以下是 JMX Exporter 的一些关键特点和用途：
- 度量数据导出：JMX Exporter 允许你选择并配置要从 Java 应用程序导出的 JMX 指标。这些指标可以是 JVM 内部的性能指标，也可以是应用程序特定的自定义指标。
- Prometheus 格式：JMX Exporter 将导出的 JMX 指标转换为 Prometheus 格式的度量数据。Prometheus 格式是一个文本格式，易于阅读和处理，并且适用于 Prometheus 服务器的存储和查询。
- 适用于各种 Java 应用程序：JMX Exporter 可以用于各种 Java 应用程序，包括独立的 Java 进程、Tomcat、Spring Boot 应用程序等。只要你的应用程序支持 JMX，就可以使用 JMX Exporter 来导出度量数据。
- 配置灵活性：JMX Exporter 允许你通过配置文件来定义要导出的指标和匹配规则。这使得你可以根据应用程序的需求进行高度定制和配置。
- 支持标签（labels）：与 Prometheus 一样，JMX Exporter 支持标签，这意味着你可以为导出的指标添加元数据，以便更容易进行查询和可视化。
- 轻量级和高性能：JMX Exporter 被设计为轻量级和高性能，以最小化对监控的影响。
使用 JMX Exporter，你可以将你的 Java 应用程序的关键性能指标导出到 Prometheus，并利用 Prometheus 提供的灵活查询和警报功能来监控和诊断你的应用程序。这有助于及时发现和解决问题，确保你的应用程序在生产环境中保持可靠性和稳定性。
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三、下载 JMX Exporter jar包
JMX Exporter GitHub地址：https://github.com/prometheus/jmx_exporter
wget https://repo1.maven.org/maven2/io/prometheus/jmx/jmx_prometheus_javaagent/0.19.0/jmx_prometheus_javaagent-0.19.0.jar四、JMX Exporter 实战操作（Trino指标采集）
1）安装 Trino
1）安装 Trino
Trino官方文档：https://trino.io/docs/current/
这里为了快速部署就选择docke-compose部署了。
git clone https://gitee.com/hadoop-bigdata/docker-compose-presto.git
cd docker-compose-presto2）修改配置
#1、下载
mkdir jmx-exporter
wget https://repo1.maven.org/maven2/io/prometheus/jmx/jmx_prometheus_javaagent/0.19.0/jmx_prometheus_javaagent-0.19.0.jar -O jmx-exporter/jmx_prometheus_javaagent-0.19.0.jar
# 需要重新构建镜像，将jar包放在镜像包里。
#2、创建jmx 配置文件，可以设置采集规则，默认是采集所有指标
touch jmx-exporter/jmx_config.yaml
# 内容如下：
rules:
- pattern: ".*"
# 修改配置
vi etc/coordinator/jvm.config
vi etc/worker/jvm.config
# 增加如下内存
-javaagent:/opt/apache/trino/lib/jmx_prometheus_javaagent-0.19.0.jar=3900:/opt/apache/trino/etc/jmx_config.yaml修改编排文件 docker-compose.yaml
version: '3'
services:
trino-coordinator:
image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/bigdata_cloudnative/trino-jmx-exporter:416
user: "hadoop:hadoop"
container_name: trino-coordinator
hostname: trino-coordinator
restart: always
privileged: true
env_file:
- .env
volumes:
- ./etc/coordinator/config.properties:${TRINO_HOME}/etc/config.properties
- ./etc/coordinator/jvm.config:${TRINO_HOME}/etc/jvm.config
- ./etc/coordinator/log.properties:${TRINO_HOME}/etc/log.properties
- ./etc/coordinator/node.properties:${TRINO_HOME}/etc/node.properties
- ./etc/catalog/:${TRINO_HOME}/etc/catalog/
ports:
- "30080:${TRINO_SERVER_PORT}"
- "30980:${JMX_RMIREGISTRY_PORT}"
- "30981:${JMX_RMISERVER_PORT}"
- "3900"
command: ["sh","-c","/opt/apache/bootstrap.sh trino-coordinator"]
networks:
- hadoop-network
healthcheck:
test: ["CMD-SHELL", "curl --fail http://localhost:${TRINO_SERVER_PORT}/v1/info || exit 1"]
interval: 10s
timeout: 20s
retries: 3
trino-worker:
image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/bigdata_cloudnative/trino:416
user: "hadoop:hadoop"
restart: always
privileged: true
deploy:
replicas: 1
env_file:
- .env
volumes:
