Пользовательские метрики с Micrometer
Записывайте собственные метрики приложения
«Пользовательские метрики с Micrometer» — бесплатный урок Spring Boot 4 Microservices & REST APIs на CoddyKit. Это урок 3 из 4. Ты можешь прочитать весь урок бесплатно ниже — а потом практиковать его прямо в браузере с встроенным редактором кода и ИИ-репетитором 24/7. Это часть пути обучения Spring Boot 4 Microservices & REST APIs, и твой прогресс синхронизируется между веб-версией и приложением CoddyKit. Курс Spring Boot 4 Microservices & REST APIs содержит 4 уроков всего.
Части этого урока еще не переведены и отображаются на английском.
Micrometer: The Metrics Facade
Spring Boot uses Micrometer as a vendor-neutral metrics facade — the SLF4J of metrics. You instrument code against one API, then export to Prometheus, Datadog, CloudWatch, and others by adding a registry.
The MeterRegistry
The central component is the MeterRegistry. Boot auto-configures one and registers it as a bean, so you simply inject it wherever you need to record measurements.
@Service
public class OrderService {
private final MeterRegistry registry;
public OrderService(MeterRegistry registry) {
this.registry = registry;
}
}Counters
A Counter records a value that only increases — perfect for counting events like orders placed or errors encountered. Create it once and increment it as events occur.
@Service
public class OrderService {
private final Counter ordersPlaced;
public OrderService(MeterRegistry registry) {
this.ordersPlaced = registry.counter("orders.placed");
}
public void place(Order o) {
// ... business logic
ordersPlaced.increment();
}
}Tags (Dimensions)
Add tags to slice a metric by dimension — channel, region, status. Each unique tag combination is a separate time series, so keep tag cardinality bounded.
registry.counter("orders.placed",
"channel", "web",
"region", "eu")
.increment();Timers
A Timer measures both how often something happens and how long it takes, yielding count, total time, and max. Use it to track operation latency.
Timer timer = registry.timer("orders.process.time");
timer.record(() -> processOrder(order));Recording Time Manually
When you cannot wrap the work in a lambda, capture a Timer.Sample at the start and stop it against a timer at the end.
Timer.Sample sample = Timer.start(registry);
try {
processOrder(order);
} finally {
sample.stop(registry.timer("orders.process.time"));
}Gauges
A Gauge reports a value that can go up or down — a queue depth, active sessions, cache size. You register a function that Micrometer samples on demand.
registry.gauge("orders.queue.size",
orderQueue, q -> q.size());Distribution Summaries
A DistributionSummary tracks the distribution of arbitrary values, such as request payload sizes, providing count, total, and percentiles.
DistributionSummary summary = registry.summary("orders.amount");
summary.record(order.getTotal().doubleValue());Declarative Timing with @Timed
The @Timed annotation times a method without manual instrumentation. It requires a TimedAspect bean to be registered.
@Bean
TimedAspect timedAspect(MeterRegistry registry) {
return new TimedAspect(registry);
}
@Timed(value = "orders.process.time")
public void process(Order o) { /* ... */ }Exporting to Prometheus
Add the Prometheus registry dependency and expose the prometheus endpoint. Micrometer then publishes a scrape endpoint with all your meters.
# dependency: micrometer-registry-prometheus
management:
endpoints:
web:
exposure:
include: prometheus,metrics,health
# scrape: /actuator/prometheusCardinality Discipline
The biggest metrics pitfall is high-cardinality tags. Never tag with user ids, request ids, or raw URLs — each unique value multiplies time series and can overwhelm your backend.
Quick Check
Test your understanding of meter types.
Recap
Micrometer instruments your app.
- Inject the auto-configured
MeterRegistry Counterfor monotonic counts,Timerfor latencyGaugefor fluctuating values,DistributionSummaryfor distributions- Use bounded tags; avoid high cardinality
- Export to Prometheus and friends via a registry dependency
Изучай Java с ИИ-репетитором — бесплатно
Пиши и запускай код прямо в браузере, получай мгновенную помощь от ИИ-репетитора 24/7 и продолжи учиться на сайте или в приложении.
- Курсы
- 24
- Уроки
- 93
Часто задаваемые вопросы
Урок «Пользовательские метрики с Micrometer» бесплатный?
Да — полный текст урока «Пользовательские метрики с Micrometer» бесплатно доступен здесь в веб-версии. Чтобы практиковать его интерактивно (встроенный редактор кода и ИИ-репетитор 24/7) и разблокировать остальной курс Spring Boot 4 Microservices & REST APIs, подпишись на CoddyKit PRO. Курс Spring Boot 4 Microservices & REST APIs содержит 4 уроков всего.
Чему я научусь в уроке «Пользовательские метрики с Micrometer»?
Записывайте собственные метрики приложения Ты практикуешь Spring Boot 4 Microservices & REST APIs с помощью реального кода, который запускаешь прямо в браузере, и ИИ-репетитор 24/7 отвечает на твои вопросы во время урока.
Нужен ли мне опыт, чтобы начать Spring Boot 4 Microservices & REST APIs?
Предыдущий опыт не требуется. Spring Boot 4 Microservices & REST APIs на CoddyKit структурирован для всех уровней — от новичков до продвинутых, поэтому ты можешь начать отсюда или с самого начала и учиться в своем темпе. Это урок 3 из 4.
Сколько времени занимает урок «Пользовательские метрики с Micrometer»?
Большинство уроков CoddyKit занимают около 5–10 минут. Каждый из них компактный и интерактивный, поэтому ты постоянно делаешь прогресс и продолжаешь с того же места в веб-версии и приложении.
Можно ли писать и запускать код в этом уроке Spring Boot 4 Microservices & REST APIs?
Да. Каждый урок Spring Boot 4 Microservices & REST APIs включает встроенный редактор кода, поэтому ты пишешь и запускаешь реальный код прямо в браузере и получаешь моментальную обратную связь от AI — локальная установка не требуется.
Все уроки этого курса
- Включение конечных точек Actuator
- Индикаторы состояния
- Пользовательские метрики с Micrometer
- Защита конечных точек Actuator