⭐⭐⭐ Spring Boot 项目实战 ⭐⭐⭐ Spring Cloud 项目实战
《Dubbo 实现原理与源码解析 —— 精品合集》 《Netty 实现原理与源码解析 —— 精品合集》
《Spring 实现原理与源码解析 —— 精品合集》 《MyBatis 实现原理与源码解析 —— 精品合集》
《Spring MVC 实现原理与源码解析 —— 精品合集》 《数据库实体设计合集》
《Spring Boot 实现原理与源码解析 —— 精品合集》 《Java 面试题 + Java 学习指南》

摘要: 原创出处 https://mp.weixin.qq.com/s/FHRnLwUGD32a7mAPNqJ3ug 「陈清阳」欢迎转载,保留摘要,谢谢!


🙂🙂🙂关注**微信公众号:【芋道源码】**有福利:

  1. RocketMQ / MyCAT / Sharding-JDBC 所有源码分析文章列表
  2. RocketMQ / MyCAT / Sharding-JDBC 中文注释源码 GitHub 地址
  3. 您对于源码的疑问每条留言将得到认真回复。甚至不知道如何读源码也可以请教噢
  4. 新的源码解析文章实时收到通知。每周更新一篇左右
  5. 认真的源码交流微信群。

Sharding-Sphere是一套开源的分布式数据库中间件解决方案组成的生态圈,它为分布式数据存储提供了多种形式的解决方案。其中的Sharding-JDBC产品在甜橙金融的技术架构中得到了广泛应用,并且在业内已成为最重要的解决方案之一。在使用Sharding-JDBC的过程中,少不了性能测试与运维性能监控的工作。作为Sharding-Sphere开源项目的重要支持者,甜橙金融技术创新中心团队很荣幸的参与并负责解决Sharing-JDBC的应用性能监控问题。本文将针对这个问题,进行Sharding-Sphere与APM之间结合的实践探索。

——前言

1. Sharding-Opentracing简介

Sharding-Opentracing是Sharding-Sphere为大家提供的基于Opentracing规范的APM工具包。它采用发布 - 订阅式的组件通信机制实现了对核心链路方法的跟踪记录,包括sql解析路由方法、sql执行方法和结果归并方法。

Opentracing(https://github.com/opentracing)规范的产生,目的是为了解决不同的分布式追踪系统API不兼容的问题。它是一个轻量级的标准化层,位于应用程序/类库和追踪或日志分析程序之间。

Sharding-Sphere使用Opentracing进行方法的追踪,使得系统开发人员可以方便的添加或替换追踪系统的实现。使用ShardingJDBCTracer类可以方便的完成Tracer的注入。

public final class ShardingJDBCTracer {

/**
* 通过读取系统属性进行注册
* -Dshardingjdbc.opentracing.tracer.class=*****
*/
public static void init() {...}

/**
* 通过方法参数进行注册
*/
public static void init(final Tracer tracer) {...}

}

然后通过事件监听器订阅核心方法事件,完成方法拦截实现方法追踪。目前实现的事件监听器如下:

  • SqlRoutingEventListener

    Sql路由事件追踪

  • ExecuteEventListener

    Sql执行事件追踪

  • MergeEventListener

    Sql执行结果合并事件追踪

2. 基于Opentracing规范的性能追踪——SkyWalking实践

SkyWalking(https://github.com/apache/incubator-skywalking)是由国人大神吴晟创建的一款开源的针对分布式系统的APM系统,它提供了Opentracing标准的支持。下面我们通过SkyWalking来看看如何在你的应用中使用Sharding-Opentracing工具包。

在应用系统中引入相关依赖包

<dependency>
<groupId>io.shardingsphere</groupId>
<artifactId>sharding-opentracing</artifactId>
<version>3.0.0.M2-SNAPSHOT</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.skywalking</groupId>
<artifactId>apm-toolkit-opentracing</artifactId>
<version>5.0.0-beta</version>
</dependency>

SkyWalking的apm-toolkit-opentracing包中的SkyWalkingTracer实现了Tracer接口,在应用系统启动时完成Tracer的注入。

ShardingJDBCTracer.init(new SkywalkingTracer());

通过简单的两步就完成了SkyWalking的接入。通过SkyWalking的Trace视图可以查看业务请求的调用链信息,包括Sharding-JDBC在sql路由,sql执行和结果归并的执行信息。其中sql执行是采用多条sql并行执行的策略,这里也可以看到每个线程的执行情况。

img

通过SkyWalking的Span Info视图可以看到每个追踪Span的相关参数信息。包括路由库信息、sql解析语句与执行入参等。

img

3. 基于字节码增强的性能追踪——Pinpoint实践

上面我们了解了如何使用实现了Opentracing规范的APM框架进行Sharding-JDBC的性能监控,那么对于没有实现Opentracing规范,采用字节码增强技术的APM框架,我们又该如何入手了?针对这种采用字节码增强技术的APM框架,我们的策略是编写对应的插件,实现对Sharding-Sphere核心方法的增强。接下来我们看看如何在Pinpoint框架中实现一个针对Sharding-Sphere组件的插件。

