我按照這個示例發(fā)出自定義指標(biāo)，并按照這些詳細(xì)信息在 PCF 中注冊指標(biāo)。這是代碼：@RestControllerpublic class CustomMetricsController {    @Autowired    private MeterRegistry registry;         @GetMapping("/high_latency")    public ResponseEntity<Integer> highLatency() throws InterruptedException {        int queueLength=0;        Random random = new Random();        int number = random.nextInt(50);        System.out.println("Generate number is : "+number);        if(number % 2 == 0) {            queueLength=99;        } else {            queueLength=200;        }        return new ResponseEntity<>(queueLength, null, HttpStatus.OK);    }}應(yīng)用程序.yml：management:  endpoints:    web:      exposure:        include: "metrics,prometheus"  endpoint:    metrics:      enabled: true    prometheus:      enabled: true安全配置類：build.gradle 依賴部分：在將應(yīng)用程序部署到 PCF 后，我按照以下步驟注冊自定義指標(biāo)：安裝metric-registrar在我的本地機器上發(fā)出一些整數(shù)的注冊端點（我將其用于自動縮放器規(guī)則） cf register-metrics-endpoint api high_latency 在此步驟之后，我可以看到一個自定義用戶提供的服務(wù)與我在 PCF 中的應(yīng)用程序綁定在我的本地安裝log-cache插件以驗證指標(biāo)端點，這是日志最后，我在 Autoscaler 中為自定義指標(biāo)添加了規(guī)則。這是我在 Autoscaler 事件歷史記錄中遇到的錯誤。事件歷史最近：2019 年 7 月 17 日，星期三，上午 11:20，Autoscaler 在擴展窗口期間沒有收到任何 high_latency 指標(biāo)。在這些指標(biāo)可用之前，將推遲縮減規(guī)模。