HikariCP 可观测性最佳实践

HikariCP 介绍

HikariCP 是一个高性能、轻量级的 JDBC 连接池，由 Brett Wooldridge 开发。它以"光"命名，象征快速高效。它支持多种数据库，配置简单，通过字节码优化和智能管理，实现低延迟和高并发处理。它还具备自动维护、故障恢复和监控功能。HikariCP 是 Spring Boot 2.x 的默认连接池，适用于各种规模的 Java 应用，尤其在高并发场景下表现出色。

在可观测场景中，通常会接入 APM 调用链路和数据库的监控指标，在 APM 中我们可以看到 SQL 的执行时间，在数据库可观测中可以看到审计日志中的慢 SQL 以及数据库的一些性能指标，如连接数、cpu 、内存等。但应用到数据库之间的的执行过程是由连接池完成的，连接池可能会出现连接数配置不合理导致 SQL 执行排队、连接池设置过大导致数据库性能瓶颈等，因此，对连接池的可观测变得非常重要。

观测云

观测云是一款专为 IT 工程师打造的全链路可观测产品，它集成了基础设施监控、应用程序性能监控和日志管理，为整个技术栈提供实时可观察性。这款产品能够帮助工程师全面了解端到端的用户体验追踪，了解应用内函数的每一次调用，以及全面监控云时代的基础设施。此外，观测云还具备快速发现系统安全风险的能力，为数字化时代提供安全保障。

部署 DataKit

DataKit 是一个开源的、跨平台的数据收集和监控工具，由观测云开发并维护。它旨在帮助用户收集、处理和分析各种数据源，如日志、指标和事件，以便进行有效的监控和故障排查。DataKit 支持多种数据输入和输出格式，可以轻松集成到现有的监控系统中。

登录观测云控制台，在「集成」 - 「DataKit」选择对应安装方式，当前采用 Linux 主机部署 DataKit。

采集器配置

DataKit 配置

DataKit 安装完成后，可以自定义开启采集器，本集成需要开启如下两个采集器。

开启 StatsD 采集器

bash 复制代码

# 开启采集器
cp /usr/local/datakit/conf.d/statsd/statsd.conf.sample /usr/local/datakit/conf.d/statsd/statsd.conf
# 重启 Datakit
datakit service -R

开启链路采集

bash 复制代码

# 开启采集器
cp /usr/local/datakit/conf.d/ddtrace/ddtrace.conf.sample /usr/local/datakit/conf.d/ddtrace/ddtrace.conf
# 重启 Datakit
datakit service -R

客户端配置

以 Java Demo 应用为例，采集调用链路和 Druid 连接池指标。

Demo 项目中连接池配置如下：

ini 复制代码

spring.datasource.url=jdbc:mysql://xx.xxx.xx.xxx:3306/test?useSSL=false&useLegacyDatetimeCode=false&allowPublicKeyRetrieval=true
spring.datasource.username=***
spring.datasource.password=*****
spring.datasource.driver-class-name=com.mysql.cj.jdbc.Driver

spring.datasource.type=com.zaxxer.hikari.HikariDataSource
spring.datasource.hikari.maximum-pool-size=10
spring.datasource.hikari.minimum-idle=5
spring.datasource.hikari.idle-timeout=300000
spring.datasource.hikari.max-lifetime=1800000
spring.datasource.hikari.connection-timeout=30000
spring.datasource.hikari.pool-name=HikariCP
spring.datasource.hikari.register-mbeans=true

接入 APM ，配置采集 jmx ，应用启动增加如下参数，启动命令如下：

ini 复制代码

java \
-javaagent:/xxx/dd-java-agent.jar \
-Ddd.agent.port=9529 \
-Ddd.service=demo \
-Ddd.jmxfetch.check-period=1000 \
-Ddd.jmxfetch.enabled=true \
-Ddd.jmxfetch.config.dir=/xxx/ \
-Ddd.jmxfetch.config=hikaricp.yaml \
-jar xxxx.jar

dd-java-agent.jar Guance 版下载地址：

less 复制代码

wget -O dd-java-agent.jar 'https://static.guance.com/dd-image/dd-java-agent.jar'

