انتقل إلى المحتوى الرئيسي

TP11.2 - المراقبة باستخدام Prometheus و Grafana

أهداف التمرين​

في هذا التمرين، سوف تقوم بـ:

  1. ✅ تكوين Prometheus لجمع المقاييس
  2. ✅ إنشاء لوحات معلومات Grafana
  3. ✅ عرض مقاييس التطبيق
  4. ✅ تكوين التنبيهات

المدة المقدرة: 1 ساعة و 30 دقيقة

المتطلبات المسبقة: تثبيت Docker، إكمال TP11.1

السياق​

سوف تقوم بإعداد مجموعة مراقبة كاملة لتطبيق التجارة الإلكترونية من TP1.

┌─────────────────┐     ┌─────────────────┐     ┌─────────────────┐
│  Spring Boot    │────▶│   Prometheus    │────▶│    Grafana      │
│  /actuator      │     │   (جمع)         │     │  (عرض)          │
│  /prometheus    │     │                 │     │                 │
└─────────────────┘     └─────────────────┘     └─────────────────┘

الجزء 1: Docker Compose​

هيكل المشروع​

project/
├── src/
├── pom.xml
├── docker-compose.yml
├── prometheus/
│   └── prometheus.yml
└── grafana/
    └── provisioning/
        └── datasources/
            └── datasource.yml

docker-compose.yml​

version: '3.8'

services:
  # تطبيق Spring Boot الخاص بك
  app:
    build: .
    ports:
      - "8080:8080"
    environment:
      - SPRING_PROFILES_ACTIVE=docker
    networks:
      - monitoring

  # Prometheus - جمع المقاييس
  prometheus:
    image: prom/prometheus:latest
    ports:
      - "9090:9090"
    volumes:
      - ./prometheus/prometheus.yml:/etc/prometheus/prometheus.yml
      - prometheus_data:/prometheus
    command:
      - '--config.file=/etc/prometheus/prometheus.yml'
      - '--storage.tsdb.path=/prometheus'
    networks:
      - monitoring

  # Grafana - عرض
  grafana:
    image: grafana/grafana:latest
    ports:
      - "3000:3000"
    environment:
      - GF_SECURITY_ADMIN_PASSWORD=admin
      - GF_USERS_ALLOW_SIGN_UP=false
    volumes:
      - grafana_data:/var/lib/grafana
      - ./grafana/provisioning:/etc/grafana/provisioning
    depends_on:
      - prometheus
    networks:
      - monitoring

volumes:
  prometheus_data:
  grafana_data:

networks:
  monitoring:
    driver: bridge

الجزء 2: تكوين Prometheus​

prometheus/prometheus.yml​

global:
  scrape_interval: 15s      # تردد الجمع
  evaluation_interval: 15s  # تردد تقييم القواعد

scrape_configs:
  # Prometheus يجمع نفسه
  - job_name: 'prometheus'
    static_configs:
      - targets: ['localhost:9090']

  # تطبيق Spring Boot
  - job_name: 'spring-boot-app'
    metrics_path: '/actuator/prometheus'
    scrape_interval: 10s
    static_configs:
      - targets: ['app:8080']  # 'app' = اسم خدمة Docker
        labels:
          application: 'ecommerce-app'
          environment: 'development'

  # إذا كنت تشغل التطبيق محليًا (خارج Docker)
  # - job_name: 'spring-boot-local'
  #   metrics_path: '/actuator/prometheus'
  #   static_configs:
  #     - targets: ['host.docker.internal:8080']

الجزء 3: تكوين Grafana​

grafana/provisioning/datasources/datasource.yml​

apiVersion: 1

datasources:
  - name: Prometheus
    type: prometheus
    access: proxy
    url: http://prometheus:9090
    isDefault: true
    editable: true

الجزء 4: تشغيل المجموعة​

بدء الخدمات​

# بدء المجموعة
docker-compose up -d

# التحقق من السجلات
docker-compose logs -f

# التحقق من أن كل شيء يعمل
curl http://localhost:8080/actuator/prometheus  # التطبيق
curl http://localhost:9090/targets              # Prometheus
# Grafana: http://localhost:3000 (admin/admin)

بدون Docker (تطبيق محلي)​

إذا كنت تشغل التطبيق خارج Docker:

# prometheus.yml - تعديل الهدف
- job_name: 'spring-boot-app'
  metrics_path: '/actuator/prometheus'
  static_configs:
    - targets: ['host.docker.internal:8080']

