背景

springboot如何集成Prometheus我这里不做详细描述，要想了解集成过程，可以参考一下博客： Spring Boot 使用 Micrometer 集成 Prometheus 监控 Java 应用性能， 这里我讲一下如果我们j需要获取到某些监控指标的p99、p90等度量数据，比如说http请求的响应时长p99等，

Micrometer

根据指标监控的对象个数、监视目的和含义的不同，Micrometer指标类型大体可以分为Gauge、Counter、DistributionSummary、Timer四种。 这里我重点说一下DistributionSummary。

DistributionSummary

DistributionSummary是用于跟踪事件的分布情况，有多个指标组成：

• count，事件的个数，聚合指标，如响应的个数
• sum，综合，聚合指标，如响应大小的综合
• histogram，分布，聚合指标，包含le标签用于区分bucket，例如web.response.size.historgram{le=512} = 99,表示响应大小不超过512（Byte)的响应个数是99个。一般有多个bucket，如le=128，le=256，le=512，le=1024,le=+Inf等。 每个bucket展示为一条时间序列，会得到类似下面的图。

percentile(quantile),百分位数，聚合指标，包含percentile标签用于区分不同的百分位，例如web.response.size.percentile{p=90) = 512，表示90%的响应大小都小于512。一般有多个percentile，如p50,p75,p90,p99。 每个百分位展示为一条时间序列，会得到类似下面的图。

Timer Timer是DistributionSummary的特化，专门用于计时类的指标，可以对记录的时间值(duration)进行单位换算。

暴露histogram

 <dependency>
            <groupid>io.micrometer</groupid>
            <artifactid>micrometer-registry-prometheus</artifactid>
        </dependency>

其中prometheus的类库中为我们提供了很多的监控指标，可以访问下 http://localhost:8080/actuator/prometheus就可以看到已有监控看信息

但是默认这些监控指标并不是DistributionSummary，所以需要我们在初始化时替换配置并打开计数开关，如下：

import io.micrometer.core.instrument.Meter;
import io.micrometer.core.instrument.MeterRegistry;
import io.micrometer.core.instrument.config.MeterFilter;
import io.micrometer.core.instrument.distribution.DistributionStatisticConfig;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.boot.actuate.autoconfigure.metrics.MeterRegistryCustomizer;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;

import java.time.Duration;

@Configuration
@Slf4j
public class MicrometerConfig {

    @Bean
    MeterRegistryCustomizer<meterregistry> metricsCommonTags() {
        return registry -&gt; {
            registry.config().meterFilter(
                    new MeterFilter() {
                        @Override
                        public DistributionStatisticConfig configure(Meter.Id id, DistributionStatisticConfig config) {
                            if (id.getType() == Meter.Type.TIMER&amp;&amp;id.getName().matches("^(http|hystrix){1}.*")) {
                                return DistributionStatisticConfig.builder()
                                        .percentilesHistogram(true)
                                        .percentiles(0.5, 0.90,0.95, 0.99)
                                        .sla(Duration.ofMillis(50).toNanos(),
                                                Duration.ofMillis(100).toNanos(),
                                                Duration.ofMillis(200).toNanos(),
                                                Duration.ofSeconds(1).toNanos(),
                                                Duration.ofSeconds(5).toNanos(),
                                        .minimumExpectedValue(Duration.ofMillis(1).toNanos())
                                        .maximumExpectedValue(Duration.ofSeconds(5).toNanos())
                                        .build()
                                        .merge(config);
                            } else {
                                return config;
                            }
                        }
                    });
        };
    }
}

以上代码根据需要来暴露histogram信息，这里是选择http响应时长以及hystrix响应监控暴露histogram，如果有需要可以不增加过滤条件。 打开后可以看到多了很多监控信息：

配置到grafana

avg(http_server_requests_seconds{service=~"$service" ,quantile =~ "0.9|0.5|0.99", uri !~ "/actuator.*|/health|/prometheus|root"}*1000 > 0) by (uri,quantile)

</meterregistry>