SpringBoot优雅统计接口耗时实战中的四种高效方案_Java

一、需求背景与方案选型

在电商系统压力测试中，我们发现某些接口响应时间超过2秒，但难以快速定位瓶颈。本文将通过四种方案实现接口耗时统计：

方案	优点	适用场景
spring aop	非侵入式、灵活度高	需要详细方法级统计
filter	简单易用、全局覆盖	快速实现入口统计
interceptor	结合请求上下文	需要获取请求参数
micrometer+prometheus	生产级监控、可视化	长期性能监控分析

二、aop方案实现（推荐）

2.1 添加依赖

<dependency>
    <groupid>org.springframework.boot</groupid>
    <artifactid>spring-boot-starter-aop</artifactid>
</dependency>

2.2 耗时统计切面

@aspect
@component
@slf4j
public class apitimeaspect {
    
    // 定义切入点：所有controller的public方法
    @pointcut("execution(public * com.example..controller.*.*(..))")
    public void apipointcut() {}
    
    @around("apipointcut()")
    public object around(proceedingjoinpoint joinpoint) throws throwable {
        long starttime = system.currenttimemillis();
        object result;
        try {
            result = joinpoint.proceed();
        } finally {
            long cost = system.currenttimemillis() - starttime;
            recordcost(joinpoint, cost);
        }
        return result;
    }
    
    private void recordcost(proceedingjoinpoint joinpoint, long cost) {
        methodsignature signature = (methodsignature) joinpoint.getsignature();
        string methodname = signature.getdeclaringtypename() + "." + signature.getname();
        
        log.info("api耗时统计 || 方法: {} || 耗时: {}ms", methodname, cost);
        
        // 可扩展存储到数据库
        // monitorservice.saveapicost(methodname, cost);
    }
}

2.3 自定义注解实现精准统计

@target(elementtype.method)
@retention(retentionpolicy.runtime)
public @interface timemonitor {
    string value() default "";
}

// 在切面中修改切入点表达式
@pointcut("@annotation(com.example.annotation.timemonitor)")
public void annotationpointcut() {}

// 使用示例
@restcontroller
public class ordercontroller {
    
    @timemonitor("创建订单接口")
    @postmapping("/orders")
    public order createorder() {
        // 业务逻辑
    }
}

三、filter方案实现（快速接入）

3.1 实现filter

@webfilter(urlpatterns = "/*")
@slf4j
public class timecostfilter implements filter {
    
    @override
    public void dofilter(servletrequest request, servletresponse response, 
                       filterchain chain) throws ioexception, servletexception {
        long start = system.currenttimemillis();
        try {
            chain.dofilter(request, response);
        } finally {
            httpservletrequest req = (httpservletrequest) request;
            string uri = req.getrequesturi();
            long cost = system.currenttimemillis() - start;
            
            log.info("请求路径: {} || 耗时: {}ms", uri, cost);
        }
    }
}

3.2 启用filter扫描

@springbootapplication
@servletcomponentscan
public class application {
    public static void main(string[] args) {
        springapplication.run(application.class, args);
    }
}

四、interceptor方案实现（结合请求参数）

4.1 实现interceptor

@component
@slf4j
public class timeinterceptor implements handlerinterceptor {
    
    private static final threadlocal<long> time_holder = new threadlocal<>();
    
    @override
    public boolean prehandle(httpservletrequest request, 
                            httpservletresponse response, 
                            object handler) {
        time_holder.set(system.currenttimemillis());
        return true;
    }
    
    @override
    public void aftercompletion(httpservletrequest request,
                               httpservletresponse response,
                               object handler, exception ex) {
        long start = time_holder.get();
        long cost = system.currenttimemillis() - start;
        time_holder.remove();
        
        string params = getrequestparams(request);
        log.info("请求路径: {}?{} || 耗时: {}ms", 
                request.getrequesturi(), params, cost);
    }
    
    private string getrequestparams(httpservletrequest request) {
        return request.getparametermap().entryset().stream()
            .map(entry -> entry.getkey() + "=" + arrays.tostring(entry.getvalue()))
            .collect(collectors.joining("&"));
    }
}

4.2 注册interceptor

@configuration
public class webconfig implements webmvcconfigurer {
    
    @autowired
    private timeinterceptor timeinterceptor;
    
    @override
    public void addinterceptors(interceptorregistry registry) {
        registry.addinterceptor(timeinterceptor)
            .addpathpatterns("/api/**");
    }
}

五、生产级监控方案（prometheus集成）

5.1 添加依赖

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

5.2 配置监控指标

@configuration
public class metricsconfig {
    
    @bean
    public timedaspect timedaspect(meterregistry registry) {
        return new timedaspect(registry);
    }
}

// 在controller方法上添加注解
@restcontroller
public class productcontroller {
    
    @timed(value = "product.detail.time", description = "商品详情接口耗时")
    @getmapping("/products/{id}")
    public product getdetail(@pathvariable long id) {
        // 业务逻辑
    }
}

5.3 prometheus配置示例

scrape_configs:
  - job_name: 'spring_app'
    metrics_path: '/actuator/prometheus'
    static_configs:
      - targets: ['localhost:8080']

六、性能优化建议

异步日志写入：避免日志输出阻塞请求线程

@async
public void savecostlog(string method, long cost) {
    // 异步存储到数据库
}

采样率控制：高并发场景下按比例采样

if (random.nextdouble() < 0.1) { // 10%采样率
    recordcost(joinpoint, cost);
}

异常处理：确保统计逻辑不破坏主流程

try {
    recordcost(...);
} catch (exception e) {
    log.error("耗时统计异常", e);
}

七、方案对比与选型建议

维度	aop方案	filter方案	interceptor方案	prometheus方案
实现复杂度	中	低	中	高
数据粒度	方法级	请求级	请求级	方法级
性能影响	低（纳秒级）	低	低	中
扩展性	高	中	中	高
生产可维护性	高	中	中	极高