虽然Actuator提供了很多运行中Spring Boot应用程序的内部工作细节，但难免和你的需求有所偏差。也许你并不需要它提供的所有功能，想要关闭一些也说不定。或者，你需要对Actuator 稍作扩展，增加一些自定义的度量信息，以满足你对应用程序的需求。

实际上，Actuator有多种定制方式，包括以下五项。

• 重命名端点。
• 启用和禁用端点。
• 自定义度量信息。
• 创建自定义仓库来存储跟踪数据。
• 插入自定义的健康指示器。

接下来，我们会了解如何定制Actuator，以满足我们的需要。先来看一个最简单的定制：重命名Actuator端点。

一、修改端点 ID

每个 Actuator 端点都有一个ID用来决定端点的路径，比方说，/beans端点的默认ID就是beans。

如果端点的路径是由ID决定的，那么可以通过修改ID来改变端点的路径。你要做的就是设置一个属性，属性名是endpoints.endpoint-id.id。

我们用/shutdown端点来做个演示，它会响应发往/shutdown的POST请求。假设你想让它处理发往/kill的POST请求，可以通过如下YAML为/shutdown赋予一个新的ID，也就是新的路径：

endpoints: 
 shutdown:
  id: kill

重命名端点、修改其路径的理由很多。最明显的理由就是，端点的命名要和团队的术语保持一致。你也可能想重命名端点，让那些熟悉默认名称的人找不到它，借此增加一些安全感。

遗憾的是，重命名端点并不能真的起到保护作用，顶多是让黑客慢点找到它们。现在先让我们来看看如何禁用某个（或全部）不希望别人访问的端点。

二、启用和禁用端点

虽然Actuator的端点都很有用，但你不一定需要全部这些端点。默认情况下，所有端点（除了/shutdown）都启用。这里就不详细介绍如何设置endpoints.shutdown.enabled为true，以此开启/shutdown端点。用同样的方式，你可以禁用其他的端点，将endpoints. endpoint-id.enabled设置为false。

例如，要禁用/metrics端点，你要做的就是将endpoints.metrics.enabled属性设置为false。在application.yml里做如下设置：

endpoints: 
 metrics: 
 enabled: false

如果你只想打开一两个端点，那就先禁用全部端点，然后启用那几个你要的，这样更方便。例如，考虑如下application.yml片段：

endpoints: 
 enabled: false 
 metrics: 
 enabled: true

正如以上片段所示，endpoints.enabled设置为false就能禁用Actuator的全部端点，然后将endpoints.metrics.enabled设置为true重新启用/metrics端点。

三、添加自定义度量信息

你可能还想定义自己的度量，用来捕获应用程序中的特定信息。

比方说，我们想要知道用户往阅读列表里保存了多少次图书，最简单的方法就是在每次调用ReadingListController的addToReadingList()方法时增加计数器值。计数器很容易实现，但这个不断变化的总计值如何同/metrics端点发布的度量信息一起发布出来呢？

再假设我们想要获得最后保存图书的时间戳。时间戳可以通过调用System.currentTime-Millis()来获取，但如何在/metrics端点里报告该时间戳呢？

实际上，自动配置允许Actuator创建CounterService的实例，并将其注册为Spring的应用程序上下文中的Bean。CounterService这个接口里定义了三个方法，分别用来增加、减少或重置 特定名称的度量值，代码如下：

package org.springframework.boot.actuate.metrics; 
public interface CounterService { 
 void increment(String metricName); 
 void decrement(String metricName); 
 void reset(String metricName); 
}

Actuator的自动配置还会配置一个GaugeService类型的Bean。该接口与CounterService类似，能将某个值记录到特定名称的度量值里。GaugeService看起来是这样的：

package org.springframework.boot.actuate.metrics; 
public interface GaugeService { 
 void submit(String metricName, double value); 
}

你无需实现这些接口。Spring Boot已经提供了两者的实现。我们所要做的就是把它们的实例注入所需的Bean，在适当的时候调用其中的方法，更新想要的度量值。

针对上文提到的需求，我们需要把CounterService和GaugeService Bean注入Reading-ListController，然后在addToReadingList()方法里调用其中的方法。

