动态线程池监控

仅靠“事发时的告警”远远不够。没有监控，开发人员排查问题只能靠猜，做性能调优也没底

所以强调，线程池监控不是只为了报警，它更重要的价值在于

辅助定位问题 ：出故障时，能看到是线程数打满了，还是队列堆积了

支持容量规划 ：通过长期趋势判断线程池配置是否合理

洞察系统瓶颈 ：比如是否存在某些任务执行时间异常拉长，影响整体调度效率

本地日志监控实现

1. 定时任务调度机制

本地日志监控的核心是定时任务调度机制

2. 本地日志输出实现

本地日志监控的实现相对简单，但需要确保 日志格式的规范性和可读性：

private void logMonitor(ThreadPoolRuntimeInfo runtimeInfo) {
    log.info("[ThreadPool Monitor] {} | Content: {}", 
             runtimeInfo.getThreadPoolId(), 
             JSON.toJSON(runtimeInfo));
}

3. 设计模式应用

对于监控采集类型的判断逻辑，其实还有优化空间

如果后续框架有计划支持更多存储策略（比如 ElasticSearch 等），就可以引入策略模式 ，实现按需切换

但如果当前只打算用一种或两种固定方式，那用一个简单工厂模式 来创建也更轻量，足够应对，扩展成本也低

当前实现方案中，通过配置参数collectType来决定使用哪种监控策略

log策略 ：将监控信息输出到本地日志
micrometer策略 ：将监控指标发送到Micrometer监控系统

// 根据配置的采集类型分发处理
if (Objects.equals(monitorConfig.getCollectType(), "log")) {
    logMonitor(runtimeInfo);
} else if (Objects.equals(monitorConfig.getCollectType(), "micrometer")) {
    micrometerMonitor(runtimeInfo);
}

运行时信息采集优化

public class ThreadPoolRuntimeInfo {
    private String threadPoolId;           // 线程池唯一标识
    private Integer corePoolSize;          // 核心线程数
    private Integer maximumPoolSize;       // 最大线程数
    private Integer currentPoolSize;       // 当前线程数
    private Integer activePoolSize;        // 活跃线程数
    private Integer largestPoolSize;       // 历史最大线程数
    private Long completedTaskCount;       // 已完成任务数
    private String workQueueName;          // 队列类型
    private Integer workQueueCapacity;     // 队列容量
    private Integer workQueueSize;         // 队列当前大小
    private Integer workQueueRemainingCapacity; // 队列剩余容量
    private String rejectedHandlerName;    // 拒绝策略名称
    private Long rejectCount;              // 拒绝次数
}

Micrometer监控实现（最佳）

虽然日志监控在问题排查时很有用，但在生产环境中，我们更需要的是专业的监控体系集成

想象一下这样的场景：

凌晨 2 点，你的手机突然响起告警铃声——Grafana 监控面板显示某个核心业务线程池的活跃线程数持续飙升，队列堆积严重。你立即打开监控大盘，通过时间序列图表清晰地看到：从 1:30 开始，该线程池的 active.size 指标从正常的 5-10 逐步攀升到 50，同时 queue.size 也从 0 增长到 500+。更关键的是，通过多维度标签筛选，你快速定位到是 order-service 应用的 payment-processor 线程池出现了异常

这就是专业监控系统的威力，相比本地日志监控，Micrometer指标监控 的最大优势在于它能直接对接 Prometheus、Grafana 这些专业监控工具

要实现一个高质量的 Micrometer 监控集成，需要考虑的细节远比想象中复杂

如何设计合理的 指标命名规范？

怎样通过 标签体系 实现 多维度监控？

如何优化指标注册性能，避免重复创建？

怎样确保监控数据的 准确性和一致性？

Micrometer 依赖体系解析

<!-- ysythread-core 包中 -->
<dependency>
    <groupId>io.micrometer</groupId>
    <artifactId>micrometer-core</artifactId>
</dependency>

<!-- ysythread-common-spring-boot-starter 包中 -->
<dependency>
    <groupId>org.springframework.boot</groupId>
    <artifactId>spring-boot-starter-actuator</artifactId>
</dependency>

