grafana监控jvm（grafana监控jvm界面怎么看）

## Grafana 监控 JVM：全方位掌握 Java 应用性能### 简介在 Java 应用性能监控领域，Grafana 凭借其强大的可视化能力和丰富的插件生态，为开发者提供了一个洞察 JVM 运行状态的绝佳平台。本文将详细介绍如何利用 Grafana 监控 JVM 的关键指标，帮助你快速识别性能瓶颈并进行优化。### 一、数据采集：为 Grafana 提供源动力在 Grafana 中展示 JVM 数据，首先需要将数据采集到监控系统中。常用的数据采集方式包括：1.

JMX Exporter:

- 原理：JMX Exporter 作为一个 Java agent 运行在应用内部，将 JVM 的 JMX 指标转换为 Prometheus 格式，供 Prometheus Server 拉取。- 优点：配置简单，无需修改应用代码。- 缺点：需要在每个应用服务器上部署 agent。2.

Prometheus JMX Agent:

- 原理：Prometheus JMX Agent 定期读取 JVM 的 JMX 指标，并将其转换为 Prometheus 格式，供 Prometheus Server 拉取。- 优点：无需修改应用代码，只需部署一个 Agent 即可监控多个 JVM 实例。- 缺点：配置相对复杂，需要编写配置文件指定需要采集的指标。3.

应用埋点:

- 原理：在应用代码中使用 Micrometer、Dropwizard 等监控库，将 JVM 指标发送到监控系统。- 优点：可以自定义监控指标，更加灵活。- 缺点：需要修改应用代码，增加开发成本。### 二、Grafana 配置：打造专属 JVM 监控面板1.

数据源配置:

在 Grafana 中添加 Prometheus 数据源，配置 Prometheus Server 的地址。2.

创建 Dashboard:

点击 Grafana 首页的 “+ Create” 按钮，选择 “Dashboard” 创建新的监控面板。3.

添加 Panel:

在 Dashboard 中添加各种类型的 Panel，例如：-

Graph:

展示 JVM 堆内存使用量、GC 次数和时间等指标的趋势变化。-

Singlestat:

展示 JVM 线程数、类加载数量等单个指标的当前值。-

Table:

以表格形式展示 JVM 线程信息、内存池信息等详细信息。4.

指标查询:

使用 PromQL 查询语言从 Prometheus 中获取 JVM 指标数据，例如：- `jvm_memory_used_bytes{area="heap"}`：查询堆内存使用量- `jvm_gc_collection_seconds_count{gc="G1 Young Generation"}`：查询 Young GC 次数- `jvm_threads_current`：查询当前线程数5.

面板美化:

根据需要调整 Panel 的大小、颜色、标题等，使其更加美观易读。### 三、关键 JVM 指标监控：洞悉性能瓶颈1.

内存管理:

- 堆内存使用量 (`jvm_memory_used_bytes`)- 非堆内存使用量 (`jvm_memory_committed_bytes`)- 垃圾回收次数和时间 (`jvm_gc_collection_seconds_count`, `jvm_gc_collection_seconds_sum`)- 各个内存区域的使用情况 (`jvm_memory_pool_used_bytes`)2.

线程管理:

- 当前线程数 (`jvm_threads_current`)- 峰值线程数 (`jvm_threads_peak`)- 死锁线程数 (`jvm_threads_deadlocked`)3.

类加载:

- 已加载类数量 (`jvm_classes_loaded`)- 已卸载类数量 (`jvm_classes_unloaded`)- 类加载时间 (`jvm_classes_loaded_time`)4.

