[스프링 핵심 원리와 활용] 섹션11. 모니터링 매트릭 활용 #902

YuDeokRin · 2025-09-09T14:07:23Z

YuDeokRin
Sep 9, 2025
Maintainer

섹션 11. 모니터링 메트릭 활용

1️⃣ 메트릭 등록 - 예제 만들기

2️⃣ 메트릭 등록 1 - 카운터

3️⃣ 메트릭 등록 2 - @Conunted

4️⃣ 메트릭 등록 3 - Timer

Timer
- 카운터와 유사하지만 Timer를 사용하면 실행 시간도 함께 측정할 수 있다.
- Timer는 다음과 같은 내용을 한번에 측정해준다.
  - seconds_count: 누적 실행 수 - 카운터
  - seconds_sum : 실행 시간의 합 - sum
  - seconds_max : 최대 실행 시간(가장 오래걸린 실행 시간) - 게이지

package hello.order.v3;
import hello.order.OrderService;
import io.micrometer.core.instrument.MeterRegistry;
import io.micrometer.core.instrument.Timer;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import java.util.Random;
import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;
@Slf4j
public class OrderServiceV3 implements OrderService {

		private final MeterRegistry registry;
		private AtomicInteger stock = new AtomicInteger(100);

	public OrderServiceV3(MeterRegistry registry) {
		this.registry = registry;
	 }

		@Override
		public void order() {
			Timer timer = Timer.builder("my.order")
					.tag("class", this.getClass().getName())
					.tag("method", "order")
					.description("order")
					.register(registry);
			timer.record(() -> {
					log.info("주문");
					stock.decrementAndGet();
					sleep(500);
			});
}

		@Override
		public void cancel() {
			Timer timer = Timer.builder("my.order")
					.tag("class", this.getClass().getName())
					.tag("method", "cancel")
					.description("order")
					.register(registry);
			timer.record(() -> {
					log.info("취소");
					stock.incrementAndGet();
					sleep(200);
			});
		}

		private static void sleep(int l) {
				try {
					Thread.sleep(l + new Random().nextInt(200));
				} catch (InterruptedException e) {
				throw new RuntimeException(e);
				}
	}
	@Override
	public AtomicInteger getStock() {
			return stock;
	}

}

imer.builder(name)를 통해서 타이머를 생성한다.name에는 메트릭 이름을 지정한다.
tag를 사용했는데, 프로메테우스에서 필터할 수 있는 레이블로 사용된다.
주문과 취소는 메트릭 이름은 같고tag를 통해서 구분하도록 했다.
register(registry): 만든 타이머를MeterRegistry에 등록한다. 이렇게 등록해야 실제 동작한다.
타이머를 사용할 때는timer.record()를 사용하면 된다. 그 안에 시간을 측정할 내용을 함수로 포함하
면 된다.
OrderConfigV3

@Configuration
public class OrderConfigV3 {
		@Bean
		OrderService orderService(MeterRegistry registry) {
			return new OrderServiceV3(registry);
		}
}

ActuatorApplication 변경

package hello;

//@Import(OrderConfigV1.class)
//@Import(OrderConfigV2.class)
@Import(OrderConfigV3.class)
@SpringBootApplication(scanBasePackages = "hello.controller")
public class ActuatorApplication {}

프로메테우스 포멧 메트릭 확인

# HELP my_order_seconds order
# TYPE my_order_seconds summary
my_order_seconds_count{class="hello.order.v3.OrderServiceV3",method="order",}
3.0
my_order_seconds_sum{class="hello.order.v3.OrderServiceV3",method="order",}
1.518434959
my_order_seconds_count{class="hello.order.v3.OrderServiceV3",method="cancel",}
2.0
my_order_seconds_sum{class="hello.order.v3.OrderServiceV3",method="cancel",}
0.410640083
# HELP my_order_seconds_max order
# TYPE my_order_seconds_max gauge
my_order_seconds_max{class="hello.order.v3.OrderServiceV3",method="order",}
0.509926375
my_order_seconds_max{class="hello.order.v3.OrderServiceV3",method="cancel",}
0.20532925

seconds_count : 누적 실행 수
seconds_sum : 실행 시간의 합
seconds_max : 최대 실행 시간(가장 오래걸린 실행 시간), 프로메테우스 gague
- 참고: 내부에 타임 윈도우라는 개념이 있어서 1~3분 마다 최대 실행 시간이 다시 계산된다.
평균 실행 시간도 계산 가능하다.
- seconds_sum / seconds_count = 평균 실행시간

