保存Druid的监控记录
继上篇帖子之后 , 公司又要求将Druid Monitor的监控信息保存起来 , 因为Druid的监控记录在是缓存的,重启之后无法找回,所以需要做持久化,定期把监控记录转存到日志文件中 研究了半天 , 将经验贴出来 , 希望可以帮到大家 , 少走点弯路 .
首先贴出Druid官方给出的方法 https://github.com/alibaba/druid/wiki/%E6%80%8E%E4%B9%88%E4%BF%9D%E5%AD%98Druid%E7%9A%84%E7%9B%91%E6%8E%A7%E8%AE%B0%E5%BD%95
废话不多说 , 直接进入正题 .
- DataSource中增加配置:
<!-- 每隔10分钟把监控数据输出到日志中 -->
< property name ="timeBetweenLogStatsMillis" value ="600000" />
<!-- 自定义实现输入监控数据到日志 -->
< property name ="statLogger" ref ="localStatLogger" /> - 定义bean
< bean id ="localStatLogger" class ="com.hyde.tracker.server.druid.LocalStatLogger" ></ bean>
- 类LocalStatLogger,重写API中的方法实现自定义的日志存储
package com.hyde.tracker.server.druid; import static com.alibaba.druid.util.JdbcSqlStatUtils.rtrim; import java.net.URL;
import java.util.ArrayList;
import java.util.LinkedHashMap;
import java.util.Map; import org.apache.log4j.PropertyConfigurator; import com.alibaba.druid.pool.DruidDataSourceStatLogger;
import com.alibaba.druid.pool.DruidDataSourceStatLoggerAdapter;
import com.alibaba.druid.pool.DruidDataSourceStatValue;
import com.alibaba.druid.stat.JdbcSqlStatValue;
import com.alibaba.druid.support.json.JSONUtils;
import com.alibaba.druid.support.logging.Log;
import com.alibaba.druid.support.logging.LogFactory; /**
* @author WangHuijie<wanghuijie@carelink.cn>
*/
public class LocalStatLogger extends DruidDataSourceStatLoggerAdapter implements DruidDataSourceStatLogger { private static final Log LOGGER = LogFactory.getLog(LocalStatLogger.class); /**
* @see com.alibaba.druid.pool.DruidDataSourceStatLoggerAdapter#log(com.alibaba.druid.pool.DruidDataSourceStatValue)
*/
@Override
public void log(DruidDataSourceStatValue statValue) {
Map<String, Object> map = new LinkedHashMap<String, Object>(); /*map.put("url", statValue.getUrl());
map.put("dbType", statValue.getDbType());*/
map.put("name", statValue.getName());
map.put("activeCount", statValue.getActiveCount()); if (statValue.getActivePeak() > 0) {
map.put("activePeak", statValue.getActivePeak());
map.put("activePeakTime", statValue.getActivePeakTime());
}
map.put("poolingCount", statValue.getPoolingCount());
if (statValue.getPoolingPeak() > 0) {
map.put("poolingPeak", statValue.getPoolingPeak());
map.put("poolingPeakTime", statValue.getPoolingPeakTime());
}
map.put("connectCount", statValue.getConnectCount());
map.put("closeCount", statValue.getCloseCount()); if (statValue.getWaitThreadCount() > 0) {
map.put("waitThreadCount", statValue.getWaitThreadCount());
} if (statValue.getNotEmptyWaitCount() > 0) {
map.put("notEmptyWaitCount", statValue.getNotEmptyWaitCount());
} if (statValue.getNotEmptyWaitMillis() > 0) {
map.put("notEmptyWaitMillis", statValue.getNotEmptyWaitMillis());
} if (statValue.getLogicConnectErrorCount() > 0) {
map.put("logicConnectErrorCount", statValue.getLogicConnectErrorCount());
} if (statValue.getPhysicalConnectCount() > 0) {
map.put("physicalConnectCount", statValue.getPhysicalConnectCount());
} if (statValue.getPhysicalCloseCount() > 0) {
map.put("physicalCloseCount", statValue.getPhysicalCloseCount());
} if (statValue.getPhysicalConnectErrorCount() > 0) {
map.put("physicalConnectErrorCount", statValue.getPhysicalConnectErrorCount());
} if (statValue.getExecuteCount() > 0) {
map.put("executeCount", statValue.getExecuteCount());
} if (statValue.getErrorCount() > 0) {
map.put("errorCount", statValue.getErrorCount());
} if (statValue.getCommitCount() > 0) {
map.put("commitCount", statValue.getCommitCount());
} if (statValue.getRollbackCount() > 0) {
map.put("rollbackCount", statValue.getRollbackCount());
} if (statValue.getPstmtCacheHitCount() > 0) {
map.put("pstmtCacheHitCount", statValue.getPstmtCacheHitCount());
} if (statValue.getPstmtCacheMissCount() > 0) {
map.put("pstmtCacheMissCount", statValue.getPstmtCacheMissCount());
