Micrometer ile Özel Ölçümler
Uygulamanıza ait ölçümleri kaydedin.
Micrometer ile Özel Ölçümler, CoddyKit'te ücretsiz bir Spring Boot 4 Microservices & REST APIs dersidir. Bu, 4 dersinin 3. dersidir. Aşağıdan dersin tamamını ücretsiz okuyabilir, sonra tarayıcıda yerleşik kod editörü ve 7/24 yapay zeka koçu ile uygulamalı olarak pratik yapabilirsin. Bu, Spring Boot 4 Microservices & REST APIs öğrenme yolunun bir parçasıdır ve ilerlemeniz web ve CoddyKit uygulaması arasında senkronize olur. Spring Boot 4 Microservices & REST APIs kursu toplamda 4 dersten oluşur.
Bu dersin bazı bölümleri henüz çevrilmemiş olup İngilizce olarak gösterilmektedir.
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
Yapay zeka eğitmeniyle Java öğren — ücretsiz
Tarayıcında gerçek kod yaz ve çalıştır, 7/24 yapay zeka eğitmeninden anında yardım al; web'de ya da uygulamada kaldığın yerden devam et.
- Kurslar
- 24
- Dersler
- 93
Sıkça Sorulan Sorular
“Micrometer ile Özel Ölçümler” dersi ücretsiz mi?
Evet — “Micrometer ile Özel Ölçümler” dersin tüm metni burada web'de ücretsiz olarak okunabilir. Etkileşimli olarak pratik yapmak (yerleşik kod editörü ve 7/24 yapay zeka koçu) ve Spring Boot 4 Microservices & REST APIs kursunun geri kalanını açmak için CoddyKit PRO'ya yükselt. Spring Boot 4 Microservices & REST APIs kursu toplamda 4 dersten oluşur.
“Micrometer ile Özel Ölçümler” dersinde ne öğreneceğim?
Uygulamanıza ait ölçümleri kaydedin. Spring Boot 4 Microservices & REST APIs ile uygulamalı kodu tarayıcıda doğrudan çalıştırarak pratik yaparsın ve 7/24 yapay zeka koçu dersi çalışırken sorularını yanıtlar.
Spring Boot 4 Microservices & REST APIs öğrenmeye başlamak için deneyim gerekli mi?
Önceden deneyim gerekmez. CoddyKit'te Spring Boot 4 Microservices & REST APIs, başlangıçtan ileri seviyeye kadar yapılandırıldığı için buradan başlayabilir veya başından başlayıp kendi hızında ilerleme yapabilirsin. Bu, 4 dersinin 3. dersidir.
“Micrometer ile Özel Ölçümler” dersi ne kadar sürer?
Çoğu CoddyKit dersi yaklaşık 5–10 dakika sürer. Her biri kısa ve etkileşimli olduğu için sabit ilerleme yaparsın ve web ile uygulama arasında tam olarak bıraktığın yerden devam edebilirsin.
Bu Spring Boot 4 Microservices & REST APIs dersinde kod yazıp çalıştırabilir miyim?
Evet. Her Spring Boot 4 Microservices & REST APIs dersi yerleşik bir kod editörü içerir, bu sayede tarayıcıda gerçek kod yazıp çalıştırabilir ve anlık yapay zeka geri bildirimi alırsın — yerel kurulum gerekli değildir.
Bu kursun tüm dersleri
- Actuator Uç Noktalarını Etkinleştirme
- Sağlık Göstergeleri
- Micrometer ile Özel Ölçümler
- Actuator Uç Noktalarını Güvenceye Alma