Prometheus是由SoundCloud開發的監控系統的開源版本，logo是一個燃燒的紅色火炬，這應該是有情懷的工程師們向泰坦巨神的後代，偷偷盜走天火，傳給人類的普羅米修斯表示的敬意。

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2016年，由Google發起的Linux基金會(Cloud Native Computing Foundation,CNCF)將Prometheus納入其第二大開源專案，在開源社群十分活躍，SAP Kyma也使用了Prometheus作為其監控元件。

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Prometheus採用Pull方式獲取監控資訊，並提供了多維度的資料模型和靈活的資料查詢和聚合介面。

那麼Prometheus是雲原生應用和微服務架構的專屬工具麼？當然不是。下面，筆者就用SAP CRM On-Premises為例，介紹ABAP技術棧如何藉助Prometheus來實現自定義的日誌監控功能。

在接觸 SAP CRM 應用之前，讓我們先來熱熱身，熟悉一下 Prometheus 的使用方法。

# 使用 Prometheus 監控Linux系統各項指標

首先在Linux系統上安裝一個探測器node explorer, 下載地址https://prometheus.io/docs/guides/node-exporter/
這個探測器會定期將linux系統的各項硬體指標和核心引數透過9100埠和url metrics暴露給外部。

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啟動node explorer，顯示在9100埠上監聽：

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瀏覽器裡輸入hostname:9100/metrics就可以訪問到node explorer收集到的各項引數：

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一些例子：
CPU在不同工作模式下的使用時間：node_cpu_seconds_total

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檔案系統可用位元組數：node_filesystem_avail_bytes

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網路卡收到的位元組數：node_network_receive_bytes_total

![](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/f524c4ec9e397dc622314ab4de342a02.png)

下面用Prometheus來收集和展示透過node explorer暴露出來的資料。
在Prometheus安裝目錄的prometheus.yml檔案裡定義一個job，指向Linux系統上執行的node explorer:

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本地啟動Prometheus，開啟下面的url：
http://localhost:9090/
輸入node_cpu_seconds_total{mode="system"}，查詢該伺服器上所有CPU工作在系統態消耗的時間：

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還可以指定時間視窗，只查詢過去1分鐘之內的CPU執行資料：
rate(node_cpu_seconds_total{mode="system"}[1m])

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# 如何使用Prometheus 針對自己的伺服器採集自定義的引數。

用一個簡單的例子來說明。

我用express和http搭了一個最簡單的伺服器，監聽在8081埠上。

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在metrics endpoint上，我會列印出這個伺服器從啟動至今，服務了多少次請求。這裡我只是簡單使用一個維護在memory中的計數器來模擬服務請求個數。每次metrics被請求，計數器加一。

localhost:8081/metrics測試一下：

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開啟Prometheus伺服器的配置檔案prometheus.yml：

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新增一條作業，static_configs的target配置成我自己的伺服器 localhost:8081.
localhost:9090訪問Prometheus的web UI：

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切換到圖形介面，即可看到隨時間推移，我的伺服器響應了服務請求的趨勢圖。橫軸為時間點，縱軸為Prometheus伺服器從我的測試伺服器每隔預設的15秒收集到的服務響應請求。

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SAP CRM 有個 Fiori 應用叫做My Opportunity，是SAP成都研究院筆者所在的CRM Fiori團隊開發維護的。假設我們有這樣一個需求，需要監控在指定時間段內，該應用收到的讀請求。

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我們在Opportunity OData服務的實現裡找到了一個BAdI增強，CRM_OPPORTUNITY_ODATA_BD:

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所有讀請求都會經過這個BAdI，所以在裡面實現我們自定義的日誌邏輯很合適。

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建立一個自定義資料庫表，用於記錄讀請求的明細，包括請求者的使用者名稱，請求日期和請求時間。

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BAdI實現的邏輯很簡單，依次把欄位記錄下來，插入資料庫表：

![](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/896c686bee8e2369f2ea74c1e64e9329.png)

接著是在本地安裝Prometheus伺服器，我安裝的是Windows版本，需要先編輯prometheus.yml配置檔案，然後啟動。

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下圖是配置檔案最核心的部分，定義了Prometheus連線SAP CRM抓取監控資料的規則。第24行和25行維護了SAP CRM系統的使用者名稱和密碼，第26行/sap/zcm是CRM上為Prometheus暴露出來的資料採集介面的路徑，第28行指定Prometheus伺服器每隔2秒鐘採集一次資料。第33行定義了CRM ABAP系統的主機名和埠號。有了這些配置資訊，Prometheus可以同ABAP Netweaver伺服器建立連線並進行週期性的資料抓取。

![](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/bb999960025ed0e17d681c933fcf5f9b.png)

最後一步，在/sap/zcm這個路徑上把我們自定義資料庫表裡的資料暴露出來：

![](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/c9a19be42dbd23c26451530ff1243d0c.png)

一個SELECT COUNT(*)搞定：

![](https://img-blog.csdnimg.cn/img_convert/86c717340e18a31936f443303a5274e8.png)

至此萬事俱備了。回到Fiori 應用介面，隨便點選幾個Opportunity，觸發讀請求，回到自定義的資料庫表，發現已經有一些日誌記錄在內了。

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啟動Prometheus伺服器，馬上就以2秒的時間間隔，往ABAP伺服器發起資料查詢請求：

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localhost:9090開啟Prometheus的控制檯，能看到從SAP CRM系統實時採集到的讀請求個數：

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切換到Graph皮膚，能看到指定時間間隔內的讀請求變化趨勢，比如下圖的橫軸是時間點，縱軸是讀請求個數，圖上的折線表達了過去五分鐘之內，讀請求數量呈線性增長的趨勢。

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Prometheus提供的dashboard，提供了各種維度的資料查詢和聚合功能。如果對其基本的資料展現介面不滿意，可以選擇另一款效果更好的開源資料視覺化工具Grafana. 下圖是Grafana的dashboard：

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希望筆者這個例子可以給大家一些啟發：ABAP照樣可以藉助現代開源工具來實現一些傳統ABAP工具難以實現的功能。在Jerry看來，Prometheus完全可以同ABAP的單元測試框架一起協同工作，提高基於ABAP技術棧的應用開發的持續整合和持續交付能力。

# 總結

本文首先給出了開源監控工具 Prometheus 的基本概念，接著從使用 Prometheus 監控Linux系統各項指標和採集伺服器自定義引數的需求實現出發，介紹了基於 Prometheus 的 SAP CRM ABAP 應用的監控資料採集方法。

使用 Prometheus 監控 SAP ABAP 應用程式

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