الجزء 5: التحقق من Prometheus​

الوصول إلى Prometheus​

افتح http://localhost:9090

التحقق من الأهداف​

اذهب إلى Status → Targets

يجب أن ترى:

  • spring-boot-app بحالة UP

استعلامات PromQL​

اختبر هذه الاستعلامات في علامة التبويب Graph:

# الذاكرة المستخدمة في JVM
jvm_memory_used_bytes{area="heap"}

# الطلبات HTTP في الثانية
rate(http_server_requests_seconds_count[5m])

# زمن الاستجابة P99
histogram_quantile(0.99, rate(http_server_requests_seconds_bucket[5m]))

# الأوامر المعلقة
business_orders_pending

# المنتجات منخفضة المخزون
business_products_low_stock

الجزء 6: إنشاء لوحة معلومات Grafana​

تسجيل الدخول​

  1. افتح http://localhost:3000
  2. تسجيل الدخول: admin / admin
  3. تغيير كلمة المرور

إنشاء لوحة معلومات​

  1. انقر على + → Dashboard
  2. انقر على Add visualization
  3. اختر Prometheus كمصدر بيانات

اللوحة 1: الطلبات/الثانية​

الاستعلام:

sum(rate(http_server_requests_seconds_count{application="ecommerce-app"}[5m]))

الإعدادات:

  • العنوان: "Requests per Second"
  • النوع: Stat أو Time series

اللوحة 2: زمن الاستجابة P95​

الاستعلام:

histogram_quantile(0.95, sum(rate(http_server_requests_seconds_bucket{application="ecommerce-app"}[5m])) by (le))

الإعدادات:

  • العنوان: "P95 Latency"
  • الوحدة: seconds (s)

اللوحة 3: ذاكرة JVM​

الاستعلام:

jvm_memory_used_bytes{area="heap", application="ecommerce-app"} / 1024 / 1024

الإعدادات:

  • العنوان: "Heap Memory Used (MB)"
  • الوحدة: megabytes

اللوحة 4: الأوامر حسب الحالة​

الاستعلامات:

business_orders_pending
business_orders_completed
business_orders_cancelled

الإعدادات:

  • العنوان: "Orders by Status"
  • النوع: Stat (مع التكرار لكل استعلام)

اللوحة 5: المنتجات منخفضة المخزون​

الاستعلام:

business_products_low_stock

الإعدادات:

  • العنوان: "Products with Low Stock"
  • النوع: Gauge
  • العتبات: 0-5 أخضر، 5-10 أصفر، 10+ أحمر

اللوحة 6: الإيرادات الكلية​

الاستعلام:

business_revenue_total

الإعدادات:

  • العنوان: "Total Revenue"
  • الوحدة: العملة ($)

الجزء 7: JSON للوحة المعلومات (استيراد)​

يمكنك استيراد هذه اللوحة المعدة مسبقًا:

{
  "title": "E-Commerce Application",
  "panels": [
    {
      "title": "Requests/sec",
      "type": "stat",
      "targets": [
        {
          "expr": "sum(rate(http_server_requests_seconds_count[5m]))",
          "refId": "A"
        }
      ],
      "gridPos": {"h": 4, "w": 6, "x": 0, "y": 0}
    },
    {
      "title": "P95 Latency",
      "type": "gauge",
      "targets": [
        {
          "expr": "histogram_quantile(0.95, sum(rate(http_server_requests_seconds_bucket[5m])) by (le))",
          "refId": "A"
        }
      ],
      "fieldConfig": {
        "defaults": {"unit": "s", "thresholds": {"steps": [{"value": 0, "color": "green"}, {"value": 0.5, "color": "yellow"}, {"value": 1, "color": "red"}]}}
      },
      "gridPos": {"h": 4, "w": 6, "x": 6, "y": 0}
    },
    {
      "title": "Heap Memory (MB)",
      "type": "timeseries",
      "targets": [
        {
          "expr": "jvm_memory_used_bytes{area=\"heap\"} / 1024 / 1024",
          "refId": "A"
        }
      ],
      "fieldConfig": {"defaults": {"unit": "decmbytes"}},
      "gridPos": {"h": 8, "w": 12, "x": 12, "y": 0}
    },
    {
      "title": "Orders Pending",
      "type": "stat",
      "targets": [{"expr": "business_orders_pending", "refId": "A"}],
      "gridPos": {"h": 4, "w": 4, "x": 0, "y": 4}
    },
    {
      "title": "Low Stock Products",
      "type": "stat",
      "targets": [{"expr": "business_products_low_stock", "refId": "A"}],
      "fieldConfig": {
        "defaults": {"thresholds": {"steps": [{"value": 0, "color": "green"}, {"value": 5, "color": "yellow"}, {"value": 10, "color": "red"}]}}
      },
      "gridPos": {"h": 4, "w": 4, "x": 4, "y": 4}
    },
    {
      "title": "Total Revenue",
      "type": "stat",
      "targets": [{"expr": "business_revenue_total", "refId": "A"}],
      "fieldConfig": {"defaults": {"unit": "currencyUSD"}},
      "gridPos": {"h": 4, "w": 4, "x": 8, "y": 4}
    }
  ],
  "refresh": "10s",
  "time": {"from": "now-1h", "to": "now"}
}

