Spring Boot监控

Spring Boot监控

介绍

Spring Boot监控是Spring Boot框架提供的一套用于实时监控应用程序运行状态的机制。通过内置的Actuator模块和第三方工具（如Prometheus、Grafana等），开发者可以收集应用的性能指标、健康状况、配置信息等关键数据，帮助诊断问题并优化系统性能。

监控功能主要包括：

• 健康检查：验证数据库连接、磁盘空间等基础设施状态
• 指标收集：跟踪内存使用率、请求响应时间等运行时数据
• 环境信息：查看配置属性、自动配置报告
• 审计日志：记录用户操作事件

核心组件

Spring Boot Actuator

Actuator是Spring Boot的官方监控模块，通过HTTP端点或JMX暴露监控信息。启用基础配置：

<!-- pom.xml 依赖 -->
<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-actuator</artifactId>
</dependency>

常用监控端点

内置端点列表

端点	描述	默认启用
/actuator/health	应用健康状态	是
/actuator/metrics	系统指标（内存、线程等）	是
/actuator/env	环境变量和配置	否
/actuator/loggers	查看/修改日志级别	否

配置示例

基础配置

在application.properties中开放所有端点：

# 开放所有端点
management.endpoints.web.exposure.include=*
# 显示健康详情
management.endpoint.health.show-details=always

自定义健康检查

实现自定义健康指标：

@Component
public class CustomHealthIndicator implements HealthIndicator {
    @Override
    public Health health() {
        boolean error = checkSystem(); // 自定义检查逻辑
        if (error) {
            return Health.down().withDetail("Error Code", 500).build();
        }
        return Health.up().build();
    }
}

访问/actuator/health将返回：

{
    "status": "UP",
    "components": {
        "custom": {
            "status": "UP"
        },
        "diskSpace": {...}
    }
}

高级监控方案

Prometheus + Grafana

graph LR A[Spring Boot] -->|暴露指标| B(Prometheus) B -->|提供数据源| C[Grafana] C -->|可视化| D[监控仪表盘]

1. 添加Prometheus依赖：

<dependency>
    <groupId>io.micrometer</groupId>
    <artifactId>micrometer-registry-prometheus</artifactId>
</dependency>

2. 配置application.properties：

management.endpoints.web.exposure.include=health,metrics,prometheus

监控指标公式

关键性能指标计算：

• 请求错误率 = $\frac{\text{错误请求数}}{\text{总请求数}}\times 100\mathrm{\%}$
• 系统负载 = 解析失败 (语法错误): {\displaystyle \frac{\text{运行队列长度}}{\text{CPU核心数}}}}

实际案例

电商平台监控

场景：需要监控订单服务的： 1. API响应时间P99值 2. 数据库连接池使用率 3. 支付接口错误率

解决方案：

@RestController
@RequestMapping("/orders")
public class OrderController {
    
    @Timed(value = "order.create", 
           histogram = true,
           percentiles = {0.95, 0.99})
    @PostMapping
    public Order createOrder() {
        // 业务逻辑
    }
}

在Grafana中配置告警规则：

alert:
  - name: HighErrorRate
    expr: rate(http_server_requests_errors_total[1m]) > 0.05
    for: 5m
    labels:
      severity: critical

最佳实践

• 生产环境应通过management.endpoints.web.exposure.include精确控制暴露的端点
• 敏感端点（如/env）应配置安全访问控制
• 使用@Timed、@Counted等注解添加自定义指标
• 定期检查/actuator/threaddump分析线程阻塞问题

故障排查

常见问题

现象	可能原因	解决方案
端点404	未正确暴露端点	检查management.endpoints.web.exposure.include
指标缺失	未注册MeterRegistry	添加@EnableMetrics注解
数据不准	采样间隔过长	调整Prometheus的scrape_interval

扩展阅读

• 分布式追踪（Sleuth + Zipkin）
• 日志集中分析（ELK Stack）
• 容器化监控（Kubernetes + Spring Boot）