前面我们介绍了使用Prometheus + Grafana 构建了监控系统，那么我们的应用平台怎么监控呢？应用平台中的核心业务的执行情况能否监控呢？那么接下来我们使用Actuator，Micrometer，Prometheus和Grafana监控Spring Boot应用程序，自定义应用监控指标。
应用程序在生产环境中运行时，监控其运行状况是非常必要的。通过实时了解应用程序的运行状况，才能在问题出现之前得到警告，也可以通监控应用系统的运行状况，优化性能，提高运行效率。
一、监控Spring Boot应用
下面我们以Spring Boot 为例，演示Prometheus如何监控应用系统。
1.1 项目环境：
Spring Boot 2.3.7.release
micrometer-registry-prometheus 1.5.9
需要注意Spring Boot 和 micrometer的版本号。不同的micrometer版本支持的Spring Boot 版本也不相同。
1.2 Spring Boot集成 Micrometer
step1：首先创建Spring Boot项目，首先添加依赖如下：
<dependencies> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-web</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-actuator</artifactId> </dependency> <dependency> <groupId>io.micrometer</groupId> <artifactId>micrometer-registry-prometheus</artifactId> <version>1.5.9</version> </dependency> </dependencies>
这里引入了 io.micrometer 的 micrometer-registry-prometheus 依赖以及 spring-boot-starter-actuator 依赖，因为该包对 Prometheus 进行了封装，可以很方便的集成到 Spring Boot 工程中。
需要注意Spring Boot 和 micrometer的版本号。不同的micrometer版本支持的Spring Boot 版本也不相同。
step2：修改配置文件，打开Actuator监控端点
在 application.yml 中配置如下：
spring: application: name: PrometheusApp #Prometheus springboot监控配置 management: endpoints: web: exposure: include: '*' metrics: export: prometheus: enabled: true tags: application: ${spring.application.name} # 暴露的数据中添加application label
上面的配置中， include=* 配置为开启 Actuator 服务，Spring Boot Actuator 自带了一个/actuator/Prometheus 的监控端点供给Prometheus 抓取数据。不过默认该服务是关闭的，所以，使用该配置将打开所有的 Actuator 服务。
step3：最后，启动服务，然后在浏览器访问 http://10.2.1.159:8080/actuator/prometheus ，就可以看到服务的一系列不同类型 metrics 信息，例如 http_server_requests_seconds summary、jvm_memory_used_bytes gauge、jvm_gc_memory_promoted_bytes_total counter 等等。
到此，Spring Boot 工程集成 Micrometer 就已经完成，接下里就要与 Prometheus 进行集成了。
1.3 将应用添加到Prometheus
前面Spring Boot应用已经启动成功，并暴露了/actuator/Prometheus的监控端点。接下来我们将此应用添加到Prometheus。
step1：首先，修改 Prometheus 的配置文件 prometheus.yml ，添加上边启动的服务地址来执行监控。vim /usr/local/etc/prometheus.yml 。具体配置如下：
global: scrape_interval: 15s scrape_configs: - job_name: "prometheus" # metrics_path defaults to '/metrics' # scheme defaults to 'http'. static_configs: - targets: ["localhost:9090"] # 采集node exporter监控数据 - job_name: 'node' static_configs: - targets: ['10.2.1.231:9527'] - job_name: 'prometheusapp' metrics_path: '/actuator/prometheus' static_configs: - targets: ['10.2.1.159:8080']
上面的prometheusapp 就是前面创建的Spring Boot 应用程序，也就是 Prometheus 需要监控的服务地址。
