Spring Boot 监控推荐的仪表盘

1. 官方推荐仪表盘

(1) Micrometer 官方仪表盘

• ID: 4701
• 重点指标：
  • JVM 内存、线程、GC 状态
  • HTTP 请求吞吐量、延迟、错误率
  • 系统资源（CPU、内存、磁盘）
• 特点：专为 Spring Boot 设计，指标分类清晰，适合基础监控。
• 链接: Grafana Dashboard 4701

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(2) Spring Boot 2.1 Statistics

• ID: 11378
• 重点指标：
  • 应用健康状态（Health）
  • 日志级别动态调整
  • 缓存命中率
• 特点：集成 Spring Boot Actuator 的扩展指标，适合需要深度应用状态监控的场景。
• 链接: Grafana Dashboard 11378

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2. JVM 专项监控仪表盘

(1) JVM Micrometer Metrics

• ID: 6756
• 重点指标：
  • 堆内存、非堆内存使用详情
  • 垃圾回收次数与耗时
  • 类加载、线程状态
• 特点：专注于 JVM 内部细节，适合调优和故障排查。
• 链接: Grafana Dashboard 6756

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(2) Advanced JVM Monitoring

• ID: 10906
• 重点指标：
  • 详细的堆内存分代（Eden、Survivor、Old Gen）
  • JIT 编译时间
  • 文件描述符使用量
• 特点：适合需要深度分析 JVM 性能的场景。
• 链接: Grafana Dashboard 10906

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3. 数据库连接池监控

(1) HikariCP Monitoring

• ID: 6083
• 重点指标：
  • 连接池活跃连接数
  • 连接等待时间
  • 连接泄漏检测
• 特点：专为 HikariCP 连接池设计，适合数据库性能监控。
• 链接: Grafana Dashboard 6083

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4. 自定义业务指标仪表盘

(1) 通用业务监控模板

• ID: 自定义（需手动创建）
• 重点指标：
  • 自定义计数器（如订单数、用户数）
  • 业务耗时（如 API 处理时间）
  • 错误告警（如支付失败率）
• 配置步骤：
  1. 在 Grafana 中创建新仪表盘。
  2. 添加查询面板，使用 PromQL 查询自定义指标（如 custom_orders_total）。
  3. 设置可视化类型（折线图、柱状图等）。

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5. 高级监控：分布式追踪集成

(1) Spring Cloud Sleuth + Zipkin

• 仪表盘示例: Zipkin UI（非 Grafana）
• 重点指标：
  • 微服务调用链追踪
  • 请求跨服务耗时分析
• 集成方式：
  • 在 Spring Boot 中引入 spring-cloud-starter-sleuth 和 spring-cloud-sleuth-zipkin。
  • 部署 Zipkin Server 并配置数据源。

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如何导入仪表盘？

1. 登录 Grafana，进入 Dashboards > Import。
2. 输入仪表盘 ID（如 4701），点击 Load。
3. 选择 Prometheus 数据源，点击 Import。
4. 根据应用名称调整指标标签（如 application="your-app"）。

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常见问题排查

问题现象	解决方法
仪表盘无数据	检查 Prometheus 是否抓取到指标，确认application 标签与应用名称一致。
指标名称不匹配	在 Spring Boot 的application.yml 中统一指标标签。
JVM 指标缺失	确保依赖中包含micrometer-registry-prometheus。