Java系统监控核心是采集JVM内存、线程、GC等指标并轻量暴露上报；通过Micrometer统一抽象、自动采集基础指标、HTTP端点暴露（如Prometheus）、轻量上报调试四步实现，兼顾标准化与落地简易性。
Java系统监控的核心是采集运行时关键指标，如JVM内存、线程、GC、类加载、CPU使用率等，再通过轻量方式暴露或上报，便于观测与告警。不依赖复杂中间件也能快速落地基础监控能力。
一、用Micrometer统一指标抽象
Micrometer是Java生态事实标准的指标门面，兼容Prometheus、Graphite、InfluxDB等多种后端。它将计数器（Counter）、计量器（Gauge）、定时器（Timer）、分布摘要（DistributionSummary）等概念标准化，让业务代码与监控后端解耦。
- 引入micrometer-core和对应注册器，例如micrometer-registry-prometheus
- 通过MeterRegistry注册指标，避免手动管理生命周期
- 对HTTP请求耗时、方法调用次数、缓存命中率等业务逻辑，用Timer.record()或Counter.increment()埋点，不侵入核心流程
二、自动采集JVM与运行时基础指标
Micrometer内置JvmMetrics、ProcessorMetrics、UptimeMetrics等自动配置，只需几行代码即可启用：
- 调用new JvmMemoryMetrics().bindTo(registry)采集堆/非堆内存、缓冲区使用情况
- 启用JdkFlightRecorderMetrics（JDK9+）可获取更细粒度GC暂停、线程状态变化等事件
- 结合System.getProperty("os.arch")等动态标签，支持多环境/多实例维度区分
三、暴露HTTP端点供拉取（如Prometheus）
在Spring Boot项目中，添加spring-boot-starter-actuator并配置：
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- management.endpoints.web.exposure.include=health,metrics,prometheus
- management.endpoint.prometheus.scrape=true（默认已启用）
- 访问/actuator/prometheus即可获得符合Prometheus文本格式的指标数据
- 非Spring项目可用SimpleMeterRegistry + 自定义Servlet输出，控制更灵活
四、轻量上报与本地调试支持
开发阶段无需部署完整监控栈，也可验证指标是否正确生成：
- 用LoggingMeterRegistry将指标定期打印到日志，检查命名、标签、数值更新是否合理
- 搭配StepMeterRegistry设置30秒步长，模拟周期性上报行为
- 导出为JSON或OpenMetrics格式，用curl或浏览器直接查看原始数据，排除序列化问题
不复杂但容易忽略：指标命名要遵循规范（如小写字母+下划线），避免特殊字符；Gauge类指标需确保回调函数执行高效，不可含阻塞或远程调用；所有自定义指标建议统一加application前缀，方便后续聚合与过滤。
