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Spring Boot 4 Complete Guide · 课时

使用 Micrometer 和 Prometheus 监控指标与仪表板

使用 Micrometer 暴露应用监控指标，通过 Prometheus 抓取指标，并在 Grafana 中可视化趋势，实现全面可观测性。

使用 Micrometer 和 Prometheus 监控指标与仪表板 是 CoddyKit 上的免费 Spring Boot 4 Complete Guide 课时。 这是第 4 节课，共 4 节。 你可以在下方免费阅读本课时的完整内容 — 然后在浏览器中使用内置代码编辑器和全天候 AI 导师进行实践。 这是 Spring Boot 4 Complete Guide 学习路径的一部分，你的进度在网页和 CoddyKit 应用中同步。 Spring Boot 4 Complete Guide 课程共包含 4 节课。

本课时的部分内容尚未翻译，以英文显示。

Beyond Logs and Traces

Logs tell you what happened and traces show request paths, but metrics reveal trends over time: request rates, error percentages, memory use. They complete the observability picture.

What Is Micrometer?

Micrometer is a metrics facade, like SLF4J but for metrics. You instrument once and export to many backends such as Prometheus or Datadog.

Wiring in Prometheus

Add the Prometheus registry dependency and Actuator exposes a scrape endpoint automatically.

<dependency>
  <groupId>io.micrometer</groupId>
  <artifactId>micrometer-registry-prometheus</artifactId>
</dependency>

Exposing the Endpoint

Enable the Prometheus endpoint so metrics are served at /actuator/prometheus in a format Prometheus understands.

management.endpoints.web.exposure.include=health,prometheus

The Three Core Meter Types

Most metrics fall into three types.

  • Counter — only goes up (requests served)
  • Gauge — goes up and down (queue size)
  • Timer — measures durations

Creating a Counter

Register a counter and increment it when an event occurs.

Counter c = registry.counter("orders.placed");
c.increment();

Timing Code

A Timer records how long operations take, giving you latency percentiles.

Timer t = registry.timer("checkout.duration");
t.record(() -> processCheckout());

Tags for Dimensionality

Add tags (labels) to slice metrics by endpoint, status, or region. Avoid high-cardinality tags like user IDs, which explode storage.

registry.counter("http.requests", "status", "200").increment();

How Prometheus Scrapes

Prometheus periodically pulls the /actuator/prometheus endpoint and stores time-series data, which you can then query with PromQL.

Visualizing with Grafana

Grafana connects to Prometheus as a data source and renders dashboards. Spring Boot has ready-made dashboards for JVM and HTTP metrics.

Alerting on Metrics

Define alert rules, for example error rate above 5 percent, so the team is notified before users complain. Metrics turn into proactive operations.

Quick Check

Test your understanding of metrics and observability.

Recap

You exposed metrics via Micrometer and the Prometheus Actuator endpoint, learned counters, gauges, and timers, used tags wisely, and visualized and alerted with Prometheus and Grafana.

常见问题解答

「使用 Micrometer 和 Prometheus 监控指标与仪表板」课时是免费的吗？

是的 — 「使用 Micrometer 和 Prometheus 监控指标与仪表板」的完整文本可在网页上免费阅读。要进行交互式练习（内置代码编辑器和全天候 AI 导师）并解锁 Spring Boot 4 Complete Guide 课程的其余内容，请升级到 CoddyKit PRO。 Spring Boot 4 Complete Guide 课程共包含 4 节课。

「使用 Micrometer 和 Prometheus 监控指标与仪表板」这节课中我会学到什么？

使用 Micrometer 暴露应用监控指标，通过 Prometheus 抓取指标，并在 Grafana 中可视化趋势，实现全面可观测性。 你通过在浏览器中直接运行的动手代码来练习 Spring Boot 4 Complete Guide，全天候 AI 导师会在你学习这节课的过程中回答你的问题。

学习 Spring Boot 4 Complete Guide 需要有经验吗？

无需任何先前经验。CoddyKit 上的 Spring Boot 4 Complete Guide 课程适合初学者到高级学习者，你可以从这里开始或从头开始，按照自己的节奏学习。 这是第 4 节课，共 4 节。

「使用 Micrometer 和 Prometheus 监控指标与仪表板」课时需要多长时间？

大多数 CoddyKit 课程大约需要 5–10 分钟。每节课都很精短且互动，所以你能稳步进步，并在网页和应用中从离开的地方继续。

我能在这节 Spring Boot 4 Complete Guide 课中编写并运行代码吗？

能。每节 Spring Boot 4 Complete Guide 课都包含内置代码编辑器，你可以在浏览器中直接编写并运行真实代码，并获得即时 AI 反馈 — 无需本地设置。

此课程中的所有课时

  1. Kubernetes 编排基础
  2. 使用 Sleuth 与 Zipkin 进行分布式追踪
  3. 健康检查与弹性模式
  4. 使用 Micrometer 和 Prometheus 监控指标与仪表板
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