不同于单体架构的应用，微服务架构由于服务数量众多，出故障的概率更大，这种时候不能单纯依靠“人肉”运维，否则当服务数量越来越多时成本将变得不可控。一个好的解决方案是我们需要对服务进行监控，监控服务运行的数据。当有异常情况出现时，服务能够自动报警，方便运维工程师去处理。
Spring Cloud 中对于服务监控这一个话题也是在不断地变化中。早期的版本（ Greenwich 版之前）服务监控主要使用 Hystrix Dashboard 仪表盘，集群数据监控使用 Turbine，这一技术组合在最新的 Greenwich 版中被建议使用 Micrometer 来替换掉。相对于前者， Micrometer 的使用确实要方便很多，而且容易结合配套工具 Prometheus 以及 Grafana 一起使用，具备自动报警功能，数据展示也更加多样化，方便运维工程师去查看。
一、什么是Micrometer
Micrometer 为数据测量仪表提供了一个简单的外观，它几乎适用于大部分目前最流行的监控系统，允许开发者检测基于 JVM 的应用程序代码， Micrometer 有点类似于 SLF4J ，只不过是针对测量数据的。Micrometer 主要有如下三方面的功能：
- Micrometer 提供了度量指标类，例如 timers、gauges 以及 counters等。
- 一揽子开箱即用的解决方案，例如缓存、类加载器、垃圾收集、处理器利用率以及线程池等。
- 从 Spring Boot 2.0 开始， 在 Spring Boot Actuator 中使用了 Micrometer 。在早期的 Spring Boot 版本中，也支持通过附加依赖的方式来使用 Micrometer。
Micrometer 支持流行的监控系统，作为一个门面，Micrometer 允许开发者检测代码，并决定是否监控系统。Micrometer 支持 AppOptics、Azure Monitor、Netflix Atlas、CloudWatch、 Datadog、Dynatrace、Elastic、Ganglia、 Graphite、Humio、Influx/Telegraf、 JMX、KairosDB、New Relic、Prometheus、SignalFx、Google Stackdriver、StatsD 以及 Wavefront。
二、Micrometer 基本用法