实现Interceptor接口,完成组件方法拦截器。在组件方法执行前开启追踪,在组件方法执行后结束追踪,这里展示结果归并方法追踪的实现。

public class ResultSetMergeInterceptor implements AroundInterceptor1 {

private final TraceContext traceContext;
private final MethodDescriptor descriptor;
private final PLogger logger = PLoggerFactory.getLogger(getClass());

public ResultSetMergeInterceptor(TraceContext traceContext, MethodDescriptor descriptor) {
this.traceContext = traceContext;
this.descriptor = descriptor;
}

@Override
public void before(Object target, Object arg0) {
if (logger.isDebugEnabled()) {
logger.beforeInterceptor(target, new Object[]{arg0});
}
final Trace trace = traceContext.currentTraceObject();
if (trace == null) {
return;
}
trace.traceBlockBegin();
}

@Override
public void after(Object target, Object arg0, Object result, Throwable throwable) {
if (logger.isDebugEnabled()) {
logger.afterInterceptor(target, new Object[]{arg0}, result, throwable);
}
final Trace trace = traceContext.currentTraceObject();
if (trace == null) {
return;
}
try {
SpanEventRecorder recorder = trace.currentSpanEventRecorder();
recorder.recordServiceType(ShardingSphereConstants.SHARDING_SPHERE_MERGE);
recorder.recordApi(descriptor);
recorder.recordException(throwable);
} finally {
trace.traceBlockEnd();
}
}
}

实现ProfilerPlugin和TransformTemplateAware接口,完成插件标识和转换模版注册。其中需要通过TransformTemplate的transform方法来完成追踪方法和方法拦截器的绑定关系。例如ShardingPreparedStatement类的merge方法与上面实现的ResultSetMergeInterceptor进行绑定。

public class ShardingSpherePlugin implements ProfilerPlugin, TransformTemplateAware {

private final PLogger logger = PLoggerFactory.getLogger(this.getClass());

private static final String SHARDINGSPHERE_SCOPE = "SHARDINGSPHERE_SCOPE";

private TransformTemplate transformTemplate;

@Override
public void setup(ProfilerPluginSetupContext context) {
ShardingSphereConfig config = new ShardingSphereConfig(context.getConfig());
logger.debug("[ShardingSphere] pluginEnable={}", config.isPluginEnable());
if (config.isPluginEnable()) {
addSqlRouteTransformer();
addSqlExecutorTransformer();
addResultMergeTransformer();
}
}

@Override
public void setTransformTemplate(TransformTemplate transformTemplate) {
this.transformTemplate = transformTemplate;
}

private void addResultMergeTransformer() {
TransformCallback transformCallback = new TransformCallback() {
@Override
public byte[] doInTransform(Instrumentor instrumentor, ClassLoader classLoader, String className, Class<?> classBeingRedefined, ProtectionDomain protectionDomain, byte[] classfileBuffer) throws InstrumentException {
InstrumentClass target = instrumentor.getInstrumentClass(classLoader, className, classfileBuffer);
InstrumentMethod method = target.getDeclaredMethod("merge", "io.shardingsphere.core.merger.MergeEngine");
method.addScopedInterceptor("com.navercorp.pinpoint.plugin.shardingsphere.interceptor.ResultSetMergeInterceptor", SHARDINGSPHERE_SCOPE);
return target.toBytecode();
}
};
transformTemplate.transform("io.shardingsphere.core.jdbc.core.statement.ShardingPreparedStatement", transformCallback);
transformTemplate.transform("io.shardingsphere.core.jdbc.core.statement.ShardingStatement", transformCallback);
}

}

完整插件代码请参考:

https://github.com/beckhampu/pinpoint/tree/sharding-sphere-1.7.2/plugins

通过Pinpoint的CallTree效果图,我们可以清楚的看到一次业务过程中Sharding-JDBC核心方法的调用效果。

img

至此,关于Sharding-Sphere与APM的相关实践就介绍到这里。希望自己的一得之见可以让大家有所收获。如果大家有什么想法、意见和建议,欢迎留言与我交流。在这里也呼吁大家一起贡献自己的力量,让Sharding-Sphere发展的更好。

文章目录
  1. 1. 1. Sharding-Opentracing简介
  2. 2. 2. 基于Opentracing规范的性能追踪——SkyWalking实践
  3. 3. 3. 基于字节码增强的性能追踪——Pinpoint实践