摘要：你有没有遇到过这样的情况？自己负责开发的 Spring Boot 应用部署到内网环境后，就像断了线的风筝，完全不知道它运行得怎么样。系统有没有出现异常？接口响应速度是不是变慢了？内存占用是否过高？这些问题就像一团迷雾，让作为后端开发人员的我们心里直发慌。当线上
你有没有遇到过这样的情况？自己负责开发的 Spring Boot 应用部署到内网环境后，就像断了线的风筝，完全不知道它运行得怎么样。系统有没有出现异常？接口响应速度是不是变慢了？内存占用是否过高？这些问题就像一团迷雾，让作为后端开发人员的我们心里直发慌。当线上业务突然出现波动，却因缺乏监控数据，只能盲目猜测问题根源，这种无力感相信很多人都深有体会。
在互联网大厂，后端系统往往承载着巨大的业务流量和数据交互，Spring Boot 应用更是被广泛使用。然而，内网环境相对封闭，缺乏有效的监控手段，一旦出现问题，排查起来困难重重。据不完全统计，因缺乏监控导致的系统故障，平均修复时间会延长 30% 以上。而且，随着业务的快速发展和系统的不断迭代，应用的复杂度也在持续增加，没有完善的监控体系，就如同在黑暗中开车，随时可能面临风险。特别是在高并发场景下，一个微小的性能瓶颈若未及时发现，就可能引发雪崩效应，导致整个系统瘫痪。
别担心，其实针对 Spring Boot 应用的内网监控，有不少实用的方法和工具，接下来就手把手教你如何搭建起高效的监控体系。
Spring Boot Actuator 是 Spring Boot 框架自带的监控组件，它基于 “约定优于配置” 的理念，为开发者提供了一套开箱即用的监控解决方案。其底层原理是通过注册一系列的 Endpoint（端点），将应用内部的运行状态、配置信息等以 RESTful API 的形式暴露出来。
你只需要在项目的 pom.xml 文件中添加如下依赖：
org.springframework.bootspring-boot-starter-actuator添加依赖后，默认情况下，它只会暴露 health 和 info 端点。如果想要获取更多的监控信息，比如应用的运行指标、环境变量等，就需要在配置文件（application.properties 或 application.yml）中进行配置。以暴露 health、info、metrics 端点为例，在 application.properties 中可以这样写：
management.endpoints.web.exposure.include=health,info,metricshealth 端点能直观地展示应用的健康状态，它通过整合多个健康指示器（HealthIndicator），如数据库连接状态、Redis 连接状态等，综合判断应用是否正常运行。当某个依赖服务不可用时，health 端点会及时反馈异常信息。
metrics 端点则提供了丰富的度量指标，其背后是依赖 Micrometer 框架实现的。像 JVM 的内存使用情况、线程池的状态、接口的调用次数和耗时等都能精准统计。例如，通过http.server.requests指标，可以统计每个 HTTP 接口的请求次数、响应时间分布等，帮助开发者快速定位性能瓶颈。
不过，在生产环境中使用 Actuator 时，一定要注意安全防护，毕竟它暴露了不少敏感信息。可以只在内网环境暴露这些端点，或者通过设置 IP 白名单限制访问，也可以配置角色权限，只有授权的用户才能查看监控信息。还可以通过 Spring Security 与 Actuator 结合，实现更细粒度的权限控制。
如果你觉得 Actuator 提供的信息不够直观，想要一个更友好的可视化界面，那么 Spring Boot Admin 就是一个不错的选择。它基于 Vue.js 和 Spring Cloud Netflix Eureka 等技术构建，能够集中管理和监控多个 Spring Boot 应用，本质上是通过定期调用被监控应用的 Actuator 端点来获取数据。
使用 Spring Boot Admin，首先要搭建 Admin 服务器。在服务器项目的主应用类上添加@EnableAdminServer注解，然后在 pom.xml 中添加相应的依赖。搭建好服务器后，在需要被监控的客户端应用中添加客户端依赖，客户端应用就会自动向服务器注册。注册过程中，客户端会携带自身的元数据信息，如应用名称、版本号等。
这样，你就能在 Admin 服务器的界面上，清晰地看到每个客户端应用的运行状态、健康信息、指标数据等。它不仅提供了基础的状态展示，还支持自定义监控面板，比如可以添加对特定业务指标的监控展示。在配置过程中，要注意保证端点的正确暴露，同时做好安全配置，防止未经授权的访问。另外，由于它需要占用一定的服务器资源，所以要确保服务器有足够的性能支撑。如果监控的应用数量较多，可以考虑集群部署 Admin 服务器，提升系统的可用性和扩展性。
除了单独使用上述工具，还可以将 Spring Boot Actuator 与 Prometheus、Grafana 结合起来，打造一个更强大、更可视化的监控系统。这种组合方式在互联网大厂的生产环境中被广泛应用，它整合了三者的优势，实现了从数据采集、存储到可视化展示的完整链路。
Prometheus 是一个开源的系统监控和报警工具包，它基于 Pull 模式（拉取模式）从目标应用获取监控数据，采用时间序列数据库（TSDB）存储数据，具有高效的数据查询和聚合能力。首先在项目中添加 Prometheus 相关依赖：
io.micrometermicrometer-registry-prometheus然后在配置文件中开启 Prometheus 端点，接着在 Prometheus 中配置抓取/actuator/prometheus端点的数据。Prometheus 通过配置scrape_configs字段，指定要监控的目标应用地址和抓取频率。例如：
global:scrape_interval: 15sscrape_configs:- job_name:'spring-boot-app'static_configs:- targets: ['your-app-ip:your-app-port']Grafana 是一个跨平台的开源的度量分析和可视化工具，支持多种数据源，能够将 Prometheus 存储的数据以图表、仪表盘等形式直观展示。最后在 Grafana 中配置数据源为 Prometheus，并创建精美的仪表盘。通过编写 PromQL 查询语句，可以灵活定制展示内容，比如展示接口响应时间的趋势图、JVM 内存使用的饼图等。
通过这样的组合，你可以将应用的各种性能数据以图表的形式直观地展示出来，方便快速发现问题和分析趋势。同时，还可以基于 Prometheus 设置告警规则，当某些关键指标超过阈值时，及时发送告警信息，实现故障的提前预警。
有了这些方法和工具，Spring Boot 应用在内网环境下也能被牢牢 “掌控”。但监控体系的搭建不是一劳永逸的，随着业务的变化和系统的更新，还需要不断优化和完善。现在，就动手试试搭建你的监控系统吧！如果你在实践过程中遇到任何问题，或者有更好的监控经验，欢迎在评论区分享交流，咱们一起把 Spring Boot 应用的监控做到极致！
来源：从程序员到架构师一点号