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HikariCP 可观测性最佳实践

作者:观测云
  • 2025-06-04
    上海
  • 本文字数:2602 字

    阅读完需:约 9 分钟

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

# 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 Datakitdatakit service -R
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  • 开启链路采集

# 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 Datakitdatakit service -R
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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:

spring.datasource.url=jdbc:mysql://xx.xxx.xx.xxx:3306/test?useSSL=false&useLegacyDatetimeCode=false&allowPublicKeyRetrieval=truespring.datasource.username=***spring.datasource.password=*****spring.datasource.driver-class-name=com.mysql.cj.jdbc.Driver
spring.datasource.type=com.zaxxer.hikari.HikariDataSourcespring.datasource.hikari.maximum-pool-size=10spring.datasource.hikari.minimum-idle=5spring.datasource.hikari.idle-timeout=300000spring.datasource.hikari.max-lifetime=1800000spring.datasource.hikari.connection-timeout=30000spring.datasource.hikari.pool-name=HikariCPspring.datasource.hikari.register-mbeans=true
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接入 APM ,配置采集 jmx ,应用启动增加如下参数,启动命令如下:

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 
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dd-java-agent.jar Guance 版下载地址:

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

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。

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
复制代码

关键指标


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。

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