Micrometer

一、前言

Micrometer 为 Java 平台上的性能数据收集提供了一个通用的 API，它提供了多种度量指标类型（Timers、Guauges、Counters等），同时支持接入不同的监控系统，例如 Influxdb、Graphite、Prometheus 等。我们可以通过 Micrometer 收集 Java 性能数据，配合 Prometheus 监控系统实时获取数据，并最终在 Grafana 上展示出来，从而很容易实现应用的监控。

Micrometer 中有两个最核心的概念，分别是计量器（Meter）和计量器注册表（MeterRegistry）。计量器用来收集不同类型的性能指标信息，Micrometer 提供了如下几种不同类型的计量器：

  • 计数器（Counter）: 表示收集的数据是按照某个趋势（增加／减少）一直变化的，也是最常用的一种计量器，例如接口请求总数、请求错误总数、队列数量变化等。

  • 计量仪（Gauge）: 表示搜集的瞬时的数据，可以任意变化的，例如常用的 CPU Load、Mem 使用量、Network 使用量、实时在线人数统计等，

  • 计时器（Timer）: 用来记录事件的持续时间，这个用的比较少。

  • 分布概要（Distribution summary）: 用来记录事件的分布情况，表示一段时间范围内对数据进行采样，可以用于统计网络请求平均延迟、请求延迟占比等。

二、自定义指标

如果要实现自定义的指标收集，官方提供了接口，供开发者实现。

/**
 * Binders register one or more metrics to provide information about the state
 * of some aspect of the application or its container.
 * <p>
 * Binders are enabled by default if they source data for an alert
 * that is recommended for a production ready app.
 */
public interface MeterBinder {
    void bindTo(@NonNull MeterRegistry registry);
}

接下来，我们实现几个小例子。

Druid指标监控

以SpringBoot为例

引入jiar包

Tips：Druid及数据库相关配置，不在此篇涉及。

实现MeterBinder

配置类

Yml

启动应用，访问http://localhost:8080/actuator/prometheus，你将会看到：

到此，已经看到我们自定义的指标了。

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