2.3. 添加自定义 Camel K 集成指标

流程

1. 使用 Camel MicroProfile Metrics 组件注释，在您的 Camel 集成代码中注册自定义指标。以下示例显示了 Metrics.java 集成：

   // camel-k: language=java trait=prometheus.enabled=true dependency=mvn:org.my/app:1.0 

   1

   
   
   import org.apache.camel.Exchange;
   import org.apache.camel.LoggingLevel;
   import org.apache.camel.builder.RouteBuilder;
   import org.apache.camel.component.microprofile.metrics.MicroProfileMetricsConstants;
   
   import javax.enterprise.context.ApplicationScoped;
   
   @ApplicationScoped
   public class Metrics extends RouteBuilder {
   
      @Override
      public void configure() {
           onException()
               .handled(true)
               .maximumRedeliveries(2)
               .logStackTrace(false)
               .logExhausted(false)
               .log(LoggingLevel.ERROR, "Failed processing ${body}")
               // Register the 'redelivery' meter
               .to("microprofile-metrics:meter:redelivery?mark=2")
               // Register the 'error' meter
               .to("microprofile-metrics:meter:error"); 

   2

   
   
           from("timer:stream?period=1000")
               .routeId("unreliable-service")
               .setBody(header(Exchange.TIMER_COUNTER).prepend("event #"))
               .log("Processing ${body}...")
               // Register the 'generated' meter
               .to("microprofile-metrics:meter:generated") 

   3

   
               // Register the 'attempt' meter via @Metered in Service.java
               .bean("service") 

   4

   
               .filter(header(Exchange.REDELIVERED))
                   .log(LoggingLevel.WARN, "Processed ${body} after ${header.CamelRedeliveryCounter} retries")
                   .setHeader(MicroProfileMetricsConstants.HEADER_METER_MARK, header(Exchange.REDELIVERY_COUNTER))
                   // Register the 'redelivery' meter
                   .to("microprofile-metrics:meter:redelivery") 

   5

   
               .end()
               .log("Successfully processed ${body}")
               // Register the 'success' meter
               .to("microprofile-metrics:meter:success"); 

   6

   
       }
   }

   1

   使用 Camel K modeline 自动配置 Prometheus trait 和 Maven 依赖项

   2

   错误 ：指标与未处理的事件数对应的错误数

   3

   生成的 ：指标要处理的事件数

   4

   尝试 ：指标对服务 bean 发出的调用数，以处理传入的事件

   5

   重新传送 ：指标为处理事件而重试的重试次数

   6

   成功 ：考虑成功处理的事件数量

2. 根据需要将 Camel MicroProfile 指标注释添加到任何实施文件中。以下示例显示了 Camel K 集成调用 的服务 bean，这会产生随机失败：

   package com.redhat.integration;
   
   import java.util.Random;
   
   import org.apache.camel.Exchange;
   import org.apache.camel.RuntimeExchangeException;
   
   import org.eclipse.microprofile.metrics.Meter;
   import org.eclipse.microprofile.metrics.annotation.Metered;
   import org.eclipse.microprofile.metrics.annotation.Metric;
   
   import javax.inject.Named;
   import javax.enterprise.context.ApplicationScoped;
   
   @Named("service")
   @ApplicationScoped
   @io.quarkus.arc.Unremovable
   
   public class Service {
   
      //Register the attempt meter
      @Metered(absolute = true)
      public void attempt(Exchange exchange) { 

   1

   
         Random rand = new Random();
            if (rand.nextDouble() < 0.5) {
                throw new RuntimeExchangeException("Random failure", exchange); 

   2

   
         }
      }
    }

   1

   @Metered MicroProfile Metrics 注释声明了计量，并根据指标方法名称自动生成名称，在这种情况下，尝试。

   2

   这个示例没有随机失败，以帮助生成指标的错误。

3. 按照以下步骤配置 Camel K 集成指标，以运行集成并在 Prometheus 中查看自定义 Camel K 指标。

   在本例中，示例已经使用 Metrics.java 中的 Camel K modeline 自动配置 Prometheus 和 Service.java 所需的 Maven 依赖项。