使用注入的CounterService和GaugeService

@Controller 
@RequestMapping("/") 
@ConfigurationProperties("amazon") 
public class ReadingListController { 
 ... 
 private CounterService counterService; 
 @Autowired 
 public ReadingListController( 
 ReadingListRepository readingListRepository, 
 AmazonProperties amazonProperties, 
 CounterService counterService, 
 GaugeService gaugeService) { 
 this.readingListRepository = readingListRepository; 
 this.amazonProperties = amazonProperties; 
 this.counterService = counterService; 
 this.gaugeService = gaugeService; 
 } 
 ... 
 @RequestMapping(method=RequestMethod.POST) 
 public String addToReadingList(Reader reader, Book book) { 
 book.setReader(reader); 
 readingListRepository.save(book); 
 counterService.increment("books.saved");
 gaugeService.submit( 
 "books.last.saved", System.currentTimeMillis()); 
 return "redirect:/"; 
 } 
}

修改后的ReadingListController使用了自动织入机制，通过控制器的构造方法注入CounterService和GaugeService，随后把它们保存在实例变量里。此后，addToReading-List()方法每次处理请求时都会调用counterService.increment ("books.saved")和gaugeService.submit("books. last.saved")来调整度量值。

尽管CounterService和GaugeService用起来很简单，但还是有一些度量值很难通过增加计数器或记录指标值来捕获。对于那些情况，我们可以实现PublicMetrics接口，提供自己需要的度量信息。该接口定义了一个metrics()方法，返回一个Metric对象的集合：

package org.springframework.boot.actuate.endpoint; 
public interface PublicMetrics { 
 Collection<Metric<?>> metrics(); 
}

为了解PublicMetrics的使用方法，这里假设我们想报告一些源自Spring应用程序上下文的度量值——应用程序上下文启动的时间、Bean及Bean定义的数量，这些都包含进来会很有意思。 顺便再报告一下添加了 @Controller注解的 Bean 的数量。

发布自定义度量信息

package readinglist; 
import java.util.ArrayList; 
import java.util.Collection; 
import java.util.List; 
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired; 
import org.springframework.boot.actuate.endpoint.PublicMetrics; 
import org.springframework.boot.actuate.metrics.Metric; 
import org.springframework.context.ApplicationContext; 
import org.springframework.stereotype.Component; 
import org.springframework.stereotype.Controller; 
@Component 
public class ApplicationContextMetrics implements PublicMetrics { 
 private ApplicationContext context;
 @Autowired 
 public ApplicationContextMetrics(ApplicationContext context) { 
 this.context = context; 
 } 
 @Override 
 public Collection<Metric<?>> metrics() { 
 List<Metric<?>> metrics = new ArrayList<Metric<?>>(); 
 metrics.add(new Metric<Long>("spring.context.startup-date",
 context.getStartupDate())); 
 metrics.add(new Metric<Integer>("spring.beans.definitions",
 context.getBeanDefinitionCount())); 
 metrics.add(new Metric<Integer>("spring.beans", 
 context.getBeanNamesForType(Object.class).length));
 metrics.add(new Metric<Integer>("spring.controllers", 
 context.getBeanNamesForAnnotation(Controller.class).length));
 return metrics; 
 } 
}

Actuator会调用metrics()方法，收集ApplicationContextMetrics提供的度量信息。该方法调用了所注入的ApplicationContext上的方法，获取我们想要报告为度量的数量。每个度量值都会创建一个Metrics实例，指定度量的名称和值，将其加入要返回的列表。

创建ApplicationContextMetrics，并在ReadingListController里使用Counter-Service和GaugeService之后，我们可以在/metrics端点的响应中找到如下条目：

{ 
 ... 
 spring.context.startup-date: 1429398980443, 
 spring.beans.definitions: 261, 
 spring.beans: 272, 
 spring.controllers: 2, 
 books.count: 1, 
 gauge.books.save.time: 1429399793260, 
 ... 
}

