springboot2.5后，Hystrix熔断器被官方弃用，同时用于可视化监控的Hystrix Dashboard仪表盘也被弃用，高版本springboot使用Resilience4j + Prometheus + Grafana替代Hystrix Dashboard仪表盘，实现服务熔断的可视化监控
一、可视化监控介绍
为什么要使用Prometheus + Grafana可视化监控
Prometheus + Grafana依靠其实时性、灵活性、可扩展性、强大的可视化能力，成为云原生和微服务框架下的主流选择：
①Prometheus负责采集与告警触发，Grafana提供直观展示，Alertmanager处理告警分发，形成“采集>存储>分析>可视化>告警”的全链路监控；
②Prometheus支持Kubernetes服务发现，自动追踪Pod变化；
③通过可视化仪表盘快速定位资源瓶颈，结合PromQL实现根因分析；Prometheus优势
①为云原生设计：
由springcloud开发，天然适配Kubernetes、Docker等容器化环境；
②轻量级易部署：
单个二进制文件运行，无外部依赖，支持Docker、Kubernetes等多种部署方式；
③丰富的Exporter生态：
支持Node、MySQL、Redis、Kafka等主流组件的指标采集；
④强大查询语言PromQL：
可对监控数据进行复杂查询、聚合、预测；
⑤多维数据模型与时序存储：
每条指标由名称 + 标签（Labels）唯一标识，支持灵活聚合与过滤，内置高效时序数据库（TSDB）；
⑥Pull模型采集数据：
主动从目标Exporter拉取指标，降低被监控端耦合；Grafana优势
①跨平台、易操作：
支持 Web 访问，支持 RBAC 权限管理，适合团队协作；
②海量预置仪表盘：
通过Grafana Dashboard官网提供了不同场景的成熟模板；
③告警功能：
可基于面板设置告警规则，并通过邮件、钉钉等渠道通知；
④多数据源支持：
除Prometheus外，还兼容InfluxDB、Elasticsearch、MySQL、CloudWatch；
⑤丰富的可视化能力：
提供折线图、热力图、仪表盘等丰富图表类型，支持自定义面板与模板变量；Prometheus + Grafana应用场景
①服务器监控：
通过Node Exporter + Grafana监控 CPU、内存、磁盘、网络等指标变化；
②数据库监控：
结合mysqld_exporter或redis_exporter实现MySQL/Redis性能指标可视化；
③应用性能监控：
Java应用集成Prometheus Client Library，暴露自定义业务指标；
④Kubernetes集群监控：
通过kube-state-metrics + cAdvisor + Grafana实现Pod/Node资源全景视图；Resilience4j + Prometheus + Grafana监控架构
二、Prometheus安装
Prometheus下载
说明：选择所需要的环境和对应版本的安装包进行下载Windows环境安装
Windows环境解压压缩包后即可直接运行，Prometheus默认访问端口9090，本地启动后访问http://localhost:9090，即可打开Prometheus提供的建议UI页面Linux环境安装
①Linux在线环境执行wget https://github.com/prometheus/prometheus/releases/download/v3.11.2/prometheus-3.11.2.linux-amd64.tar.gz命令，将指定版本的Prometheus下载到想要存放的目录下（如果需要下载其他版本，替换命令中的版本号即可）
②Linux离线环境下，先访问Prometheus官网，下载Linux环境的Prometheus压缩包，再将下载的Prometheus压缩包上传至Linux服务器的指定存放目录下
③执行tar -xvf prometheus-3.11.2.linux-amd64.tar.gz对prometheus压缩包解压
④在prometheus文件目录下执行nohup ./prometheus --config.file="prometheus.yml" &后台启动prometheus服务，浏览器访问http://192.168.201.129:9090（对应服务器ip）验证服务是否启动
说明：也可以创建Systemd服务文件启动prometheus服务
-执行vi /etc/systemd/system/prometheus.service命令，在系统文件夹下创建prometheus.service文件，文件内容如下：
-其中[Service]模块的User和ExecStart在配置时需要特别注意，User需要配置具有权限的用户，ExecStart需要配置Prometheus安装相应的路径；
-执行systemctl daemon-reload重新加载单元模块，再执行systemctl start prometheus启动prometheus服务，最后执行systemctl status prometheus查看prometheus服务启动状态；
-浏览器验证http://192.168.201.129:9090UI界面是否可以打开；prometheus.yml文件配置
prometheus.yml是Prometheus的核心配置文件，定义了全局采集规则、告警规则文件位置以及需要监控的采集目标。下面给出一个完整的配置示例，并逐项说明每个配置项的作用：
