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wzjs 2025/9/20 11:16:03

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一、需求背景与方案选型

在电商系统压力测试中，我们发现某些接口响应时间超过2秒，但难以快速定位瓶颈。本文将通过四种方案实现接口耗时统计：

方案	优点	适用场景
Spring AOP	非侵入式、灵活度高	需要详细方法级统计
Filter	简单易用、全局覆盖	快速实现入口统计
Interceptor	结合请求上下文	需要获取请求参数
Micrometer+Prometheus	生产级监控、可视化	长期性能监控分析

二、AOP方案实现（推荐）

2.1 添加依赖

<dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-aop</artifactId>
</dependency>

2.2 耗时统计切面

@Aspect
@Component
@Slf4j
public class ApiTimeAspect {// 定义切入点：所有Controller的public方法@Pointcut("execution(public * com.example..controller.*.*(..))")public void apiPointcut() {}@Around("apiPointcut()")public Object around(ProceedingJoinPoint joinPoint) throws Throwable {long startTime = System.currentTimeMillis();Object result;try {result = joinPoint.proceed();} finally {long cost = System.currentTimeMillis() - startTime;recordCost(joinPoint, cost);}return result;}private void recordCost(ProceedingJoinPoint joinPoint, long cost) {MethodSignature signature = (MethodSignature) joinPoint.getSignature();String methodName = signature.getDeclaringTypeName() + "." + signature.getName();log.info("API耗时统计 || 方法: {} || 耗时: {}ms", methodName, cost);// 可扩展存储到数据库// monitorService.saveApiCost(methodName, cost);}
}

2.3 自定义注解实现精准统计

@Target(ElementType.METHOD)
@Retention(RetentionPolicy.RUNTIME)
public @interface TimeMonitor {String value() default "";
}// 在切面中修改切入点表达式
@Pointcut("@annotation(com.example.annotation.TimeMonitor)")
public void annotationPointcut() {}// 使用示例
@RestController
public class OrderController {@TimeMonitor("创建订单接口")@PostMapping("/orders")public Order createOrder() {// 业务逻辑}
}

三、Filter方案实现（快速接入）

3.1 实现Filter

@WebFilter(urlPatterns = "/*")
@Slf4j
public class TimeCostFilter implements Filter {@Overridepublic void doFilter(ServletRequest request, ServletResponse response, FilterChain chain) throws IOException, ServletException {long start = System.currentTimeMillis();try {chain.doFilter(request, response);} finally {HttpServletRequest req = (HttpServletRequest) request;String uri = req.getRequestURI();long cost = System.currentTimeMillis() - start;log.info("请求路径: {} || 耗时: {}ms", uri, cost);}}
}

3.2 启用Filter扫描

@SpringBootApplication
@ServletComponentScan
public class Application {public static void main(String[] args) {SpringApplication.run(Application.class, args);}
}

四、Interceptor方案实现（结合请求参数）

4.1 实现Interceptor

@Component
@Slf4j
public class TimeInterceptor implements HandlerInterceptor {private static final ThreadLocal<Long> TIME_HOLDER = new ThreadLocal<>();@Overridepublic boolean preHandle(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response, Object handler) {TIME_HOLDER.set(System.currentTimeMillis());return true;}@Overridepublic void afterCompletion(HttpServletRequest request,HttpServletResponse response,Object handler, Exception ex) {long start = TIME_HOLDER.get();long cost = System.currentTimeMillis() - start;TIME_HOLDER.remove();String params = getRequestParams(request);log.info("请求路径: {}?{} || 耗时: {}ms", request.getRequestURI(), params, cost);}private String getRequestParams(HttpServletRequest request) {return request.getParameterMap().entrySet().stream().map(entry -> entry.getKey() + "=" + Arrays.toString(entry.getValue())).collect(Collectors.joining("&"));}
}

4.2 注册Interceptor

@Configuration
public class WebConfig implements WebMvcConfigurer {@Autowiredprivate TimeInterceptor timeInterceptor;@Overridepublic void addInterceptors(InterceptorRegistry registry) {registry.addInterceptor(timeInterceptor).addPathPatterns("/api/**");}
}

五、生产级监控方案（Prometheus集成）

5.1 添加依赖

<dependency><groupId>io.micrometer</groupId><artifactId>micrometer-registry-prometheus</artifactId>
</dependency>

5.2 配置监控指标

@Configuration
public class MetricsConfig {@Beanpublic TimedAspect timedAspect(MeterRegistry registry) {return new TimedAspect(registry);}
}// 在Controller方法上添加注解
@RestController
public class ProductController {@Timed(value = "product.detail.time", description = "商品详情接口耗时")@GetMapping("/products/{id}")public Product getDetail(@PathVariable Long id) {// 业务逻辑}
}

5.3 Prometheus配置示例

scrape_configs:- job_name: 'spring_app'metrics_path: '/actuator/prometheus'static_configs:- targets: ['localhost:8080']

六、性能优化建议

异步日志写入：避免日志输出阻塞请求线程

@Async
public void saveCostLog(String method, long cost) {// 异步存储到数据库
}

采样率控制：高并发场景下按比例采样

if (random.nextDouble() < 0.1) { // 10%采样率recordCost(joinPoint, cost);
}

异常处理：确保统计逻辑不破坏主流程

try {recordCost(...);
} catch (Exception e) {log.error("耗时统计异常", e);
}

七、方案对比与选型建议

维度	AOP方案	Filter方案	Interceptor方案	Prometheus方案
实现复杂度	中	低	中	高
数据粒度	方法级	请求级	请求级	方法级
性能影响	低（纳秒级）	低	低	中
扩展性	高	中	中	高
生产可维护性	高	中	中	极高