全链路监控与可观测性：Spring AI 应用的日志、追踪与告警体系

系列导读

你现在看到的是《Spring AI 企业级集成与场景实践：从零搭建智能应用》的第10/10篇，当前这篇会重点解决：教会读者如何像监控数据库一样监控 AI 调用，快速定位性能瓶颈和异常。

上一篇回顾：第 9 篇《安全防线：Spring AI 应用的输入过滤、输出审核与数据隐私保护》主要聚焦 为企业 AI 应用建立纵深防御体系，确保合规与用户信任。 下一篇预告：这是系列收官篇，读完这一篇你就完成了整套链路。

全系列安排

1. Spring AI 入门：企业级 AI 集成框架的核心原理与项目搭建
2. 多模型适配实战：在 Spring AI 中统一管理 OpenAI、通义千问与本地模型
3. 对话记忆与上下文管理：Spring AI 实现多轮会话与持久化存储
4. 检索增强生成（RAG）实战：Spring AI 集成向量数据库实现知识问答
5. 函数调用（Function Calling）深度集成：让 AI 安全执行企业 API
6. 智能体编排实战：用 Spring AI 构建多 Agent 协作系统
7. 生产级部署：Spring AI 应用的 Docker 容器化与 Kubernetes 编排
8. 性能调优与成本控制：Spring AI 的缓存、限流与模型降级策略
9. 安全防线：Spring AI 应用的输入过滤、输出审核与数据隐私保护
10. 全链路监控与可观测性：Spring AI 应用的日志、追踪与告警体系（本文）

一、导语：当 AI 调用成为“黑盒”，我们如何自救？