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 .

  1. 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" />
  2. 定义bean
    < bean id ="localStatLogger" class ="com.hyde.tracker.server.druid.LocalStatLogger" ></ bean>
  3. 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);
        }
    }
  4. 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

  1. 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 ...

  2. 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 ...

  3. 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 ...

  4. 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 ...

  5. (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 ...

  6. 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)     ...

  7. 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 ...

  8. 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 ...

  9. 【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

  1. jQuery选择器的分类

    jQuery选择器的分类 jQuery中有很多分类,大类分为四类,四类里面又分为很多小类,下面就为大家一一介绍,这些选择器的使用和好处,Me用的是jQuery1.8.3的版本 选择器都有哪四类?? 1 ...

  2. 模仿下拉框datalist的jquery插件的一点小经验

    原本项目里是用h5的新属性data-list,但是这个下拉框的数据太多,而data-list似乎没有设置高度的地方,所以写了个小插件,期间也发现了一些bug,目前这个版本算是可以一用的版本,故写一下这 ...

  3. php对文件操作(读、写、)的基础知识(详细)

    文件位置如下图所示: 1.判断是文件还是目录 var_dump(filetype("./aa/bb/cc.txt")); 输出: string(4) "file" ...

  4. Homebrew安装和使用

    ## homebrew使用1. 安装 `$ruby -e "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/m ...

  5. R语言通过loess去除某个变量对数据的影响

      当我们想研究不同sample的某个变量A之间的差异时,往往会因为其它一些变量B对该变量的固有影响,而影响不同sample变量A的比较,这个时候需要对sample变量A进行标准化之后才能进行比较.标 ...

  6. 【转】HTTP长连接与短连接(2)

    一.什么是长连接 HTTP1.1规定了默认保持长连接(HTTP persistent connection ,也有翻译为持久连接),数据传输完成了保持TCP连接不断开(不发RST包.不四次握手),等待 ...

  7. spring-线程池(3)

    一.初始化 1,直接调用 import java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor.CallerRunsPolicy; import org.springframe ...

  8. 一个可以控制提示框显示为top,bottom,left,right的小方法

    html代码 <!doctype html><html><head><meta charset="utf-8"><title& ...

  9. 今天重装系统后,Wdows更新提示“windows update当前无法检查更新,因为未运行服务。您可能需要重新启动计算机”

    到百度搜了常用的解决方法,就是用命令提示符,但对我的情况不管用,提示“拒绝访问”.后来在08绿软站的一篇文章中找到了解决办法.原文如下(我本人也是用的第四种方法解决的): 试了下面几种解决方法,第四种 ...

  10. Nim 博弈和 sg 函数

    sg 函数 参考 通俗易懂 论文 几类经典的博弈问题 阶梯博弈: 只考虑奇数号楼梯Nim,若偶数楼梯只作容器,那么游戏变为Nim.题目 翻转硬币: 局面的SG值为局面中每个正面朝上的棋子单一存在时的S ...