微服务指标监控一站式搭建：Prometheus抓取+Grafana大屏展示详解

一、组件分工

Prometheus（普罗米修斯）
时序数据库，定时拉取（Pull模式）各个服务暴露的监控指标（JVM、接口QPS、耗时、异常数、线程池、Tomcat等），持久化时序数据；自带简单Web查询页面、告警规则引擎。
Grafana
可视化面板工具，不存数据，对接Prometheus数据源，拖拽生成监控大盘、多维度图表、阈值告警，支持邮件/钉钉/企业微信推送。

核心架构流程

SpringBoot应用暴露Metrics接口 → Prometheus定时抓取指标 → Grafana读取Prometheus数据渲染图表 + 配置告警。

二、Windows单机部署

1、Prometheus部署

下载地址：官网地址
Windows 下载 prometheus-x.x.x.windows-amd64.zip，解压路径无中文空格。
极简配置 prometheus.yml

yaml 复制代码

global:
  scrape_interval: 15s # 每15秒拉一次指标
scrape_configs:
  # 监控Prometheus自身
  - job_name: "prometheus"
    static_configs:
      - targets: ["127.0.0.1:9090"]

cmd 复制代码

prometheus.exe

访问后台：http://127.0.0.1:9090

2、Grafana部署

下载：官网
Windows zip包解压，进入bin目录执行 grafana-server.exe。
访问地址：http://127.0.0.1:3000
默认账号密码：admin / admin，首次登录强制修改密码。

三、SpringBoot3 接入Prometheus

1、Maven依赖

xml 复制代码

<!-- actuator暴露监控端点 -->
<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-actuator</artifactId>
</dependency>
<!-- micrometer prometheus指标导出 -->
<dependency>
    <groupId>io.micrometer</groupId>
    <artifactId>micrometer-registry-prometheus</artifactId>
</dependency>

2、application.yml 开放端点

yaml 复制代码

management:
  endpoints:
    web:
      exposure:
        include: health,prometheus,info,metrics
  metrics:
    export:
      prometheus:
        enabled: true
  endpoint:
    health:
      show-details: always

启动后指标地址：http://127.0.0.1:8080/actuator/prometheus

3、Prometheus追加业务服务抓取配置

修改 prometheus.yml，新增job抓取SpringBoot服务：

yaml 复制代码

scrape_configs:
  - job_name: "prometheus"
    static_configs:
      - targets: ["127.0.0.1:9090"]
  # 新增微服务
  - job_name: "order-service"
    static_configs:
      - targets: ["127.0.0.1:8080"]
    metrics_path: "/actuator/prometheus"

重启Prometheus，Targets页面看到实例状态UP即抓取成功。

四、Grafana 对接Prometheus + 导入监控大盘

步骤1：添加数据源

左侧「Connections」→「Data sources」→「Add data source」
选择Prometheus，填写地址：http://127.0.0.1:9090
点击「Save & test」提示数据源连通成功。

步骤2：一键导入成熟SpringBoot大盘

不用自己拖拽图表

SpringBoot Micrometer通用面板ID：12900

左侧「Dashboards」→「Import」；
填入ID 12900 → Load；
数据源选中刚才配置的Prometheus，确认导入。

内置大盘自动展示指标

JVM：堆内存、非堆内存、GC次数、GC耗时、线程总数、死锁线程；
Tomcat：连接数、请求排队数、错误请求量；
HTTP接口：QPS、P95/P99响应耗时、4xx/5xx异常计数；
系统CPU、磁盘、内存使用率；
自定义业务埋点指标。

五、常用PromQL查询语句

1、接口QPS（每秒请求量）

promql 复制代码

sum(rate(http_server_requests_seconds_count[1m])) by (uri)

2、接口P99响应耗时

promql 复制代码

histogram_quantile(0.99, sum(rate(http_server_requests_seconds_bucket[1m])) by (le,uri))

3、5xx错误请求数

promql 复制代码

sum(rate(http_server_requests_seconds_count{status=~"5.."}[1m])) by (uri)

4、JVM堆内存使用量

promql 复制代码

jvm_memory_used_bytes{area="heap"}

六、自定义业务埋点指标

统计下单次数

1、注入MeterRegistry

java 复制代码

import io.micrometer.core.instrument.Counter;
import io.micrometer.core.instrument.MeterRegistry;
import org.springframework.stereotype.Service;

import javax.annotation.PostConstruct;

@Service
public class OrderService {
    private final Counter orderCreateCounter;

    public OrderService(MeterRegistry registry) {
        this.orderCreateCounter = registry.counter("business.order.create");
    }

    public void createOrder() {
        // 业务逻辑
        orderCreateCounter.increment(); // 指标+1
    }
}

2、PromQL查询下单总次数

promql 复制代码

sum(rate(business_order_create_total[1m]))

自定义指标会自动出现在Grafana图表中。

七、告警配置

方案1：Prometheus原生告警（AlertManager）

编写告警规则：CPU使用率>80%、接口错误率>5%、实例下线触发告警；
独立部署AlertManager，配置钉钉/邮箱接收告警通知。

方案2：Grafana内置告警（简单场景首选）

Grafana图表面板编辑 → Alert标签页；
设置阈值：比如5xx错误连续1分钟大于10次；
配置通知渠道：钉钉Webhook、企业微信、邮件；
触发条件满足后自动推送告警消息。

八、高频踩坑

Prometheus Target显示DOWN
检查SpringBoot服务是否正常运行、防火墙放行端口、actuator地址是否能访问；
Grafana图表无数据
PromQL时间区间选择是否匹配抓取间隔、指标名称写错、数据源选错；
actuator端点外网不能访问
检查Spring Security是否拦截/actuator/prometheus路径，开发环境临时放行。