概述

HikariCP提供了一些监控指标,他的监控指标都是基于MicroMeter提供出来的,然后支持Prometheus和Dropwizard。本次我们将讨论一下HikariCp的监控指标有哪些,为什么提供这些指标,以及咱们如何去做监控。

监控指标

就像com.zaxxer.hikari.metrics.PoolStats提供的那样,几个重要的指标都存储在poolState中。

  • totalConnections

    总连接数,包括空闲的连接和使用中的连接。

  • idleConnections 空闲连接数

  • activeConnections

    活跃连接数

totalConnections = activeConnection + idleConnections

  • pendingThreads

    正在等待连接的线程数量。排查性能问题时,这个指标是一个重要的参考指标,如果正在等待连接的线程在相当一段时间内数量较多,可以考虑扩大数据库连接池的size。(即HikariCP的maxPoolSize)

  • maxConnections

    最大连接数,统计指标,统计到目前为止连接的最大数量。

  • minConnections

    最小连接数,统计指标,统计到目前为止连接的最小数量。

  • usageTime

    每个连接使用的时间,当连接被回收的时候会记录此指标:com.zaxxer.hikari.pool.HikariPool#recycle

  • acquireTime

    获取每个连接需要等待时间,一个请求获取数据库连接后或者因为超时失败后,会记录此指标。

  • connectionCreateTime

    连接创建时间

如何监控

这里拿我们比较熟悉的SpringBoot项目为例,同时使用prometheus和grafana,项目中加入promethues的依赖:

    implementation 'org.springframework.boot:spring-boot-starter-actuator'
implementation 'io.micrometer:micrometer-registry-prometheus:1.3.0'

同时在SpringBoot项目的application.properties配置文件中加入以下参数:

    management.endpoints.web.exposure.include=prometheus 暴露prometheus格式化的指标,这样可以被promethues服务器抓取

接下来我们需要启动一个prometheus的服务,https://prometheus.io/download/ 然后更改下peometheus服务的默认配置再启动,追加配置如下:

  - job_name: 'prometheus-test' # job名称
scrape_interval: 5s # 抓取时间间隔,这里每5s像数据源请求一次
metrics_path: '/actuator/prometheus'
static_configs:
- targets: ['127.0.0.1:8080'] # 这里是springBoot项目的地址

接着启动一个grafana的服务,https://grafana.com/get 启动后添加prometheus数据源,制作仪表盘等。

扩展知识

  • Micrometer

    Vendor-neutral application metrics facade(与供应商无关的应用程序指标外观)。我们可以把它类比于日志框架中的slf4j。把promethues类比于logback。应用程序直接依赖Micrometer来暴露指标。Micrometer比较受欢迎,已经作为SpringBoot2.0内置的指标门面库。

  • Dropwizard

    一个Java框架,类似于SpringBoot,但国内使用较少。其中有提供metrics相关的功能。

  • Prometheus

    一个监控器的实现,基于pull模型,定时像prometheus数据源拉取指标信息。做分析、处理和展示。

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