HikariCP监控指标介绍和应用

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，而后支持Prometheus和Dropwizard。本次咱们将讨论一下HikariCp的监控指标有哪些，为何提供这些指标，以及我们如何去作监控。

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 总链接数，包括空闲的链接和使用中的链接。

• idleConnections 空闲链接数

• activeConnections 活跃链接数

totalConnections = activeConnection + idleConnections

• pendingThreads 正在等待链接的线程数量。排查性能问题时，这个指标是一个重要的参考指标，若是正在等待链接的线程在至关一段时间内数量较多，能够考虑扩大数据库链接池的size。（即HikariCP的maxPoolSize）

• maxConnections 最大链接数，统计指标，统计到目前为止链接的最大数量。

• minConnections 最小链接数，统计指标，统计到目前为止链接的最小数量。

• usageTime 每一个链接使用的时间，当链接被回收的时候会记录此指标：com.zaxxer.hikari.pool.HikariPool#recycle

• acquireTime 获取每一个链接须要等待时间，一个请求获取数据库链接后或者由于超时失败后，会记录此指标。

• connectionCreateTime 链接建立时间

如何监控

这里拿咱们比较熟悉的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配置文件中加入如下参数：

management.endpoints.web.exposure.include=prometheus 暴露prometheus格式化的指标，这样能够被promethues服务器抓取

接下来咱们须要启动一个prometheus的服务，https://prometheus.io/download/ 而后更改下peometheus服务的默认配置再启动，追加配置以下：

- 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，制做仪表盘等。

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）。咱们能够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，已经做为SpringBoot2.0内置的指标门面库。

• Dropwizard 一个Java框架，相似于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。作分析、处理和展现。