作者：陈承

引言

在数字化转型的浪潮中，应用性能监控（APM）已经成为保障系统稳定运行的重要基石。然而，传统的 APM 系统往往只能提供系统层面的性能数据，而无法深入业务核心。阿里云应用实时监控服务（ARMS）推出的自定义指标采集功能，正是为了打破这一局限，让监控真正成为业务增长的助推器。

01 为什么需要自定义指标采集？

1.1 传统 APM 系统的监控盲区

传统的 APM 系统通常关注以下系统层面的指标：

CPU 使用率、内存占用
请求响应时间、吞吐量
数据库查询性能
接口调用成功率

这些指标往往是站在解决性能、错慢的角度设计的，很难直接反应业务功能的运行情况，但在实际业务场景中存在一定的监控盲区，比如下面几个场景：

场景一：电商大促

在双十一等大促活动中，系统的 CPU、内存指标可能完全正常，但如果订单转化率突然下降、支付成功率异常，这些业务层面的问题往往无法通过系统指标及时发现。

场景二：商城系统运营

对于商城系统而言，真正关键的业务指标包括：

实时订单数量与订单金额
商品库存水位
用户购物车转化率
优惠券使用率
退款率

这些业务指标直接反映了业务健康度和运营效率，但传统 APM 系统无法采集。

场景三：金融风控系统

金融系统需要实时监控：

交易笔数与金额
风险拦截率
异常交易占比
资金流转速度

这些指标对于业务决策至关重要，却游离于传统监控体系之外。

1.2 自定义指标的价值

引入自定义指标采集功能，能够带来以下核心价值：

✅ 业务可观测性：将业务指标与系统指标统一监控，形成完整的可观测性体系

✅ 快速问题定位：当业务异常时，可以快速关联系统指标，精准定位问题根因

✅ 数据驱动决策：实时的业务指标为运营和产品决策提供数据支撑

✅ 全链路追踪：业务指标与调用链结合，实现端到端的业务流程监控

02 Java 语言常见的指标定义框架对比

在 Java 生态系统中，有多个成熟的指标采集框架可供选择。了解它们的特点，有助于选择最适合的技术方案。

2.1 Micrometer

简介：Micrometer 是 Spring 生态的指标门面（Facade），类似于 SLF4J 之于日志。

核心特性：

提供统一的 API，支持多种监控系统后端（Prometheus、InfluxDB、Datadog等）
与 Spring Boot 深度集成
支持维度化指标（Tags/Labels）

代码示例：

@Autowired
MeterRegistry registry;
public void processOrder(Order order) {
    Counter.builder("orders.processed")
        .tag("status", order.getStatus())
        .tag("channel", order.getChannel())
        .register(registry)
        .increment();
}

优点：

✅ 多后端支持，一套代码适配多种监控系统
✅ Spring Boot 自动配置，开箱即用
✅ 支持维度化指标，查询灵活
✅ 社区活跃，持续更新

缺点：

❌ 强依赖 Spring 生态
❌ 不支持分布式追踪和日志
❌ 配置较为复杂
❌ 缺乏统一的可观测性标准

适用场景：Spring Boot 微服务应用。

2.2 Prometheus Client

简介：Prometheus Client 是 Prometheus 官方提供的 Java 客户端库，直接对接 Prometheus 生态，是 K8s 生态中众多组件暴露指标的首选方案。

核心特性：

原生集成：与 Prometheus 监控系统无缝对接
Pull 模式：Prometheus 主动拉取指标，应用无需主动推送
强大的查询：支持 PromQL 强大的查询和聚合能力
丰富的生态：Grafana 可视化、AlertManager 告警

代码示例：

import io.prometheus.client.Counter;
import io.prometheus.client.Gauge;
import io.prometheus.client.Histogram;
public class OrderMetrics {
    // 定义Counter：订单总数
    private static final Counter orderCounter = Counter.build()
        .name("orders_total")
        .help("Total number of orders")
        .labelNames("status", "channel")  // 定义标签
        .register();
    // 定义Gauge：当前处理中的订单数
    private static final Gauge processingOrders = Gauge.build()
        .name("orders_processing")
        .help("Number of orders currently processing")
        .register();
    // 定义Histogram：订单金额分布
    private static final Histogram orderAmount = Histogram.build()
        .name("order_amount")
        .help("Order amount distribution")
        .buckets(50, 100, 200, 500, 1000, 5000)  // 自定义分桶
        .register();
    public void processOrder(Order order) {
        // 订单数+1，带标签
        orderCounter.labels(order.getStatus(), order.getChannel()).inc();
        // 记录订单金额
        orderAmount.observe(order.getAmount());
        // 处理中订单+1
        processingOrders.inc();
        try {
            // 处理订单逻辑...
        } finally {
            // 处理完成，计数-1
            processingOrders.dec();
        }
    }
}

