這段配置是 Spring Boot 應用中對 Actuator 和 Micrometer 監控系統的配置，用于將應用的指標暴露給 Prometheus 進行收集。下面我將詳細介紹這種配置方式及其提供的指標。

配置說明

這個配置主要涉及 Spring Boot Actuator 和 Micrometer 兩個核心組件：

1. Actuator 配置：

management:endpoint:env:enabled: false  # 禁用 env 端點，防止暴露敏感環境變量security:enabled: false  # 禁用端點安全驗證（生產環境建議啟用）endpoints:web:exposure:include:- prometheus  # 只暴露 prometheus 端點

這部分配置了 Actuator 端點的訪問權限和暴露范圍，特別啟用了 Prometheus 指標端點。

2. Micrometer 配置：

management:metrics:tags:application: XXXX  # 為所有指標添加 application=XXXX 標簽enable:all: true  # 啟用所有默認指標收集distribution:percentiles:http.server.requests: 0.25,0.5,0.75,0.9,0.95  # 為 HTTP 請求指標計算指定百分位數

這部分配置了 Micrometer 的指標收集策略，包括標簽、啟用的指標類型和分布統計參數。

3. 依賴配置：

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

這兩個依賴分別引入了 Actuator 和 Prometheus 指標收集器。

提供的核心指標

Spring Boot Actuator 與 Micrometer 結合 Prometheus 會提供以下幾類核心指標：

1. JVM 相關指標

jvm_memory_used_bytes                # JVM 各區域（堆、非堆）已使用內存
jvm_memory_max_bytes                 # JVM 各區域最大可用內存
jvm_memory_committed_bytes           # JVM 各區域已提交的內存
jvm_gc_pause_seconds_total           # GC 暫停總時間
jvm_threads_live_threads             # 當前活躍線程數
jvm_classes_loaded_classes           # 已加載的類數量

2. HTTP 請求指標

http_server_requests_seconds_count   # HTTP 請求總數
http_server_requests_seconds_sum     # HTTP 請求總耗時
http_server_requests_seconds_max     # HTTP 請求最大耗時
http_server_requests_seconds         # HTTP 請求耗時分布（通過 percentiles 配置）

可通過 method、uri、status 等標簽過濾不同請求路徑和狀態碼的性能。

3. 系統資源指標

system_cpu_usage                     # 系統 CPU 使用率
process_cpu_usage                    # 進程 CPU 使用率
system_load_average_1m               # 系統 1 分鐘負載平均值
process_start_time_seconds           # 進程啟動時間

4. 數據庫連接池指標（如 HikariCP）

hikaricp_connections_active          # 活躍連接數
hikaricp_connections_idle            # 空閑連接數
hikaricp_connections_pending         # 等待獲取連接的線程數
hikaricp_connections_creation_seconds # 連接創建耗時

5. 緩存指標（如 Caffeine、Redis）

cache_gets_total                     # 緩存獲取次數
cache_hits_total                     # 緩存命中次數
cache_misses_total                   # 緩存未命中次數
cache_puts_total                     # 緩存放入次數

6. 自定義業務指標

通過 MeterRegistry 接口可以在代碼中添加自定義指標，例如：

@Autowired
private MeterRegistry meterRegistry;// 計數器
Counter requestCounter = meterRegistry.counter("http_requests", "endpoint", "/api/users");
requestCounter.increment();// 計時器
Timer apiTimer = meterRegistry.timer("api_response_time", "service", "user-service");
apiTimer.record(() -> {// 執行耗時操作
});

如何使用這些指標

1. 訪問指標端點：
   應用啟動后，可以通過 http://<host>:<port>/actuator/prometheus 查看 Prometheus 格式的指標數據。
2. Prometheus 配置：
   在 Prometheus 的配置文件中添加抓取任務：

scrape_configs:- job_name: 'spring-boot-app'static_configs:- targets: ['localhost:8080']metrics_path: '/actuator/prometheus'

3. Grafana 可視化：
   導入 Spring Boot 官方提供的 Grafana 儀表盤模板（如 ID 12968），快速展示應用性能圖表。

性能優化建議

1. 調整百分位計算：
   配置中的 percentiles 會增加計算開銷，生產環境建議只保留關鍵百分位（如 0.95、0.99）。
2. 禁用不必要的指標：
   如果某些指標對監控無幫助，可以通過 management.metrics.enable.<metric-name>=false 禁用。
3. 添加自定義標簽：
   為指標添加有業務意義的標簽（如 service、operation），便于聚合和分析。
4. 監控告警：
   基于關鍵指標設置告警規則，例如：
   • HTTP 請求 95% 響應時間超過 1 秒
   • JVM 堆內存使用率超過 80%
   • 數據庫連接池等待線程數持續大于 5

這種配置方式使 Spring Boot 應用能夠無縫集成 Prometheus 監控系統，提供全面的應用性能指標，幫助開發者及時發現和解決問題。