关键词：

<groupId>org.springframework.boot</groupId> <artifactId>spring-boot-starter-actuator</artifactId> <groupId>io.micrometer</groupId> <artifactId>micrometer-registry-prometheus</artifactId>注解。我们以演示项目中的 index 页面接口为例。注意这里，@Timed 注解中的 value 即为暴露到/actuator/prometheus 中的指标名字，histogram=true 表示我们暴露这个接口请求时长的 histogram 直方图类型指标，便于我们后续计算 P99，P90 等请求时间分布情况。

model.addAttribute("products", productDAO.getProductList()); model.addAttribute("FRONTEND_APP_NAME", Application.APP_NAME); model.addAttribute("FRONTEND_SERVICE_TAG", Application.SERVICE_TAG); model.addAttribute("FRONTEND_IP", registration.getHost()); model.addAttribute("PRODUCT_APP_NAME", PRODUCT_APP_NAME); model.addAttribute("PRODUCT_SERVICE_TAG", PRODUCT_SERVICE_TAG); model.addAttribute("PRODUCT_IP", PRODUCT_IP); model.addAttribute("new_version", StringUtils.isBlank(env)); return "index.html"; Counter visitCounter; public DemoService(MeterRegistry registry) visitCounter = Counter.builder("visit_counter") .description("Number of visits to the site") .register(registry); public String visit() visitCounter.increment(); return "Hello World!";

至此，我们的应用代码改造工作到这里就全部完成了，下一步工作就是将应用镜像重新构建并重新部署到已安装 ARMS Prometheus 的 Kubernetes 集群中。之后，我们 ARMS Prometheus 控制台中配置 ServiceMonitor，进行服务发现。

添加好 ServiceMonitor 后，我们可以在 Targets 列表中看到刚注册的应用 Service。

3

 第三步，看板配置

应用的监测数据已成功收集并存储到 ARMS Prometheus。接下来，也是最关键的一步，就是根据这些数据，配置相应的大盘及告警。这里，我们借助 Grafana 社区中开源大盘模板来构建我们自己的业务监测模板。主要基于以下两个模板：

Spring Boot 2.1 Statistics：

https://grafana.com/grafana/dashboards/10280

JVM (Micrometer)：

https://grafana.com/grafana/dashboards/4701

借助这些模板以及 ARMS Prometheus 内置的 Grafana 服务，我们可以很方便地将日常开发和运维过程中非常关心的指标组织在一张的 Grafana Dashboard 上。这里给大家抛砖引玉一下，放一张我们内部基于上述模板和自身业务构建的一个真实的大盘。这里面包含了一些总览，比如组件运行时间，内存使用率等等，也有一些细节指标，如堆内堆外内存，分代 GC 情况等等，还有像接口请求的 RED 等等，这里就不过多赘述了，大家可以充分发挥自己的想象力来创造独一无二的酷炫大盘~

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