HikariCPの導入やモニタリング指標の適用

アウトライン

HikariCPは、次いで、プロメテウス・サポートとDropwizardをマイクロメータを提供している彼のモニタリング指標に基づいて、監視指標の数を、提供します。今回は何を、なぜこれらの指標、そしてどのように我々は監視しないのHikariCpモニタリング指標について説明します。

モニタリング指標

同様にcom.zaxxer.hikari.metrics.PoolStatsそれが提供されるいくつかの重要な指標がでpoolStateに格納されています。

totalConnections
合計接続数、および使用される接続がアイドル含みます。
idleConnectionsアイドル接続
activeConnections
アクティブな接続

totalConnections =のActiveConnection + idleConnections

pendingThreadsが
接続されているスレッドの数を待っています。パフォーマンスの問題のトラブルシューティングを行う際に、スレッドはかなりの時間のために、より多くの接続を待機している場合、このインジケータは重要な参考で、データベース接続プールのサイズを拡大して考えることができます。（maxPoolSize即ちHikariCP）
MaxConnectionsを
最大接続数、統計的な指標、これまで接続の統計的最大数。
minConnections
接続の最小数、統計的な指標、これまで接続の統計最小数。
usageTime
接続時間あたり、接続が回復したときに、それは、このメトリックを記録します。com.zaxxer.hikari.pool.HikariPool#recycle
acquireTimeは
、各接続、データベース接続要求取得または障害は、このメトリックを記録しますので、タイムアウトを待つ時間を得ます。
connectionCreateTime
接続の作成時間

どのように監視するために、

プロジェクトはのpromethuesを依存している追加、プロメテウスとgrafanaを使用しながら、ここでは、例として、より身近SpringBootプロジェクトを取得します：

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

SpringBootプロジェクトapplication.properties設定ファイルに次のパラメータを追加しています：

    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

次に私たちはプロメテウスサービスを開始する必要があり、https://prometheus.io/download/は次のようにpeometheusサービスの再起動の下のデフォルト設定を変更、追加の設定は次のとおりです。

  - 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

Grafanaはその後、サービスを開始https://grafana.com/get生産ダッシュボードを開始した後、追加プロメテウスデータソース。

知識を展開

マイクロメータ
ベンダー中立アプリケーションメトリックファサード（ベンダーに依存しないアプリケーションメトリック外観）。我々は、ログフレームSLF4Jにそれが類似することができます。logbackするpromethuesのアナロジー。マイクロメータ露出指標を頼りに直接応用。マイクロメータより人気、それはSpringBoot2.0ファサードライブラリとして内蔵のインジケータがあります。
Dropwizard
SpringBootに似たJavaフレームワーク、が、あまりの国内使用を。これは関連するメトリックの機能を提供します。
プロメテウスは
、プルモデルに基づいて、画像データソースプロメテウスプルインデックス情報のタイミングをモニターし得ます。分析、処理および表示を行います。