写一个java 高可用监控

要实现 Java 高可用监控，可以考虑以下几个步骤：

1. 确定监控指标：需要确定哪些指标需要被监控，比如 CPU 占用率、内存使用情况、磁盘 IO 等。

2. 选择监控工具：可以选择一些开源的监控工具，比如 Prometheus、Grafana 等。这些工具可以帮助我们采集和可视化监控指标。

3. 部署监控代理：在每个需要被监控的主机上，部署一个监控代理（例如 Prometheus 的 Node Exporter）。这个代理可以采集主机上的指标，并将其发送给监控服务器。

4. 部署监控服务器：在一个或多个主机上，部署一个监控服务器，用来接收来自代理的指标，并存储和可视化这些指标。

5. 设置告警规则：根据业务需求，设置告警规则，当某个指标的值超过预设阈值时，触发告警，通知相关人员进行处理。

6. 定期维护和优化：监控系统需要定期维护和优化，比如清理历史数据、调整告警阈值等。

下面是一个简单的 Java 高可用监控的示例代码：

import io.prometheus.client.Counter;
import io.prometheus.client.Gauge;
import io.prometheus.client.exporter.HTTPServer;

import java.io.IOException;
import java.util.Random;

public class JavaMonitor {
    private static final Random random = new Random();

    // 定义指标
    private static final Counter requestCount = Counter.build()
            .name("requests_total")
            .help("Total requests.")
            .register();
    private static final Gauge requestLatency = Gauge.build()
            .name("request_latency_seconds")
            .help("Request latency in seconds.")
            .register();

    public static void main(String[] args) throws IOException {
        // 启动 HTTP 服务器
        HTTPServer server = new HTTPServer(8080);

        // 模拟请求
        while (true) {
            requestCount.inc();
            double latency = random.nextDouble() * 10;
            requestLatency.set(latency);
            try {
                Thread.sleep((long) (latency * 1000));
            } catch (InterruptedException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }
    }
}

这个示例代码使用了 Prometheus 的 Java 客户端库，定义了两个指标：请求总数和请求延迟。每次模拟请求时，请求总数加 1，请求延迟随机生成，并设置到 Gauge 中。HTTP 服务器默认会暴露 `/metrics` 端口，Prometheus 会定期拉取这个端口的数据，并存储和可视化这些指标。