震惊！SpringBoot 接口耗时监控还能这么玩，简单到离谱！

原创于 2025-09-05 15:44:18 发布 · 478 阅读

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#spring boot #python #后端

随着业务规模的增长，我们还可以在此基础上拓展更多维度，比如统计 QPS、采集请求来源、结合用户信息等，形成完整的接口性能监控体系。这不仅能帮助我们快速定位问题，更能为系统优化提供强有力的数据支撑。

在生产级应用中，接口的响应速度往往直接决定了用户体验。无论是电商网站、企业管理系统还是在线服务平台，如果访问时页面迟迟无法加载，用户的第一反应往往是“系统卡了”。但从运维和开发的角度看，这种“卡顿”背后可能是某些接口响应过慢所导致的。

那么，如何在复杂的业务环境中快速定位慢接口？如何在不影响现有业务逻辑的情况下，做到低成本、高效率地对接口耗时进行监控？本文将结合 Spring Boot 项目实践，详细讲解如何在 零代码入侵 的前提下，构建一套可扩展的接口耗时监控机制。

方案优势

在设计接口耗时监控机制时，我们的目标是既要满足生产环境的需求，又要避免对现有业务产生干扰。该方案的核心优势包括：

零代码入侵：不需要修改业务代码，通过统一拦截器实现耗时采集。

统一监控策略：所有接口均能自动纳入监控范围，避免遗漏。

灵活扩展指标：除了耗时外，可扩展采集请求头、用户信息等更多维度。

生产环境无损接入：拦截器轻量，不会对接口性能产生明显影响。

技术实现原理

接口耗时监控的核心思想很简单：

在请求进入时记录一个开始时间戳；
在请求完成时计算时间差；
根据耗时大小进行日志打印或告警。

在 Spring Boot 的 Web 模块中，我们可以通过 拦截器（Interceptor） 来优雅地实现这一过程。技术架构如下图所示：

复制

请求 -> DispatcherServlet -> 自定义拦截器(preHandle) -> Controller -> 业务处理
     -> DispatcherServlet -> 自定义拦截器(afterCompletion) -> 响应返回

实现步骤

自定义拦截器

在 src/main/java/com/icoderoad/config/interceptor/RequestHeaderHandlerInterceptor.java 中定义拦截器类：

package com.icoderoad.config.interceptor;


import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.springframework.lang.Nullable;
import org.springframework.stereotype.Component;
import org.springframework.web.servlet.HandlerInterceptor;


import javax.servlet.http.HttpServletRequest;
import javax.servlet.http.HttpServletResponse;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;


@Slf4j
@Component
public class RequestHeaderHandlerInterceptor implements HandlerInterceptor {


    // 使用 ThreadLocal 存储请求上下文，确保线程安全
    private final ThreadLocal<Map<String, Object>> contexts = ThreadLocal.withInitial(HashMap::new);


    private void set(String key, Object value) {
        contexts.get().put(key, value);
    }


    private Object get(String key) {
        return contexts.get().get(key);
    }


    @Override
    public boolean preHandle(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response, Object handler) {
        long start = System.currentTimeMillis();
        set("START_TIME", start);
        return true;
    }


    @Override
    public void afterCompletion(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response, Object handler,
                                @Nullable Exception ex) {
        Long start = (Long) get("START_TIME");
        if (start != null) {
            long cost = System.currentTimeMillis() - start;


            StringBuilder sb = new StringBuilder();
            sb.append("接口：").append(request.getRequestURI())
              .append(" 耗时：").append(cost).append("ms");


            if (cost > 1000) {
                log.warn(sb.toString()); // 超过1秒告警
            } else {
                log.info(sb.toString());
            }
        }
        contexts.remove();
    }
}

这里通过 ThreadLocal 存储每个请求的开始时间，避免多线程并发干扰。

preHandle：在请求进入时执行，记录开始时间。
afterCompletion：请求完成后执行，计算耗时并打印日志。

注册拦截器

在 src/main/java/com/icoderoad/config/AutoWebMvcConfigurer.java 中完成拦截器注册：

package com.icoderoad.config;


import com.icoderoad.config.interceptor.RequestHeaderHandlerInterceptor;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.core.annotation.Order;
import org.springframework.web.servlet.config.annotation.InterceptorRegistry;
import org.springframework.web.servlet.config.annotation.WebMvcConfigurer;


@Configuration
@Order(value = -1)
public class AutoWebMvcConfigurer implements WebMvcConfigurer {


    @Autowired
    private RequestHeaderHandlerInterceptor requestHeaderHandlerInterceptor;


    @Override
    public void addInterceptors(InterceptorRegistry registry) {
        // 将自定义拦截器应用到所有接口
        registry.addInterceptor(requestHeaderHandlerInterceptor).addPathPatterns("/**");
    }
}

通过 @Order(value = -1) 指定加载优先级，保证在 Spring MVC 执行链中较早生效。

日志效果

当系统接口被访问时，你会在日志中看到类似输出：

INFO  接口：/api/user/list 耗时：125ms
WARN  接口：/api/order/submit 耗时：1580ms

这样一来，慢接口一目了然。运维团队可以基于日志进一步对接 监控平台（如 ELK、Prometheus + Grafana），实现自动化告警与可视化展示。

总结

接口耗时监控是生产系统中不可或缺的一环。本文基于 Spring Boot 的拦截器机制，提供了一种 低成本、零入侵、易扩展 的实现方式。

对开发者而言，无需修改业务逻辑，就能快速掌握接口耗时情况；
对运维而言，日志输出直观明了，可与现有监控体系无缝对接；
对系统而言，监控机制轻量化，几乎不会带来额外性能负担。

随着业务规模的增长，我们还可以在此基础上拓展更多维度，比如统计 QPS、采集请求来源、结合用户信息等，形成完整的 接口性能监控体系。这不仅能帮助我们快速定位问题，更能为系统优化提供强有力的数据支撑。

换句话说，借助 Spring Boot 的强大扩展性，接口耗时监控完全可以做到 优雅、灵活且生产可用。

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