WildFly

WildFly 集成会收集 WildFly 日志并将其解析为 JSON 载荷。结果将包括来源、消息代码、级别和消息。

如需详细了解 WildFly，请参阅 WildFly 文档。

前提条件

如需收集 WildFly 遥测数据，您必须安装 Ops Agent：

对于指标，请安装 2.12.0 版或更高版本。
对于日志，请安装 2.11.0 版或更高版本。

此集成支持 WildFly 26.x 和 25.x 版。

配置 WildFly 实例

如需远程公开 JMX 端点，您必须设置 jboss.bind.address.management 系统属性。默认情况下，此属性是在 WildFly 的配置中设置的。对于在 127.0.0.1:9990 上本地公开的 JMX，默认的 WildFly 安装无需进行 JMX 身份验证。

如需收集会话指标，您必须通过使用 JBoss CLI 运行以下命令在底层子系统上启用统计信息：

/subsystem=undertow:write-attribute(name=statistics-enabled,value=true)

为 WildFly 配置 Ops Agent

按照配置 Ops Agent 指南，添加从 WildFly 实例收集遥测数据所需的元素并重启代理。

配置示例

以下命令会创建相关配置来收集和注入 WildFly 的遥测数据，并重启 Ops Agent。

# Configures Ops Agent to collect telemetry from the app and restart Ops Agent.

set -e

# Create a back up of the existing file so existing configurations are not lost.
sudo cp /etc/google-cloud-ops-agent/config.yaml /etc/google-cloud-ops-agent/config.yaml.bak

# Configure the Ops Agent.
sudo tee /etc/google-cloud-ops-agent/config.yaml > /dev/null << EOF
metrics:
  receivers:
    wildfly:
      type: wildfly
      endpoint: localhost:9990
  service:
    pipelines:
      wildfly:
        receivers:
          - wildfly

logging:
  receivers:
    wildfly_system:
      type: wildfly_system
  service:
    pipelines:
      wildfly_system:
        receivers:
          - wildfly_system
EOF

sudo service google-cloud-ops-agent restart

配置日志收集

如需从 WildFly 注入日志，您必须为 WildFly 生成的日志创建接收器，然后为新的接收器创建流水线。

如需为 wildfly_system 日志配置接收器，请指定以下字段：

字段	默认	说明
`exclude_paths`		要从 include_paths 匹配的集合中排除的文件系统路径模式列表。
`include_paths`	`[/opt/wildfly/standalone/log/server.log, /opt/wildfly/domain/servers/*/log/server.log]`	要通过跟踪每个文件读取的文件系统路径列表。路径中可以使用通配符 (`*`)；例如，/var/log/wildfly/.log。
`record_log_file_path`	`false`	如果设置为 `true`，则从中获取日志记录的特定文件的路径将作为 `agent.googleapis.com/log_file_path` 标签的值显示在输出日志条目中。使用通配符时，系统只会记录从中获取记录的文件的路径。
`type`		该值必须为 `wildfly_system`。
`wildcard_refresh_interval`	`60s`	include_paths 中通配符文件路径的刷新间隔。指定为 `time.ParseDuration` 可解析的时长，例如 `30s` 或 `2m`。该属性在高日志记录吞吐量下可能很有用，因为日志文件的轮替速度快于默认时间间隔。必须是 1 秒的倍数。

记录的内容

logName 派生自配置中指定的接收器 ID。LogEntry 中的详细字段如下所示。

wildfly_system 日志包含 LogEntry 中的以下字段：

字段	类型	说明
`jsonPayload.level`	字符串	日志条目级别
`jsonPayload.message`	字符串	日志消息
`jsonPayload.messageCode`	字符串	日志前面的 Wildfly 专用消息代码（如果适用）
`jsonPayload.source`	字符串	日志的来源
`jsonPayload.thread`	字符串	发起日志的线程
`severity`	字符串 (`LogSeverity`)	日志条目级别（已转换）。

配置指标收集

如需从 WildFly 注入指标，您必须为 WildFly 生成的指标创建接收器，然后为新的接收器创建流水线。

此接收器不支持在配置中使用多个实例，例如，监控多个端点。所有这些实例都会写入相同的时序，并且 Cloud Monitoring 无法区分它们。

如需为 wildfly 指标配置接收器，请指定以下字段：

字段	默认	说明
`additional_jars`	`/opt/wildfly/bin/client/jboss-client.jar`	jboss-client.jar 文件的路径，该路径对于通过 JMX 监控 WildFly 是必需的。
`collection_interval`	`60s`	时长值，例如 `30s` 或 `5m`。
`endpoint`	`service:jmx:remote+http://localhost:9990`	JMX 服务网址或用于构造服务网址的主机和端口。此值必须采用 `host:port` 格式，它用于创建 `service:jmx:remote+http://<host>:<port>/jmxrmi` 的服务网址。
`password`		将 JMX 配置为需要身份验证时配置的密码。
`type`		该值必须为 `wildfly`。
`username`		将 JMX 配置为需要身份验证时配置的用户名。

