Java 生态监控体系实战：Prometheus+Grafana+SkyWalking 整合全指南（二）

三、实战第二步：Java 服务监控改造（指标 + 链路）

3.1 接入 Prometheus 指标监控（基于 Micrometer）

Spring Boot 应用通过Spring Boot Actuator暴露监控端点，结合Micrometer将指标转换为 Prometheus 格式，步骤如下：

3.1.1 引入依赖（以 Maven 为例）

在所有 Java 服务（user-service/order-service 等）的pom.xml中添加依赖：

\<!-- Actuator：暴露监控端点 -->

\<dependency>

   \<groupId>org.springframework.boot\</groupId>

   \<artifactId>spring-boot-starter-actuator\</artifactId>

\</dependency>

\<!-- Micrometer Prometheus：指标格式转换 -->

\<dependency>

   \<groupId>io.micrometer\</groupId>

   \<artifactId>micrometer-registry-prometheus\</artifactId>

\</dependency>

\<!-- Micrometer Core：指标核心库 -->

\<dependency>

   \<groupId>io.micrometer\</groupId>

   \<artifactId>micrometer-core\</artifactId>

\</dependency>

3.1.2 配置 Actuator 端点

在application.yml中配置暴露 Prometheus 指标端点：

spring:

 application:

   name: user-service  # 服务名（不同服务需修改，如order-service）

\# Actuator配置

management:

 endpoints:

   web:

     exposure:

       include: prometheus,health,info  # 暴露的端点（prometheus为核心指标端点）

 endpoint:

   health:

     show-details: always  # 健康检查显示详情

 metrics:

   tags:

     application: \${spring.application.name}  # 为所有指标添加"application"标签（便于按服务筛选）

   export:

     prometheus:

       enabled: true  # 启用Prometheus指标导出

3.1.3 自定义业务指标（以订单服务为例）

除了默认的 JVM、HTTP 请求等指标，实际业务中常需监控自定义指标（如订单量、支付成功率）。以order-service为例，通过MeterRegistry实现指标埋点：

1. 定义指标枚举类（统一管理指标名称与标签）：

package com.example.orderservice.metrics;

/\*\*

\* 订单服务自定义指标枚举

\*/

public enum OrderMetricsEnum {

   // 订单创建总量（标签：order\_type-订单类型，status-订单状态）

   ORDER\_CREATE\_TOTAL("order.create.total", "订单创建总量", "order\_type", "status"),

   // 订单支付成功率（标签：payment\_type-支付方式）

   ORDER\_PAY\_SUCCESS\_RATE("order.pay.success.rate", "订单支付成功率", "payment\_type");

   private final String metricName;  // 指标名称

   private final String description; // 指标描述

   private final String\[] tags;      // 指标标签

   OrderMetricsEnum(String metricName, String description, String... tags) {

       this.metricName = metricName;

       this.description = description;

       this.tags = tags;

   }

   // Getter方法

   public String getMetricName() { return metricName; }

   public String getDescription() { return description; }

   public String\[] getTags() { return tags; }

}

1. 封装指标工具类（简化指标使用）：

package com.example.orderservice.metrics;

import io.micrometer.core.instrument.Counter;

import io.micrometer.core.instrument.Gauge;

import io.micrometer.core.instrument.MeterRegistry;

import org.springframework.stereotype.Component;

import javax.annotation.PostConstruct;

import java.util.HashMap;

import java.util.Map;

@Component

public class OrderMetricsUtils {

   private final MeterRegistry meterRegistry;

   // 缓存Counter指标（避免重复创建）

   private final Map\<String, Counter> counterCache = new HashMap<>();

   // 构造注入MeterRegistry

   public OrderMetricsUtils(MeterRegistry meterRegistry) {

       this.meterRegistry = meterRegistry;

   }

   /\*\*

    \* 初始化Counter指标

    \*/

   @PostConstruct

   public void initCounters() {

       for (OrderMetricsEnum metricsEnum : OrderMetricsEnum.values()) {

           if (metricsEnum.getMetricName().contains("total")) { // 总量类指标使用Counter

               Counter counter = Counter.builder(metricsEnum.getMetricName())

                       .description(metricsEnum.getDescription())

                       .tags(metricsEnum.getTags()) // 预设标签（实际使用时需传值）

                       .register(meterRegistry);

               counterCache.put(metricsEnum.getMetricName(), counter);

           }

       }

   }

   /\*\*

    \* 增加Counter指标计数

    \* @param metricsEnum 指标枚举

    \* @param tagValues 标签值（需与枚举中tags顺序一致）

    \*/

   public void incrementCounter(OrderMetricsEnum metricsEnum, String... tagValues) {

       Counter counter = counterCache.get(metricsEnum.getMetricName());

       if (counter != null) {

           counter.increment(tagValues);

