在高负载环境下，Metrics库通过以下几种方式帮助保障Java应用的稳定性：

1. 实时监控和报告：
   Metrics库能够实时收集和报告应用的性能数据，如延迟、吞吐量、内存使用等。这使开发者和运维人员能够在问题出现前预测和检测到性能瓶颈，并采取预防措施。

2. 指标支持和分析：
   它提供多种类型的指标（比如计数器、计时器、指标度量等），可以用来精确分析应用各个部分的性能表现。这帮助识别可能导致问题的代码段或服务。

3. 告警机制：
   Metrics库可以与监控系统（如Prometheus、Grafana、Graphite等）集成，当特定指标超过预设阈值时，触发告警。这些告警能帮助及时识别和解决潜在问题，防止系统在高负载下失效。

4. 资源管理：
   通过对资源使用情况的跟踪（如线程数、连接数、内存消耗），Metrics库能提供详细的资源使用报告，帮助优化资源分配，避免资源过载导致的崩溃。

5. 可扩展性和灵活性：
   Metrics库设计为高扩展性和灵活性，允许开发者根据需要实现自定义指标。这在高负载场景下尤为重要，因为不同应用可能有不同的关键性能指标。

6. 历史数据分析：
   通过收集和分析历史性能数据，Metrics库可以识别长期趋势和周期性问题，这有助于规划资源并提高系统在高负载期间的响应能力。

总之，Metrics库通过细粒度的性能监控、告警机制、资源管理以及强大集成能力，帮助开发者和运维人员在高负载环境下维护Java应用的稳定性和性能。