Reference

https://docs.micrometer.io/micrometer/reference/installing.html

MeterRegistry

在 Spring Boot 3.3 中，*MeterRegistry* 是 Micrometer 监控体系的核心组件，负责管理所有监控指标（Meter）的注册、存储和导出。它类似于日志框架中的 Appender，是连接应用程序指标与监控系统（如 Prometheus、Datadog）的桥梁。以下是详细说明和示例：

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MeterRegistry 的核心作用

1. 统一管理所有 Meter
   MeterRegistry 是 所有监控指标的注册中心，负责创建、存储和跟踪所有 Meter（如计数器、计时器）。例如，当通过 Counter.builder("http.requests") 创建计数器时，该指标会被注册到 MeterRegistry 中。
2. 适配不同监控系统
   不同的监控系统（如 Prometheus、InfluxDB）需要不同格式的指标数据。MeterRegistry 的实现类（如 PrometheusMeterRegistry）会处理数据格式转换，确保指标能被目标系统正确接收。
3. 全局配置与标签管理
   • 支持为所有指标添加 全局标签（如 env=prod），便于跨服务统一筛选和分析。
   • 允许自定义 命名规则（如蛇形命名法 snake_case），适配不同监控系统的命名要求。
4. 组合多个注册表
   通过 CompositeMeterRegistry，可将多个 MeterRegistry 实例（如同时对接 Prometheus 和 Datadog）组合成一个，实现指标数据的多路复用。

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MeterRegistry 的典型实现类型

类型	用途	示例场景
SimpleMeterRegistry	内存存储指标，用于本地测试和调试	开发环境快速验证指标逻辑
PrometheusMeterRegistry	将指标转换为 Prometheus 格式，通过 /actuator/prometheus端点暴露	生产环境集成 Prometheus 监控
CompositeMeterRegistry	聚合多个注册表，同时推送数据到多个监控系统	混合云环境需要多监控平台支持

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在 Spring Boot 3.3 中的配置示例

1. 全局标签配置

通过 MeterRegistryCustomizer 添加全局标签，所有指标自动附加这些标签：

java

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@Configuration
public class MetricsConfig {
    @Bean
    public MeterRegistryCustomizer<MeterRegistry> commonTags() {
        return registry -> registry.config()
            .commonTags("application", "order-service", "env", "prod");
    }
}

此配置会让所有指标带上 application="order-service" 和 env="prod" 标签。

2. 自定义计数器示例

创建一个统计订单数量的计数器：

java

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@Service
public class OrderService {
    private final Counter orderCounter;

    @Autowired
    public OrderService(MeterRegistry registry) {
        orderCounter = Counter.builder("orders.total")
            .description("Total number of orders")
            .tag("payment_method", "credit_card") // 添加自定义标签
            .register(registry); // 注册到 MeterRegistry
    }

    public void placeOrder() {
        orderCounter.increment();
    }
}

在 Prometheus 中生成的指标格式为：
orders_total{application="order-service", env="prod", payment_method="credit_card"}。

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MeterRegistry 与 Spring Boot Actuator 的集成

• 自动配置：Spring Boot Actuator 会自动创建 MeterRegistry 实例，并根据依赖（如 micrometer-registry-prometheus）选择具体实现。
• 端点暴露：通过 /actuator/prometheus 端点暴露指标数据，供 Prometheus 抓取。
• 动态调整：Spring Boot 3.3 支持运行时动态修改标签和命名规则，无需重启应用。

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最佳实践

1. 避免过度使用标签
   每个标签组合会生成独立的时间序列，过多的标签可能导致监控系统存储压力激增。例如，避免将用户 ID 作为标签。
2. 合理选择注册表类型
   • 生产环境优先使用 PrometheusMeterRegistry 或 DatadogMeterRegistry。
   • 测试环境可使用 SimpleMeterRegistry 快速验证指标逻辑。
3. 统一命名规范
   采用一致的命名规则（如 service.operation.result），提升指标可读性。

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总结

MeterRegistry 是 Spring Boot 监控体系的中枢，通过统一管理指标、适配多监控系统、支持动态配置，使开发者能够以标准化方式收集和分析应用性能数据。结合 Spring Boot 3.3 的自动化能力（如全局标签、动态配置），可以高效构建可观测性系统。

Tag

Micrometer 1.15 中的 Tag 是用于为度量指标（Meter）添加维度信息的关键组件。它通过键值对（Key-Value）的形式，赋予指标更细粒度的上下文，使开发者能够从多维度分析监控数据。以下是具体说明：

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Tag 的核心作用

1. 多维数据标识
   Tag 允许同一指标（如 HTTP 请求次数）根据不同的维度（如接口路径、HTTP 状态码等）进行细分。例如，/api/users 和 /api/orders 的请求次数可以分别统计。
2. 数据聚合与过滤
   在监控系统中，Tag 可作为筛选条件，按业务场景（如服务名称、环境类型）聚合数据。例如，统计生产环境（env=prod）中所有数据库调用的延迟。
3. 全局统一维度
   通过全局 Tag（如 application="order-service"），所有指标自动附加公共维度，便于跨服务统一分析。

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Tag 的规范与最佳实践

• 命名规则
  • 使用有意义的键名（如 method 表示 HTTP 方法，uri 表示接口路径）。
  • 避免泛用标签（如 class="database"），否则可能导致数据混乱。
• 语法要求
  • Tag 必须成对出现，键值均不能为 null。
  • 推荐通过 registry.config().commonTags() 添加全局 Tag。

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具体示例

示例 1：HTTP 接口监控

java

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// 记录订单接口的请求耗时和支付方式
Timer.builder("http.requests")
    .tag("uri", "/order")
    .tag("payment", "alipay") // 支付方式作为 Tag
    .register(registry)
    .record(() -> processOrder());

在 Prometheus 中生成的数据会包含维度标签：
http_requests_seconds_count{uri="/order", payment="alipay"}

示例 2：数据库调用统计

java

复制

// 统计用户服务的数据库调用次数
Counter.builder("database.calls")
    .tag("service", "user-service")
    .tag("operation", "query")
    .register(registry)
    .increment();

数据按 service 和 operation 标签分组，可分析各服务的查询频率。

示例 3：全局 Tag 配置

java

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// 为所有指标添加应用名称和环境标签
registry.config().commonTags(
    "application", "order-service",
    "env", "prod"
);

所有指标自动附加 application 和 env 标签，便于区分不同环境的监控数据。

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与 Micrometer 1.15 的关联

• 动态标签生成
  1.15-M3 版本新增支持根据方法返回值动态生成 Tag。例如，根据接口调用的结果（成功/失败）自动附加 result 标签。
• 协议优化
  对 OpenTelemetry 协议的 Tag 传输效率进行了优化，提升大规模标签场景下的性能。

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总结

Tag 是 Micrometer 实现灵活监控的核心机制，通过多维度标签，开发者可以精准定位性能瓶颈和业务问题。合理使用 Tag（如规范命名、全局配置）能显著提升监控数据的可读性和分析效率。