# ========== 全局配置 ==========global:# 默认抓取间隔：每15秒从目标端点拉取一次指标scrape_interval:15s# 默认告警评估间隔：每15秒评估一次告警规则evaluation_interval:15s# 默认抓取超时时间：超过10秒未响应则放弃本次抓取scrape_timeout:10s# ========== 告警规则文件 ==========# 指定告警规则文件路径，支持通配符匹配多个规则文件rule_files:# - "first_rules.yml" # 示例：自定义告警规则文件# - "second_rules.yml" # 示例：第二个告警规则文件# ========== 抓取配置 ==========# 定义Prometheus需要采集指标的目标端点列表scrape_configs:# 任务名称：Prometheus自身监控-job_name:"prometheus"# 静态配置的采集目标static_configs:-targets:["localhost:9090"]# Prometheus自身暴露的指标端点# 任务名称：Spring Boot应用（Resilience4j指标采集）-job_name:"spring-boot-app"# 抓取间隔：覆盖全局配置，每10秒采集一次scrape_interval:10s# 指标路径：Spring Boot Actuator暴露的Prometheus端点metrics_path:"/actuator/prometheus"# 静态配置的采集目标：指向部署了Resilience4j的Spring Boot服务static_configs:-targets:["192.168.201.129:8080"]# 替换为实际的应用IP和端口# 附加标签：便于在Grafana中区分不同环境或服务labels:application:"order-service"# 应用名称environment:"prod"# 部署环境说明：
①global配置块中的scrape_interval、evaluation_interval、scrape_timeout为全局默认值，若某个job未单独指定，则沿用全局配置；
②scrape_configs中的每个job_name代表一个采集任务，static_configs.targets指定具体的采集地址，metrics_path指定指标暴露的HTTP路径；
③采集Resilience4j指标时，metrics_path必须配置为/actuator/prometheus，且Spring Boot应用需引入micrometer-registry-prometheus依赖并暴露actuator端点；
④labels可以为采集到的指标附加自定义标签，便于在Grafana中按应用名、环境等维度进行过滤和聚合；
⑤配置完成后，需重启Prometheus服务使配置生效，可在Prometheus的Targets页面（http://ip:9090/targets）查看采集目标是否处于UP状态。
三、Grafana安装
- Grafana下载
说明：选择所需要的环境和对应版本的安装包进行下载 - Windows环境安装
①自定义选择安装位置
②下一步至最后一步安装即可
③找到Grafana安装目录下的grafana-server.exe启动程序，双击启动Grafana服务
④浏览器访问Grafana服务平台（http://localhost:3000）
说明：默认访问地址为http://localhost:3000，默认账号密码均为admin
⑤服务停止：win+R并输入services.msc打开服务窗口查看服务列表，找到Grafana服务并停止
说明：如果Grafana服务无法正常结束进程，可通过服务窗口启动或停止服务 - Linux环境安装
①Linux处于离线环境，可以先下载Grafana官网提供的tar.gz压缩包，然后再上传到Linux服务器上
②Linux在线环境下，先cd到需要下载的目录下，通过执行wget https://dl.grafana.com/grafana-enterprise/release/12.4.2/grafana-enterprise_12.4.2_23531306697_linux_amd64.tar.gz命令，进行在线下载
③下载完成后，执行tar -zxvf grafana-enterprise_12.4.2_23531306697_linux_amd64.tar.gz命令解压
④执行cd命令进入grafana下的bin目录，执行nohup ./grafana-server log > grafana-server.log 2>&1 &命令后台启动grafana服务
⑤浏览器访问Grafana服务平台（http://ip:3000）
四、Grafana配置Prometheus数据源
Grafana安装并启动成功后，需要先将Prometheus添加为数据源，才能在后续创建仪表盘时读取到Prometheus采集的指标数据。下面详细介绍配置步骤：
登录Grafana
浏览器访问http://ip:3000（ip为Grafana所在服务器地址），使用默认账号密码admin/admin登录，首次登录会提示修改密码，按提示设置新密码即可进入Grafana首页；进入数据源管理页面
左侧菜单栏中选择Connections功能模块，在下拉菜单中选择Data sources，进入数据源管理页面；添加Prometheus数据源
点击页面右上角的Add data source按钮，在数据源类型列表中找到并点击Prometheus，进入Prometheus数据源配置页面；在Connection配置区域，填写Prometheus服务的访问地址，格式为http://ip:9090，其中ip为部署Prometheus的服务器地址，9090为Prometheus默认端口；
说明：
①若Grafana与Prometheus部署在同一台服务器，可填写http://localhost:9090；
②若Grafana与Prometheus部署在不同服务器，需填写Prometheus所在服务器的实际IP，并确保9090端口在防火墙中放行；
③Access访问模式一般保持默认的Server即可，由Grafana服务端去请求Prometheus；保存并测试连接