监控的内容

下表提供了 Ops Agent 从 WildFly 实例收集的指标列表。

指标类型
种类、类型受监控的资源	标签
`workload.googleapis.com/wildfly.jdbc.connection.open`
`GAUGE`、`INT64` gce_instance	`data_source` `state`
`workload.googleapis.com/wildfly.jdbc.request.wait`
`CUMULATIVE`、`INT64` gce_instance	`data_source`
`workload.googleapis.com/wildfly.jdbc.rollback.count`
`CUMULATIVE`、`INT64` gce_instance	`cause`
`workload.googleapis.com/wildfly.jdbc.transaction.count`
`CUMULATIVE`、`INT64` gce_instance
`workload.googleapis.com/wildfly.network.io`
`CUMULATIVE`、`INT64` gce_instance	`listener` `server` `state`
`workload.googleapis.com/wildfly.request.count`
`CUMULATIVE`、`INT64` gce_instance	`listener` `server`
`workload.googleapis.com/wildfly.request.server_error`
`CUMULATIVE`、`INT64` gce_instance	`listener` `server`
`workload.googleapis.com/wildfly.request.time`
`CUMULATIVE`、`INT64` gce_instance	`listener` `server`
`workload.googleapis.com/wildfly.session.active`
`GAUGE`、`INT64` gce_instance	`deployment`
`workload.googleapis.com/wildfly.session.count`
`CUMULATIVE`、`INT64` gce_instance	`deployment`
`workload.googleapis.com/wildfly.session.expired`
`CUMULATIVE`、`INT64` gce_instance	`deployment`
`workload.googleapis.com/wildfly.session.rejected`
`CUMULATIVE`、`INT64` gce_instance	`deployment`

验证配置

本部分介绍如何验证您是否正确配置了 WildFly 接收器。Ops Agent 可能需要一两分钟才会开始收集遥测数据。

如需验证 WildFly 日志是否已发送到 Cloud Logging，请执行以下操作：

在 Google Cloud 控制台中，转到 Logs Explorer 页面。
前往 Logs Explorer

如果您使用搜索栏查找此页面，请选择子标题为 Logging 的结果。
在编辑器中输入以下查询，然后点击运行查询：
```
resource.type="gce_instance"
log_id("wildfly_system")
```

如需验证 WildFly 指标是否已发送到 Cloud Monitoring，请执行以下操作：

在 Google Cloud 控制台中，转到 Metrics Explorer 页面：
进入 Metrics Explorer

如果您使用搜索栏查找此页面，请选择子标题为监控的结果。
在查询构建器窗格的工具栏中，选择名为 MQL 或 MQL 的按钮。
验证已在MQL切换开关中选择 MQL。语言切换开关位于同一工具栏中，用于设置查询的格式。

在编辑器中输入以下查询，然后点击运行查询：

fetch gce_instance
| metric 'workload.googleapis.com/wildfly.network.io'
| every 1m

查看信息中心

如需查看 WildFly 指标，您必须配置一个图表或信息中心。 WildFly 集成服务可为您提供一个或多个信息中心。在您配置集成并且 Ops Agent 开始收集指标数据后，所有信息中心都会自动安装。

您还可以在不安装集成的情况下查看信息中心的静态预览。

如需查看已安装的信息中心，请执行以下操作：

在 Google Cloud 控制台中，转到 信息中心页面：
前往信息中心

如果您使用搜索栏查找此页面，请选择子标题为监控的结果。
选择信息中心列表标签页，然后选择集成类别。
点击您要查看的信息中心的名称。

如果您已配置集成，但尚未安装信息中心，请检查 Ops Agent 是否正在运行。如果信息中心内没有图表的指标数据，则信息中心的安装将失败。Ops Agent 开始收集指标后，系统会为您安装信息中心。

如需查看信息中心的静态预览，请执行以下操作：

在 Google Cloud 控制台中，转到集成页面：
前往集成

如果您使用搜索栏查找此页面，请选择子标题为监控的结果。
点击 Compute Engine 部署平台过滤条件。
找到 WildFly 的条目，然后点击查看详细信息。
选择信息中心标签页以查看静态预览。如果信息中心已安装，您可以通过点击查看信息中心来转到信息中心。

如需详细了解 Cloud Monitoring 中的信息中心，请参阅信息中心和图表。

如需详细了解如何使用集成页面，请参阅管理集成。

安装提醒政策

提醒政策会指示 Cloud Monitoring 在满足指定条件时通知您。 WildFly 集成包含一项或多项提醒政策供您使用。您可以从 Monitoring 中的集成页面查看和安装这些提醒政策。

如需查看可用提醒政策的说明并安装它们，请执行以下操作：

在 Google Cloud 控制台中，转到集成页面：
前往集成

如果您使用搜索栏查找此页面，请选择子标题为监控的结果。
找到 WildFly 的条目，然后点击查看详细信息。
选择提醒标签页。此标签页提供可用提醒政策的说明，并提供一个安装政策的界面。
安装提醒政策。提醒政策需要知道将提醒触发的通知发送到何处，因此它们需要您提供信息才能进行安装。如需安装提醒政策，请执行以下操作：
1. 从可用提醒政策列表中，选择您要安装的提醒政策。
2. 在配置通知部分中，选择一个或多个通知渠道。您可以选择禁止使用通知渠道，但如果您这样做，则您的提醒政策将以静默方式触发。您可以在 Monitoring 中查看其状态，但不会收到通知。
  
  如需详细了解通知渠道，请参阅管理通知渠道。
3. 点击创建政策。

如需详细了解 Cloud Monitoring 中的提醒政策，请参阅提醒简介。

如需详细了解如何使用集成页面，请参阅管理集成。

后续步骤

如需查看如何使用 Ansible 安装 Ops Agent、配置第三方应用和安装示例信息中心的演示，请观看 [安装 Ops Agent 以排查第三方应用的问题](https://www.youtube.com/watch?v=GQgNygd-XJU&t=7s) 视频。