厉害!某生鲜电商平台竟然是这样设计监控模块的(已开源)~

Java架构师社区

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2021-02-03 07:47

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我们谈到监控,一般设计到两个方面的内容:

  1. 服务器本身的监控。(比如:linux服务器的CPU,内存,磁盘IO等监控)

  2. 业务系统的监控.  (比如:业务系统性能的监控,SQL语句的监控,请求超时 的监控,用户输入的监控,整个请求过程时间的监控,优化等等)

 

# 服务器本身的监控


说明:由于Java开源生鲜电商平台采用的是阿里云的linux CentOS服务器,由于阿里云本身是有监控预警的,但是我们不可能时刻去看,最好有集成自己的系统监控,最终在各种系统对比的过程中,选择了netdata这个工具,当然有一些软件比如:zabbix,negios等等都是可以的,但是我们服务器压力不算大,最终采用了更加轻量级的解决方案。


相关的安装与使用,大家自行百度处理,我这边就不列举出来了。


以下是相关的实际运营截图:

 


 

 

# 业务监控


说明:任何一个业务系统都需要采用业务监控,抛异常,有error日志,短信预警,推送等等


  • Java内存

  • JavaCPU使用情况

  •  用户Session数量

  • JDBC连接数

  • http请求、sql请求、jsp页面与业务接口方法(EJB3、Spring、 Guice)的执行数量,平均执行时间,错误百分比等

 

最终,业务代码中采用了Spring AOP进行日志拦截,把请求方法超过了1500秒的方法进行了error日志的输出:

 

业务代码如下:

import org.apache.commons.lang.time.StopWatch;import org.aspectj.lang.JoinPoint;import org.aspectj.lang.ProceedingJoinPoint;import org.aspectj.lang.annotation.After;import org.aspectj.lang.annotation.AfterReturning;import org.aspectj.lang.annotation.AfterThrowing;import org.aspectj.lang.annotation.Around;import org.aspectj.lang.annotation.Aspect;import org.aspectj.lang.annotation.Before;import org.aspectj.lang.annotation.Pointcut;

import org.slf4j.Logger;import org.slf4j.LoggerFactory;import org.springframework.stereotype.Component;/** * 声明一个切面,记录每个Action的执行时间 */@Aspect@Componentpublic class LogAspect { private static final Logger logger=LoggerFactory.getLogger(LogAspect.class); /** * 切入点:表示在哪个类的哪个方法进行切入。配置有切入点表达式 */ @Pointcut("execution(* com.netcai.admin.controller.*.*.*(..))") public void pointcutExpression() { logger.debug("配置切入点"); } /** * 1 前置通知 * @param joinPoint */ @Before("pointcutExpression()") public void beforeMethod(JoinPoint joinPoint) { logger.debug("前置通知执行了"); } /** * 2 后置通知 * 在方法执行之后执行的代码. 无论该方法是否出现异常 */ @After("pointcutExpression()") public void afterMethod(JoinPoint joinPoint) { logger.debug("后置通知执行了,有异常也会执行"); } /** * 3 返回通知 * 在方法法正常结束受执行的代码 * 返回通知是可以访问到方法的返回值的! * @param joinPoint * @param returnValue */ @AfterReturning(value = "pointcutExpression()", returning = "returnValue") public void afterRunningMethod(JoinPoint joinPoint, Object returnValue) { logger.debug("返回通知执行,执行结果:" + returnValue); } /** * 4 异常通知 * 在目标方法出现异常时会执行的代码. * 可以访问到异常对象; 且可以指定在出现特定异常时在执行通知代码 * @param joinPoint * @param e */ @AfterThrowing(value = "pointcutExpression()", throwing = "e") public void afterThrowingMethod(JoinPoint joinPoint, Exception e) { logger.debug("异常通知, 出现异常 " + e); } /** * 环绕通知需要携带 ProceedingJoinPoint 类型的参数. * 环绕通知类似于动态代理的全过程: ProceedingJoinPoint 类型的参数可以决定是否执行目标方法. * 且环绕通知必须有返回值, 返回值即为目标方法的返回值 */ @Around("pointcutExpression()") public Object aroundMethod(ProceedingJoinPoint pjd) { StopWatch clock = new StopWatch(); //返回的结果 Object result = null; //方法名称 String className=pjd.getTarget().getClass().getName(); String methodName = pjd.getSignature().getName(); try { // 计时开始 clock.start(); //前置通知 //执行目标方法 result = pjd.proceed(); //返回通知 clock.stop(); } catch (Throwable e) { //异常通知 e.printStackTrace(); } //后置通知 if(!methodName.equalsIgnoreCase("initBinder")) { long constTime=clock.getTime(); logger.info("["+className+"]"+"-" +"["+methodName+"]"+" 花费时间:" +constTime+"ms"); if(constTime>500) { logger.error("["+className+"]"+"-" +"["+methodName+"]"+" 花费时间过长,请检查: " +constTime+"ms"); } } return result; }}

补充说明:这个方法记录那个类,那个方法执行的时间多少,超过设置的阀值,那么就打印error日志,需要我们每天进行查看与针对性的优化。

 

# javamelody


对于整个业务线的监控,我们采用了另外一种开源的监控:javamelody。


相关的配置与处理如下:


POM文件中设置:

        <dependency>            <groupId>net.bull.javamelodygroupId>            <artifactId>javamelody-coreartifactId>            <version>1.68.1version>        dependency>

<dependency> <groupId>org.jrobingroupId> <artifactId>jrobinartifactId> <version>1.5.9version> dependency>

 

web.xml文件中处理


    <context-param>        <param-name>contextConfigLocationparam-name>        <param-value>            classpath*:config/applicationContext.xml            classpath*:net/bull/javamelody/monitoring-spring.xml            classpath*:net/bull/javamelody/monitoring-spring-datasource.xml            classpath*:net/bull/javamelody/monitoring-spring-aspectj.xml        param-value>    context-param>

        <filter>        <filter-name>monitoringfilter-name>        <filter-class>net.bull.javamelody.MonitoringFilterfilter-class>        <async-supported>trueasync-supported>        <init-param>            <param-name>logEnabledparam-name>            <param-value>trueparam-value>        init-param>    filter>

<filter-mapping> <filter-name>monitoringfilter-name> <url-pattern>/*url-pattern> filter-mapping>

<listener> <listener-class>net.bull.javamelody.SessionListenerlistener-class> listener>

 

最终运营效果如下:


 

 


 

# 总结


最终可以形成一套基于自己的监控系统,当然还有类似的更加强大的监控系统,比如:连接池方面druid,系统方面zabbix,业务方面可以用cat等等,甚至开发采用自己的监控系统也是可以的。也是支持二次开发的。


文章来源:https://urlify.cn/AZVnee



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