页面滚动到最底部，点击Save & test按钮，Grafana会立即向配置的Prometheus地址发起连接测试；
若配置正确，页面会弹出绿色的Successfully queried the Prometheus API提示，表示数据源连接成功，此时即可在创建仪表盘时选择该数据源；
说明：
①若提示Error，请检查Prometheus服务是否已启动、URL地址是否填写正确、网络及防火墙是否放行9090端口；
②连接成功后，可在Data sources列表中看到该数据源状态为Healthy，后续创建仪表盘时即可直接选用；
五、Resilience4j接入Prometheus
要让Prometheus成功采集到Resilience4j的熔断、限流等指标，需要先在Spring Boot应用中引入相关依赖、暴露Actuator端点，并确保Resilience4j的指标注册到Micrometer。下面详细介绍接入步骤：
- pom.xml添加依赖
在Spring Boot项目的pom.xml中，添加以下三个核心依赖：
<!-- Spring Boot Actuator：提供健康检查、指标暴露等生产级监控端点 --><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-actuator</artifactId></dependency><!-- Micrometer Prometheus注册表：将应用指标以Prometheus格式暴露 --><dependency><groupId>io.micrometer</groupId><artifactId>micrometer-registry-prometheus</artifactId></dependency><!-- Resilience4j Micrometer：将Resilience4j的熔断、限流等指标注册到Micrometer --><dependency><groupId>io.github.resilience4j</groupId><artifactId>resilience4j-micrometer</artifactId></dependency>说明：
①spring-boot-starter-actuator负责暴露/actuator下的各类监控端点；
②micrometer-registry-prometheus会把Micrometer收集到的指标转换为Prometheus格式，并通过/actuator/prometheus端点输出；
③resilience4j-micrometer负责把Resilience4j的CircuitBreaker、RateLimiter、Bulkhead等组件的指标注册到Micrometer，三者缺一不可；
④若使用Spring Cloud，resilience4j-spring-boot3等依赖已传递引入resilience4j-micrometer，可无需重复添加，但显式声明更稳妥。
- application.yml配置暴露Actuator端点
在application.yml中配置Actuator，仅暴露prometheus端点，并开启Resilience4j的指标注册：
# ========== Actuator端点配置 ==========management:endpoints:web:exposure:# 仅暴露prometheus端点，避免不必要的端点对外暴露include:prometheus# 开启Resilience4j指标注册到Micrometermetrics:tags:application:${spring.application.name:unknown}# 为所有指标附加应用名标签说明：
①management.endpoints.web.exposure.include指定通过HTTP暴露的端点，这里配置为prometheus，访问/actuator/prometheus即可获取指标；
②management.metrics.tags.application为所有指标附加application标签，便于在Grafana中按应用维度过滤；
③Resilience4j的指标默认会随Micrometer自动注册，无需额外配置即可在/actuator/prometheus中看到resilience4j_circuitbreaker_*等指标；
④若需在Grafana中按实例区分，可同时配置management.metrics.tags.instance等自定义标签。
- 验证指标端点
完成上述配置后，启动Spring Boot应用，浏览器访问http://ip:port/actuator/prometheus（ip为应用所在服务器地址，port为应用端口），即可看到Prometheus格式的指标输出；
在返回的指标中，重点查找resilience4j相关的指标，例如：
说明：
①resilience4j_circuitbreaker_state表示熔断器当前状态（closed关闭、open打开、half_open半开）；
②resilience4j_circuitbreaker_calls_total统计成功与失败的调用次数，kind标签区分successful与failed；
③若页面返回404，请检查Actuator端点是否已暴露、依赖是否引入完整；
④若页面返回401或403，需检查是否配置了Spring Security，并放行/actuator/prometheus端点；
⑤确认指标正常返回后，回到Prometheus的Targets页面（http://ip:9090/targets），即可看到spring-boot-app任务处于UP状态，随后便可在Grafana中创建仪表盘展示Resilience4j指标。 - Grafana中新建仪表盘，查询
spring-boot-app节点的指标数据