       }

   }

   /\*\*

    \* 注册Gauge指标（适用于瞬时值，如当前待支付订单数）

    \* @param metricsEnum 指标枚举

    \* @param valueSupplier 值提供者（函数式接口，动态获取值）

    \* @param tagValues 标签值

    \*/

   public void registerGauge(OrderMetricsEnum metricsEnum, Number valueSupplier, String... tagValues) {

       Gauge.builder(metricsEnum.getMetricName(), valueSupplier)

               .description(metricsEnum.getDescription())

               .tags(tagValues)

               .register(meterRegistry);

   }

}

1. 在业务代码中埋点（订单创建接口为例）：

package com.example.orderservice.controller;

import com.example.orderservice.metrics.OrderMetricsEnum;

import com.example.orderservice.metrics.OrderMetricsUtils;

import com.example.orderservice.service.OrderService;

import com.example.orderservice.vo.OrderVO;

import org.springframework.web.bind.annotation.PostMapping;

import org.springframework.web.bind.annotation.RequestBody;

import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;

import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;

import javax.annotation.Resource;

@RestController

@RequestMapping("/order")

public class OrderController {

   @Resource

   private OrderService orderService;

   @Resource

   private OrderMetricsUtils orderMetricsUtils;

   /\*\*

    \* 创建订单接口

    \*/

   @PostMapping("/create")

   public String createOrder(@RequestBody OrderVO orderVO) {

       try {

           String orderId = orderService.createOrder(orderVO);

           // 埋点：订单创建成功（标签：order\_type=普通订单，status=成功）

           orderMetricsUtils.incrementCounter(

                   OrderMetricsEnum.ORDER\_CREATE\_TOTAL,

                   orderVO.getOrderType(), "success"

           );

           return "订单创建成功，订单ID：" + orderId;

       } catch (Exception e) {

           // 埋点：订单创建失败

           orderMetricsUtils.incrementCounter(

                   OrderMetricsEnum.ORDER\_CREATE\_TOTAL,

                   orderVO.getOrderType(), "fail"

           );

           return "订单创建失败：" + e.getMessage();

       }

   }

}

3.1.4 验证指标暴露

启动user-service（端口 8081），访问 http://localhost:8081/actuator/prometheus，应能看到：

• 默认指标：如jvm_memory_used_bytes（JVM 内存使用）、http_server_requests_seconds_count（HTTP 请求计数）；

• 自定义指标：如order_create_total{application="order-service",order_type="普通订单",status="success",...}。

3.2 接入 SkyWalking 链路追踪（基于 Agent）

SkyWalking 通过 Java Agent 实现无侵入式链路采集，无需修改业务代码，只需在服务启动时挂载 Agent 包。

3.2.1 下载 SkyWalking Agent

从SkyWalking 官网下载与 OAP Server 版本（9.4.0）一致的 Agent 包，解压后得到skywalking-agent目录，核心文件包括：

• agent.config：Agent 配置文件；

• skywalking-agent.jar：Agent 核心包。

3.2.2 配置 Agent

修改skywalking-agent/agent.config中的关键配置：

\# 1. 应用名称（必填，不同服务需修改，如user-service、order-service）

agent.service\_name=\${SW\_AGENT\_NAME:order-service}

\# 2. OAP Server地址（填写部署OAP Server的服务器IP）

collector.backend\_service=\${SW\_AGENT\_COLLECTOR\_BACKEND\_SERVICES:192.168.1.100:11800}

