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;@Componentpublic 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MeterRegistrypublic OrderMetricsUtils(MeterRegistry meterRegistry) {this.meterRegistry = meterRegistry;}/\*\*\* 初始化Counter指标\*/@PostConstructpublic void initCounters() {for (OrderMetricsEnum metricsEnum : OrderMetricsEnum.values()) {if (metricsEnum.getMetricName().contains("total")) { // 总量类指标使用CounterCounter 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 {@Resourceprivate OrderService orderService;@Resourceprivate 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”。