} if (statValue.getStartTransactionCount() > 0) {
map.put("startTransactionCount", statValue.getStartTransactionCount());
map.put("transactionHistogram", rtrim(statValue.getTransactionHistogram()));
} if (statValue.getConnectCount() > 0) {
map.put("connectionHoldTimeHistogram", rtrim(statValue.getConnectionHoldTimeHistogram()));
} if (statValue.getClobOpenCount() > 0) {
map.put("clobOpenCount", statValue.getClobOpenCount());
} if (statValue.getBlobOpenCount() > 0) {
map.put("blobOpenCount", statValue.getBlobOpenCount());
} if (statValue.getSqlSkipCount() > 0) {
map.put("sqlSkipCount", statValue.getSqlSkipCount());
} ArrayList<Map<String, Object>> sqlList = new ArrayList<Map<String, Object>>();
if (statValue.getSqlList().size() > 0) {
for (JdbcSqlStatValue sqlStat : statValue.getSqlList()) {
Map<String, Object> sqlStatMap = new LinkedHashMap<String, Object>();
sqlStatMap.put("sql", sqlStat.getSql()); if (sqlStat.getExecuteCount() > 0) {
sqlStatMap.put("executeCount", sqlStat.getExecuteCount());
sqlStatMap.put("executeMillisMax", sqlStat.getExecuteMillisMax());
sqlStatMap.put("executeMillisTotal", sqlStat.getExecuteMillisTotal()); sqlStatMap.put("executeHistogram", rtrim(sqlStat.getExecuteHistogram()));
sqlStatMap.put("executeAndResultHoldHistogram", rtrim(sqlStat.getExecuteAndResultHoldHistogram()));
} long executeErrorCount = sqlStat.getExecuteErrorCount();
if (executeErrorCount > 0) {
sqlStatMap.put("executeErrorCount", executeErrorCount);
} int runningCount = sqlStat.getRunningCount();
if (runningCount > 0) {
sqlStatMap.put("runningCount", runningCount);
} int concurrentMax = sqlStat.getConcurrentMax();
if (concurrentMax > 0) {
sqlStatMap.put("concurrentMax", concurrentMax);
} if (sqlStat.getFetchRowCount() > 0) {
sqlStatMap.put("fetchRowCount", sqlStat.getFetchRowCount());
sqlStatMap.put("fetchRowCount", sqlStat.getFetchRowCountMax());
sqlStatMap.put("fetchRowHistogram", rtrim(sqlStat.getFetchRowHistogram()));
} if (sqlStat.getUpdateCount() > 0) {
sqlStatMap.put("updateCount", sqlStat.getUpdateCount());
sqlStatMap.put("updateCountMax", sqlStat.getUpdateCountMax());
sqlStatMap.put("updateHistogram", rtrim(sqlStat.getUpdateHistogram()));
} if (sqlStat.getInTransactionCount() > 0) {
sqlStatMap.put("inTransactionCount", sqlStat.getInTransactionCount());
} if (sqlStat.getClobOpenCount() > 0) {
sqlStatMap.put("clobOpenCount", sqlStat.getClobOpenCount());
} if (sqlStat.getBlobOpenCount() > 0) {
sqlStatMap.put("blobOpenCount", sqlStat.getBlobOpenCount());
} sqlList.add(sqlStatMap);
} map.put("sqlList", sqlList);
} String text = JSONUtils.toJSONString(map);
beforeLog();
LOGGER.info(text);
afterLog();
}
/**
* 在记录LOG前指定.properties文件
*/
private void beforeLog() {
propertyConfigure("/druid_log4j.properties");
}
/**
* 在记录LOG后恢复指定本来的.properties文件
*/
private void afterLog() {
propertyConfigure("/log4j.properties");
}
/**
* 指定.properties文件
* @param filePath
*/
private void propertyConfigure(String filePath) {
URL resource = getClass().getResource(filePath);
PropertyConfigurator.configure(resource);
}
} - log4j.properties,定义转存日志文件位置及名称
log4j.rootLogger=INFO, druid, logfile
log4j.appender.druid.Threshold=INFO
log4j.appender.druid=org.apache.log4j.ConsoleAppender
log4j.appender.druid.layout=org.apache.log4j.PatternLayout
log4j.appender.druid.layout.ConversionPattern=%d %p [%c]:%L - %m%n log4j.appender.logfile.Threshold=INFO
log4j.appender.logfile=org.apache.log4j.DailyRollingFileAppender
log4j.appender.logfile.DatePattern='.'yyyy-MM-dd
log4j.appender.logfile.File=../logs/druid/druid.log
log4j.appender.logfile.layout=org.apache.log4j.PatternLayout
log4j.appender.logfile.layout.ConversionPattern=[%d] - %m%n
保存Druid的监控记录的更多相关文章
- Spring Boot开启Druid数据库监控功能
Druid是一个关系型数据库连接池,它是阿里巴巴的一个开源项目.Druid支持所有JDBC兼容的数据库,包括Oracle.MySQL.Derby.PostgreSQL.SQL Server.H2等.D ...