للاستيراد:

  1. Dashboard → Import
  2. لصق JSON
  3. اختر مصدر بيانات Prometheus
  4. استيراد

الجزء 8: توليد حركة المرور​

سكربت الاختبار​

#!/bin/bash
# generate-traffic.sh

API_URL="http://localhost:8080"

# إنشاء أوامر
for i in {1..20}; do
  curl -X POST "$API_URL/api/orders" \
    -H "Content-Type: application/json" \
    -d "{\"customerEmail\":\"user$i@test.com\",\"total\":$((RANDOM % 500 + 100))}"
  sleep 0.5
done

# استعراض المنتجات
for i in {1..50}; do
  curl "$API_URL/api/products" > /dev/null 2>&1
  sleep 0.2
done

echo "Traffic generated!"

قم بتشغيل السكربت وراقب المقاييس في Grafana.

الجزء 9: التنبيهات (إضافي)​

إضافة تنبيهات في Grafana​

  1. اذهب إلى لوحة (مثال: Low Stock Products)
  2. انقر على Alert → Create alert rule
  3. قم بالتكوين:
    • الشرط: query A > 10
    • التقييم كل: 1m
    • لمدة: 5m (يجب أن يكون صحيحًا لمدة 5 دقائق)
  4. أضف إشعارًا (بريد إلكتروني، Slack، إلخ.)

التنبيهات في Prometheus​

أنشئ prometheus/alert.rules.yml:

groups:
  - name: spring-boot-alerts
    rules:
      - alert: HighMemoryUsage
        expr: jvm_memory_used_bytes{area="heap"} / jvm_memory_max_bytes{area="heap"} > 0.9
        for: 5m
        labels:
          severity: warning
        annotations:
          summary: "High memory usage detected"
          description: "Heap memory is above 90%"

      - alert: HighErrorRate
        expr: sum(rate(http_server_requests_seconds_count{status=~"5.."}[5m])) / sum(rate(http_server_requests_seconds_count[5m])) > 0.05
        for: 2m
        labels:
          severity: critical
        annotations:
          summary: "High error rate"
          description: "Error rate is above 5%"

      - alert: LowStock
        expr: business_products_low_stock > 10
        for: 10m
        labels:
          severity: warning
        annotations:
          summary: "Many products with low stock"

قائمة التحقق النهائية​

  • Docker Compose يبدأ بدون أخطاء
  • Prometheus يجمع التطبيق (الهدف UP)
  • المقاييس مرئية في Prometheus
  • لوحة معلومات Grafana تعمل
  • المقاييس التجارية (الأوامر، المنتجات) معروضة
  • تحديث تلقائي للوحة المعلومات

🎯 الوحدة مكتملة!​

تهانينا! لقد أكملت الوحدة 11 - Spring Boot Actuator والمراقبة.

ملخص:

  • الفصل 1: مقدمة في Actuator
  • الفصل 2: نقاط النهاية
  • الفصل 3: مقاييس Micrometer
  • الفصل 4: فحوصات الصحة
  • TP1: تكوين Actuator
  • TP2: Prometheus و Grafana

المهارات المكتسبة:

  • ✅ تكوين كامل لـ Actuator
  • ✅ فحوصات صحة مخصصة
  • ✅ مقاييس تجارية باستخدام Micrometer
  • ✅ مجموعة مراقبة Prometheus/Grafana
  • ✅ لوحات معلومات وعروض

➡️ العودة إلى الوحدة 11

⬅️ العودة إلى خطة الدورة