SpringBoot 2.0 + InfluxDB+ Sentinel 實時監控數據存儲

前言

阿里巴巴提供的控制台只是用於演示 Sentinel 的基本能力和工作流程，並沒有依賴生產環境中所必需的組件，比如持久化的后端數據庫、可靠的配置中心等。目前 Sentinel 采用內存態的方式存儲監控和規則數據，監控最長存儲時間為 5 分鍾，控制台重啟后數據丟失。

企業版

這里推薦一下阿里雲的官方版，AHAS Sentinel 控制台 是 Sentinel 控制台的阿里雲上版本，提供企業級的控制台服務，包括：

• 實時請求鏈路查看
• 還有各種酷炫的監控圖表
• 可靠的實時監控和歷史監控數據查詢，無需自行存儲、拉取
• 動態規則管理/推送，無需自行配置外部數據源

免費版，可以提供 5 個節點的免費額度。開通專業版即可享受不限量節點額度。

專業版沒有實例連接限制，開通后每天前5個限流降級節點不計費，超出部分按3元/天/實例收取相應的費用。

思路

官方文檔也提供了思路，若需要監控數據持久化的功能，可以自行擴展實現 MetricsRepository 接口（0.2.0 版本），然后注冊成 Spring Bean 並在相應位置通過 @Qualifier 注解指定對應的 bean name 即可。MetricsRepository 接口定義了以下功能：

• save 與 saveAll：存儲對應的監控數據

• queryByAppAndResourceBetween：查詢某段時間內的某個應用的某個資源的監控數據

• listResourcesOfApp：查詢某個應用下的所有資源

其中默認的監控數據類型為 MetricEntity，包含應用名稱、時間戳、資源名稱、異常數、請求通過數、請求拒絕數、平均響應時間等信息。

對於監控數據的存儲，用戶需要根據自己的存儲精度，來考慮如何存儲這些監控數據。顯然我們要使用目前最流行的時序數據庫InfluxDB解決方案，不要問什么？閉眼享受就可以了。

選型

InfluxDB是一個開源分布式時序、事件和指標數據庫。使用 Go 語言編寫，無需外部依賴。

應用：性能監控，應用程序指標，物聯網傳感器數據和實時分析等的后端存儲。

• 強大的類SQL語法

• 內置http支持，使用http讀寫

• 基於事件：它支持任意的事件數據

• 無結構（無模式）：可以是任意數量的列

• 可度量性：你可以實時對大量數據進行計算

• 持續高並發寫入、無更新、數據壓縮存儲、低查詢延時

• 支持min, max, sum, count, mean, median 等一系列函數

• 基於時間序列，支持與時間有關的相關函數（如最大，最小，求和等）

改造

InfluxDB 安裝

首先你得先有個 Influxdb 數據庫，建議使用 Docker 方式安裝，更多可以參考文末鏈接。

需要注意的是，從1.1.0版開始不推薦使用管理員界面，並將在1.3.0版中刪除。默認情況下禁用。如果需要，仍可以通過設置如下環境變量來啟用它。

以下端口很重要，並由InfluxDB使用。

• 8086 HTTP API端口
• 8083 管理員界面端口（如果已啟用，1.7.8貌似啟用也不好使），官方推薦使用chronograf

通過該命令, 生成默認配置文件:

docker run --rm influxdb influxd config > influxdb.conf

創建並運行容器：

docker run -d \
        -p 8086:8086 \
        -p 8083:8083 \
        -e INFLUXDB_ADMIN_ENABLED=true \
        -v $PWD/data:/var/lib/influxdb/ \
        -v $PWD/config/influxdb.conf:/etc/influxdb/influxdb.conf:ro \
        --name influx \
        influxdb -config /etc/influxdb/influxdb.conf

生產環境一定要開啟權限驗證，修改 influxdb.conf 配置：

[http]
  enabled = true
  bind-address = ":8086"
  auth-enabled = true # 鑒權

創建用戶：

# 進入容器
docker exec -it influx  /bin/sh
# 連接
influx
# 創建用戶
CREATE USER admin with PASSWORD 'admin' WITH ALL PRIVILEGES

退出重新登錄：

# 用戶密碼登錄
influx -username admin -password admin
# 創建數據庫
CREATE DATABASE sentinel_log

Sentinel 控制台改造

pom.xml引入 influxdb 官方開源工具包：

<dependency>
     <groupId>org.influxdb</groupId>
     <artifactId>influxdb-java</artifactId>
     <version>2.15</version>
</dependency>

配置文件引入：

# 自行替換 API 地址:端口
spring.influx.url=http://127.0.0.1:8086
spring.influx.user=admin
spring.influx.password=admin
spring.influx.database=sentinel_log

配置數據源：

/**
 * InfluxDb 配置
 * 創建者 爪哇筆記
 * 網址 https://blog.52itstyle.vip
 */
@Configuration
public class InfluxDbConfig {

    @Value("${spring.influx.url:''}")
    private String influxDBUrl;

    @Value("${spring.influx.user:''}")
    private String userName;

    @Value("${spring.influx.password:''}")
    private String password;

    @Value("${spring.influx.database:''}")
    private String database;