<!-- ysythread-nacos-cloud-example 包中 -->
<dependency>
    <groupId>io.micrometer</groupId>
    <artifactId>micrometer-registry-prometheus</artifactId>
</dependency>

micrometer-core

是整个监控体系的基石，提供了 Micrometer 的核心抽象层。它最重要的作用是 定义了统一的指标 API，让我们的框架代码不用关心底层到底用的是 Prometheus 还是 InfluxDB

spring-boot-starter-actuator

Actuator 的作用远不止暴露几个 HTTP 端点那么简单，它是 Spring Boot 应用生产就绪 的核心组件

在监控方面，Actuator 主要做了这几件事：

自动配置MeterRegistry ：根据 classpath 中的依赖自动创建对应的 Registry Bean

指标收集器注册 ：自动注册 JVM、系统、Web 等各种内置指标收集器

端点暴露 ：提供 /actuator/metrics、/actuator/prometheus 等端点

安全控制 ：支持对监控端点的访问控制和权限管理

micrometer-registry-prometheus

这个依赖是监控后端的具体实现 ，它的作用是将 Micrometer 的通用指标格式转换为 Prometheus 特有的格式

应用层配置要求

除了依赖配置外，应用代码还需要在 application.yml 中添加相应的配置来启用 Prometheus 端点

management:
  endpoints:
    web:
      exposure:
        include:
          - prometheus   # 暴露 Prometheus 端点
  metrics:
    prometheus:
      metrics:
        export:
          enabled: true  # 启用 Prometheus 导出

分层设计的优势与实践价值

架构灵活性 ：

想象一个场景：你们公司最初用的是 Prometheus + Grafana 的监控方案，后来因为成本或技术栈的原因，决定切换到阿里云的 ARMS 或者腾讯云的监控服务。

在传统的设计中，这可能意味着要修改框架代码、重新测试、重新发布。但在我们的分层设计中，只需要：

<!-- 原来的依赖 -->
<!-- <dependency>
    <groupId>io.micrometer</groupId>
    <artifactId>micrometer-registry-prometheus</artifactId>
</dependency> -->

<!-- 替换为新的依赖 -->
<dependency>
    <groupId>io.micrometer</groupId>
    <artifactId>micrometer-registry-cloudwatch</artifactId>
</dependency>

框架代码一行都不用改，因为它只依赖 micrometer-core 的抽象接口

指标采集与注册实现

1. Micrometer 监控核心实现

private void micrometerMonitor(ThreadPoolRuntimeInfo runtimeInfo) {
	// ......
    // 注册核心指标、队列相关指标、任务执行指标
	Metrics.gauge(metricName("core.size"), tags, runtimeInfo, ThreadPoolRuntimeInfo::getCorePoolSize);
	// Metrics.gauge ......
}

2. 指标命名规范设计

private static final String METRIC_NAME_PREFIX = "dynamic.thread-pool";

private String metricName(String name) {
    return String.join(".", METRIC_NAME_PREFIX, name);
}

多维度标签体系设计

标签（Tag）是 Micrometer 监控的核心特性，通过标签可以实现多维度的数据切片和聚合

private static final String DYNAMIC_THREAD_POOL_ID_TAG = METRIC_NAME_PREFIX + ".id";
private static final String APPLICATION_NAME_TAG = "application.name";

Iterable<Tag> tags = CollectionUtil.newArrayList(
    Tag.of(DYNAMIC_THREAD_POOL_ID_TAG, threadPoolId),
    Tag.of(APPLICATION_NAME_TAG, ApplicationProperties.getApplicationName())
);

缓存优化与性能考量

1. 缓存机制设计

为了避免重复创建 ThreadPoolRuntimeInfo 对象，我们引入了缓存机制：

private Map<String, ThreadPoolRuntimeInfo> micrometerMonitorCache;
// 在 start() 方法中初始化
micrometerMonitorCache = new ConcurrentHashMap<>();
// 在 micrometerMonitor() 方法中使用缓存
ThreadPoolRuntimeInfo existingRuntimeInfo = micrometerMonitorCache.get(threadPoolId);
if (existingRuntimeInfo != null) {
    // 如果已经注册过，直接将最新采集到的 runtimeInfo 属性拷贝到 existingRuntimeInfo
    BeanUtil.copyProperties(runtimeInfo, existingRuntimeInfo);
} else {
    micrometerMonitorCache.put(threadPoolId, runtimeInfo);
}