其中 -Ddd.jmxfetch.config.dir 和 -Ddd.jmxfetch.config=hikaricp.yaml 需要把 hikaricp.yaml 放到 Java 启动可以读取到的地址。

hikaricp.yaml 内容如下，无需修改。

yaml 复制代码

init_config:

instances:
  - jvm_direct: true
    name: hikari-slick-monitoring
    collect_default_jvm_metrics: false
    collect_default_metrics: false
    refresh_beans: 60
    conf:
      - include:
          bean_regex: "com.zaxxer.hikari:type=Pool \((.*)\)"
          tags:
            pool: $1
          attribute:
            ActiveConnections:
              metric_type: gauge
              alias: hikaricp.connections.active
            IdleConnections:
              metric_type: gauge
              alias: hikaricp.connections.idle
            TotalConnections:
              metric_type: gauge
              alias: hikaricp.connections.total
            ThreadsAwaitingConnection:
              metric_type: gauge
              alias: hikaricp.connections.pending
      - include:
          bean_regex: "com.zaxxer.hikari:type=PoolConfig \((.*)\)"
          tags:
            pool: $1
          attribute:
            MaximumPoolSize:
              metric_type: gauge
              alias: hikaricp.pool.size.max
            IdleTimeout:
              metric_type: gauge
              alias: hikaricp.idle.timeout
            MaxLifetime:
              metric_type: gauge
              alias: hikaricp.max.lifetime
            MinimumIdle:
              metric_type: gauge
              alias: hikaricp.min.idle
            ConnectionTimeout:
              metric_type: gauge
              alias: hikaricp.connections.timeout
            ValidationTimeout:
              metric_type: gauge
              alias: hikaricp.validation.timeout
            LeakDetectionThreshold:
              metric_type: gauge
              alias: hikaricp.leak.detection.threshold

关键指标

指标集：hikaricp

指标	描述	用途
connections_active	当前活跃的数据库连接数。	表示正在被应用程序使用的连接数量。
connections_idle	当前空闲的数据库连接数。	表示未被使用的、处于空闲状态的连接数量。
connections_pending	当前等待获取连接的请求数量。	如果这个值较高，可能意味着连接池的大小不足以满足当前的并发需求。
connections_total	当前连接池中总的数据库连接数。	包括活跃和空闲连接。
idle_timeout	空闲连接的最大存活时间。	配置项，当一个连接空闲时间超过这个值时，连接池会将其关闭。
leak_detection_threshold	连接泄漏检测阈值。	配置项。如果一个连接被占用的时间超过这个阈值，连接池会认为可能存在连接泄漏，并发出警告。
max_lifetime	连接的最大生命周期。	配置项，一个连接从创建到被关闭的总存活时间不能超过这个值。
min_idle	连接池中最小空闲连接数。	配置项，连接池会保证至少有这么多空闲连接，以便快速响应新的请求。
pool_size_max	连接池中允许的最大连接数。	配置项，这个值限制了连接池的大小，防止过多的连接消耗过多的资源。
validation_timeout	连接验证超时时间。	配置项，在从连接池获取连接时，连接池会验证连接的有效性，如果验证时间超过这个值，则认为验证失败。
connections_timeout	连接超时时间。	配置项，建立连接最大等待时间。

场景视图

登录观测云控制台，点击「场景」 -「新建仪表板」，输入 "HikariCP"，选择 "HikariCP监控视图"，点击 "确定" 即可添加视图。

监控器（告警）

HikariCP 服务连接池使用率告警

简要描述：检测指标 connections_active/pool_size_max ， 5分钟内最大值超过80%则触发警告，如下图：

总结

这些指标提供了连接池运行状态的全面视图，帮助开发者和运维人员监控和优化数据库连接池的性能。通过合理配置和监控这些指标，可以确保连接池在高并发场景下高效运行，同时避免资源浪费和性能瓶颈。