java自定义异常不自动触发prometheus埋点，需在抛出前主动调用counter.increment()记录带标签的业务错误次数，或在全局异常处理器中统一埋点，并结合traceid实现指标与日志关联分析。
Java 自定义异常本身不直接触发 Prometheus 埋点，但你可以通过“在抛出自定义异常的关键路径上主动记录监控指标”，实现业务异常与可观测性的联动。核心思路是：把异常发生视为一个可度量的业务事件，用 Prometheus 的 Counter 或 Histogram 记录它，而不是依赖异常自动上报。
在自定义异常被抛出前记录 Counter
最常用也最推荐的方式：在真正 throw 异常的那一刻（或其上游统一处理点），递增一个带标签的计数器。这样能精确反映“某类业务异常发生了多少次”，且不干扰原有异常逻辑。
- 定义 Counter（建议用
Counter.builder()+register()）：
.description("Total number of business errors")
.tag("type", "payment_timeout")
.tag("service", "order-service")
.register(Metrics.globalRegistry);
- 在抛出自定义异常前调用：
errorCounter.increment(); - 如果异常类型多样（如
InsufficientBalanceException、InventoryLockFailException），建议为每种类型创建独立 tag 值，或用tag("exception", e.getClass().getSimpleName())动态打标
在全局异常处理器中统一埋点
使用 @ControllerAdvice 或 Spring Boot 的 ErrorWebExceptionHandler，集中捕获自定义异常并记录指标。这种方式避免重复写埋点代码，适合 Web 层。
Java开发手册规约集合，基于阿里巴巴Java开发手册（嵩山版）。 涵盖7大维度：编程规约、异常日志、单元测试、安全规约、MySQL数据库、工程结构、设计规约。 当用户需要：(1) 编写或审查Java代码 (2) 检查命名/代码规范 (3) 处理异常和日志 (4) 编写单元测试 (5) 安全编码 (6) 数据库设...
- 示例片段（Spring MVC）：
public ResponseEntity> handleInventoryLockFail(InventoryLockFailException e) {
inventoryLockErrorCounter.tag("reason", e.getReason()).increment();
return ResponseEntity.status(409).body("库存锁定失败");
}
- 注意：不要在 handler 里吞掉异常却不记录——这会让监控丢失上下文；也不建议仅靠 HTTP 状态码反推异常类型（比如 409 不一定全是库存问题）
结合日志与指标做关联分析
Prometheus 擅长聚合趋势，但查根因需要日志。建议让自定义异常构造时生成唯一 trace ID（或复用 MDC 中的 traceId），并在埋点时作为 label 或额外字段（需配合 Pushgateway 或日志采集器）。
- 例如：
errorCounter.tag("trace_id", MDC.get("traceId")).increment(); - 这样在 Grafana 中点击某个突增的异常曲线，就能下钻到对应时间窗口的 ELK 日志，快速定位参数、用户 ID、订单号等细节
- 避免把敏感信息（如手机号、身份证）打入 Prometheus label，label 值应精简、离散、低基数
慎用 Histogram 记录异常延迟（仅限特定场景）
如果你关注的是“某类异常是否集中在慢请求中发生”，可以搭配 Timer 或 Histogram，在异常路径上记录耗时。但注意：这不是记录异常本身，而是记录“导致异常的那一次调用花了多久”。
- 适用场景：排查“超时类异常是否随下游响应变慢而激增”
- 不适用场景：普通校验失败（如参数非法）、瞬时逻辑错误——它们和耗时无关，强行打 Histogram 会污染分位数统计
- 推荐方式：
timer.record(() -> { /* 可能抛异常的业务逻辑 */ });，并在 catch 块中单独计数
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