Java异常监控(监控利器)

更新时间：2026年03月05日 10:46:22 作者：风的归宿55

这篇文章给大家介绍Java异常监控(监控利器)的相关知识,本文通过实例代码给大家介绍的非常详细,对大家的学习或工作具有一定的参考借鉴价值,需要的朋友参考下吧

介绍

说到监控，很多人可能会第一时间想到各种指标，比如资源类的cpu，内存，磁盘使用率，或者应用层的请求数，成功率，延迟等。但是将应用程序中的异常文本导出为指标进行监控，这种情况却很少有人提到。这个也是本片文章要介绍的内容，一个很简单但是很有用的监控利器，java异常监控。当然，这里也可以是其他语言的异常，比如python，go等。

优点说明

这里说明下java异常监控的几大优点：

简单：使用java异常监控的方式，可以很简单的发现线上的潜在问题，因为能触发异常的肯定是意外情况，只要有java异常，就能代表出现了一些意外的情况，同时排查起来也简单，不像是接口的请求数和成功率，如果出现异常指标，排查起来耗费时间，而且也很容易误报。
全面：监控指标时很多时候都是根据经验提前设置规则进行预警，比如cpu使用率，请求成功率等，但是如果发生了意料之外的情况则很可能监测不到。而java异常监控可以全面的监控到服务的问题，不管是业务代码抛出的异常，还是没有预想到的其他组件抛出的异常，都能被监控到。
有效：通过每天进行java异常巡检，能够有效的发现线上的异常，包括业务问题和组件问题，都能第一时间发现。同时也能有效的协助排查问题，比如线上出问题了，你看下java异常监控，就能知道是什么服务在报错，甚至可能可以直接根据异常锁定错误原因。
自定义：开发可以自定义异常，当出现想要监控的情况时，在代码中打印异常日志，这些异常就会被抓取并展示出来，运维人员巡检时就会发现这些异常并提醒开发进行处理，这样开发就可以简单的增加自己想要关注的监控事项

使用方式

将java异常导入到prometheus生成指标后，就可以开始进行监控，这里说明几种监控的使用方式：

日常巡检：在grafana上展示java异常数据，每日进行巡检，可以及时发现线上的异常
问题排查：需要紧急排查线上问题时，可以展示最近几分钟的java异常，作为排查问题的参考
实时预警：配置报警规则，满足条件时实时报警，比如触发钉钉报警，用于快速发现线上的异常情况

这里提供一个grafana展示的异常报警界面。

基础设施

需要有prometheus用于存储指标
需要有grafana用于查询展示指标
需要有日志集中收集系统，方便后续日志的统一处理
需要安装mtail用于解析和导出异常指标

实现流程

这个实现方式比较简单，这里先总体介绍下流程，首先是定义好指定的异常格式，然后再log4j这种日志框架中将异常日志额外存储到一个文件，接着依靠日志集中收集系统，将各个服务的异常日志收集到日志机器上，然后使用mtail追踪异常日志并解析为指标，将指标导出到prometheus。指标数据生成后，就可以配置查询规则进行grafana展示以及进行实时报警了。

日志打印

第一步首先是定义好需要收集的异常级别，一般就是error级别，不需要额外指定，然后是异常的日志格式，这个可以根据自己的需要配置log4j这种框架的日志格式，可以打印抛出异常的方法，异常类，异常信息，所属模块等，这里提供一个log4j2的部分配置以供参考

<Appenders>
        <RollingFile name="error_log" fileName="${filepath}/error/${filename}.log"
                     filePattern="${filepath}/error/${filename}.log-%d{yyyy-MM-dd-HH}">
            <ThrowableFilter type="useLocation" onMatch="ACCEPT" onMismatch="DENY"/>
            <PatternLayout pattern="%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss}\t${module}\t%class\t%method\t%line\t%throwable{1}\t%m%n"/>
            <Policies>
                <TimeBasedTriggeringPolicy/>
            </Policies>
            <DefaultRolloverStrategy>
                <Delete basePath="${filepath}" maxDepth="2">
                    <IfFileName glob="*.log-*" />
                    <IfLastModified age="1h" />
                </Delete>
            </DefaultRolloverStrategy>
        </RollingFile>
        <RollingFile name="error_log_for_throw" fileName="${filepath}/error/${filename}.log"
                     filePattern="${filepath}/error/${filename}.log-%d{yyyy-MM-dd-HH}">
            <ThrowableFilter type="useThrowable" onMatch="ACCEPT" onMismatch="DENY"/>
            <PatternLayout pattern="%d{yyyy-MM-dd HH:mm:ss}\t${module}\t%throwable{short.className}\t%throwable{short.methodName}\t%throwable{short.lineNumber}\t%throwable{1}\t%m%n"/>
            <Policies>
                <TimeBasedTriggeringPolicy/>
            </Policies>
            <DefaultRolloverStrategy>
                <Delete basePath="${filepath}" maxDepth="2">
                    <IfFileName glob="*.log-*" />
                    <IfLastModified age="1h" />
                </Delete>
            </DefaultRolloverStrategy>
        </RollingFile>
    </Appenders>

自定义日志打印

有个特殊的情况需要说明下，可以通过指定特殊的日志格式收集业务自定义异常，比如提前和开发说好，当出现需要关注的严重业务问题时，可以使用error级别打印日志，这样运维这边就会在巡检时发现并提醒开发处理。这种方式可以让开发自由的增加业务异常监控，提高了监控的全面性。

日志收集

这部分就是日志收集系统的作用，将各个服务的异常日志文件统一收集到日志机器上的一个文件中，用于后续的mtail解析

mtail解析和导出异常监控信息

把异常日志的文件路径配置到mtail的启动命令上，让mtail解析异常日志，这里提供一个参考的配置。修改后重启mtail就能以标准格式导出指标给prometheus了。

counter java_error_log by ip,type,module,class,method,line,exception
getfilename() == "/java/error/log/file.log" {
    /(?P<ip>[\S ]*)\t(?P<type>[\S ]*)\t([\S ]*)\t(?P<module>[\S ]*)\t(?P<class>[\S ]*)\t(?P<method>[\S ]*)\t(?P<line>[\S ]*)\t(?P<exception>[\S \t]*)[\n\t\S\s.]*/ {
      java_error_log[$ip][$type][$module][$class][$method][$line][$exception]++
    }
}

prometheus抓取mtail导出的数据

配置prometheus抓取mtail的数据，这个增加个配置重启prometheus就行了

- job_name: 'mtail-moniter'
  static_configs:
  - targets: ['11.11.11.11:3903']
    labels:
      exporter: 'mtail'

grafana展示异常数据

现在数据已经存入prometheus中了，可以通过grafana进行展示，这里也提供一个参考的grafana查询的sql，可以按照时间维度把最近出现的和数量有增长的异常都查询出来. 其中 __range 和 {__from:date:seconds}都是grafana的变量

(
  sum(
    java_error_log
    - min_over_time(
        java_error_log[$__range]
      )
  ) by(module,class,exception,line,method) > 0
  or (
    sum(
      java_error_log
    ) by(module,class,exception,line,method) > 0
    unless
    count(
      java_error_log
    @ ${__from:date:seconds}) by(module,class,exception,line,method) > 0
  )
)

结语

通过以上的简单配置就能拥有一个java异常监控，各位读者可以都去试试，这个监控方式在我司已经使用了很久了，能很有效的发现一些潜在问题。

到此这篇关于Java异常监控(监控利器)的文章就介绍到这了,更多相关java异常监控内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！

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