Prometheus+Grafana轻松实现SpringBoot应用监控
1.引言
在微服务架构盛行的今天，Spring Boot应用因其快速开发、易部署的特性成为企业级应用的首选。然而，随着系统复杂度的提升，应用的稳定性、性能瓶颈和潜在故障逐渐成为运维的痛点。监控作为保障系统可靠性的关键手段，能够帮助开发者实时感知应用状态、快速定位问题根源，甚至通过告警机制提前预防故障。
传统的监控方式（如日志分析、手动检查）效率低下，难以应对分布式系统的动态变化。而基于Prometheus + Grafana的监控方案，通过自动化数据采集、实时可视化分析和智能告警，为Spring Boot应用提供了全生命周期的监控能力。
本文将从零开始，逐步搭建一套完整的监控系统，覆盖从应用端点暴露到数据可视化的全流程。
整体架构与原理
- Spring Boot应用：通过Actuator模块暴露监控端点（如
/actuator/prometheus），提供应用内部的性能指标（如CPU、内存、HTTP请求等）。 - Prometheus：作为监控核心，定期从Spring Boot的Actuator端点拉取指标数据，存储为时间序列数据，并通过PromQL支持灵活查询。
- Grafana：作为可视化工具，连接Prometheus作为数据源，通过预设仪表盘展示关键指标，辅助运维决策。
架构图：
2. Spring Boot应用开放对外暴露的端点
1.添加Actuator依赖
在Spring Boot项目的pom.xml中引入Actuator依赖：
<dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-actuator</artifactId>
</dependency>
2.配置Actuator端点
在application.yml中启用Prometheus端点并暴露HTTP路径：
management:endpoints:web:exposure:include: "*"endpoint:prometheus:enabled: true # 启用Prometheus端点
3.验证端点
启动应用后访问http://localhost:8080/actuator/metrics，可看到基础指标（如JVM内存、线程数），
但格式为Spring Boot默认的JSON，非Prometheus兼容格式。
2. 应用监控数据与Prometheus数据转换
Spring Boot通过Micrometer将应用指标（如JVM内存、HTTP请求数）转换为Prometheus兼容的格式（时间序列+标签）。Prometheus无需额外转换，直接拉取即可。
1.添加Micrometer依赖
在Spring Boot项目的pom.xml中引入Micrometer（Prometheus适配器）依赖：
<dependency><groupId>io.micrometer</groupId><artifactId>micrometer-registry-prometheus</artifactId>
</dependency>
2.启用Prometheus
management:endpoints:web:exposure:include: "*"endpoint:prometheus:enabled: true # 启用Prometheus端点health:show-details: always
3.验证端点
启动应用后，访问http://localhost:8080/actuator/prometheus，应返回类似以下格式的指标数据：
3. Docker部署Prometheus
1.编写Prometheus配置文件
创建prometheus.yml，配置Spring Boot应用为监控目标：
global:scrape_interval: 15s # 数据拉取间隔scrape_configs:- job_name: 'springboot-app'metrics_path: '/actuator/prometheus'static_configs:- targets: ['host.docker.internal:8080'] # 本地Docker需替换为宿主机IP
2.拉取Prometheus镜像并启动
docker pull prom/prometheus
docker run -d --name prometheus \-p 9090:9090 \-v $(pwd)/prometheus.yml:/etc/prometheus/prometheus.yml \prom/prometheus
3.验证Prometheus
访问http://localhost:9090，在Targets页面检查Spring Boot应用是否显示为UP状态。
4. Docker部署Grafana
1.拉取Grafana镜像并启动
docker pull grafana/grafana
docker run -d --name grafana \-p 3000:3000 \grafana/grafana
2.登录Grafana
访问http://localhost:3000，默认用户名/密码为admin/admin。
注意：首次登录后需要修改密码！
3.添加Prometheus数据源
- 进入Grafana界面，点击左侧菜单
Connextions→Data Sources→Add data source。 - 选择
Prometheus，填写URL为http://host.docker.internal:9090（或宿主机IP）。 - 点击
Save & Test，确认连接成功。
4.监控效果
通过 Grafana 仪表盘，集中展示了 Spring Boot 应用的核心监控指标，包括：
✅ 应用健康度（Actuator 健康状态、运行时长、线程活跃数）；
✅ JVM 资源使用（堆内存/非堆内存占用、GC 次数与耗时）；
✅ HTTP 请求性能（请求总量、错误率、平均响应时间、QPS）；
✅ Tomcat 线程池（活跃线程数、任务队列积压量）。
这些可视化面板帮助团队快速定位性能瓶颈、资源泄漏或服务异常，实现从基础设施到业务层的全链路可观测性。