Micrometer、链路追踪与 APM

第 18 章 · Micrometer、链路追踪与 APM

本章目标：使用 Spring Boot Actuator 暴露健康检查与 /actuator/prometheus 指标；理解 RED 方法与 Grafana 告警概念；集成 Micrometer Tracing（OpenTelemetry Bridge），让 traceId 贯穿 MVC、JPA 与 Redis；将 MDC traceId（ch09）与 metrics、日志关联；了解 APM（Datadog / New Relic 类）概念；建立生产可观测性 checklist。

学时建议：5～6 小时（含 2 小时 Prometheus + Grafana 跟练）

前置：本模块 ch09 AOP 与 MDC；ch10 Redis；ch11 jar 部署；ch17 JPA 慢查询。监控概念可对照 ops-deploy 与 spring-cloud-web ch18。

18.1 可观测性三大支柱

         Metrics              Logs               Traces
    Prometheus/Grafana    JSON → ELK/Loki    OTel → Jaeger/Tempo
    「系统是否异常？」     「发生了什么？」      「慢在哪里？」

虚构 shop-spring-demo、api.example.com；严禁写入真实监控 SaaS API Key。

RED 方法：Rate（QPS）、Errors（5xx 率）、Duration（P95/P99 延迟）。

18.2 Spring Boot Actuator

pom.xml：

<dependency>
  <groupId>org.springframework.boot</groupId>
  <artifactId>spring-boot-starter-actuator</artifactId>
</dependency>
<dependency>
  <groupId>io.micrometer</groupId>
  <artifactId>micrometer-registry-prometheus</artifactId>
</dependency>

application.yml：

management:
  endpoints:
    web:
      exposure:
        include: health,info,prometheus,metrics
  endpoint:
    health:
      show-details: when_authorized
  metrics:
    tags:
      application: shop-spring-demo

安全：生产勿将 actuator 全量暴露公网；Nginx 限制 IP 或独立 management 端口：

management:
  server:
    port: 9090

18.3 自定义业务指标

@Service
@RequiredArgsConstructor
public class OrderService {
    private final MeterRegistry registry;
    private final Counter orderCreatedCounter;

    public OrderService(MeterRegistry registry, OrderRepository repo) {
        this.registry = registry;
        this.orderCreatedCounter = Counter.builder("shop.orders.created")
            .description("订单创建总数")
            .tag("channel", "api")
            .register(registry);
        // ...
    }

    @Transactional
    public Order create(CreateOrderCommand cmd) {
        Order order = /* ... */;
        orderCreatedCounter.increment();
        registry.timer("shop.orders.create.latency").record(() -> { /* 可选 */ });
        return orderRepository.save(order);
    }
}

常用指标类型：

18.4 Prometheus 与 Grafana（本地跟练）

docker-compose.observability.yml（虚构，仅教学）：

services:
  prometheus:
    image: prom/prometheus:v2.48.0
    ports: ["9090:9090"]
    volumes:
      - ./prometheus.yml:/etc/prometheus/prometheus.yml
  grafana:
    image: grafana/grafana:10.2.0
    ports: ["3000:3000"]

prometheus.yml 片段：

scrape_configs:
  - job_name: shop-spring
    metrics_path: /actuator/prometheus
    static_configs:
      - targets: ["host.docker.internal:9090"]

Grafana 导入 JVM (Micrometer) 或 Spring Boot 2.1 Statistics 面板，观察：

• http_server_requests_seconds P95
• jvm_memory_used_bytes
• hikaricp_connections_active（ch17 连接池）

告警规则示例（虚构）：

- alert: HighErrorRate
  expr: rate(http_server_requests_seconds_count{status=~"5.."}[5m]) > 0.05
  for: 5m
  labels:
    severity: warning