Maven 依赖：

<dependency>
    <groupId>io.prometheus</groupId>
    <artifactId>simpleclient</artifactId>
    <version>0.16.0</version>
</dependency>
<!-- 用于暴露HTTP端点 -->
<dependency>
    <groupId>io.prometheus</groupId>
    <artifactId>simpleclient_servlet</artifactId>
    <version>0.16.0</version>
</dependency>

暴露指标端点（Spring Boot）：

@Configuration
public class PrometheusConfig {
    @Bean
    public ServletRegistrationBean<MetricsServlet> metricsServlet() {
        return new ServletRegistrationBean<>(
            new MetricsServlet(), "/metrics"
        );
    }
}

访问 http://localhost:8080/metrics\ 即可查看 Prometheus 格式的指标数据。

优点：

✅ Prometheus 生态原生支持，集成最佳
✅ Pull 模式，应用侧更简单，无需关心指标推送
✅ PromQL 查询功能强大，支持复杂的聚合和计算
✅ 与 Grafana 等可视化工具无缝对接
✅ 标签（Label）机制灵活，支持多维度查询
✅ 轻量级，性能开销小

缺点：

❌ 仅支持指标采集，不支持分布式追踪和日志
❌ Pull 模式在某些网络环境下部署复杂（需要暴露端口）
❌ 与非 Prometheus 监控系统集成需要额外适配
❌ 数据持久化依赖 Prometheus Server，客户端不存储历史数据
❌ 缺乏自动埋点能力，需要手动定义所有指标

适用场景：

已使用 Prometheus 监控体系的团队
Kubernetes 环境的云原生应用
需要强大查询能力的监控场景
开源方案优先的项目

Prometheus vs 其他框架的独特优势：

1. Pull 模式的优势：

应用无需配置数据推送地址，降低耦合
Prometheus 可以检测应用健康状态（抓取失败=应用异常）
便于服务发现和动态监控

2. PromQL 的强大：

# 计算订单增长率
rate(orders_total[5m])
# 按渠道分组统计
sum by(channel) (orders_total)
# P99响应时间
histogram_quantile(0.99, order_amount_bucket)

3. 云原生标准：

Kubernetes 原生支持 Prometheus 格式
大量开源组件提供/metrics 端点
监控即代码，配置版本化管理

2.3 OpenTelemetry

简介：OpenTelemetry（简称OTel）是 CNCF 的可观测性标准，整合了 OpenTracing 和 OpenCensus 两大项目。

核心特性：

三位一体：统一支持 Traces（追踪）、Metrics（指标）、Logs（日志）
厂商中立：标准化的数据模型和协议
自动埋点：通过 Java Agent 自动采集框架指标
灵活扩展：丰富的插件生态

代码示例：

OpenTelemetry openTelemetry = GlobalOpenTelemetry.get();
Meter meter = openTelemetry.getMeter("order-service");
LongCounter orderCounter = meter.counterBuilder("orders.total")
    .setUnit("1")
    .setDescription("Total number of orders")
    .build();
orderCounter.add(1, Attributes.of(
    AttributeKey.stringKey("status"), "success",
    AttributeKey.stringKey("payment_method"), "alipay"
));

优点：

✅ 云原生标准，广泛支持
✅ 统一的可观测性体系（Traces + Metrics + Logs）
✅ 自动埋点，零代码侵入采集框架指标
✅ 丰富的上下文信息，支持指标与链路关联
✅ 社区活跃，各大云厂商支持

缺点：

❌ 学习曲线相对陡峭
❌ 需要额外的 Collector 部署
❌ 部分功能仍在演进中
❌ 配置相对复杂

适用场景：云原生微服务、分布式系统、需要统一可观测性的场景。

2.4 框架对比总结

特性	Micrometer	Prometheus Client	OpenTelemetry
标准化程度	⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐⭐
多后端支持	✅	❌ (仅Prometheus)	✅
分布式追踪	✅	❌	✅
自动埋点	部分支持	❌	✅
Spring集成	原生支持	需手动	需配置
学习成本	⭐⭐	⭐⭐	⭐⭐⭐
云原生支持	⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐⭐
社区活跃度	⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐⭐
查询能力	⭐⭐⭐	⭐⭐⭐⭐⭐ (PromQL)	⭐⭐⭐⭐
数据模型	Push	Pull	Push/Pull
可视化生态	丰富	优秀 (Grafana)	丰富

