前提

最近的一个项目中涉及到文件上传和下载,使用到JUC的线程池ThreadPoolExecutor,在生产环境中出现了某些时刻线程池满负载运作,由于使用了CallerRunsPolicy拒绝策略,导致满负载情况下,应用接口调用无法响应,处于假死状态。考虑到之前用micrometer + prometheus + grafana搭建过监控体系,于是考虑使用micrometer做一次主动的线程池度量数据采集,最终可以相对实时地展示在grafana的面板中。

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前提

最近线上的项目使用了spring-actuator做度量统计收集,使用Prometheus进行数据收集,Grafana进行数据展示,用于监控生成环境机器的性能指标和业务数据指标。一般,我们叫这样的操作为"埋点"。SpringBoot中的依赖spring-actuator中集成的度量统计API使用的框架是Micrometer,官网是Micrometer.io。在实践中发现了业务开发者滥用了Micrometer的度量类型Counter,导致无论什么情况下都只使用计数统计的功能。这篇文章就是基于Micrometer分析其他的度量类型API的作用和适用场景。

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