- ./etc/worker/config.properties:${TRINO_HOME}/etc/config.properties
- ./etc/worker/jvm.config:${TRINO_HOME}/etc/jvm.config
- ./etc/worker/log.properties:${TRINO_HOME}/etc/log.properties
- ./etc/worker/node.properties:${TRINO_HOME}/etc/node.properties
- ./etc/catalog/:${TRINO_HOME}/etc/catalog/
- ./jmx-exporter/jmx_config.yaml:${TRINO_HOME}/etc/jmx_config.yaml
- ./jmx-exporter/jmx_prometheus_javaagent-0.19.0.jar:${TRINO_HOME}/lib/jmx_prometheus_javaagent-0.19.0.jar
ports:
- "${TRINO_SERVER_PORT}"
command: ["sh","-c","/opt/apache/bootstrap.sh trino-worker"]
networks:
- hadoop-network
healthcheck:
test: ["CMD-SHELL", "curl --fail http://localhost:${TRINO_SERVER_PORT}/v1/info || exit 1"]
interval: 10s
timeout: 10s
retries: 3
# 连接外部网络
networks:
hadoop-network:
external: true3）开始执行安装 Trino
docker-compose up -d
# 查看
docker-compose ps图片
web访问，就可以看到采集的数据了。
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4）开始配置 Prometheus 采集 Trino JMX 指标数据
Prometheus 的安装可以参考我这篇文章：Prometheus on k8s 部署与实战操作进阶篇
1、下载 prometheus 安装包
#官方下载地址：https://github.com/prometheus-operator/kube-prometheus
#在官方的基础之上进行了修改和增加内容
git clone https://gitee.com/hadoop-bigdata/kube-prometheus.git
cd kube-prometheus2、导入镜像
镜像下载日志：
链接：https://pan.baidu.com/s/10ksK1OtKwlvZqbExKmZgLw?pwd=bcu6提取码：bcu6
# 下载完镜像包，批量分发到所有k8s节点，解压进入镜像包目录，直接执行以下命令就可将所有镜像加载
sh load-images.sh3、开始安装 prometheus
kubectl apply --server-side -f manifests/setup
kubectl wait \
--for cnotallow=Established \
--all CustomResourceDefinition \
--namespace=monitoring
kubectl apply -f manifests/
# 查看
kubectl get all -n monitoring图片
4、开始配置 Prometheus 采集 Trino JMX 指标数据
jmx/trino.yaml 文件内容如下：
apiVersion: monitoring.coreos.com/v1
kind: ServiceMonitor
metadata:
name: trino
namespace: monitoring
labels:
app.kubernetes.io/name: trino
spec:
namespaceSelector:
matchNames:
- monitoring
selector:
matchLabels:
app.kubernetes.io/name: trino
endpoints:
- port: metrics
interval: 10s
path: /
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
name: trino
namespace: monitoring
labels:
app.kubernetes.io/name: trino
spec:
ports:
- name: metrics
port: 3900
targetPort: 49215
protocol: TCP
type: ClusterIP
clusterIP: None
---
apiVersion: v1
kind: Endpoints
metadata:
name: trino
namespace: monitoring
labels:
app.kubernetes.io/name: trino
subsets:
- addresses:
- ip: 192.168.182.110
ports:
- name: metrics
port: 49215
protocol: TCP执行
kubectl apply -f trino.yaml
# 查看
kubectl get ServiceMonitor,Service,Endpoints -n monitoring检测 Prometheus 上是否已经采集 trino jmx
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4、配置 Trino JMX Grafana 监控面板
官方模块下载地址：https://grafana.com/grafana/dashboards/
用的比较多的模板是 https://grafana.com/grafana/dashboards/8563 ，可以直接导入，面板效果图:
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这里是根据上面的模板修改了几个指标，小伙伴可以根据自己需要添加面板
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这里给一份阿里云常用 Trino 监控指标参考：https://help.aliyun.com/document_detail/474222.html
