Prometheus 入门教程（七）：SpringBoot 实现自定义指标监控

it2025-06-24 5

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上篇文章我们已经可以在 Grafana 上看到对应的 SpringBoot 应用信息了，通过这些信息我们可以对 SpringBoot 应用有更全面的监控。但是如果我们需要对一些业务指标做监控，我们应该怎么做呢？这篇文章就带你一步步实现一个模拟的订单业务指标监控。

假设我们有一个订单系统，我们需要监控它的实时订单总额、10 分钟内的下单失败率、请求失败数。那么我们应该怎么做呢？

添加业务监控指标

在 spring-web-prometheus-demo 项目的基础上，我们添加一个 PrometheusCustomMonitor 类。在这里面我们定义了三个业务指标：

order_request_count：下单总次数

order_amount_sum：下单总金额

@Component public class PrometheusCustomMonitor { /** * 订单发起次数 */ private Counter orderCount; /** * 金额统计 */ private DistributionSummary amountSum; private final MeterRegistry registry; @Autowired public PrometheusCustomMonitor(MeterRegistry registry) { this.registry = registry; } @PostConstruct private void init() { orderCount = registry.counter("order_request_count", "order", "test-svc"); amountSum = registry.summary("order_amount_sum", "orderAmount", "test-svc"); } public Counter getOrderCount() { return orderCount; } public DistributionSummary getAmountSum() { return amountSum; } }

模拟订单数据

这里我们新增一个 TestController 类，去模拟现实的订单数据。

后续应用启动后，我们可以通过 localhost:8080/order 去模拟用户下单操作。

package com.chenshuyi.springwebprometheusdemo; import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping; import org.springframework.web.bind.annotation.RequestParam; import org.springframework.web.bind.annotation.RestController; import javax.annotation.Resource; import java.util.Random; @RestController public class TestController { @Resource private PrometheusCustomMonitor monitor; @RequestMapping("/order") public String order() throws Exception { // 统计下单次数 monitor.getOrderCount().increment(); Random random = new Random(); int amount = random.nextInt(100); // 统计金额 monitor.getAmountSum().record(amount); return "下单成功, 金额: " + amount; } }

实际项目中，我们一般使用 AOP 的方式去实现业务指标上报。这里为了简单，直接写在代码里了。

启动项目测试

现在我们启动应用，访问 localhost:8080/order 可以成功模拟下单，每次都会有一个随机的订单金额产生。

此时我们访问 localhost:8080/actuator/prometheus 就可以看到对应的指标已经存在。

后续我们在 Grafana 中配置好相应的图表就可以看到对应的业务指标变化了。

配置 Grafana 图表

这里我们一共配置四个图表，分别是：

订单总数

订单支付总额

订单数增长率

订单支付金额增长率

配置订单个数图表

我们在原有面板上新建一个图表（Panel），名称命名为「订单个数」，来统计所有的订单数量。

在「数据配置区」中数据源选择「Prometheus」，Metrics 填入「order_amount_sum_count」。

接着在「图表设置区」的「Visualization」中选择「Stat」类别，表示这是一个统计数值。

接着在「图表设置区」的「Display」中的 Value 设置为「Last」，表示其值是取最后一个数值（因为这个数值是已经统计好了的）。Fields 设置为「Numeric Fields」，表示其是一个数值字段。

配置订单总额图表

我们同样在原有面板上新建一个图表（Panel），名称命名为「订单金额」，来统计所有订单的支付总金额。

在「数据配置区」中数据源选择「Prometheus」，Metrics 填入「order_amount_sum_sum」。

接着在「图表设置区」的「Visualization」中选择「Stat」类别，表示这是一个统计数值。

配置订单增长率

这里我们配置一个订单数的增长率，同样在原有面板上新建一个图表（Panel），名称命名为「订单增长率」，来统计订单数的增长率。

在「数据配置区」中数据源选择「Prometheus」，Metrics 填入「rate (order_amount_sum_count [1m])」，Legend 填入「{{instance}}」。

接着在「图表设置区」的「Visualization」中选择「Graph」类别，表示这是一个图形。

在「图表设置区」的「Axes」中设置「Left Y」的「Unit」设置其单位为：percent (0.0-1.0)。

配置订单金额增长率

与配置订单增长率相似，只不过这里的 Metrics 需要填入「rate (order_amount_sum_sum [1m])」。

在「图表设置区」的「Axes」中设置「Left Y」的「Unit」设置其单位为：percent (0-100)。

设置完之后的监控界面如下图所示：

接下来我们模拟一下订单的增长，访问下 localhost:8080/order 模拟下单。多访问几次，以便看到更明显的增长效果。

我们可以看到各项指标都有明显的变化，这说明我们的监控生效了！

总结

我们通过一个简单的订单业务，模拟了实际的订单数、订单金额变化情况。接着，我们通过配置订单总数、订单总金额、订单数增长率、订单金额增长率这几个图表来实现自定义指标的监控。

实现自定义指标监控，有利于我们监控关键的业务指标，从而在线上问题发生之前提前预支问题，最终减少线上问题带来的损失。