Integração de métricas Prometheus em Java: biblioteca simpleclient

Métricas Prometheus em Java: guia completo da biblioteca simpleclient

Prometheus é um poderoso sistema de monitoramento e alerta de código aberto, que se tornou o padrão de facto no mundo Cloud Native. Para desenvolvedores Java, existem várias bibliotecas para integração, mas a biblioteca oficial simpleclient (também conhecida como prometheus/client_java) é a mais popular e suportada. Neste artigo, vamos detalhar como adicionar métricas Prometheus em uma aplicação Java usando esta biblioteca.

O que é simpleclient?

simpleclient é o cliente Java oficial para Prometheus, fornecendo uma maneira simples e eficiente de criar e exportar métricas. A biblioteca suporta quatro tipos principais de métricas do Prometheus:

• Counter (Contador) — valor monotonicamente crescente (ex.: número de requisições).
• Gauge (Medidor) — valor que pode variar arbitrariamente (ex.: carga atual da CPU).
• Histogram (Histograma) — distribuição de valores em "baldes" predefinidos (ex.: tempo de resposta).
• Summary (Resumo) — quantis dos valores observados (ex.: p50, p99 do tempo de resposta).

Instalação e configuração

Para começar, adicione as seguintes dependências ao seu pom.xml (Maven) ou build.gradle (Gradle).

Maven

<dependency>    <groupId>io.prometheus</groupId>    <artifactId>simpleclient</artifactId>    <version>0.16.0</version></dependency>

<!-- Para exportar métricas via HTTP --><dependency>    <groupId>io.prometheus</groupId>    <artifactId>simpleclient_httpserver</artifactId>    <version>0.16.0</version></dependency>

Gradle

implementation 'io.prometheus:simpleclient:0.16.0'implementation 'io.prometheus:simpleclient_httpserver:0.16.0'

Criação e uso de métricas

Vamos ver um exemplo de criação de todos os tipos principais de métricas em uma única classe.

import io.prometheus.client.Counter;import io.prometheus.client.Gauge;import io.prometheus.client.Histogram;import io.prometheus.client.Summary;

public class MetricsExample {

    // 1. Counter: número de requisições processadas    static final Counter requestsCounter = Counter.build()        .name("app_requests_total")        .help("Total number of processed requests.")        .labelNames("endpoint", "method")        .register();

    // 2. Gauge: número atual de usuários ativos    static final Gauge activeUsersGauge = Gauge.build()        .name("app_active_users")        .help("Current number of active users.")        .register();

    // 3. Histogram: tempo de execução da requisição em milissegundos    static final Histogram requestDurationHistogram = Histogram.build()        .name("app_request_duration_ms")        .help("Request duration in milliseconds.")        .buckets(10, 50, 100, 200, 500, 1000, 5000)        .register();

    // 4. Summary: quantis do tempo de execução    static final Summary requestDurationSummary = Summary.build()        .name("app_request_duration_summary_ms")        .help("Request duration summary in milliseconds.")        .quantile(0.5, 0.05)   // p50 com margem de erro de 5%        .quantile(0.99, 0.01)  // p99 com margem de erro de 1%        .register();

    public static void main(String[] args) throws Exception {        // Simulação de processamento de requisições        for (int i = 0; i < 100; i++) {            processRequest("/api/users", "GET");        }

        // Iniciar servidor HTTP para exportar métricas        new HTTPServer(9090);        System.out.println("Metrics server started