即时编译:

- JIT 编译次数 (`jvm_jit_compilation_time_millis`)- JIT 编译时间 (`jvm_jit_compilation_time_millis`)### 四、总结通过 Grafana 监控 JVM，可以全方位地了解 Java 应用的运行状态，及时发现并解决性能瓶颈。合理配置 Grafana 面板和关注关键 JVM 指标，将使你的 Java 应用性能监控更加高效便捷。

Grafana 监控 JVM：全方位掌握 Java 应用性能

简介在 Java 应用性能监控领域，Grafana 凭借其强大的可视化能力和丰富的插件生态，为开发者提供了一个洞察 JVM 运行状态的绝佳平台。本文将详细介绍如何利用 Grafana 监控 JVM 的关键指标，帮助你快速识别性能瓶颈并进行优化。

一、数据采集：为 Grafana 提供源动力在 Grafana 中展示 JVM 数据，首先需要将数据采集到监控系统中。常用的数据采集方式包括：1. **JMX Exporter:** - 原理：JMX Exporter 作为一个 Java agent 运行在应用内部，将 JVM 的 JMX 指标转换为 Prometheus 格式，供 Prometheus Server 拉取。- 优点：配置简单，无需修改应用代码。- 缺点：需要在每个应用服务器上部署 agent。2. **Prometheus JMX Agent:**- 原理：Prometheus JMX Agent 定期读取 JVM 的 JMX 指标，并将其转换为 Prometheus 格式，供 Prometheus Server 拉取。- 优点：无需修改应用代码，只需部署一个 Agent 即可监控多个 JVM 实例。- 缺点：配置相对复杂，需要编写配置文件指定需要采集的指标。3. **应用埋点:**- 原理：在应用代码中使用 Micrometer、Dropwizard 等监控库，将 JVM 指标发送到监控系统。- 优点：可以自定义监控指标，更加灵活。- 缺点：需要修改应用代码，增加开发成本。

二、Grafana 配置：打造专属 JVM 监控面板1. **数据源配置:** 在 Grafana 中添加 Prometheus 数据源，配置 Prometheus Server 的地址。2. **创建 Dashboard:** 点击 Grafana 首页的 “+ Create” 按钮，选择 “Dashboard” 创建新的监控面板。3. **添加 Panel:** 在 Dashboard 中添加各种类型的 Panel，例如：- **Graph:** 展示 JVM 堆内存使用量、GC 次数和时间等指标的趋势变化。- **Singlestat:** 展示 JVM 线程数、类加载数量等单个指标的当前值。- **Table:** 以表格形式展示 JVM 线程信息、内存池信息等详细信息。4. **指标查询:** 使用 PromQL 查询语言从 Prometheus 中获取 JVM 指标数据，例如：- `jvm_memory_used_bytes{area="heap"}`：查询堆内存使用量- `jvm_gc_collection_seconds_count{gc="G1 Young Generation"}`：查询 Young GC 次数- `jvm_threads_current`：查询当前线程数5. **面板美化:** 根据需要调整 Panel 的大小、颜色、标题等，使其更加美观易读。

三、关键 JVM 指标监控：洞悉性能瓶颈1. **内存管理:**- 堆内存使用量 (`jvm_memory_used_bytes`)- 非堆内存使用量 (`jvm_memory_committed_bytes`)- 垃圾回收次数和时间 (`jvm_gc_collection_seconds_count`, `jvm_gc_collection_seconds_sum`)- 各个内存区域的使用情况 (`jvm_memory_pool_used_bytes`)2. **线程管理:**- 当前线程数 (`jvm_threads_current`)- 峰值线程数 (`jvm_threads_peak`)- 死锁线程数 (`jvm_threads_deadlocked`)3. **类加载:**- 已加载类数量 (`jvm_classes_loaded`)- 已卸载类数量 (`jvm_classes_unloaded`)- 类加载时间 (`jvm_classes_loaded_time`)4. **即时编译:**- JIT 编译次数 (`jvm_jit_compilation_time_millis`)- JIT 编译时间 (`jvm_jit_compilation_time_millis`)

四、总结通过 Grafana 监控 JVM，可以全方位地了解 Java 应用的运行状态，及时发现并解决性能瓶颈。合理配置 Grafana 面板和关注关键 JVM 指标，将使你的 Java 应用性能监控更加高效便捷。