Spring Boot 集成 Prometheus 的核心是通过 Micrometer 抽象层以非侵入方式采集自定义业务指标，推荐使用 AOP 或注解自动织入；需引入 spring-boot-starter-actuator 和 micrometer-registry-prometheus 依赖，配置暴露 /actuator/prometheus 端点，并按场景选用 Counter、Gauge、Timer 或 DistributionSummary 指标类型。
在 Spring Boot 中集成 Prometheus 收集自定义业务指标，核心是借助 Micrometer 统一指标抽象层，把业务逻辑中的关键行为（如方法调用、耗时、成功/失败次数）转化为可被 Prometheus 抓取的时序数据。整个过程不依赖侵入式埋点，推荐用 AOP 或注解方式自动织入，兼顾可维护性和可观测性。
添加必要依赖
确保项目引入以下 Maven 依赖：
- spring-boot-starter-actuator：提供监控端点基础能力
- micrometer-registry-prometheus：将 Micrometer 指标自动转换为 Prometheus 格式并暴露 /actuator/prometheus 端点
Spring Boot 2.7+ 和 3.x 版本会自动配置 Micrometer，无需手动注册 MeterRegistry bean。
启用并暴露 Prometheus 端点
在 application.yml 中配置：
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management:
endpoints:
web:
exposure:
include: "health,prometheus,metrics" # 只暴露必要端点更安全
endpoint:
prometheus:
scrape-interval: 15s # 可选，控制指标刷新频率
metrics:
export:
prometheus:
enabled: true
tags:
application: ${spring.application.name}
profile: ${spring.profiles.active}启动后访问 http://localhost:8080/actuator/prometheus，应能看到以 # TYPE 开头的指标文本，含 jvm_、http_server_requests 等默认指标。
定义和使用自定义指标
Micrometer 提供四类基础指标类型，按场景选用：
- Counter（计数器）：只增不减，适合统计「成功下单次数」「支付失败次数」
- Gauge（瞬时值）：反映当前状态，如「当前待处理订单数」「缓存命中率」
- Timer（计时器）：记录耗时分布（含 count、sum、max、percentiles），适合「接口响应时间」「DB 查询耗时」
- DistributionSummary（分布摘要）：类似 Timer，但不绑定时间单位，适合「订单金额分布」「文件大小分布」
示例：在 Service 方法中注入并使用 Timer 记录下单耗时：
@Service
public class OrderService {
private final Timer orderCreateTimer;
<pre class='brush:java;toolbar:false;'>public OrderService(MeterRegistry registry) {
this.orderCreateTimer = Timer.builder("order.create.time")
.description("Time taken to create an order")
.tag("status", "success")
.register(registry);
}
public Order createOrder(OrderRequest req) {
return orderCreateTimer.record(() -> {
// 实际业务逻辑
return doCreate(req);
});
}}
该指标最终在 Prometheus 中表现为：order_create_time_seconds_count、order_create_time_seconds_sum、order_create_time_seconds_max 等。
用 AOP 自动埋点（推荐）
避免在每个方法里手写 record()，可定义切面统一采集：
- 创建自定义注解
@MethodMetrics(name = "user.login") - 切面拦截带该注解的方法，自动用 Timer 记录执行耗时，并用 Counter 统计调用次数
- 支持通过注解参数动态打标签，例如
@MethodMetrics(tags = {"type=mobile", "v=2.1"})
这样业务代码完全无感知，指标采集与逻辑解耦，上线后也能灵活开关或调整粒度。
