news 2026/3/30 13:17:22

小型项目必备：SpringBoot Actuator—埋点和监控

作者头像

张小明

前端开发工程师

1.2k 24
文章封面图
小型项目必备：SpringBoot Actuator—埋点和监控

项目中看到了有埋点监控、报表、日志分析，有点兴趣想慢慢捣鼓一下

1. 数据埋点

监控机器环境的性能和业务流程或逻辑等各项数据，并根据这些数据生成对应的指标，那么我们就称为数据埋点。比如我们想知道某个接口调用的 TPS、机器 CPU 的使用率，这些都可以用到数据埋点

2. Micrometer

Micrometer 为流行的各种监控系统提供了一个简单的门面（类似于日志门面） —— 提供了与供应商无关的接口（counters，timers，gauges等），这些接口称为 meter 接口，其由 MeterRegistry 创建并保存，可理解为 MeterRegistry 这个集合里面存储了各种 meter 的度量数据，下面展示最简单的 counter 接口的使用

2.1 简单使用

其还有 timers、gauges 等接口，自行查阅

// 创建一个 meter 注册中心 MeterRegistry registry = new SimpleMeterRegistry(); // 创建一个名为 test 度量 Counter counter = meterRegistry.counter("test"); // 让这个度量的计数加 1 counter.increment();

就是如此简单，比如在调用指定接口的时候，可以使用 counter 接口来度量调用的次数，频率等等

2.2 命名规范

Micrometer 命名用.分隔小写单词字符，在接入其他监控系统时会自动将命名转成其适应的格式（或者可重写一个 NamingConvention 转换器来覆盖默认命名转换）。而且还支持多标签来量化，即有了多维度的度量，使统计更加丰富。下面简单的举例命名规范：

# 表示 http 请求 Counter counter = meterRegistry.counter("http.server.requests"); # 表示 http 请求中，请求 user 模块 Counter counter = meterRegistry.counter("http.server.requests", "user"); # 表示 http 请求中，请求 user 模块中，请求 login 登录方法 Counter counter = meterRegistry.counter("http.server.requests", "user", "login");

3. SpringBoot Actuator

SpringBoot Actuator 其底层使用了 Mircometer ，可度量 SpringBoot 应用和获取它的各项指标，可通过 HTTP 或 JMX 来调用 Actuator 暴露的各种端点，然后就可以获取一个正在运行中的应用的内部状态

当然内部指标并不是所有都可以向外暴露的，所以我们得有选择的开放，或者加入权限校验之后才能获取如下内容：

  • 有那些可配置的属性
  • 各依赖包的日志级别
  • 占用了多少内存
  • HTTP 埋点被请求了多少次
  • 应用本身以及协作的外部服务的健康状态
  • ......

3.1 添加依赖

<dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-actuator</artifactId> <version>2.4.3</version> </dependency>

3.2 基础配置

management: server: port: 9090 # 一般启动独立端口（默认和应用端口一致），启用后源端口不可查 endpoints: web: base-path: /actuator # 默认前缀路径，可修改 exposure: include: health,info,metrics # 向外暴露的端点，可用通配符（'*'，需要单引号） exclude: env,heapdump # 排除暴露的端点

3.3 查看可消费的端点

可选用 HTTP 访问 localhost:9090/actuator 来获取 HATEOAS（可简单理解为暴露的端点文档），它是所有可暴露端点的地图，可通过属性对应的地址来获取的指标，内容如下：

{ "_links": { "self": { "href": "http://localhost:9090/actuator", "templated": false }, "health-path": { "href": "http://localhost:9090/actuator/health/{*path}", "templated": true }, "health": { "href": "http://localhost:9090/actuator/health", "templated": false }, "info": { "href": "http://localhost:9090/actuator/info", "templated": false } } }

3.4 获取应用的基本信息

消费对应的指标，就在地址后面加上名字即可。应用的基本信息是需要自己配置的，没有默认值，所以首次访问 可访问 localhost:9090/actuator/info 是一个空 json。