选型建议：

Spring Boot 应用 → Micrometer
Prometheus 体系 → Prometheus Client
云原生/分布式系统 → OpenTelemetry（推荐）
已有 Grafana 大盘 → Prometheus Client 或 Micrometer

深度对比：Prometheus Client vs OpenTelemetry

对于云原生应用，Prometheus Client 和 OpenTelemetry 是最常见的选择，它们的核心区别：

维度	Prometheus Client	OpenTelemetry
核心定位	专注指标采集	完整可观测性方案
数据类型	仅Metrics	Traces + Metrics + Logs
数据传输	Pull模式（/metrics端点）	Push模式（OTLP协议）
后端绑定	绑定Prometheus	支持多种后端
指标关联	通过标签	原生支持Trace关联
学习曲线	平缓	较陡
适用场景	K8s + Prometheus标准栈	多云/混合云/需要链路追踪

常见方案：

1. 纯 Prometheus 栈：Prometheus Client + Prometheus + Grafana

2. 混合方案：OpenTelemetry 采集 + Prometheus 格式导出 + Grafana

03 ARMS 自定义指标采集最佳实践

通过上面的对比可知，不同的指标定义框架均有其优缺点，ARMS 当前支持和 OpenTelemetry 深度集成，相比开源方案，极大的简化用户通过 OpenTelemetry SDK 技术栈定义指标、采集指标、配置大盘和报警的门槛，当然后续我们也有计划支持 micrometer 和 prometheus 指标的快捷采集。下面通过一个完整的电商秒杀场景，演示如何使用 ARMS 实现自定义指标采集。

3.1 场景介绍

假设我们要监控一个秒杀系统，需要实时追踪以下关键指标：

秒杀成功次数：按成功/失败分类统计
当前库存水位：实时库存数量
秒杀成功率：用于告警和大盘展示

3.2 第一步：添加依赖

在项目的 pom.xml中添加 OpenTelemetry 依赖：

<dependencies>
    <!-- OpenTelemetry API -->
    <dependency>
        <groupId>io.opentelemetry</groupId>
        <artifactId>opentelemetry-api</artifactId>
    </dependency>
    <!-- OpenTelemetry SDK (可选，用于本地测试) -->
    <dependency>
        <groupId>io.opentelemetry</groupId>
        <artifactId>opentelemetry-sdk</artifactId>
    </dependency>
</dependencies>
<!-- 统一版本管理 -->
<dependencyManagement>
    <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>io.opentelemetry</groupId>
            <artifactId>opentelemetry-bom</artifactId>
            <version>1.32.0</version>
            <type>pom</type>
            <scope>import</scope>
        </dependency>
    </dependencies>
</dependencyManagement>

说明：

ARMS Java Agent 会自动初始化 OpenTelemetry 实例
应用代码只需要依赖 opentelemetry-api 即可
无需配置 Exporter，数据自动上报到 ARMS

