aparecem em inglês.
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,prometheusThis exposes metrics at /actuator/prometheus.
management.endpoints.web.exposure.include=health,info,prometheusYour 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 portIntroducing 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_totalfor 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!
Perguntas Frequentes
A aula “Integração com Prometheus e Grafana” é grátis?
Sim — o texto completo de “Integração com Prometheus e Grafana” é grátis para ler aqui na web. Para praticá-la interativamente (um editor de código integrado e um tutor de IA 24/7) e desbloquear o restante do curso de Advanced Spring Boot 4: Event-Driven Architecture (Kafka), atualize para CoddyKit PRO. O curso de Advanced Spring Boot 4: Event-Driven Architecture (Kafka) inclui 4 aulas no total.
O que vou aprender em “Integração com Prometheus e Grafana”?
Configure o Prometheus para coletar métricas do Kafka e de aplicações Spring Boot e depois visualize-as usando painéis do Grafana. Você pratica Advanced Spring Boot 4: Event-Driven Architecture (Kafka) com código prático que executa diretamente no navegador, e um tutor de IA 24/7 responde suas dúvidas enquanto trabalha na aula.
Preciso ter experiência prévia para começar Advanced Spring Boot 4: Event-Driven Architecture (Kafka)?
Nenhuma experiência prévia é necessária. Advanced Spring Boot 4: Event-Driven Architecture (Kafka) no CoddyKit é estruturado para alunos iniciantes até avançados, então você pode começar aqui ou desde o início e aprender no seu ritmo. Esta é a aula 2 de 4.
Quanto tempo leva a aula “Integração com Prometheus e Grafana”?
A maioria das aulas CoddyKit leva cerca de 5–10 minutos. Cada uma é compacta e interativa, então você faz progresso constante e retoma exatamente de onde parou entre web e app.
Posso escrever e executar código nesta aula de Advanced Spring Boot 4: Event-Driven Architecture (Kafka)?
Sim. Cada aula de Advanced Spring Boot 4: Event-Driven Architecture (Kafka) inclui um editor de código integrado, então você escreve e executa código real direto no navegador e recebe feedback de IA instantaneamente — nenhuma configuração local necessária.
Todas as aulas deste curso
- Métricas do Kafka (JMX) e verificações de integridade
- Integração com Prometheus e Grafana
- Rastreamento distribuído com Sleuth/Zipkin
- Monitorando o atraso dos consumidores e configurando alertas