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Micrometer 指标不全面？自定义 Meter Registry 的正确方式 大家好！今天我们来聊聊 Micrometer，一个强大的指标收集和监控工具。在使用 Micrometer 的过程中，你可能会遇到这样的问题：提供的默认指标不够用，或者需要以特定的方式来收集和处理指标。那么，如何解决这些问题，并正确地自定义 Meter Registry 呢？这就是我们今天的主题。 Micrometer 简介与默认指标的局限性 Micrometer 作为一个指标收集的 facade，简化了将应用程序指标导出到各种监控系统（如 Prometheus, Graphite, Datadog 等）的过程。它提供了一套统一的 API，让开发者能够以标准化的方式收集指标，而无需关心底层监控系统的具体实现。 Micrometer 提供了许多默认的指标，涵盖了 JVM 内存使用情况、CPU 使用情况、线程池状态、HTTP 请求响应时间等等。这些指标对于监控应用程序的整体健康状况非常有帮助。 然而，默认指标通常只能提供一个通用的视角，它们可能无法满足所有应用程序的特定需求。例如： 业务逻辑相关的指标： 默认 …

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Micrometer 指标不全面？自定义 Meter Registry 的正确方式 大家好！今天我们来聊聊 Micrometer 指标不全面的问题，以及如何通过自定义 Meter Registry 来解决这个问题。Micrometer 作为一个 vendor-neutral 的指标收集门面，极大地简化了应用指标的集成和暴露。但有时候，我们发现默认的配置或者已有的 Meter Registry 并不能满足所有的需求，比如： 缺少特定维度的标签: 某些业务场景需要根据特定的业务属性进行指标聚合，而默认的标签可能无法提供这些信息。 指标单位不一致: 不同系统或组件可能使用不同的单位来表示同一个指标，需要进行统一转换。 自定义指标类型: Micrometer 提供的 Counter、Gauge、Timer 等基本类型可能无法完全表达某些复杂的指标逻辑，需要自定义指标类型。 对接特殊的监控系统: 默认的 Meter Registry 可能不支持某些私有的或者特殊的监控系统。 定制化指标过滤: 选择性地上报某些指标，减少不必要的资源消耗。 当遇到这些问题时，就需要我们深入了解 Micrometer …

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使用 Micrometer 监控 LLM 调用耗时：自定义指标实现方案 大家好！今天我们将深入探讨如何利用 Micrometer 监控大型语言模型 (LLM) 的调用耗时，并实现自定义指标，以便更好地理解和优化 LLM 应用的性能。在微服务架构日益普及的今天，监控 LLM 调用的性能变得尤为重要。这不仅能帮助我们识别潜在的瓶颈，还能为容量规划和成本优化提供数据支持。 1. 为什么需要监控 LLM 调用耗时？ LLM 作为一种计算密集型服务，其调用耗时可能受到多种因素的影响，例如模型大小、输入文本长度、网络延迟、服务器负载等。缺乏有效的监控手段，我们很难准确评估 LLM 的性能，也难以快速定位性能问题。具体来说，监控 LLM 调用耗时可以帮助我们： 识别性能瓶颈： 找出导致 LLM 调用耗时过长的原因，例如模型加载缓慢、网络延迟高等。 优化模型选择： 比较不同 LLM 的性能，选择最适合特定任务的模型。 容量规划： 预测 LLM 的负载能力，并根据需求调整资源配置。 成本优化： 评估 LLM 调用的成本效益，并优化调用策略。 服务质量监控： 确保 LLM 服务的稳定性和可靠性。 2. M …

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好的，下面我将以讲座的形式，详细讲解如何使用 Micrometer 在 Java 中实现线程池的运行时指标监控。 Micrometer 与线程池监控：一场指标的盛宴 各位朋友，大家好！今天我们来聊聊如何用 Micrometer 监控 Java 线程池的运行时指标。为什么要监控线程池？想象一下，你的系统突然变慢了，用户开始抱怨，你焦头烂额地排查，最后发现是线程池里的线程都被占满了，新的任务进不来，系统当然就卡死了。如果一开始就有了监控，你就能提前发现问题，避免这种尴尬的局面。 Micrometer 是一个与供应商无关的度量客户端 facade。简单来说，它就像一个翻译器，你用 Micrometer 的 API 来收集指标，然后它可以把这些指标转换成各种监控系统（比如 Prometheus、Datadog、InfluxDB 等）能够理解的格式，并发送过去。这使得你的代码与特定的监控系统解耦，方便切换。 第一步：引入 Micrometer 依赖 首先，我们需要在项目中引入 Micrometer 的核心依赖，以及你想要使用的监控系统的依赖。以 Maven 为例，如果你想用 Prometheus …

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JAVA 线程池任务堆积监控与可视化：Micrometer + Prometheus 实战 大家好，今天我们来聊聊一个在并发编程中经常会遇到的问题：线程池任务堆积。在高并发场景下，如果线程池处理任务的速度跟不上任务提交的速度，就会导致任务在队列中堆积，最终可能引发系统性能下降甚至崩溃。因此，对线程池的任务堆积情况进行监控至关重要。 今天，我们将深入探讨如何使用 Micrometer 和 Prometheus 这两个强大的工具，来实现对线程池任务堆积情况的监控和可视化。我们将从线程池的基本概念出发，逐步介绍 Micrometer 和 Prometheus 的集成，并通过实际代码示例，演示如何构建一个可用的监控系统。 线程池基础：理解任务堆积的根源 在深入监控之前，我们先简单回顾一下线程池的工作原理。Java 的 ExecutorService 接口及其实现类，如 ThreadPoolExecutor，是构建线程池的核心。线程池维护着一个线程集合和一个任务队列。 当我们向线程池提交一个任务时，会发生以下几种情况： 线程池中有空闲线程： 任务会被立即分配给一个空闲线程执行。 线程池中的线程都 …

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