step2：然后，重启 Prometheus 服务，查看 Prometheus UI 界面确认 Target 是否添加成功。
我们也可以在 Graph 页面执行一个简单的查询，也是获取 PrometheusApp服务的相关性能指标值。
二、使用 Grafana Dashboard 展示应用数据
前面我们已经在Prometheus正常监控Spring Boot应用的JVM性能指标数据，接下来，我们配置 Grafana Dashboard 来优雅直观的展示出来这些监控指标。
2.1 下载Grafana模板
之前介绍过Grafana 使用Dashboard 模板展示Prometheus的数据，这里就不再重复了，直接在https://grafana.com/dashboards 下载Spring Boot的模板（这里使用的是编号4701）。
2.2 导入模板
下载成功后直接在Dashboards | Import 将json模板导入到Grafana 即可。
2.3 查看应用信息
导入完毕后，就可以看到 JVM的各项监控指标，如果有多个应用，可以通过Application选择我们想要查看的应用即可。
三、自定义监控指标
前面我们在Spring Boot项目中集成Actuator和Micrometer实现了Spring Boot应用监控，基本上覆盖 JVM 各个层间的参数指标，并且配合 Grafana Dashboard 模板基本可以满足我们日常对Spring Boot应用的监控。
但是，对于核心业务改是否也能够监控它们的执行情况呢？答案是肯定的，Micrometer支持自定义监控指标，实现业务方面的数据监控。例如统计访问某一个 API 接口的请求数，统计实时在线人数、统计实时接口响应时间等。
接下来，我们以监控所有API请求次数为例，演示如何自定义监控指标并展示到Grafana 。
3.1 添加指标统计
step1：首先，在之前的Spring Boot项目中，创建CustomMetricsController 控制器，具体示例代码如下：
@RestController @RequestMapping("/custom/metrics") public class CustomMetricsController { @Autowired private MeterRegistry meterRegistry; /** * 订单请求测试 */ @GetMapping("/order/{appId}") public String orderTest(@PathVariable("appId") String appId) { Counter.builder("metrics.request.count").tags("apiCode", "order").register(meterRegistry).increment(); return "order请求成功：" +appId ; } /** * 产品请求测试 */ @GetMapping("/product/{appId}") public String productTest(@PathVariable("appId") String appId) { Counter.builder("metrics.request.count").tags("apiCode", "product").register(meterRegistry).increment(); return "product请求成功：" +appId ; } }
如上所示，使用Counter 计数器定义了自定义指标参数：metrics_request_count，来统计相关接口的请求次数。这里只是测试，所以直接在Controller类中进行统计。实际项目项目中，应该是使用AOP，或是拦截器的方式统计所有接口的请求信息，减少这种非关键代码的侵入性。
step2： 验证测试，重新启动Spring Boot 应用。分别访问：http://10.2.1.159:8080/custom/metrics/order/{appId}和http://10.2.1.159:8080/custom/metrics/product/{appId} 接口，然后在 Promtheus 中查看自定义的指标数据：metrics_request_count_total。
如上图所示，我们自定义的监控指标已经在Prometheus中显示了，说明我们在应用中配置的自定义监控指标已经成功。
3.2 创建Grafana数据面板
接下来，我们在 Grafana Dashboard展示我们自定义的监控指标。其实也非常简单，创建一个新的数据面板Panel 并添加 Query 查询，相关的监控指标就图形化展示出来了。接下来演示在Grafana上创建数据面板。
step1：首先，页面的右上角的Add panel | Add a new Panel，添加一个 Panel，并命名为：统计接口请求次数。可以选择选择想要展示的图形，如：连线图、柱状图等。
step2：然后，在panel的下方增加 Query 查询，选择数据源为之前定义的Prometheus-1，指标选择之前自定义的指标数据：metrics_request_count_total，点击applay 保存之后，返回首页就可以看到刚添加的 panel。具体如下图所示：
如上图所示，上面我们新增加的panel中成功显示了我们自定义的监控数据。继续请求之前的应用接口，数据会正常刷新。说明Grafana上的指标数据展示配置成功。
以上，我们就把如何自定义监控指标并在Grafana 的图形界面展示介绍完了。
最后
以上，我们就把Prometheus如何监控Spring Boot应用，自定义应用监控指标！介绍完了。
