微服务性能优化：可观测性体系建设(6)

可观测性体系建设——给系统装上体检仪、行车记录仪和追踪器

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医院体检中心的智能大屏实时滚动着各项健康指标，高速公路上的摄像头记录着每辆车的行驶轨迹，快递包裹上的条形码随时可查物流状态。建设可观测性体系就是给系统同时配备这三类工具，让我们既能看实时状态，又能查历史记录，还能追踪问题根源。

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一、指标埋点：给系统做全身体检

1. 指标四象限法则

就像体检分为血常规、心电图、B超等不同科室，我们按四个维度埋点：

// 业务指标：订单创建成功率（类似血压指标）
Counter orderSuccessCounter = Counter.builder("order.create.success")
    .description("成功创建订单数量")
    .tag("channel", "app") // 按渠道打标签
    .register(meterRegistry);

// 系统指标：CPU使用率（类似体温）
Gauge cpuUsageGauge = Gauge.builder("system.cpu.usage", 
        () -> ManagementFactory.getOperatingSystemMXBean().getSystemLoadAverage())
    .register(meterRegistry);

// 应用指标：JVM内存（类似肝功能）
Map<String, Double> memoryMetrics = new HashMap<>();
memoryMetrics.put("jvm.memory.used", 
    ManagementFactory.getMemoryMXBean().getHeapMemoryUsage().getUsed() / 1024.0 / 1024);
Gauge.builder("jvm.memory", () -> memoryMetrics.get("jvm.memory.used"))
    .baseUnit("MB")
    .register(meterRegistry);

// 自定义指标：缓存命中率（类似骨密度检测）
MeterRegistry.cache("order_cache")
    .tag("type", "local")
    .hits(1200)
    .misses(300)
    .build();
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