实验简介

研究RocketMQ的同学都知道，RocketMQ的生态目前并不是很完善，包括官方的文档资料也有限，官方的Console存在一些Bug，页面的样式有的也有问题，但是正是由于这些原因，我们针对RocketMQ能做的事有很多，不像Kafka，生态已经很完善，一些企业也对Kafka做了开源的产品，最近开始做基于K8S的RocketMQ管理控制台，需要对每个集群有完善的监控告警，接下来就简单说明一下做RocketMQ的监控有哪些步骤。

实验地址： https://developer.aliyun.com/adc/scenario/78eb946f67644f0db4450889dcdf43bf

实验详情

一、实验环境说明

启动namesrv。观察到启动成功的日志后， ctrl + c，终止日志输出。

cd /usr/local/services/5-rocketmq/namesrv-01
restart.sh

启动broker

修改broker配置项brokerIP1为 实验公网IP，启动broker。观察到启动成功的日志后， ctrl + c，终止日志输出。

操作命令如下：

cd /usr/local/services/5-rocketmq/broker-01
vim ./conf/broker.conf 
restart.sh

二、如何编译和部署RocketMQ

（本教程会以如何利用RocketMQ Exporter源码编译并打包，部署一个Exporter实例。）

1. 安装git，jdk, maven等工具**（当前实验环境已经安装好。参考或者baidu/google）**

jdk安装
- jdk 下载:
- jdk 安装
  - macos:
  - windows:
maven安装
- maven 下载二进制:
- maven 安装(windows + macos):
- 如果对于国外网站访问慢，可以配置maven国内镜像： https://cloud.tencent.com/developer/article/1452479
git安装 ( 可选 , 不安装的话直接下载4.9.3源代码： )
- 下载地址:

**2.** 下载代码

在自己电脑上，进入命令行，选择一个保存源码的目录, 这里我把源码保存到 /tiger/tmp为例

2.1 创建代码保存目录（已创建则不操作）并进入代码保存目录:

mkdir -p /tiger/tmp
cd /tiger/tmp

2.2 克隆master代码

git clone 
or 
git clone

2.3 进入源码根目录：

cd rocketmq-exporter

3. 编译和打包

修改配置文件中的namesrv地址

vim src/main/resources/application.yml

执行打包命令

mvn clean package -Dmaven.test.skip=true

编译打包成功后，我们执行：

cd target
ls -l

运行exporter

java -Xms200m -Xmx200m -Xmn200m  -jar rocketmq-exporter-0.0.2-SNAPSHOT.jar

查看exporter采集结果

通过访问http://实验公网IP:30903/metrics, 可以看到采集结果.

三、配置Prometheus采集RocketMQ

（本节将介绍如何在Prometheus上配置RocketMQ Exporter。Prometheus的部署在这里暂时不做更多介绍，实验环境已经部署好一个Prometheus，这里我们直接使用）

1. 启动RocketMQ Exporter(已经启动则不用操作)

2. 启动实验环境Prometheus实例

进入Prometheus根目录，启动Prometheus

cd /usr/local/services/3-prometheus
./restart.sh

也可以通过访问http://实验公网IP:30902 的形式访问prometheus

3. 配置Prometheus采集RocketMQ Exporter

进入prometheus根目录，修改配置文件

cd /usr/local/services/3-prometheus
vim prometheus.yml

执行热加载配置命令

./reload.sh

验证配置是否生效

登录promethues页面，通过观察Targets，我们看到配置已经生效了

4. 在Prometheus上查看RocketMQ Exporter采集的指标

登录promethues首页，通过输入rocketmq我们可以查询到全部rocketmq的指标。目前在实验环境中的Exporter总共82个指标。想了解每个指标的具体含义可以翻看我写的<<RocketMQ分布式消息中间件：核心原理与最佳实践>>, 这里面有对namesrv，broker全部配置，exporter全部指标的含义分享。

四、配置Grafana展示RocketMQ监控

（本节将介绍如何在Grafana上配置RocketMQ的监控指标。实验环境已经安装好了RocketMQ集群， RocketMQ Exporter, Prometheus, 只需要启动即可）

1. 启动Grafana

cd /usr/local/services/4-grafana
./restart.sh

启动完成后，可以访问http://实验环境公网IP:30901, 使用账号 rocketmq/rocketmq666 账号密码登录。

2. 配置Prometheus为Grafana数据源

找到数据源配置菜单，点击进入

填写prometheus信息，保存

创建一个dashboard, 并创建一个RocketMQ指标监控折线图。下面请按照截图操作。

选择刚刚创建的Prometheus数据源，填写一个指标名，则可以预览一个指标的监控曲线。

点击位置4时，弹窗提示保存

tips：Grafana可以用文件夹的形式保存相同类型的Dashboard

3. 配置一个Broker指标监控。

在RocketMQ中一个物理集群可以包含多个逻辑集群，每个逻辑集群可以有自己的集群名和所包含的Broker。所以这里我们先配置一个下拉列表选择集群名、Broker的关系。

填充一些变量基本信息

变量名，会被曲线图query sql中引用
变量展示的名字，仅展示
数据源，这里选择我们之前配置的prometheus
填写查询全部集群名的query。获取一个指标的全部label的值：

label_values(rocketmq_brokeruntime_commitlogdir_capacity_total, cluster)

rocketmq_brokeruntime_commitlogdir_capacity_total是一个指标名， cluster是这个指标的label名字。

如果步骤4正确填写，可以在这里预览全部的集群名。

点击 update可以保存一个集群变量。

下面我们配置选择好一个集群后，自动筛选出这个集群中的broker，整个步骤和创建一个变量是一样的，只是query中会引用另一个变量:

label_values(rocketmq_brokeruntime_commitlogdir_capacity_total{cluster="$clusterName"}, brokerIP)

保存后，我们查看最后的效果

还有一个问题，选择了一个集群，一个broker后，曲线数据没有变化呢？因为曲线没有和变量联动。

这里以上面配置的曲线为例，修改query：

rocketmq_brokeruntime_commitlog_disk_ratio{cluster="$clusterName", brokerIP="$broker"}

修改结果为：

点击保存后，曲线的指标和集群、broker就会联动。

五、RocketMQ官方推荐大盘配置

通过上一节的学习，我们知道RocketMQ有很多指标，如果挨个配置曲线比较费劲。 Grafana社区已经收集了很多常用组件的大盘配置，拿到后直接导入自己的Grafana。

下面我们找到RocketMQ的dashboard，然后导入实验环境。

进入dashboard仓库地址：，输入rocketmq搜索

选择一个你喜欢的dashboard，点击进去，下载dashboard的json字符串。

导入Grafana, 并保存。

选择刚刚下载的json文件，导入即可。

选择已有的RocketMQ数据源, 点击导入。

导入完成后我们可以看到结果

· 想了解更多场景细节请前往云起实验室

立即前往： https://developer.aliyun.com/adc/series/activity/rocketmq1

ITPub博客

RocketMQ系列二：RocketMQ监控/告警一站式搭建应用