一、概述

JMX Exporter 是一个用于将 Java 应用程序的 JMX（Java Management Extensions）指标导出为 Prometheus 格式的度量数据的开源工具。Prometheus 是一种流行的开源监控和告警工具，它使用 Pull 模型来收集和存储度量数据，而JMX Exporter允许你将 Java 应用程序的内部性能指标导出到Prometheus 中，从而实现对 Java 应用程序的监控和警报。

以下是 JMX Exporter 的一些关键特点和用途：

• 度量数据导出：JMX Exporter 允许你选择并配置要从 Java 应用程序导出的 JMX 指标。这些指标可以是 JVM 内部的性能指标，也可以是应用程序特定的自定义指标。
• Prometheus 格式：JMX Exporter 将导出的 JMX 指标转换为 Prometheus 格式的度量数据。Prometheus 格式是一个文本格式，易于阅读和处理，并且适用于 Prometheus 服务器的存储和查询。
• 适用于各种 Java 应用程序：JMX Exporter 可以用于各种 Java 应用程序，包括独立的 Java 进程、Tomcat、Spring Boot 应用程序等。只要你的应用程序支持 JMX，就可以使用 JMX Exporter 来导出度量数据。
• 配置灵活性：JMX Exporter 允许你通过配置文件来定义要导出的指标和匹配规则。这使得你可以根据应用程序的需求进行高度定制和配置。
• 支持标签（labels）：与 Prometheus 一样，JMX Exporter 支持标签，这意味着你可以为导出的指标添加元数据，以便更容易进行查询和可视化。
• 轻量级和高性能：JMX Exporter 被设计为轻量级和高性能，以最小化对监控的影响。

使用 JMX Exporter，你可以将你的 Java 应用程序的关键性能指标导出到 Prometheus，并利用 Prometheus 提供的灵活查询和警报功能来监控和诊断你的应用程序。这有助于及时发现和解决问题，确保你的应用程序在生产环境中保持可靠性和稳定性。

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三、下载 JMX Exporter jar包

JMX Exporter GitHub地址：https://github.com/prometheus/jmx_exporter

wget https://repo1.maven.org/maven2/io/prometheus/jmx/jmx_prometheus_javaagent/0.19.0/jmx_prometheus_javaagent-0.19.0.jar

四、JMX Exporter 实战操作（Trino指标采集）

1）安装 Trino

1）安装 Trino

Trino官方文档：https://trino.io/docs/current/

这里为了快速部署就选择docke-compose部署了。

git clone https://gitee.com/hadoop-bigdata/docker-compose-presto.git
cd docker-compose-presto

2）修改配置

#1、下载
mkdir jmx-exporter
wget https://repo1.maven.org/maven2/io/prometheus/jmx/jmx_prometheus_javaagent/0.19.0/jmx_prometheus_javaagent-0.19.0.jar -O jmx-exporter/jmx_prometheus_javaagent-0.19.0.jar
# 需要重新构建镜像，将jar包放在镜像包里。

#2、创建jmx 配置文件，可以设置采集规则，默认是采集所有指标
touch jmx-exporter/jmx_config.yaml
# 内容如下：
rules:
- pattern: ".*"

# 修改配置
vi etc/coordinator/jvm.config
vi etc/worker/jvm.config
# 增加如下内存
-javaagent:/opt/apache/trino/lib/jmx_prometheus_javaagent-0.19.0.jar=3900:/opt/apache/trino/etc/jmx_config.yaml

