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这段配置是 Spring Boot 应用中对 Actuator 和 Micrometer 监控系统的配置，用于将应用的指标暴露给 Prometheus 进行收集。下面我将详细介绍这种配置方式及其提供的指标。

配置说明

这个配置主要涉及 Spring Boot Actuator 和 Micrometer 两个核心组件：

1. Actuator 配置：

management:endpoint:env:enabled: false  # 禁用 env 端点，防止暴露敏感环境变量security:enabled: false  # 禁用端点安全验证（生产环境建议启用）endpoints:web:exposure:include:- prometheus  # 只暴露 prometheus 端点

这部分配置了 Actuator 端点的访问权限和暴露范围，特别启用了 Prometheus 指标端点。

2. Micrometer 配置：

management:metrics:tags:application: XXXX  # 为所有指标添加 application=XXXX 标签enable:all: true  # 启用所有默认指标收集distribution:percentiles:http.server.requests: 0.25,0.5,0.75,0.9,0.95  # 为 HTTP 请求指标计算指定百分位数

这部分配置了 Micrometer 的指标收集策略，包括标签、启用的指标类型和分布统计参数。

3. 依赖配置：

<dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-actuator</artifactId>
</dependency>
<dependency><groupId>io.micrometer</groupId><artifactId>micrometer-registry-prometheus</artifactId>
</dependency>

这两个依赖分别引入了 Actuator 和 Prometheus 指标收集器。

提供的核心指标

Spring Boot Actuator 与 Micrometer 结合 Prometheus 会提供以下几类核心指标：

1. JVM 相关指标

jvm_memory_used_bytes                # JVM 各区域（堆、非堆）已使用内存
jvm_memory_max_bytes                 # JVM 各区域最大可用内存
jvm_memory_committed_bytes           # JVM 各区域已提交的内存
jvm_gc_pause_seconds_total           # GC 暂停总时间
jvm_threads_live_threads             # 当前活跃线程数
jvm_classes_loaded_classes           # 已加载的类数量

2. HTTP 请求指标

http_server_requests_seconds_count   # HTTP 请求总数
http_server_requests_seconds_sum     # HTTP 请求总耗时
http_server_requests_seconds_max     # HTTP 请求最大耗时
http_server_requests_seconds         # HTTP 请求耗时分布（通过 percentiles 配置）

可通过 method、uri、status 等标签过滤不同请求路径和状态码的性能。

3. 系统资源指标

system_cpu_usage                     # 系统 CPU 使用率
process_cpu_usage                    # 进程 CPU 使用率
system_load_average_1m               # 系统 1 分钟负载平均值
process_start_time_seconds           # 进程启动时间

4. 数据库连接池指标（如 HikariCP）

hikaricp_connections_active          # 活跃连接数
hikaricp_connections_idle            # 空闲连接数
hikaricp_connections_pending         # 等待获取连接的线程数
hikaricp_connections_creation_seconds # 连接创建耗时

5. 缓存指标（如 Caffeine、Redis）

cache_gets_total                     # 缓存获取次数
cache_hits_total                     # 缓存命中次数
cache_misses_total                   # 缓存未命中次数
cache_puts_total                     # 缓存放入次数

6. 自定义业务指标

通过 MeterRegistry 接口可以在代码中添加自定义指标，例如：

@Autowired
private MeterRegistry meterRegistry;// 计数器
Counter requestCounter = meterRegistry.counter("http_requests", "endpoint", "/api/users");
requestCounter.increment();// 计时器
Timer apiTimer = meterRegistry.timer("api_response_time", "service", "user-service");
apiTimer.record(() -> {// 执行耗时操作
});

如何使用这些指标

1. 访问指标端点：
   应用启动后，可以通过 http://<host>:<port>/actuator/prometheus 查看 Prometheus 格式的指标数据。
2. Prometheus 配置：
   在 Prometheus 的配置文件中添加抓取任务：

scrape_configs:- job_name: 'spring-boot-app'static_configs:- targets: ['localhost:8080']metrics_path: '/actuator/prometheus'

3. Grafana 可视化：
   导入 Spring Boot 官方提供的 Grafana 仪表盘模板（如 ID 12968），快速展示应用性能图表。

性能优化建议

1. 调整百分位计算：
   配置中的 percentiles 会增加计算开销，生产环境建议只保留关键百分位（如 0.95、0.99）。
2. 禁用不必要的指标：
   如果某些指标对监控无帮助，可以通过 management.metrics.enable.<metric-name>=false 禁用。
3. 添加自定义标签：
   为指标添加有业务意义的标签（如 service、operation），便于聚合和分析。
4. 监控告警：
   基于关键指标设置告警规则，例如：
   • HTTP 请求 95% 响应时间超过 1 秒
   • JVM 堆内存使用率超过 80%
   • 数据库连接池等待线程数持续大于 5

这种配置方式使 Spring Boot 应用能够无缝集成 Prometheus 监控系统，提供全面的应用性能指标，帮助开发者及时发现和解决问题。