micrometer-registry-datadogを使ったらDatadogのJVMのメトリックがわかりやすくなった

micrometer-registry-datadogを使ったらDatadogのJVMのメトリックがわかりやすくなった
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以前書いた「 Spring Bootを1.5から2へマイグレーションするステップとポイント 」 にて、 Datadogに対してメトリックを送信するの仕組みを micrometer-registry-datadog に変更したのですが、 Javaアプリケーションのメトリック取得がいい感じだったので、今回はそれを紹介します。

micrometer

Micrometerって何

Micrometer はJVM上で動くアプリケーションのメトリックを取得するためのライブラリです。

各種モニタリングツールとの連携が可能で、2018/05時点では以下のモニタリングツールに対応しています。

これらのモニタリングツールと対になるライブラリを使用することで、取得したメトリックを容易に送ることができるのです。

Spring Boot アプリケーションに micrometer-registry-datadog を設定する

Spring Bootに micrometer-registry-datadog を入れて、 Datadogにメトリックを溜め込んでみましょう。

build.gradleの修正

build.gradle の依存関係に micrometer-registry-datadog を追加します。 なお、Micrometer自体は spring-boot-starter-actuator に含まれています。

1compile group: 'org.springframework.boot', name: 'spring-boot-starter-actuator', version: '2.0.1.RELEASE'
2compile group: 'io.micrometer', name: 'micrometer-registry-datadog', version: '1.0.3'

application.yamlの修正

application.yaml に設定を追加します。 公式ドキュメントだと指定可能なプロパティが全て列挙されていないので、 io.micrometer.datadog.DatadogConfig クラスの中を見ることで確認できます。

1management:
2  metrics:
3    export:
4      datadog:
5        api-key: ${datadogのAPIキー}
6        step: 15s # メトリックの収集間隔

メトリックに情報を付与する

こちらは必須ではありません。

Datadog上でタグを使ってメトリックを横断的にフィルタできると嬉しいケースがあるので、 commonTags を使って、ホスト名やモニターグループを設定すると良いと思います。

また、Spring Bootから取得しているメトリックであることを識別するために、メトリックに spring. のprefixを付与しています。

 1@Bean
 2public MeterRegistryCustomizer<MeterRegistry> customizer() {
 3    return registry -> {
 4        try {
 5            registry.config()
 6            .meterFilter(new MeterFilter() {
 7                @Override
 8                public Meter.Id map(Meter.Id id) {
 9                    return id.withName("spring." + id.getName());
10                }
11            })
12            .commonTags("env", "local")
13            .commonTags("monitoring_group", "system_component_a")
14            .commonTags("host", InetAddress.getLocalHost().getHostName());
15        } catch (UnknownHostException e) {
16            LOGGER.error("fail to resolve hostname.", e);
17        }
18    };
19}

Datadog上でJVMのメトリックを見てみよう

さて本題です。アプリケーションを起動し、Datadog上でメトリックを確認してみましょう。

JVMの使用メモリ

全体の使用量

JVMの使用メモリ量は jvm.memory.used のメトリックで確認できます。 (先程 spring. のprefixをつけているので、下の図では spring.jvm.memory.used)

used_memory

ヒープ領域のみ

次に area:heap を指定すると、ヒープ領域のみに絞りこむことができます。

heap_only

Survivor領域

id:ps_survivor_space を追加すると、 ヒープの中のさらにSurvivor領域のみにも絞り込めます。これは嬉しい。

survivor_only

領域毎にグループ化する

もちろん、 id をfromではなく、グルーピングで使用すると、Heap領域に対する各領域の状態が確認できます。

heap_group_by_id

JVMメトリックの構成

jvm.memory.used メトリックの構造をまとめると以下。

metric area id
jvm.memory.used heap ps_eden_space
ps_old_gen
ps_survivor_space
nonheap metaspace
code_cache
cmpressed_class_space

他にも、例えば、 バッファメモリもそれぞれDirect BufferとMapped Bufferでメトリックが取れたりする。

metric id
jvm.buffer.memory.used direct
mapped

micrometer-registry-datadog使用時の注意点

Datadogへのメトリック送信に失敗した場合にはWARNログが出力される

micrometer-registry-datadog がバックグラウンドで定期的にメトリックを打ち上げてくれますが、 通信に失敗した場合には WARN レベルのログが出力されます。

そのため、 アプリケーションのログ監視をしている場合には、影響がないか確認しておきましょう

参考までに、エラーは以下のような感じで出ていました。

 1failed to send metrics
 2    java.net.SocketTimeoutException: connect timed out
 3    at java.net.PlainSocketImpl.socketConnect(Native Method)
 4    at java.net.AbstractPlainSocketImpl.doConnect(AbstractPlainSocketImpl.java:350)
 5    at java.net.AbstractPlainSocketImpl.connectToAddress(AbstractPlainSocketImpl.java:206)
 6    at java.net.AbstractPlainSocketImpl.connect(AbstractPlainSocketImpl.java:188)
 7    at java.net.SocksSocketImpl.connect(SocksSocketImpl.java:392)
 8    at java.net.Socket.connect(Socket.java:589)
 9    at sun.security.ssl.SSLSocketImpl.connect(SSLSocketImpl.java:673)
10    at sun.net.NetworkClient.doConnect(NetworkClient.java:175)
11    at sun.net.www.http.HttpClient.openServer(HttpClient.java:463)
12    at sun.net.www.http.HttpClient.openServer(HttpClient.java:558)
13    at sun.net.www.protocol.https.HttpsClient.<init>(HttpsClient.java:264)
14    (以下略)

まとめ

micrometer-registry-datadog を使用すると、取得したいメトリックの情報が構造化されて、フィルタリングがしやすくなりました。 特にJVMのメモリのメトリックは以前よりも直感的になった印象があります。

今回のMicrometerに限らず、 Application Performance Monitoring 界隈のライブラリが様々出回ってきたので、この方面も学習していきたいですね。

参考にさせていただいたサイト

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