可配置 info 开头的属性，比如联系方式，应用的作用等等，其配置和消费结果如下：

info: contact: email: support@howl.com phone: 123456789 description: actuator test application # 消费结果 { "contact": { "email": "support@howl.com", "phone": 123456789 }, "description": "actuator test application" }

3.5 健康指标

首先尝试访问 localhost:9090/actuator/health，就可以获取指标内容了

{ "status": "UP" }

这里显示的是一个或多个健康指示器的聚合状态，即当前应用和与之交互的外部系统（数据库，消息队列，Eureka等等）的健康状态的聚合状态。我们可以添加如下配置来获取健康指示器的内聚状态

management: endpoint: health: show-details: always # 消费结果 { "status": "UP", "components": { "diskSpace": { "status": "UP", "details": { "total": 493516484608, "free": 436332154880, "threshold": 10485760, "exists": true } }, "ping": { "status": "UP" } } }

SpringBoot 的自动配置功能可以确保只有与应用交互的组件才会显示到 health 里面

3.6 指标端点 metrics

可访问如下地址来获取 Actuator 提供的开箱即用的指标分类，包括了内存、处理器、垃圾收集、HTTP请求等指标

http://localhost:9090/actuator/metrics # 消费结果 { "names": [ "http.server.requests", "jvm.buffer.count", "jvm.buffer.memory.used", "jvm.buffer.total.capacity", "jvm.classes.loaded", "jvm.classes.unloaded", "jvm.gc.live.data.size", "jvm.gc.max.data.size", "jvm.gc.memory.allocated", "jvm.gc.memory.promoted", "jvm.gc.pause", "jvm.memory.committed", "jvm.memory.max", "jvm.memory.used", "jvm.threads.daemon", "jvm.threads.live", "jvm.threads.peak", "jvm.threads.states", "logback.events", "process.cpu.usage", "process.start.time", "process.uptime", "system.cpu.count", "system.cpu.usage", "tomcat.sessions.active.current", "tomcat.sessions.active.max", "tomcat.sessions.alive.max", "tomcat.sessions.created", "tomcat.sessions.expired", "tomcat.sessions.rejected" ] } # 可用标准地址 + 指标端点名字 来消费某个指标端点 http://localhost:9090/actuator/metrics/http.server.requests

4. 实例

统计 /user/login 接口被调用的次数，meterRegistry 注册中心在自动配置中加入容器可直接使用


4.1 测试接口

启动应用，然后多次访问这个接口

@RestController @RequestMapping("/user") public class UserController { @Autowired SimpleMeterRegistry meterRegistry; @GetMapping("/login") public String userLogin() { Counter counter = meterRegistry.counter("http.server.requests", "uri", "/user/login"); counter.increment(); return "登录成功"; } }

4.2 消费指标端点

访问如下地址即可消费端点

http://localhost:9090/actuator/metrics/http.server.requests?tag=uri:/user/login # 消费结果 # 可以看到这个接口度量（COUNT）了 18次 访问（数据做了部分清除） { "name": "http.server.requests", "baseUnit": "seconds", "measurements": [ { "statistic": "COUNT", "value": 18.0 } ], "availableTags": [ { "tag": "method", "values": [ "GET" ] } ] }

5. SpringBoot Admin

使用上面的地址访问指标很不友好，不可能看一堆这样的数据，得使用一些美化的 UI 界面，SpringBoot Admin 就提供了这样的框架

SpringBoot Admin 作为简单的监控，分为 服务器端 和 客户端

5.1 Admin 服务器端

作为监控的服务端一般是在另外一台服务器上部署的，然后这台服务器会定时去配置好的地址里面拉取监控的指标数据

5.1.1 启用功能、添加依赖

在初始化应用的时候在 Spring Initializr 也可以选择

@EnableAdminServer @SpringBootApplication public class AdminApplication { public static void main(String[] args) { SpringApplication.run(AdminApplication.class, args); } }
<dependency> <groupId>de.codecentric</groupId> <artifactId>spring-boot-admin-starter-server</artifactId> <version>2.4.3</version> </dependency>