    @Bean
    public InfluxDB influxDB(){
        InfluxDB influxDB = InfluxDBFactory.connect(influxDBUrl, userName, password);
        try {
            /**
             * 異步插入：
             * enableBatch這里第一個是point的個數，第二個是時間，單位毫秒
             * point的個數和時間是聯合使用的，如果滿100條或者2000毫秒
             * 滿足任何一個條件就會發送一次寫的請求。
             */
            influxDB.setDatabase(database)
                    .enableBatch(100,2000, TimeUnit.MILLISECONDS);
        } catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        } finally {
            influxDB.setRetentionPolicy("autogen");
        }
        influxDB.setLogLevel(InfluxDB.LogLevel.BASIC);
        return influxDB;
    }
}

實現 MetricsRepository 接口，重寫實現：

/**
 * 數據CURD
 * 創建者 爪哇筆記
 * 網址 https://blog.52itstyle.vip
 */
@Component("inInfluxdbMetricsRepository")
public class InInfluxdbMetricsRepository implements MetricsRepository<MetricEntity> {

    @Autowired
    public InfluxDB influxDB;

    @Override
    public synchronized void save(MetricEntity metric) {
       //省略代碼，太長了，參考內存寫法，參考 saveAll 這里是單條插入
    }

    @Override
    public synchronized void saveAll(Iterable<MetricEntity> metrics) {
        if (metrics == null) {
            return;
        }
        BatchPoints batchPoints = BatchPoints.builder()
                .tag("async", "true")
                .consistency(InfluxDB.ConsistencyLevel.ALL)
                .build();
        metrics.forEach(metric->{
            Point point = Point
                    .measurement("sentinelInfo")
                    //這里使用微妙、如果還有覆蓋數據就使用納秒，保證 time 和 tag 唯一就可以
                    .time(System.currentTimeMillis(), TimeUnit.MICROSECONDS)
                    .tag("app",metric.getApp())//tag 數據走索引
                    .addField("gmtCreate", metric.getGmtCreate().getTime())
                    .addField("gmtModified", metric.getGmtModified().getTime())
                    .addField("timestamp", metric.getTimestamp().getTime())
                    .addField("resource", metric.getResource())
                    .addField("passQps", metric.getPassQps())
                    .addField("successQps", metric.getSuccessQps())
                    .addField("blockQps", metric.getBlockQps())
                    .addField("exceptionQps", metric.getExceptionQps())
                    .addField("rt", metric.getRt())
                    .addField("count", metric.getCount())
                    .addField("resourceCode", metric.getResourceCode())
                    .build();
            batchPoints.point(point);
        });
		//批量插入
        influxDB.write(batchPoints);
    }

    @Override
    public synchronized List<MetricEntity> queryByAppAndResourceBetween(String app, String resource, long startTime, long endTime) {
       //省略代碼，太長了，參考內存寫法
    }

    @Override
    public synchronized List<String> listResourcesOfApp(String app) {
	   //省略代碼，太長了，參考內存寫法
    }
}

分別修改 MetricFetcher 和 MetricController中 metricStore 的注入方式，使用 Influxdb 實現：

/**
 * 注入
 * 創建者 爪哇筆記
 * 網址 https://blog.52itstyle.vip
 */
@Autowired
@Qualifier("inInfluxdbMetricsRepository")
private MetricsRepository<MetricEntity> metricStore;

配置完成后，我們重啟控制台，然后訪問客戶端項目，如果控制台打印以下數據，說明配置成功：

2019-09-21 19:47:25 [sentinel-dashboard-metrics-fetchWorker-thread-2] INFO  okhttp3.OkHttpClient - --> POST http://118.190.247.102:8086/write?db=sentinel_log&precision=n&consistency=all (486-byte body)
2019-09-21 19:47:25 [sentinel-dashboard-metrics-fetchWorker-thread-2] INFO  okhttp3.OkHttpClient - <-- 204 No Content http://118.190.247.102:8086/write?db=sentinel_log&precision=n&consistency=all (46ms, 0-byte body)

多訪問幾次客戶端項目，然后登陸控制台查看，出現以下效果，說明改造成功：

注意事項：

• 官方前端並沒有實現按照時間范圍的查詢搜索，需要自行實現

• 官方控制台實時監控默認查詢的是最近一分鍾的熱點資源排行，見方法 listResourcesOfApp

• 官方控制台實時監控右側 Table 默認查詢的是最近五分鍾的熱點訪問詳情，見方法 queryTopResourceMetric

小結

對於官方五分鍾的閹割版，時序數據庫實現的流控數據存儲，對於生產環境還是很有幫助的，比如實時數據分析，熱點資源、監控預警等等。小伙伴們還可以根據實際生產需求結合Chronograf、Grafana 做出更炫酷的大屏監控。

源碼

https://gitee.com/52itstyle/sentinel-dashboard

參考

https://blog.52itstyle.vip/archives/4460/

https://hub.docker.com/_/influxdb

https://hub.docker.com/_/chronograf

https://github.com/influxdata/influxdb-java

https://github.com/influxdata/influxdb-python

https://help.aliyun.com/document_detail/97578.htm