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【全网首发】监控druid数据库连接池连接泄露的思路原创

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背景介绍

在【一次druid数据库连接池连接泄露的排查分析】中介绍了druid 1.2.18之前的版本存在连接泄露的风险,同时为了发现新版本可能存在的连接泄露风险,需要能够及时发现连接泄露的问题,下面介绍一下解决思路。

解决思路

这里的连接泄露是指【一次druid数据库连接池连接泄露的排查分析】中由于druid bug导致没有关闭连接的场景。
主要思路如下:

  1. 获取DruidDataSource实例当前管理的连接数量
  2. 获取DruidDataSource实例对应数据库实例的网络连接数量
  3. 将【1】【2】数据监控起来,并设置报警规则:当【2】-【1】>【阈值】的时候报警出来。

获取DruidDataSource实例管理的连接数量

我们通过自定义实现DruidDataSourceStatLogger的方式获取连接池的数据。

public class DruidDataSourceMetricsLogger extends DruidDataSourceStatLoggerAdapter implements DruidDataSourceStatLogger {
	@Override
    public void log(DruidDataSourceStatValue statValue) {
        int activeCount = statValue.getActiveCount();
        int poolingCount = statValue.getPoolingCount();
    }
}

使用连接池中活跃连接的数量和连接池中pooling的连接数量,作为需要监控的连接数量。

获取DruidDataSource对应数据库实例的网络连接数量

继续完善DruidDataSourceMetricsLogger中的逻辑,思路如下:

  1. 通过jdbcUrl解析出数据库IP和端口
  2. 通过数据库IP和端口查询出网络连接数量

通过jdbcUrl解析出数据库IP和端口

@Override
public void log(DruidDataSourceStatValue statValue) {
	... ...
	List<String> addresses = parse(statValue.getUrl());
}

private static List<String> parse(String url){
    List<String> ret = new LinkedList<>();
    int pos = url.indexOf('?');
    if (pos != -1) {
        url = url.substring(0, pos);
    }
    url = url.substring("jdbc:".length());
    pos = url.indexOf(":");
    String dbType = url.substring(0,pos);
    url = url.substring(pos);
    if(ORACLE.equals(dbType)){
        url = url.substring(7);
    }else {
        url = url.substring(3);
    }
    int slash = url.indexOf('/');
    url = url.substring(0, slash);

    String[] addresses = url.split(",");
    StringBuilder grep = new StringBuilder();
    for (String address : addresses) {
        String host = "127.0.0.1";
        String port = null;
        int portIdx = address.lastIndexOf(':');
        if (portIdx != -1 && address.lastIndexOf(']') < portIdx) {
            host = address.substring(0, portIdx);
            port = address.substring(portIdx + 1);
        }
        if(port == null){
            if(MYSQL.equals(dbType)){
                port = "3306";
            }else if(ORACLE.equals(dbType)){
                port = "1521";
            }
        }
        boolean valid = isValidAddress(host);
        if(!valid){
            try{
                host = InetAddress.getByName(host).getHostAddress();
                valid = true;
            }catch (Exception e){
            }
        }
        if(!valid){
            ret.clear();
            break;
        }
        ret.add(host + ":" + port);
    }
    return ret;
}

通过数据库IP和端口查询出网络连接数量

@Override
public void log(DruidDataSourceStatValue statValue) {
	... ...
	List<String> addresses = parse(statValue.getUrl());
	int netCount = netCount(addresses);
}
private int netCount(List<String> addresses){
    if(addresses.isEmpty()){
        return 0;
    }
    StringBuilder filter = new StringBuilder();
    for(String address : addresses){
        if(filter.length() == 0){
            filter.append("dst ").append(address);
        }else {
            filter.append(" or dst ").append(address);
        }
    }

    String cmd = "ss -ant state established " + filter;
    List<String> ret = runNative(cmd);
    return (ret.size() == 0) ? 0 : (ret.size() - 1);
}
public static List<String> runNative(String cmdToRunWithArgs) {
    Process p;
    try {
        p = Runtime.getRuntime().exec(cmdToRunWithArgs);
    }  catch (Exception e) {
        return new ArrayList<>(0);
    }

    ArrayList<String> sa = new ArrayList<>();
    BufferedReader reader = new BufferedReader(new InputStreamReader(p.getInputStream()));
    try {
        String line;
        while ((line = reader.readLine()) != null) {
            sa.add(line);
        }
        p.waitFor();
    } catch (Exception ie) {
        return new ArrayList<>(0);
    } finally {
        try {
            reader.close();
        } catch (Exception e) {
        }
    }
    return sa;
}

将数据监控起来

通过上面已经获取到了需要监控的数据,收集监控数据的方式根据使用的监控系统不同而不同,我们是把监控指标数据存入文件,监控agent再将数据指标采集走。

public class DruidDataSourceMetricsLogger extends DruidDataSourceStatLoggerAdapter implements DruidDataSourceStatLogger {
    private final static Logger logger = LoggerFactory.getLogger("profile");
    private final static String ORACLE = "oracle";
    private final static String MYSQL = "mysql";
	@Override
    public void log(DruidDataSourceStatValue statValue) {
        int activeCount = statValue.getActiveCount();
        int poolingCount = statValue.getPoolingCount();
        List<String> addresses = parse(statValue.getUrl());
		int netCount = netCount(addresses);
        logger.info("{}|{}|{}",activeCount,poolingCount,netCount);
    }
}

使用方法

最后需要将上面的类配置到Spring容器中,步骤如下:

第一步

配置Druid指标Logger,在Spring中添加如下配置:

<bean id="druidDataSourceMetricsLogger" class="DruidDataSourceMetricsLogger"/>

第二步

在需要监控的DruidDatasource配置中添加如下配置:

<bean id="dataSource" class="com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource" init-method="init" destroy-method="close">
  	... ...
    <property name="timeBetweenLogStatsMillis" value="60000" />
  	<property name="statLogger" ref="druidDataSourceMetricsLogger" />
  	... ...
</bean>

总结

通过druid logger的方式获取druid指标,通过jdbcUrl最终获取到与数据库的网络连接数量,将以上指标数据放入监控系统并通过配置报警来及时发现连接泄露的问题。
注:由于网络连接是通过jdbcUrl中IP获取的,对于不仅仅是通过jdbcUrl中IP创建的网络连接是统计不十分准确。

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