5.1.2 选择一个端口

server: port: 10000

5.1.3 访问

直接访问 10000 端口即可，当然现在没有东西可以监控，主页面是空白没应用的

5.2 Client 客户端

5.2.1 添加依赖

<!-- actuator --> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-actuator</artifactId> <version>2.4.3</version> </dependency> <!-- admin-client --> <dependency> <groupId>de.codecentric</groupId> <artifactId>spring-boot-admin-starter-client</artifactId> <version>2.4.3</version> </dependency>

5.2.2添加配置

# 服务端用客户端的主机名来通信，但在虚拟机上客户端主机名会解析不正确，导致实例一直下线状态 # 此时需要如下配置 spring: application: name: actuatorApplicaton boot: admin: client: url: http://admin-serve-ip:10000 # 向服务端定时发送请求 instance: service-url: http://admin-client-ip:8080 # 主页 management-base-url: http://admin-client-ip:9090 # 各类指标的基础地址

5.2.3 访问 admin-serve

访问即可发现有个应用的指标被获取了，然后里面可以看各种已经暴露的端点指标

5.3 Eureka 服务器发现

上面每启动一个客户端都要手动进行配置监控的 IP 地址很是麻烦，既然微服务架构有服务发现机制的，那么我们可以在监控的服务端上配置 Eureka 的地址，那么 Admin-Server 就会去注册中心获取地址再去拉取指标

5.3.1 加依赖

<dependency> <groupId>org.springframework.cloud</groupId> <artifactId>spring-cloud-starter-netflix-eureka-client</artifactId> <version>2.4.3</version> </dependency>

5.3.2 添加配置

eureka: client: service-url: defaultZone: http://xxx.xxx.xxx.xxx:xxx/eureka/

6 缺点

笔者个人觉得个人小型项目用这个组合来监控埋点已经足够了，加上警告处理都是很不错的选择，但是 SpringBoot Admin 只能监控短时间内的应用信息，如果需要各时间段的监控那么就需要有时序数据库的支持（比如查看这个月内的统计信息），这些就显得无能为力了。

当然还是有代替方案的：

  • Actuator：埋点操作
  • Promethus：定期去 actuator 拉取数据并以时序的形式存储（内部有时序数据库）
  • Granfan：用户友好的 UI 数据展示，展示 Promethus 的数据

后面笔者还会写一篇 Promethus 监控的笔记

版权声明: 本文来自互联网用户投稿，该文观点仅代表作者本人，不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如若内容造成侵权/违法违规/事实不符，请联系邮箱：809451989@qq.com进行投诉反馈，一经查实，立即删除！
网站建设 2026/3/27 18:50:58

毕业设计项目 基于设深度学习的人脸性别年龄识别系统

文章目录0 前言1 课题描述课题意义2 实现效果3 算法实现原理3.1 数据集3.2 深度学习识别算法3.3 特征提取主干网络3.4 总体实现流程4 具体实现4.1 预训练数据格式4.2 部分实现代码0 前言 今天学长向大家介绍一个基于深度学习机器视觉的项目&#xff0c;人脸性别年龄识别系统&am…

作者头像 李华
网站建设 2026/3/30 10:47:00

21、Docker在DevOps管道与大规模应用中的实践

Docker在DevOps管道与大规模应用中的实践 1. Docker与应用测试 1.1 Docker测试优势 Docker的一个关键优势在于能在与生产环境完全相同的运行环境中测试应用及其所有依赖。虽然它无法保证对数据库等外部依赖进行了充分测试，也不提供神奇的测试框架，但能确保库和其他代码依赖…

作者头像 李华
网站建设 2026/3/24 9:49:42

华为OD机试双机位C卷 - 停车场收入统计 (C++ Python JAVA JS GO)

停车场收入统计 2025华为OD机试双机位C卷 - 华为OD上机考试双机位C卷 100分题型 华为OD机试双机位C卷真题目录点击查看: 华为OD机试双机位C卷真题题库目录｜机考题库 + 算法考点详解 题目描述 给定一个停车场某一天的车辆出入记录，请计算该停车场的当日收入，收费规则如下：…

作者头像 李华