修改编排文件 docker-compose.yaml

version: '3'
services:
  trino-coordinator:
    image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/bigdata_cloudnative/trino-jmx-exporter:416
    user: "hadoop:hadoop"
    container_name: trino-coordinator
    hostname: trino-coordinator
    restart: always
    privileged: true
    env_file:
      - .env
    volumes:
      - ./etc/coordinator/config.properties:${TRINO_HOME}/etc/config.properties
      - ./etc/coordinator/jvm.config:${TRINO_HOME}/etc/jvm.config
      - ./etc/coordinator/log.properties:${TRINO_HOME}/etc/log.properties
      - ./etc/coordinator/node.properties:${TRINO_HOME}/etc/node.properties
      - ./etc/catalog/:${TRINO_HOME}/etc/catalog/
    ports:
      - "30080:${TRINO_SERVER_PORT}"
      - "30980:${JMX_RMIREGISTRY_PORT}"
      - "30981:${JMX_RMISERVER_PORT}"
      - "3900"
    command: ["sh","-c","/opt/apache/bootstrap.sh trino-coordinator"]
    networks:
      - hadoop-network
    healthcheck:
      test: ["CMD-SHELL", "curl --fail http://localhost:${TRINO_SERVER_PORT}/v1/info || exit 1"]
      interval: 10s
      timeout: 20s
      retries: 3
  trino-worker:
    image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/bigdata_cloudnative/trino:416
    user: "hadoop:hadoop"
    restart: always
    privileged: true
    deploy:
      replicas: 1
    env_file:
      - .env
    volumes:
      - ./etc/worker/config.properties:${TRINO_HOME}/etc/config.properties
      - ./etc/worker/jvm.config:${TRINO_HOME}/etc/jvm.config
      - ./etc/worker/log.properties:${TRINO_HOME}/etc/log.properties
      - ./etc/worker/node.properties:${TRINO_HOME}/etc/node.properties
      - ./etc/catalog/:${TRINO_HOME}/etc/catalog/
      - ./jmx-exporter/jmx_config.yaml:${TRINO_HOME}/etc/jmx_config.yaml
      - ./jmx-exporter/jmx_prometheus_javaagent-0.19.0.jar:${TRINO_HOME}/lib/jmx_prometheus_javaagent-0.19.0.jar
    ports:
      - "${TRINO_SERVER_PORT}"
    command: ["sh","-c","/opt/apache/bootstrap.sh trino-worker"]
    networks:
      - hadoop-network
    healthcheck:
      test: ["CMD-SHELL", "curl --fail http://localhost:${TRINO_SERVER_PORT}/v1/info || exit 1"]
      interval: 10s
      timeout: 10s
      retries: 3

# 连接外部网络
networks:
  hadoop-network:
    external: true

3）开始执行安装 Trino

docker-compose up -d

# 查看
docker-compose ps

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web访问，就可以看到采集的数据了。

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4）开始配置 Prometheus 采集 Trino JMX 指标数据

Prometheus 的安装可以参考我这篇文章：Prometheus on k8s 部署与实战操作进阶篇

1、下载 prometheus 安装包

#官方下载地址：https://github.com/prometheus-operator/kube-prometheus
#在官方的基础之上进行了修改和增加内容
git clone https://gitee.com/hadoop-bigdata/kube-prometheus.git
cd kube-prometheus

2、导入镜像

镜像下载日志：

链接：https://pan.baidu.com/s/10ksK1OtKwlvZqbExKmZgLw?pwd=bcu6提取码：bcu6

# 下载完镜像包，批量分发到所有k8s节点，解压进入镜像包目录，直接执行以下命令就可将所有镜像加载
sh load-images.sh

3、开始安装 prometheus

kubectl apply --server-side -f manifests/setup
kubectl wait \
	--for cnotallow=Established \
	--all CustomResourceDefinition \
	--namespace=monitoring
kubectl apply -f manifests/

# 查看
kubectl get all -n monitoring

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4、开始配置 Prometheus 采集 Trino JMX 指标数据

jmx/trino.yaml 文件内容如下：

apiVersion: monitoring.coreos.com/v1
kind: ServiceMonitor
metadata:
  name: trino
  namespace: monitoring
  labels:
    app.kubernetes.io/name: trino
spec:
  namespaceSelector:
    matchNames:
    - monitoring
  selector:
    matchLabels:
      app.kubernetes.io/name: trino
  endpoints:
  - port: metrics
    interval: 10s
    path: /

---

apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: trino
  namespace: monitoring
  labels:
    app.kubernetes.io/name: trino
spec:
  ports:
    - name: metrics
      port: 3900
      targetPort: 49215
      protocol: TCP
  type: ClusterIP
  clusterIP: None

---

apiVersion: v1
kind: Endpoints
metadata:
  name: trino
  namespace: monitoring
  labels:
    app.kubernetes.io/name: trino
subsets:
  - addresses:
    - ip: 192.168.182.110
    ports:
    - name: metrics
      port: 49215
      protocol: TCP

执行

kubectl apply -f trino.yaml
# 查看
kubectl get ServiceMonitor,Service,Endpoints -n monitoring

检测 Prometheus 上是否已经采集 trino jmx

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4、配置 Trino JMX Grafana 监控面板

官方模块下载地址：https://grafana.com/grafana/dashboards/

用的比较多的模板是 https://grafana.com/grafana/dashboards/8563 ，可以直接导入，面板效果图:

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这里是根据上面的模板修改了几个指标，小伙伴可以根据自己需要添加面板

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这里给一份阿里云常用 Trino 监控指标参考：https://help.aliyun.com/document_detail/474222.html