MicroService Metric Skill

分析 Java 业务代码，识别监控指标项，提供指标定义、标签建议及采集方案，支持AOP类补充参考。

Metric Log Skill

分析 Java 业务代码，识别可监控的指标项，提供指标定义和采集建议。

触发

• 用户请求: "业务指标"、"metric log"、"指标识别"、"添加监控"
• 文件: **/*Service.java, **/*Controller.java, **/*Manager.java, **/*Facade.java

核心思路

本 skill 不预设具体业务领域的指标，而是基于代码模式识别指标特征，由用户根据业务定义具体指标名。

执行步骤

1. 读取用户提供分析的文件

   • 解析类名（推断业务领域）
   • 扫描所有 public 方法

2. 询问用户

   是否需要扫描项目中的 AOP 类？（可选）

   • 是：扫描项目中已有的 Aspect/Interceptor/Filter，作为补充参考
   • 否：仅分析用户提供的文件

3. 指标识别与分析

   • 根据方法名前缀推断操作类型
   • 根据返回类型推断结果指标
   • 根据参数类型推断维度标签
   • 扫描异常处理块
   • 扫描耗时计算点
   • 如有 AOP：结合 AOP 分析已有的采集情况

4. 生成识别报告（统一输出格式）

   • 按方法列出识别依据
   • 提供建议的指标名模板
   • 标注建议的标签
   • 如有 AOP：标注已有的采集情况

通用识别模式

1. 方法命名识别 (CRUD + 业务动作)

方法名是识别指标的最重要线索：

方法名模式	识别为	指标类型建议
createXxx	Xxx 创建	Counter
saveXxx / addXxx	Xxx 保存	Counter
deleteXxx / removeXxx	Xxx 删除	Counter
updateXxx / modifyXxx	Xxx 更新	Counter
getXxx / queryXxx	Xxx 查询	Counter / Histogram
listXxx	Xxx 列表	Histogram
countXxx	Xxx 计数	Gauge

业务动作识别：

方法名模式	识别为	指标类型建议
login / logout	登录/登出	Counter
pay / refund	支付/退款	Counter + Amount Gauge
approve / reject	审批	Counter (带状态标签)
send / receive	发送/接收	Counter
execute / run	执行	Counter + Histogram
handle / process	处理	Counter + Histogram
sync	同步	Counter + Histogram

java

// 识别: 方法名包含 create/add/save → 增量计数器
public User createUser(UserRequest request) { } → 建议指标: xxx_created_total

// 识别: 方法名包含 pay/refund → 交易类指标
public PayResult pay(PayRequest request) { } → 建议指标: xxx_pay_total + xxx_pay_amount

// 识别: 方法名包含 login → 登录类指标
public LoginResult login(String username) { } → 建议指标: login_attempts_total

// 识别: 方法名包含 get/find/query → 查询类指标
public Order getOrder(Long id) { } → 建议指标: xxx_query_total + xxx_query_duration_ms

2. 参数特征识别

根据参数类型推断指标：

参数特征	识别为	指标建议
Pageable / PageRequest	分页查询	添加 page/size 标签
List<XxxRequest>	批量操作	记录批量大小
Date / LocalDateTime	时间敏感	添加时间维度标签
BigDecimal / Double(金额)	金额类	记录金额 sum/avg
Long(ID)	实体操作	可添加 ID 前缀标签

java

// 识别: 分页参数 → 分页指标
public Page<Order> listOrders(Pageable pageable) {
    // 建议添加标签: page, size
}

// 识别: 批量参数 → 批量大小指标
public void batchImport(List<ImportData> dataList) {
    // 建议指标: batch_size (记录 dataList.size())
}

// 识别: 金额参数 → 金额类指标
public void charge(BigDecimal amount) {
    // 建议指标: xxx_amount_total (Sum)
}

3. 返回值特征识别

返回值特征	识别为	指标建议
boolean / Result<T>	操作结果	区分 success/failed
Page<T>	分页结果	记录 total 字段
List<T>	列表结果	记录 size
Optional<T>	空值判断	记录 hit/miss
ResponseEntity	HTTP 结果	记录 status code

java

// 识别: boolean 返回 → 成功/失败分离
public boolean createXxx(XxxRequest req) {
    // 建议: success_counter + failed_counter (而非 total)
}

// 识别: Result 类 → 状态标签
public Result<Order> createOrder(OrderRequest req) {
    // 建议: status={success/failed} 标签
    // 建议: error_code 标签
}

4. 状态变化识别

代码模式	识别为	指标建议
status = XxxStatus.Y	状态变更	状态分布 Gauge
if (condition) { ... } else { ... }	分支逻辑	分支计数器
switch (status)	多状态	各状态计数
boolean flag	开关	当前状态 Gauge

java

// 识别: 状态赋值 → 状态分布指标
public void updateStatus(Long id, OrderStatus status) {
    // 指标: 各状态订单数量 (Gauge)
    // 标签: status
}

// 识别: 分支逻辑 → 分支计数
if (vipUser) {
    // 会员分支
} else {
    // 普通用户分支
}
// 建议: user_type 分支计数

5. 异常处理识别

代码模式	识别为	指标建议
catch (Exception e)	异常	errors_total
throw new XxxException	业务异常	biz_errors_total (带 error_code)
retry / fallback	重试/降级	retry_count / fallback_count
timeout	超时	timeout_count

java

// 识别: catch 块 → 错误计数
try {
    // ... business logic
} catch (BusinessException e) {
    // 建议: biz_errors_total{error_code=xxx}
    throw e;
} catch (Exception e) {
    // 建议: system_errors_total
    throw e;
}