✅ 그라파나 등록 - 주문주 v3

앞서 만들어둔 hello-dashboard에 주문수, 최소수 그래프를 추가해보자.
패널 옵션
- Title : 주문수 V3
PromQL
- increase(my_order_seconds_count{method="order"}[1m])
  - Legend : {{method}}
- increase(my_order_seconds_count{method="cancel"}[1m])
  - Legend : {{method}}

✅ 그라파나 등록 - 최대 실행 시간

패널 옵션
- Title : 평균 실행 시간
PromQL
- increase(my_order_seconds_sum[1m]) / increase(my_order_seconds_count[1m])

5️⃣ 메트릭 등록 4 - @timed

타이머는 @Timer라는 애너테이션을 통해 AOP를 적용할 수 있다.
OrderServiceV4

@Timed("my.order")
@Slf4j
public class OrderServiceV4 implements OrderService {

		private AtomicInteger stock = new AtomicInteger(100);
		
		@Override
		public void order() {
			log.info("주문");
			stock.decrementAndGet();
			sleep(500);
		}

		@Override
		public void cancel() {
			log.info("취소");
			stock.incrementAndGet();
			sleep(200);
		}

		private static void sleep(int l) {
			try {
					Thread.sleep(l + new Random().nextInt(200));
			} catch (InterruptedException e) {
					throw new RuntimeException(e);
			}
		}
		
		@Override
		public AtomicInteger getStock() {
			return stock;
		}
}

@timed("my.order") 타입이나 메서드 중에 적용할 수 있다. 타입에 적용하면 해당 타입의 모든public 메서드에 타이머가 적용된다.
- 참고로 이 경우 getStock() 에도 타이머가 적용된다.
OrderConfigV4

@Configuration
public class OrderConfigV4 {
		@Bean
		OrderService orderService() {
			return new OrderServiceV4();
		}

		@Bean
		public TimedAspect timedAspect(MeterRegistry registry) {
			return new TimedAspect(registry);
		}
}

ActuatorApplication - 변경

package hello;

//@Import(OrderConfigV1.class)
//@Import(OrderConfigV2.class)
//@Import(OrderConfigV3.class)
@Import(OrderConfigV4.class)
@SpringBootApplication(scanBasePackages = "hello.controller")
public class ActuatorApplication {}

✅ 프로메테우스 포멧 메트릭 확인

# HELP my_order_seconds
# TYPE my_order_seconds summary
my_order_seconds_count{class="hello.order.v4.OrderServiceV4",exception="none",me
thod="cancel",} 1.0
my_order_seconds_sum{class="hello.order.v4.OrderServiceV4",exception="none",meth
od="cancel",} 0.283311208
my_order_seconds_count{class="hello.order.v4.OrderServiceV4",exception="none",me
thod="order",} 1.0
my_order_seconds_sum{class="hello.order.v4.OrderServiceV4",exception="none",meth
od="order",} 0.685785584
# HELP my_order_seconds_max
# TYPE my_order_seconds_max gauge
my_order_seconds_max{class="hello.order.v4.OrderServiceV4",exception="none",meth
od="cancel",} 0.283311208
my_order_seconds_max{class="hello.order.v4.OrderServiceV4",exception="none",meth
od="order",} 0.685785584

그라파나 대시보드 확인
- 메트릭 이름과 tag가 기존과 같으므로 같은 대시보드에서 확인할 수 있다.

6️⃣ 메트릭 등록 5 - 게이지

Gauge(게이지)
- https://prometheus.io/docs/concepts/metric_types/#gauge
- 게이지는 임의로 오르내릴 수 있는 단일 숫자 값을 나타내는 메트릭
- 값의 현재 상태를 보는데 사용
- 값이 증가하거나 감소할 수 있음
- 예) 차량의 속도, CPU 사용량, 메모리 사용량

✅ 참고: 카운터와 게이지를 구분할 때는 값이 감소할 수 있는가를 고민해보면 도움이 된다.

이번에는 재고 수량을 통해 게이지를 등록하는 방법을 알아보자
가장 단순한 방법은 다음과 같이 등록하는 것이다
StockConfigV1

@Configuration
public class StockConfigV1 {
		@Bean
		public MyStockMetric myStockMetric(OrderService orderService, MeterRegistry
			return new MyStockMetric(orderService, registry);
		}

		@Slf4j
		static class MyStockMetric {
		private OrderService orderService;
		private MeterRegistry registry;
		public MyStockMetric(OrderService orderService, MeterRegistry registry)
		{

			this.orderService = orderService;
			this.registry = registry;
		}

		@PostConstruct
		public void init() {
		Gauge.builder("my.stock", orderService, service -> {
				log.info("stock gauge call");
				return service.getStock().get();
			}).register(registry);
		}
	}
}

my.stock 이라는 이름으로 게이지를 등록했다.게이지를 만들 때 함수를 전달했는데, 이 함수는 외부에서 메트릭을 확인할 때 마다 호출된다. 이 함수의 반환 값이 게이지의 값이다.
ActuatorApplication - 변경

//@Import(OrderConfigV4.class)
@Import({OrderConfigV4.class, StockConfigV1.class})
@SpringBootApplication(scanBasePackages = "hello.controller")
public class ActuatorApplication {}

애플리케이션 실행하면 stock gauge call 로그가 주기적으로 남는 것을 확인할 수 있다.
게이지를 확인하는 함수는 외부에서 메트릭을 확인할 때 호출 된다. 현재 프로메테우스가 다음 경로를 통해 주기적으로 메트릭을 확인하기 때문이다.

