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以下是监控 Spring Boot 业务服务的 请求成功率、失败率、核心接口 RTT（往返时间） 的完整方案，使用 开源工具栈（Prometheus + Grafana） 实现指标采集、存储和可视化：

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一、监控方案架构

graph TD
  A[Spring Boot 应用] -->|暴露指标| B(Prometheus)
  B -->|存储/查询| C(Grafana)
  C -->|展示| D[监控大盘]

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二、具体步骤

1. 集成监控指标库（Micrometer）

Spring Boot 原生支持 Micrometer 作为指标采集库，需添加依赖并配置 Prometheus 格式的指标暴露。

1.1 添加依赖（pom.xml）

<!-- Spring Boot Actuator（核心指标） -->
<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-actuator</artifactId>
</dependency>

<!-- Prometheus 格式指标暴露 -->
<dependency>
    <groupId>io.micrometer</groupId>
    <artifactId>micrometer-registry-prometheus</artifactId>
</dependency>

1.2 配置指标暴露（application.yml）

management:
  endpoints:
    web:
      exposure:
        include: health,info,prometheus  # 暴露 Prometheus 端点
  metrics:
    tags:
      application: ${spring.application.name}  # 添加应用标签

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2. 部署 Prometheus 抓取指标

2.1 Prometheus 配置（prometheus.yml）

scrape_configs:
  - job_name: 'spring-boot-apps'
    metrics_path: '/actuator/prometheus'
    static_configs:
      - targets: ['your-spring-boot-app:8080']  # 应用地址
    relabel_configs:
      - source_labels: [__address__]
        target_label: instance
      - source_labels: [__metrics_path__]
        target_label: metrics_path

2.2 启动 Prometheus

docker run -d --name prometheus \
  -p 9090:9090 \
  -v /path/to/prometheus.yml:/etc/prometheus/prometheus.yml \
  prom/prometheus

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3. 核心指标采集

3.1 HTTP 请求成功率/失败率

Micrometer 自动采集的指标 http_server_requests_seconds_count 和 http_server_requests_seconds_sum，通过状态码区分成功/失败。

成功率计算公式（PromQL）

sum(rate(http_server_requests_seconds_count{application="your-app", status!~"5.."}[5m])) 
/ 
sum(rate(http_server_requests_seconds_count{application="your-app"}[5m]))

失败率计算公式（PromQL）

sum(rate(http_server_requests_seconds_count{application="your-app", status=~"5.."}[5m])) 
/ 
sum(rate(http_server_requests_seconds_count{application="your-app"}[5m]))

3.2 核心接口 RTT（平均响应时间）

avg(rate(http_server_requests_seconds_sum{application="your-app", uri="/api/core"}[5m])) 
/ 
avg(rate(http_server_requests_seconds_count{application="your-app", uri="/api/core"}[5m]))

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4. 配置 Grafana 监控大盘

4.1 添加 Prometheus 数据源

1. 访问 http://grafana-server:3000，登录后进入 Configuration > Data Sources。
2. 选择 Prometheus，填写 URL（如 http://prometheus:9090）。

4.2 导入 Spring Boot 监控模板

1. 访问 Grafana 仪表盘市场，搜索 "Spring Boot"。
2. 选择模板（如 ID: 11378），复制 ID。
3. 在 Grafana 中进入 Create > Import，输入 ID 完成导入。

4.3 自定义核心指标面板

成功率/失败率（百分比仪表盘）

# 成功率
(sum(rate(http_server_requests_seconds_count{status!~"5.."}[5m])) by (application)
/
(sum(rate(http_server_requests_seconds_count{}[5m])) by (application))
* 100

# 失败率
(sum(rate(http_server_requests_seconds_count{status=~"5.."}[5m])) by (application)
/
(sum(rate(http_server_requests_seconds_count{}[5m])) by (application))
* 100

接口 RTT（折线图）

# 平均响应时间（毫秒）
avg(rate(http_server_requests_seconds_sum{uri="/api/core"}[5m])) by (uri)
/
avg(rate(http_server_requests_seconds_count{uri="/api/core"}[5m])) by (uri)
* 1000

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5. 告警配置（可选）

5.1 在 Prometheus 中设置告警规则

# alert.rules.yml
groups:
- name: spring-boot-alerts
  rules:
  - alert: HighErrorRate
    expr: |
      sum(rate(http_server_requests_seconds_count{status=~"5.."}[5m])) by (application)
      /
      sum(rate(http_server_requests_seconds_count{}[5m])) by (application)
      > 0.05  # 错误率超过 5%
    for: 5m
    labels:
      severity: critical
    annotations:
      summary: "High error rate detected in {{ $labels.application }}"

5.2 集成 Alertmanager

配置通知渠道（如邮件、Slack）并启动 Alertmanager：

docker run -d --name alertmanager \
  -p 9093:9093 \
  -v /path/to/alertmanager.yml:/etc/alertmanager/alertmanager.yml \
  prom/alertmanager

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三、最终效果

• 监控大盘：包含全局请求成功率、失败率、核心接口 RTT、JVM 内存、CPU 使用率等。
• 实时告警：当错误率或延迟超过阈值时触发通知。
• 历史趋势：通过 Grafana 查看指标的历史波动。

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四、常见问题排查

问题	解决方案
指标未暴露	检查 management.endpoints.web.exposure.include 配置
Prometheus 抓取失败	检查 targets 地址和网络连通性
Grafana 无数据	确认数据源配置正确，PromQL 无语法错误
RTT 数值异常	检查 URI 标签是否匹配核心接口路径

通过以上步骤，可快速搭建 Spring Boot 服务的全链路监控体系。