当然，这些度量的实际值会根据添加了多少书、何时启动应用程序及何时保存最后一本书而发生变化。在这个例子里，你一定会好奇为什么spring.controllers是2。因为这里算上了ReadingListController以及Spring Boot提供的BasicErrorController。

四、创建自定义跟踪仓库

默认情况下，/trace端点报告的跟踪信息都存储在内存仓库里，100个条目封顶。一旦仓库满了，就开始移除老的条目，给新的条目腾出空间。在开发阶段这没什么问题，但在生产环境中，大流量会造成跟踪信息还没来得及看就被丢弃。

为了避免这个问题，你可以声明自己的InMemoryTraceRepository Bean，将它的容量调整至100以上。如下配置类可以将容量调整至1000个条目：

package readinglist; 
import org.springframework.boot.actuate.trace.InMemoryTraceRepository; 
import org.springframework.context.annotation.Bean; 
import org.springframework.context.annotation.Configuration; 
@Configuration 
public class ActuatorConfig { 
 @Bean 
 public InMemoryTraceRepository traceRepository() { 
 InMemoryTraceRepository traceRepo = new InMemoryTraceRepository(); 
 traceRepo.setCapacity(1000); 
 return traceRepo; 
 } 
}

仓库容量翻了10倍，跟踪信息的保存时间应该会更久。不过，繁忙到一定程度，应用程序还是可能在你查看这些信息前将其丢弃。这是一个内存存储的仓库，还要避免容量增长太多，影响应用程序的内存使用。

除了上述方法，我们还可以将那些跟踪条目存储在其他地方——既不消耗内存，又能长久保存的地方。只需实现Spring Boot的TraceRepository接口即可：

package org.springframework.boot.actuate.trace; 
import java.util.List; 
import java.util.Map; 
public interface TraceRepository { 
 List<Trace> findAll(); 
 void add(Map<String, Object> traceInfo); 
}

如你所见，TraceRepository只要求我们实现两个方法：一个方法查找所有存储的Trace对象，另一个保存了一个Trace，包含跟踪信息的Map对象。

作为演示，假设我们创建了一个使用MongoDB数据库存储跟踪信息的TraceRepository实例。

往MongoDB保存跟踪数据

package readinglist; 
import java.util.Date; 
import java.util.List; 
import java.util.Map; 
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired; 
import org.springframework.boot.actuate.trace.Trace; 
import org.springframework.boot.actuate.trace.TraceRepository;
import org.springframework.data.mongodb.core.MongoOperations; 
import org.springframework.stereotype.Service; 
@Service 
public class MongoTraceRepository implements TraceRepository { 
 private MongoOperations mongoOps; 
 @Autowired 
 public MongoTraceRepository(MongoOperations mongoOps) {
 this.mongoOps = mongoOps; 
 } 
 @Override 
 public List<Trace> findAll() { 
 return mongoOps.findAll(Trace.class);
 } 
 @Override 
 public void add(Map<String, Object> traceInfo) { 
 mongoOps.save(new Trace(new Date(), traceInfo));
 } 
}

findAll()方法很直白，用注入的MongoOperations来查找全部Trace对象。add()方法稍微有趣一点，用当前时间和含有跟踪信息的Map创建了一个Trace对象，然后通过 MongoOperations.save()将其保存下来。唯一的问题是，MongoOperations是哪里来的？

为了使用MongoTraceRepository，我们需要保证Spring应用程序上下文里先有一个 MongoOperations Bean。得益于Spring Boot的起步依赖和自动配置，做到这一点只需添加 MongoDB起步依赖即可。你需要如下Gradle依赖：

compile("org.springframework.boot:spring-boot-starter-data-mongodb")

如果你用的是Maven，则需要如下依赖：

<dependency> 
 <groupId>org.springframework.boot</groupId> 
 <artifactId>spring-boot-starter-data-mongodb</artifactId> 
</dependency>

写在最后

学习技术是一条慢长而艰苦的道路，不能靠一时激情，也不是熬几天几夜就能学好的，必须养成平时努力学习的习惯。所以：贵在坚持！

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