3.3 第二步：定义自定义指标

创建秒杀服务类，定义业务指标：

import io.opentelemetry.api.GlobalOpenTelemetry;
import io.opentelemetry.api.OpenTelemetry;
import io.opentelemetry.api.common.AttributeKey;
import io.opentelemetry.api.common.Attributes;
import io.opentelemetry.api.metrics.LongCounter;
import io.opentelemetry.api.metrics.Meter;
import io.opentelemetry.api.metrics.ObservableLongGauge;
import org.springframework.stereotype.Service;
import javax.annotation.PreDestroy;
import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;
@Service
public class SeckillService {
    // 库存计数器（线程安全）
    private final AtomicInteger stock = new AtomicInteger(0);
    // 秒杀次数计数器
    private final LongCounter seckillCounter;
    // 库存水位仪表盘
    private final ObservableLongGauge stockGauge;
    // 指标维度Key
    private static final AttributeKey<String> RESULT_KEY = AttributeKey.stringKey("result");
    private static final AttributeKey<String> PRODUCT_KEY = AttributeKey.stringKey("product_id");
    public SeckillService() {
        // 获取ARMS Java Agent初始化的OpenTelemetry实例
        OpenTelemetry openTelemetry = GlobalOpenTelemetry.get();
        // 创建Meter，命名空间为"seckill"
        Meter meter = openTelemetry.getMeter("seckill");
        // 定义Counter：记录秒杀请求次数（累计值）
        seckillCounter = meter.counterBuilder("product_seckill_count")
                .setUnit("1")
                .setDescription("秒杀请求次数，按成功/失败分类统计")
                .build();
        // 定义Gauge：记录当前库存（瞬时值）
        stockGauge = meter.gaugeBuilder("product_current_stock")
                .ofLongs()
                .setDescription("当前商品库存数量")
                .buildWithCallback(measurement -> {
                    // 每次采集时回调，上报当前库存
                    measurement.record(stock.get());
                });
    }
    /**
     * 初始化库存
     */
    public void initStock(int count) {
        stock.set(count);
    }
    /**
     * 秒杀商品
     */
    public String seckill(String productId, String userId) {
        int currentStock = stock.get();
        // 库存不足，秒杀失败
        if (currentStock <= 0) {
            // 记录失败次数
            seckillCounter.add(1, Attributes.of(
                RESULT_KEY, "failed",
                PRODUCT_KEY, productId
            ));
            return "抢购失败，商品已售罄";
        }
        // 尝试扣减库存（CAS操作保证线程安全）
        if (stock.decrementAndGet() >= 0) {
            // 秒杀成功
            seckillCounter.add(1, Attributes.of(
                RESULT_KEY, "success",
                PRODUCT_KEY, productId
            ));
            return "恭喜！抢购成功，剩余库存：" + stock.get();
        } else {
            // 并发情况下库存不足，回滚
            stock.incrementAndGet();
            seckillCounter.add(1, Attributes.of(
                RESULT_KEY, "failed",
                PRODUCT_KEY, productId
            ));
            return "抢购失败，商品已售罄";
        }
    }
    /**
     * 销毁资源
     */
    @PreDestroy
    public void destroy() {
        // 关闭Gauge，停止采集
        stockGauge.close();
    }
}

代码要点解析：

Meter 命名：getMeter("seckill") 中的“seckill”是命名空间，后续需要在 ARMS 控制台配置
Counter vs Gauge：

Counter 用于累计值（只增不减），如秒杀请求总数
Gauge 用于瞬时值（可增可减），如当前库存

维度设计：通过 Attributes 添加维度，可以按 result（成功/失败）、product_id（商品 ID）进行多维度分析
线程安全：使用 AtomicInteger保证高并发场景下的数据准确性

3.4 第三步：在 ARMS 控制台配置

1. 登录 ARMS 控制台，进入应用监控 > 应用设置 > 自定义配置

2. 开启自定义指标采集：在应用配置页面的探针采集配置模块，配置需要采集的指标

3. 配置说明：

meters 参数填写第二步中定义的 Meter 名称（seckill）
支持配置多个 Meter，用逗号分隔：seckill,order,payment

3.5 第四步：查看指标数据

1. 进入 ARMS 控制台的 Prometheus 监控实例列表页面^[^1]，并在顶部菜单栏中选择应用接入的地域。下方列表中实例类型为 Prometheus for 应用监控的实例即为当前地域所有 ARMS 应用的 APM 指标以及自定义指标的存储实例。如下图所示。

2. 单击该示例右侧共享版进入 Grafana 页面，然后单击 Explore，选择数据源为上一步对应的 Prometheus 实例名称。

3. 您可以通过 PromQL 简单查询在代码中定义的指标，如下图所示，也可以在 Grafana 中自定义展示大盘。

3.6 第五步：配置告警规则

进入 ARMS 控制台的 Prometheus 告警规则页面^[^2]，并在顶部菜单栏中选择应用接入的地域。点击创建报警规则即可，如下图所示。

告警：库存预警

更多关于告警规则的内容参见创建 Prometheus 告警规则^[^3]。

3.7 最佳实践建议

✅ 指标命名规范

<namespace>_<metric_name>
例如：
- order_created_count  // 订单创建数
- payment_success_rate // 支付成功率
- user_login_duration  // 登录耗时

✅ 维度设计原则

维度基数不宜过大（避免“维度爆炸”）
优先使用枚举类型维度（如 status: success/failed）
避免使用高基数维度（如 userId、orderId）

