Spring Boot 3.4.x 和 Micrometer 2.0 的结合，主要是为了更好地进行应用性能监控。Micrometer 是一个应用性能监控工具，它可以与 Spring Boot 集成，提供一个统一的度量系统，并与各种监控系统（如 Prometheus, Graphite, Datadog, etc.）集成。
以下是一个使用 Spring Boot 3.4.x 和 Micrometer 2.0 的示例，包括基本配置和应用代码。
- 添加依赖
首先，需要在 pom.xml 文件中添加 Micrometer 和相关的监控系统支持依赖。
<dependencies><!-- Spring Boot 3.4.x 依赖 --><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter</artifactId></dependency><!-- Micrometer core 依赖 --><dependency><groupId>io.micrometer</groupId><artifactId>micrometer-core</artifactId></dependency><!-- 如果使用 Prometheus 作为监控系统 --><dependency><groupId>io.micrometer</groupId><artifactId>micrometer-registry-prometheus</artifactId></dependency>
</dependencies>
如果你使用的是其他监控系统（如 Datadog、Graphite），可以添加相应的 Micrometer 依赖。
- 配置 application.yml 或 application.properties
在 Spring Boot 项目的配置文件中，设置 Micrometer 和监控系统的相关配置。
application.yml
management:metrics:export:prometheus:enabled: trueendpoint:prometheus:enabled: true
```### application.properties
```bash
management.metrics.export.prometheus.enabled=true
management.endpoint.prometheus.enabled=true
这将使 Prometheus 能够收集 Spring Boot 应用的监控数据。
- 创建一个 Spring Boot 应用并暴露指标
接下来，创建一个简单的 Spring Boot 应用并使用 Micrometer 来暴露指标。
package com.example.demo;
import org.springframework.boot.CommandLineRunner;
import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
import io.micrometer.core.instrument.MeterRegistry;@SpringBootApplication
public class DemoApplication implements CommandLineRunner {private final MeterRegistry meterRegistry;public DemoApplication(MeterRegistry meterRegistry) {this.meterRegistry = meterRegistry;}public static void main(String[] args) {SpringApplication.run(DemoApplication.class, args);}@Overridepublic void run(String... args) throws Exception {// 注册一个简单的计数器meterRegistry.counter("my_custom_metric", "type", "example");}
}
在这个例子中，我们通过 MeterRegistry 对象来注册一个自定义计数器，表示应用的某些业务度量。
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查看暴露的指标
启动 Spring Boot 应用后，Micrometer 将会自动生成默认的指标并暴露到 /actuator/metrics 和 /actuator/prometheus（如果配置了 Prometheus）。你可以通过浏览器访问 http://localhost:8080/actuator/prometheus 来查看 Prometheus 格式的指标。 -
在 Prometheus 中收集数据
Prometheus 配置示例如下，假设你已经在 Prometheus 中设置了合适的抓取规则。
scrape_configs:- job_name: 'spring-boot-app'static_configs:- targets: ['localhost:8080']metrics_path: '/actuator/prometheus'
Prometheus 将会从 Spring Boot 应用中抓取指标数据。
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可视化和分析
你可以使用 Grafana 等工具，连接到 Prometheus 并创建仪表板来可视化这些度量数据。 -
其他常见度量
除了计数器，还可以使用其他类型的指标，如：
Gauge：表示一个浮动值，比如当前的连接数。
Timer：用于度量时间的延迟，如 HTTP 请求的处理时间。
DistributionSummary：用于计算如请求大小等度量的分布情况。
示例：使用 Timer 记录方法执行时间
import io.micrometer.core.instrument.Timer;@Component
public class MyService {private final Timer timer;public MyService(MeterRegistry meterRegistry) {this.timer = meterRegistry.timer("method.execution.time");}public void execute() {timer.record(() -> {// 这里是你的业务逻辑try { Thread.sleep(1000); } catch (InterruptedException e) {}});}
}
通过这种方式，可以监控方法的执行时间。
使用 Micrometer 2.0 集成到 Spring Boot 3.4.x 中，可以轻松实现应用的性能监控。
配置合适的监控系统（如 Prometheus、Datadog 等），将性能指标导出。
通过定义合适的指标类型（计数器、计时器、仪表等），对应用的各项指标进行监控。
这种结合的优势在于它简化了监控的集成和管理，使得开发者可以更专注于业务逻辑，而不是复杂的监控代码。