6. 耗时计算识别

代码模式	识别为	指标建议
System.currentTimeMillis()	手动耗时	Histogram
@Cacheable	缓存	cache_hit_rate
for 循环	循环处理	处理计数 + 耗时

java

// 识别: 手动计时 → 耗时指标
long start = System.currentTimeMillis();
// ... logic ...
long cost = System.currentTimeMillis() - start;
// 建议: xxx_duration_ms (Histogram)

// 识别: 循环 → 批量计数
for (Item item : items) {
    process(item);
}
// 建议: batch_process_total + batch_process_duration_ms

7. 外部调用识别

代码模式	识别为	指标建议
restTemplate.exchange()	HTTP 调用	http_calls_total + duration
xxxClient.call()	RPC 调用	rpc_calls_total + duration
repository.save()	DB 操作	db_calls_total + duration
redisTemplate.opsForXxx()	Redis 操作	redis_ops_total + hit_rate

java

// 外部调用 → 独立耗时指标
Result result = remoteService.call(param);
// 建议: remote_service_call_duration_ms
// 建议: remote_service_call_total{status=success/failed}

8. 业务语义推断

根据方法上下文推断业务指标：

java

// 从类名推断业务领域
class OrderService { }  // 订单业务 → orders_xxx
class UserService { }   // 用户业务 → users_xxx
class PaymentService { } // 支付业务 → payments_xxx

// 从复合方法名推断
public int getTodayActiveUsers() {
    // 指标: daily_active_users (Gauge)
}

public double calculateConversionRate() {
    // 指标: conversion_rate (Computed/Ratio)
}

public BigDecimal getTotalRevenue() {
    // 指标: total_revenue (Gauge)
}

项目中现有 AOP 类的补充分析（可选）

何时使用

当用户选择扫描项目中的 AOP 类时，作为补充参考，避免指标重复采集。

扫描目标

类型	识别特征	作用
Aspect	@Aspect + @Component	已有切面逻辑
Interceptor	implements HandlerInterceptor	Web 层拦截
Filter	@Component + doFilter	请求过滤器

扫描步骤

1. 搜索项目中 **/*Aspect.java
2. 搜索 **/*Interceptor.java
3. 搜索 **/*Filter.java

分析输出

如扫描到 AOP，输出补充信息：

markdown

### 补充参考：项目中已有 AOP

| AOP 类 | 切点范围 | 已有采集 |
|--------|----------|----------|
| LoggingAspect | 所有 Service | method_entry, method_exit |
| PerformanceAspect | @Monitor 注解 | method_duration_ms |

### 建议

- 已有指标可复用，无需重复定义
- 建议在现有切面中扩展 Counter 类型指标

指标输出格式

无论是否扫描 AOP，最终输出的指标格式统一：

markdown

## {ClassName}.java 指标识别结果

### 识别的指标项

| 方法 | 识别依据 | 建议指标名 | 类型 | 建议标签 |
|------|----------|------------|------|----------|
| createXxx | 方法名 | xxx_created_total | Counter | - |
| deleteXxx | 方法名 | xxx_deleted_total | Counter | - |
| getXxxById | 方法名 | xxx_query_total | Counter | - |
| getXxxById | 方法名 | xxx_query_duration_ms | Histogram | - |
| listXxx | 方法名 | xxx_query_duration_ms | Histogram | page, size |
| createXxx | 返回 Result<T> | xxx_success_total | Counter | status=success |
| createXxx | 返回 Result<T> | xxx_failed_total | Counter | status=failed |

### 采集建议

| 指标名 | 建议采集方式 | 说明 |
|--------|--------------|------|
| xxx_created_total | 手动埋点 / 注解 | 用户自行选择 |
| xxx_query_duration_ms | AOP 切面 | 通用耗时采集 |

采集方式参考

用户可根据项目情况选择采集方式：

方式	适用场景	示例
手动埋点	关键业务指标	直接注入 Counter
注解 + 通用切面	需要灵活控制	@Metric + Aspect
复用现有 AOP	项目已有切面	扩展现有逻辑

java

// 方式一：手动埋点
private final Counter counter = Counter.builder("xxx").register(registry);
counter.increment();

// 方式二：注解标记
@Metric("xxx_total")
public void method() { }

// 方式三：复用现有 AOP
// 在项目已有的 LoggingAspect 中添加 Counter 采集

指标命名建议

用户根据识别的特征自定义指标名：

规则	示例
{业务域}_{动作}_{实体}_total	orders_create_total
{业务域}_{动作}_{实体}_duration_ms	user_query_duration_ms
{业务域}_{状态}_current	order_status_current
{动作}_attempts_total	login_attempts_total

标签建议

基于代码特征自动推断：

代码特征	建议标签
返回 Result/Response	status=success/failed
异常 catch	error_code
Pageable 参数	page, size
用户相关	user_type, vip_level
设备相关	device_type, os_version

注意

• 本 skill 识别的是代码模式，而非预设业务指标
• 指标名由用户根据实际业务定义
• 方法命名规范有助于更准确的识别
• 识别结果需要用户确认和调整
• 扫描 AOP 类仅为补充参考，不影响核心指标输出
• 用户可根据实际情况选择采集方式