Spring Boot 监控：AOP vs Filter vs Java Agent

01前言

在 高并发 + 微服务 中，

传统 手动埋点（System.currentTimeMillis()）就像用体温计量火箭速度------代码侵入、重复劳动、维护爆炸。

下文是无侵入、高精度、全链路 监控 API 耗时，全程不碰业务代码的方案！

02实战：6 种方案横向对比

03方案详解

方案 1：StopWatch（临时调试）

代码：

@GetMapping("/query")
public ResponseEntity<String> query() throws Exception {
    StopWatch stopWatch = new StopWatch(); // 创建计时器
    stopWatch.start(); // 开始计时
    TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(new Random().nextLong(2000)); // 模拟业务
    stopWatch.stop(); // 结束计时
    System.out.printf("**方法耗时：%dms**%n", stopWatch.getTotalTimeMillis());
    return ResponseEntity.ok("api query...");
}

注解：

1. StopWatch 是 Spring 提供的轻量级计时工具。
2. 侵入性强：需手动插入到业务代码中。
3. 适合 临时调试，生产环境 不推荐。

方案 2：AOP 切面（无侵入）

代码：

@Aspect // 声明切面
@Component
public class PerformanceAspect {

    private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger("api.timed");

    @Around("@annotation(org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping)") // 拦截所有 Get 请求
    public Object recordExecutionTime(ProceedingJoinPoint pjp) throws Throwable {
        StopWatch sw = new StopWatch();
        sw.start();
        Object result = pjp.proceed(); // 执行原方法
        sw.stop();
        logger.info("**方法【{}】耗时: {}ms**", pjp.getSignature(), sw.getTotalTimeMillis());
        return result;
    }
}

注解：

1. @Around 注解拦截所有 GetMapping 方法，零侵入。
2. 通过 ProceedingJoinPoint 获取方法签名，精准定位慢接口。
3. 缺点：无法监控非 Spring 管理的类（如手动 new 的对象）。

方案 3：拦截器（Controller 层统一监控）

代码：

public class TimedInterceptor implements HandlerInterceptor {

    @Override
    public boolean preHandle(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response, Object handler) {
        request.setAttribute("startTime", System.currentTimeMillis()); // 记录开始时间
        return true;
    }

    @Override
    public void afterCompletion(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response, Object handler, Exception ex) {
        long startTime = (long) request.getAttribute("startTime");
        long cost = System.currentTimeMillis() - startTime;
        System.out.printf("**请求【%s】耗时: %dms**%n", request.getRequestURI(), cost);
    }
}

@Configuration
public class InterceptorConfig implements WebMvcConfigurer {
    @Override
    public void addInterceptors(InterceptorRegistry registry) {
        registry.addInterceptor(new TimedInterceptor())
                .addPathPatterns("/api/**"); // 拦截所有 /api 下的请求
    }
}

注解：

1. preHandle 在请求前记录时间，afterCompletion 在请求后计算耗时。
2. 只适用于 Controller 层，无法监控 Service/DAO 层方法。
3. 配置简单，适合 Web 项目快速接入。

方案 4：Filter（Servlet 级通用监控）

代码：

@Component
public class RequestTimingFilter implements Filter {

    private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(RequestTimingFilter.class);

    @Override
    public void doFilter(ServletRequest request, ServletResponse response, FilterChain chain)
            throws IOException, ServletException {
        HttpServletRequest httpRequest = (HttpServletRequest) request;
        long startTime = System.nanoTime(); // 高精度计时
        try {
            chain.doFilter(request, response); // 继续处理请求
        } finally {
            long duration = TimeUnit.NANOSECONDS.toMillis(System.nanoTime() - startTime);
            logger.info("**[{}] {} - {}ms (Status: {})**",
                    httpRequest.getMethod(),
                    httpRequest.getRequestURI(),
                    duration,
                    ((HttpServletResponse) response).getStatus());
        }
    }
}

注解：

1. 全局生效，所有请求（包括静态资源）都会被监控。
2. 粒度较粗，无法定位具体方法耗时。
3. 可通过 excludePaths 过滤不需要监控的 URI。

方案 5：事件监听（零侵入全局统计）

代码：

@Component
public class TimedListener {
    @EventListener(ServletRequestHandledEvent.class)
    public void recordTimed(ServletRequestHandledEvent event) {
        System.err.println("**请求监控事件: " + event + "**");
    }
}

注解：

1. Spring 内部事件机制，无需任何配置。
2. 只能获取 总耗时，无法拆分各阶段耗时。
3. 适合 快速接入，不适合精细化监控。

方案 6：Micrometer + Prometheus（可视化监控）

代码：

@RestController
public class ApiController {

    @Timed(value = "api.query", description = "查询业务接口") // 关键注解
    @GetMapping("/query")
    public ResponseEntity<String> query() throws Exception {
        TimeUnit.MILLISECONDS.sleep(new Random().nextLong(2000));
        return ResponseEntity.ok("api query...");
    }
}

配置：

# application.yml
management:
  endpoints:
    web:
      exposure:
        include: prometheus # 暴露 Prometheus 端点
  metrics:
    export:
      prometheus:
        enabled: true
Prometheus 配置：

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

注解：

1. @Timed 注解 零侵入，自动记录耗时指标。
2. Prometheus + Grafana 可视化展示，支持 报警规则。
3. 缺点：需引入额外依赖，适合生产环境。

方案 7：SkyWalking（分布式全链路追踪）

启动命令：

java -javaagent:/path/skywalking-agent.jar \
     -Dskywalking.agent.service_name=your-app \
     -jar your-app.jar

注解：

1. 无代码侵入，通过 Java Agent 自动注入。
2. 支持 分布式链路追踪，跨服务追踪耗时。
3. 适合微服务架构，强烈推荐！

如何选？

• 单体应用：Micrometer + Prometheus（可视化 + 报警）。

• 微服务架构：SkyWalking（全链路追踪）。

• 临时调试：Arthas（在线诊断神器）。