- Druid Monitor监控Java Web和Java SE项目
Druid Monitor 对于数据源,大家已经接触了不少了.比如c3p0.dhcp.proxool等,之后又发现使用tomcat-jdbc可以大大的提高性能.但是针对于我们的高并发的系统来说,总希望 ...
- 云服务器 ECS Linux 保存用户登录操作命令记录
转载自 : https://help.aliyun.com/knowledge_detail/41210.html 云服务器 ECS Linux 如果要保存用户登录操作记录,则可以通过在 /etc/p ...
- python之小木马(文件上传,下载,调用命令行,按键监控记录)
window版 服务端: 开启两个线程,一个用来接收客户端的输入,一个用来监控服务端键盘的记录 客户端: get 文件(下载)put 文件(上传) window下cmd命令执行结果会直接打印出来,ke ...
- (15)Spring Boot使用Druid和监控配置【从零开始学Spring Boot】
Spring Boot 系列博客] 更多查看博客:http://412887952-qq-com.iteye.com/blog Spring Boot默认的数据源是:org.apache.tomcat ...
- Spring Boot使用Druid和监控配置
Spring Boot默认的数据源是:org.apache.tomcat.jdbc.pool.DataSource 整体步骤: (1) -- Druid简单介绍,具体看官网: (2) ...
- springboot中使用druid和监控配置
如果想要监控自己的项目的访问情况及查看配置信息,druid是一个很好的选择,可能你会问druid是什么?有什么用?优点是什么? Druid简介 Druid是阿里巴巴开源的数据库连接池,号称是Java语 ...
- druid之监控设置及问题小记
druid是什么注不再赘述了.想了解直接参见 https://github.com/alibaba/druid/wiki/%E5%B8%B8%E8%A7%81%E9%97%AE%E9%A2%98 本文 ...
- 【转】spring boot使用Druid和监控配置
版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. https://blog.csdn.net/u012100371/article/details/76602612 Druid是Java语言中最好 ...
随机推荐
- dp
1. 将原问题分解为子问题 2. 确定状态 3. 确定一些初始状态(边界状态)的值 4. 确定状态转移方程 1) 问题具有最优子结构性质.如果问题的最优解所包含的子问题的解也是最优的,我们就称该问题具 ...
- 解决css引用图片不显示问题:background-image: url(../image/document.png);
.icon-document { background-image: url(../image/document.png); display:block; float: left; width: 25 ...
- MVC两种获取上传的文件数据变量的方式
第一种方式,在控制器中利用HttpPostedFileBase参数对象获取. [HttpPost] public ActionResult SaveFile(HttpPostedFileBase up ...
- JavaScript、Python、java、Go算法系列之【快速排序】篇
常见的内部排序算法有:插入排序.希尔排序.选择排序.冒泡排序.归并排序.快速排序.堆排序.基数排序等. 用一张图概括: 选择排序 选择排序是一种简单直观的排序算法,无论什么数据进去都是 O(n²) 的 ...
- 看完48秒动画,让你不敢再登录HTTP网站(附完整示例代码)
在我的 单点登录SSO示例代码 一文中,强烈不建议部署HTTP的SSO服务站点. 在此写个基于网络包嗅探的HTTP会话劫持程序,给大家一个直观的危害性展示. 示例中,我在一台Mac上登录58同城,被另 ...
- Homebrew安装和使用
## homebrew使用1. 安装 `$ruby -e "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/m ...
- SQLCODE=-668, SQLSTATE=57016, SQLERRMC=7
当前表出于 装入暂挂状态,使用重组命令(reorg) 不起作用,报SQL-104, 然后从网上百度了大量解除 DB2暂挂的命令均不好使,最后采用了对表的runstats单个优化,也是类似reorg的单 ...
- redis 清空缓存
redis 清空缓存 Redis 命令: flushall --> 清空整个 Redis 服务器的数据(删除所有数据库的所有 key ) flushdb --> 清空当前数据库中的所有 k ...
- MySQL 主从复制与读写分离概念及架构分析 (转)
1.MySQL主从复制入门 首先,我们看一个图: 影响MySQL-A数据库的操作,在数据库执行后,都会写入本地的日志系统A中. 假设,实时的将变化了的日志系统中的数据库事件操作,在MYSQL-A的33 ...
- Submin1安装记录(CentOS5)
安装SVN和Apache wget http://opensource.wandisco.com/RPM-GPG-KEY-WANdisco -O /tmp/RPM-GPG-KEY-WANdisco & ...