微服务指标监控一站式搭建：Prometheus抓取+Grafana大屏展示详解

一、组件分工

1. Prometheus（普罗米修斯）
   时序数据库，定时拉取（Pull模式）各个服务暴露的监控指标（JVM、接口QPS、耗时、异常数、线程池、Tomcat等），持久化时序数据；自带简单Web查询页面、告警规则引擎。
2. Grafana
   可视化面板工具，不存数据，对接Prometheus数据源，拖拽生成监控大盘、多维度图表、阈值告警，支持邮件/钉钉/企业微信推送。

核心架构流程

SpringBoot应用暴露Metrics接口 → Prometheus定时抓取指标 → Grafana读取Prometheus数据渲染图表 + 配置告警。

二、Windows单机部署

1、Prometheus部署

1. 下载地址：官网地址
   Windows 下载prometheus-x.x.x.windows-amd64.zip，解压路径无中文空格。
2. 极简配置prometheus.yml

global:scrape_interval:15s# 每15秒拉一次指标scrape_configs:# 监控Prometheus自身-job_name:"prometheus"static_configs:-targets:["127.0.0.1:9090"]

3. 启动
   cmd进入bin目录：

prometheus.exe

4. 访问后台：http://127.0.0.1:9090

2、Grafana部署

1. 下载：官网
   Windows zip包解压，进入bin目录执行grafana-server.exe。
2. 访问地址：http://127.0.0.1:3000
   默认账号密码：admin/admin，首次登录强制修改密码。

三、SpringBoot3 接入Prometheus

1、Maven依赖

<!-- actuator暴露监控端点 --><dependency><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-actuator</artifactId></dependency><!-- micrometer prometheus指标导出 --><dependency><groupId>io.micrometer</groupId><artifactId>micrometer-registry-prometheus</artifactId></dependency>

2、application.yml 开放端点

management:endpoints:web:exposure:include:health,prometheus,info,metricsmetrics:export:prometheus:enabled:trueendpoint:health:show-details:always

启动后指标地址：http://127.0.0.1:8080/actuator/prometheus

3、Prometheus追加业务服务抓取配置

修改prometheus.yml，新增job抓取SpringBoot服务：

scrape_configs:-job_name:"prometheus"static_configs:-targets:["127.0.0.1:9090"]# 新增微服务-job_name:"order-service"static_configs:-targets:["127.0.0.1:8080"]metrics_path:"/actuator/prometheus"

重启Prometheus，Targets页面看到实例状态UP即抓取成功。

四、Grafana 对接Prometheus + 导入监控大盘

步骤1：添加数据源

1. 左侧「Connections」→「Data sources」→「Add data source」
2. 选择Prometheus，填写地址：http://127.0.0.1:9090
3. 点击「Save & test」提示数据源连通成功。

步骤2：一键导入成熟SpringBoot大盘

不用自己拖拽图表

SpringBoot Micrometer通用面板ID：12900

1. 左侧「Dashboards」→「Import」；
2. 填入ID12900→ Load；
3. 数据源选中刚才配置的Prometheus，确认导入。

内置大盘自动展示指标

• JVM：堆内存、非堆内存、GC次数、GC耗时、线程总数、死锁线程；
• Tomcat：连接数、请求排队数、错误请求量；
• HTTP接口：QPS、P95/P99响应耗时、4xx/5xx异常计数；
• 系统CPU、磁盘、内存使用率；
• 自定义业务埋点指标。

五、常用PromQL查询语句

1、接口QPS（每秒请求量）

sum(rate(http_server_requests_seconds_count[1m])) by (uri)

2、接口P99响应耗时

histogram_quantile(0.99, sum(rate(http_server_requests_seconds_bucket[1m])) by (le,uri))

3、5xx错误请求数

sum(rate(http_server_requests_seconds_count{status=~"5.."}[1m])) by (uri)

4、JVM堆内存使用量

jvm_memory_used_bytes{area="heap"}

六、自定义业务埋点指标

统计下单次数

1、注入MeterRegistry

importio.micrometer.core.instrument.Counter;importio.micrometer.core.instrument.MeterRegistry;importorg.springframework.stereotype.Service;importjavax.annotation.PostConstruct;@ServicepublicclassOrderService{privatefinalCounterorderCreateCounter;publicOrderService(MeterRegistryregistry){this.orderCreateCounter=registry.counter("business.order.create");}publicvoidcreateOrder(){// 业务逻辑orderCreateCounter.increment();// 指标+1}}

2、PromQL查询下单总次数

sum(rate(business_order_create_total[1m]))

自定义指标会自动出现在Grafana图表中。

七、告警配置

方案1：Prometheus原生告警（AlertManager）

1. 编写告警规则：CPU使用率>80%、接口错误率>5%、实例下线触发告警；
2. 独立部署AlertManager，配置钉钉/邮箱接收告警通知。

方案2：Grafana内置告警（简单场景首选）

1. Grafana图表面板编辑 → Alert标签页；
2. 设置阈值：比如5xx错误连续1分钟大于10次；
3. 配置通知渠道：钉钉Webhook、企业微信、邮件；
4. 触发条件满足后自动推送告警消息。

八、高频踩坑

1. Prometheus Target显示DOWN
   检查SpringBoot服务是否正常运行、防火墙放行端口、actuator地址是否能访问；
2. Grafana图表无数据
   PromQL时间区间选择是否匹配抓取间隔、指标名称写错、数据源选错；
3. actuator端点外网不能访问
   检查Spring Security是否拦截/actuator/prometheus路径，开发环境临时放行。