68、微服务保姆教程（十一）微服务的监控与可观测性

三、微服务的监控与可观测性

在微服务架构中，监控与可观测性是确保系统运行健康、排查问题和优化性能的关键。通过收集和分析 metrics 和日志，可以实时了解系统的状态和行为。同时，使用工具如 Sentinel，可以实现更全面的监控和流量控制。本节将详细介绍微服务监控与可观测性的实现方法。

1、Metrics 和日志的收集与分析

Metrics 和日志是监控系统的两大核心要素。通过收集和分析这些数据，可以全面了解系统的运行状态，发现潜在的问题，并及时优化性能。

1. Metrics 的收集与分析

**Metrics（指标）**是用来描述系统或应用程序的各种测量指标，如 CPU 使用率、内存使用情况、HTTP 请求的响应时间等。通过收集和分析这些指标，可以实时监控系统的性能和健康状态。

常见的 Metrics 类型：

1. 基础指标（System Metrics）：
   • CPU 使用率
   • 内存使用率
   • 磁盘使用率
   • 网络吞吐量
2. 应用程序指标（Application Metrics）：
   • HTTP 请求的响应时间
   • 并发请求数
   • 错误率
   • 事务成功率
3. 业务指标（Business Metrics）：
   • 用户注册数
   • 订单完成数
   • 支付成功率

Metrics 收集工具：

1. Prometheus：
   • 简介：Prometheus 是一个开源的系统监控和警报工具。
   • 工作原理：
     • 通过 HTTP 协议拉取目标服务的 metrics 数据。
     • 支持多种数据存储格式，如 OpenMetrics。
   • 优点：灵活性高，支持多种集成。
   • 缺点：配置相对复杂。
2. Micrometer：
   • 简介：Micrometer 是一个为微服务设计的 metrics 收集工具，支持多种监控系统，如 Prometheus、Datadog 等。
   • 优点：易于集成，支持多种数据源。
   • 缺点：功能相对简单，需要配合其他工具使用。
3. Spring Boot Actuator：
   • 简介：Spring Boot Actuator 提供了多种 endpoints 用于监控和管理应用程序，如 /health、/metrics 等。
   • 优点：集成简单，提供丰富的监控端点。
   • 缺点：仅适用于 Spring Boot 应用。

示例：使用 Micrometer 和 Prometheus 监控 Spring Boot 应用

1. 在 pom.xml 中添加依赖：

<dependencies><dependency><groupId>io.micrometer</groupId><artifactId>micrometer-registry-prometheus</artifactId></dependency><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-actuator</artifactId></dependency<