反例：

// ❌ 错误：userId基数过大
counter.add(1, Attributes.of(
    AttributeKey.stringKey("user_id"), userId
));

正例：

// ✅ 正确：使用枚举类型
counter.add(1, Attributes.of(
    AttributeKey.stringKey("user_type"), "vip"
));

✅ 性能优化

预先创建指标对象，避免频繁创建
使用批量记录 API 减少开销
Gauge 回调函数保持轻量级

✅ 指标类型选择

场景	指标类型	示例
累计计数	Counter	订单总数、请求总数
瞬时值	Gauge	当前在线用户数、队列长度
分布统计	Histogram	订单金额分布、响应时间分布

04 ARMS 自定义指标的核心优势

4.1 无缝集成，零成本接入

✅ 自动注入：使用 ARMS Java Agent，无需手动配置 OpenTelemetry
✅ 无侵入采集：框架指标自动采集，业务指标按需定义
✅ 统一上报：指标自动上报到 ARMS，无需部署 Collector

4.2 指标与链路关联

ARMS 的核心优势在于将自定义指标与分布式链路打通：

请求链路：
前端 -> 网关 -> 订单服务 -> 支付服务
         ↓
  自定义指标：订单创建成功
         ↓
  追踪：该订单的完整调用链

价值：当订单指标异常时，可以一键跳转到具体的调用链，快速定位问题。

4.3 丰富的可视化能力

📊 多维度聚合查询
📈 趋势对比分析
🎯 自定义大盘
🔔 灵活的告警规则

4.4 企业级特性

🔒 数据安全隔离
📦 长期数据存储
⚡ 高性能查询
🌐 跨地域部署

05 总结与展望

自定义指标采集功能是 APM 系统从“监控”走向“可观测”的关键一步。阿里云 ARMS 通过与 OpenTelemetry 标准深度集成，为用户提供了：

✨ 标准化：拥抱云原生标准，避免厂商锁定

✨ 简单化：一行配置，即开即用

✨ 可视化：指标、链路、日志三位一体

✨ 智能化：AI 异常检测，根因分析

应用场景：

电商系统：订单、支付、库存监控
金融系统：交易量、风控指标
游戏系统：在线人数、充值金额
IoT 系统：设备在线率、消息量

未来展望：

ARMS 将继续深化自定义指标能力，支持更多框架和更多指标类型的自定义指标采集：

框架上支持 micrometer、prometheus 框架
指标类型上支持分位数、直方图

立即体验 ARMS 自定义指标采集功能，让监控真正服务于业务增长！

参考文档：

ARMS 自定义指标采集官方文档
https://help.aliyun.com/zh/arms/application-monitoring/use-cases/customize-metrics-by-using-the-opentelemetry-java-sdk
OpenTelemetry 官方网站
https://opentelemetry.io/
ARMS 产品主页
https://www.aliyun.com/product/arms

相关链接：

[1] Prometheus 监控实例列表页面

https://arms.console.aliyun.com/#/prom/cn-hangzhou

[2] Prometheus 告警规则页面

https://arms.console.aliyun.com/#/prom/alert/cn-hangzhou

[3] 创建 Prometheus 告警规则

https://help.aliyun.com/zh/arms/prometheus-monitoring/create-alert-rules-for-prometheus-instances

本文由阿里云 ARMS 团队出品

从系统监控到业务洞察：ARMS 自定义指标采集功能全解析

引言

01 为什么需要自定义指标采集？

1.1 传统 APM 系统的监控盲区

1.2 自定义指标的价值

02 Java 语言常见的指标定义框架对比

2.1 Micrometer

2.2 Prometheus Client

2.3 OpenTelemetry

2.4 框架对比总结

03 ARMS 自定义指标采集最佳实践

3.1 场景介绍

3.2 第一步：添加依赖

3.3 第二步：定义自定义指标

3.4 第三步：在 ARMS 控制台配置

3.5 第四步：查看指标数据

3.6 第五步：配置告警规则

3.7 最佳实践建议

✅ 指标命名规范

✅ 维度设计原则

✅ 性能优化

✅ 指标类型选择

04 ARMS 自定义指标的核心优势

4.1 无缝集成，零成本接入

4.2 指标与链路关联

4.3 丰富的可视化能力

4.4 企业级特性

05 总结与展望

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