服务端开发监控系统：让故障无处藏身
你有没有遇到过这种情况：用户突然打不开网页，客服电话被打爆，而你翻遍日志也找不到问题出在哪？等了半天才发现是某个接口响应时间飙升到几秒，或者数据库连接池被耗尽。这种被动救火的场景，在服务端开发中太常见了。
这时候，一个靠谱的监控系统就不是锦上添花，而是救命稻草。它不光能告诉你“出事了”，还能快速定位“哪出了事”、“什么时候开始的”、“影响范围有多大”。
监控不是看数字，而是掌握主动权
很多人觉得监控就是看几个曲线图，CPU、内存、请求量，绿的就是正常，红的就是挂了。但真正有用的监控远不止这些。比如你的服务每分钟处理几千个订单，某天下午三点突然有几百个订单超时失败。如果你只盯着服务器资源，可能发现 CPU 和内存都很平稳，误以为服务正常。但实际上，可能是第三方支付接口变慢了，或者缓存失效导致数据库压力激增。
这时候，应用层的监控就派上用场了。你需要知道每个关键接口的响应时间、错误率、调用量。把这些数据按时间线画出来，异常点一眼就能看出来。
从零搭建一个基础监控体系
别一上来就想搞 Prometheus + Grafana + Alertmanager 的全家桶。小团队或初期项目，完全可以从简单方案入手。比如在 Spring Boot 项目里集成 Micrometer，它能自动收集 JVM、HTTP 请求、数据库连接等指标。
implementation 'org.springframework.boot:spring-boot-starter-actuator'
implementation 'io.micrometer:micrometer-registry-prometheus'加上这两行依赖，再打开 endpoints，访问 /actuator/prometheus 就能看到一堆指标数据。然后用一个轻量级的 Prometheus 实例去抓取，配上 Grafana 做个面板，最基本的监控链路就通了。
告警要精准，别当“狼来了”
监控系统最怕乱发告警。手机半夜响个不停，一看又是磁盘使用率 85%，连续三天都是同一个 warning，最后谁还会认真对待？真正的告警应该基于业务影响来设置。比如“过去5分钟内订单创建接口错误率超过1%”，而不是“服务器CPU超过80%”。
你可以这样写一条 PromQL 规则：
sum by(job) (rate(http_requests_total{status="5xx",handler="/api/order"}[5m])) / sum by(job) (rate(http_requests_total{handler="/api/order"}[5m])) > 0.01日志和链路追踪不能少
光有指标还不够。当某个请求出问题时，你得知道它经过了哪些服务，卡在哪一步。这时候就得靠分布式链路追踪。比如用 OpenTelemetry 给每个请求打上唯一 trace ID，从网关一路透传到下游服务，最后聚合起来看完整调用链。
结合 ELK 或 Loki 这类日志系统，搜索同一个 trace ID，就能把分散在各个服务的日志串起来。这就像给每一次用户操作装了行车记录仪，出了问题直接回放。
监控系统不是一次性工程。随着业务增长，你会发现需要监控的东西越来越多：缓存命中率、消息队列堆积、外部依赖健康状态……但核心思路不变——提前发现问题，缩小排查范围，减少用户感知到的故障时间。与其花三小时查日志，不如花一天把监控补上。