\# 3. 采样率（默认100%，生产环境可根据性能调整，如50%）

agent.sample\_rate=\${SW\_AGENT\_SAMPLE:10000}

\# 4. 日志输出（可选，开启后便于排查Agent问题）

logging.level=\${SW\_LOGGING\_LEVEL:INFO}

logging.file\_name=\${SW\_LOGGING\_FILE\_NAME:skywalking-agent.log}

3.2.3 启动服务时挂载 Agent

通过 JVM 参数-javaagent挂载 Agent，以 Spring Boot 服务为例：

1. 本地开发环境 （IDEA）：在Run/Debug Configurations中添加 VM 参数：

-javaagent:D:/skywalking-agent/skywalking-agent.jar

-DSW\_AGENT\_NAME=order-service

-DSW\_AGENT\_COLLECTOR\_BACKEND\_SERVICES=192.168.1.100:11800

1. 生产环境（Jar 包启动）：在启动脚本中添加参数：

nohup java -javaagent:/opt/skywalking-agent/skywalking-agent.jar \\

-DSW\_AGENT\_NAME=order-service \\

-DSW\_AGENT\_COLLECTOR\_BACKEND\_SERVICES=192.168.1.100:11800 \\

-jar order-service-1.0.0.jar > order-service.log 2>&1 &

3.2.4 验证链路追踪

启动所有 Java 服务后，访问几次业务接口（如创建订单、查询商品），然后打开 SkyWalking UI（http://服务器IP:8080）：

• 在 "服务列表" 中能看到所有挂载 Agent 的服务（user-service、order-service 等）；

• 在 "链路追踪" 中可查看具体接口的调用链路，包括各服务的调用顺序、耗时、是否有异常。

四、实战第三步：Grafana 可视化配置（指标 + 链路）

4.1 添加数据源

Grafana 需分别对接 Prometheus（指标）和 SkyWalking（链路），步骤如下：

4.1.1 添加 Prometheus 数据源

1. 登录 Grafana，点击左侧菜单 "Configuration> Data Sources"，点击 "Add data source"；

2. 搜索 "Prometheus"，选择后配置：

• Name：Prometheus（自定义名称）；

• URL：http://prometheus:9090（Docker 内部网络，直接使用容器名访问）；

• 其他保持默认，点击 "Save & test"，显示 "Data source is working" 即为成功。

4.1.2 添加 SkyWalking 数据源

1. 点击 "Add data source"，搜索 "SkyWalking"（若未找到，需先在 Grafana 插件市场安装 SkyWalking 插件）；

2. 配置：

• Name：SkyWalking；

• URL：http://skywalking-oap:12800（OAP Server 的 HTTP 接口地址）；

• 其他保持默认，点击 "Save & test"，显示 "Success" 即为成功。

4.2 配置监控面板

Grafana 面板支持 "导入模板" 和 "自定义创建"，推荐先导入成熟模板快速实现基础监控，再根据业务需求自定义。

4.2.1 导入 Spring Boot 指标模板

1. 点击左侧菜单 "Dashboards> Browse"，点击 "Import"；

2. 输入 Spring Boot 指标模板 ID：12900（Grafana 官方模板，涵盖 JVM、HTTP、业务指标），点击 "Load"；

3. 选择数据源为 "Prometheus"，点击 "Import"，即可看到完整的 Spring Boot 服务监控面板，包含：

• JVM 监控：堆内存、非堆内存、GC 次数、GC 耗时；

• 接口监控：请求量、响应时间（P50/P90/P99）、错误率；

• 系统监控：CPU 使用率、内存使用率、磁盘 IO。

4.2.2 自定义业务指标面板（以订单量监控为例）

1. 在现有面板中点击 "Add panel"，选择 "Time series"（时序图）；

2. 在 "Query" 中配置 Prometheus 查询语句：

• 指标：order_create_total{application="order-service"}（订单创建总量）；

• 聚合方式：选择 "Rate"（按时间速率统计，单位：个 / 分钟）；

• 标签筛选：可按order_type（订单类型）或status（状态）拆分曲线；

1. 配置面板样式：

• Title：订单创建量（分钟级）；

• Y 轴：设置单位为 "个"；

• 曲线颜色：为不同订单类型设置不同颜色；

1. 点击 "Apply"，完成自定义面板添加。

4.2.3 整合 SkyWalking 链路数据

1. 添加新面板，选择 "Table"（表格）或 "Graph"（图表）；

2. 在 "Query" 中选择数据源为 "SkyWalking"，配置查询条件：

• Service：选择 "order-service"；

• Endpoint：选择 "/order/create"（订单创建接口）；

• Metric：选择 "Response Time (P95)"（P95 响应时间）；

1. 配置时间范围（如最近 1 小时），即可在 Grafana 中直接查看 SkyWalking 采集的链路性能数据。

4.3 配置告警通知（以钉钉为例）

Grafana 支持对接多种告警渠道，此处以钉钉为例配置：

1. 在钉钉群中添加 "自定义机器人"，获取 WebHook 地址（如https://oapi.dingtalk.com/robot/send?access_token=xxx）；

2. 登录 Grafana，点击左侧菜单 "Alerting> Contact points"，点击 "Add contact point"；

3. 配置：

• Name：DingTalk；

• Type：选择 "DingDing"；

• URL：填写钉钉机器人 WebHook 地址；

• Message：自定义告警模板，示例：

【Grafana告警】

告警规则：{{ alert.name }}

告警级别：{{ alert.labels.severity }}

触发时间：{{ alert.startsAt }}

服务名称：{{ alert.labels.application }}

详情：{{ alert.annotations.description }}

1. 点击 "Test" 发送测试告警，确认钉钉群能收到消息；

2. 为监控指标配置告警规则：

• 进入订单创建量面板，点击 "Alert> Create alert rule"；

• 配置触发条件：当订单创建量连续 5 分钟低于 10 个（业务低峰告警）；

• 选择通知渠道为 "DingTalk"；

• 设置告警恢复通知：勾选 "Send recovery notifications"。