✅ 프로메테우스 포멧 메트릭 확인

http://localhost:8080/actuator/prometheus

# HELP my_stock
# TYPE my_stock gauge
my_stock 101.0

✅ 그라파나 등록 - 재고

패널 옵션
- Title : 재고
PromQL
- my_stock

✅ 게이지 단순하게 등록하기

StockConfigV2

@Slf4j
@Configuration
public class StockConfigV2 {

		@Bean
		public MeterBinder stockSize(OrderService orderService) {
				return registry -> Gauge.builder("my.stock", orderService, service -> {
								log.info("stock gauge call");
								return service.getStock().get();
							}).register(registry);
		}
}

ActuatorApplication - 변경

package hello;
//@Import({OrderConfigV4.class, StockConfigV1.class})
@Import({OrderConfigV4.class, StockConfigV2.class})
@SpringBootApplication(scanBasePackages = "hello.controller")
public class ActuatorApplication {}

7️⃣ 실무 모니터링 환경 구성 팁

모니터링 3단계
- 대시보드
- 애플리케이션 추적 - 핀포인트
- 로그

✅ 대시 보드

한눈에 볼 수 있는 가장 높은 뷰
제품
- 마이크로미터, 프로메테우스, 그라파나 등등
모니터링 대상
- 시스템 메트릭(CPU, 메모리)
- 애플리케이션 메트릭(톰켓 쓰레드 풀, DB 커넥션 풀, 애플리케이션 호출 수 )
- 비즈니스 메트릭(주문수, 취소수)

✅ 애플리케이션 추적

주로 각각의 HTTP 요청을 추적, 일부는 마이크로서비스 환경에서 분산 추적
제품
- 핀포인트(오픈소스), 스카우트(오프소스), 와탭(상용), 제니퍼(상용)
- https://github.com/pinpoint-apm/pinpoint

✅ 로그

가장 자세한 추적, 커스텀 가능
같은 HTTP 요청을 묶어서 확인할 수 있는 방법이 중요, MDC적용
파일로 직접 로그를 남기는 경우
- 일반 로그와 에러 로그는 파일을 구분해서 남기자
- 에러 로그만 확인해서 문제를 바로 정리할 수 있음
클라우드에 로그를 저장하는 경우
- 검색이 잘 되도록 구분

✅ 모니터링 정리

각각 용도가 다름
관찰할 때
- 전체 → 점점 좁게

✅ 알람

모니터링 툴에서 일정 이상 수치가 넘어가면 슬랙, 문자 등을 연동
알람은 2가지로 구분해서 관리
- 경고
  - 경고는 하루 1번 정도 사람이 직접 확인해도 되는 수준(사람이 들어가서 확인)
- 심각
  - 심각은 즉시 확인해야함, 슬랙 알림(앱을 통해 알림을 받도록), 문자, 전화
예)
- 디스크 사용량 70% 경고
- 디스크 사용량 80% 심각
- CPU 사용량 40% 경고
- CPU 사용량 50% 심각
경고와 심각을 잘 나누어서 업무와 삶에 방해가 되지 않도록 해야함

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섹션 11. 모니터링 메트릭 활용

1️⃣ 메트릭 등록 - 예제 만들기

2️⃣ 메트릭 등록 1 - 카운터

3️⃣ 메트릭 등록 2 - @Conunted

4️⃣ 메트릭 등록 3 - Timer

✅ 그라파나 등록 - 주문주 v3

✅ 그라파나 등록 - 최대 실행 시간

5️⃣ 메트릭 등록 4 - @timed

✅ 프로메테우스 포멧 메트릭 확인

6️⃣ 메트릭 등록 5 - 게이지

✅ 프로메테우스 포멧 메트릭 확인

✅ 그라파나 등록 - 재고

✅ 게이지 단순하게 등록하기

7️⃣ 실무 모니터링 환경 구성 팁

✅ 대시 보드

✅ 애플리케이션 추적

✅ 로그

✅ 모니터링 정리

✅ 알람

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YuDeokRin
Sep 9, 2025
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