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2024年08月11日

将Sentinel监控数据持久化到外部InfluxDB时间序列数据库

一、实现介绍

根据官方wiki文档，sentinel控制台的实时监控数据，默认仅存储 5 分钟以内的数据。如需持久化，需要定制实现相关接口。

https://github.com/alibaba/Sentinel/wiki/在生产环境中使用-Sentinel-控制台 也给出了指导步骤：

1.自行扩展实现 MetricsRepository 接口；

2.注册成 Spring Bean 并在相应位置通过 @Qualifier 注解指定对应的 bean name 即可。

本文使用时序数据库InfluxDB来进行持久化，从下载开始，一步步编写一个基于InfluxDB的存储实现。

二、InfluxDB介绍及安装使用

InfluxDB官网：https://www.influxdata.com

关键词：

  1. 高性能时序数据库
  2. go语言编写没有外部依赖
  3. 支持HTTP API读写
  4. 支持类SQL查询语法
  5. 通过数据保留策略(Retention Policies)支持自动清理历史数据
  6. 通过连续查询(Continuous Queries)支持数据归档

最新版本：1.6.4

下载

windows：wget https://dl.influxdata.com/influxdb/releases/influxdb-1.6.4_windows_amd64.zip

linux：wget https://dl.influxdata.com/influxdb/releases/influxdb-1.6.4_linux_amd64.tar.gz

注：windows下载安装wget https://eternallybored.org/misc/wget/

在windows环境，解压zip文件至D:\influxdb\influxdb-1.6.4-1目录：

打开cmd命令行窗口，在D:\influxdb\influxdb-1.6.4-1执行命令启动influxdb服务端：influxd

再打开一个cmd窗口，在目录下输入influx启动客户端： // 后面可以带上参数：-precision rfc3339 指定时间格式显示

show databases发现只有系统的2个数据库，这里我们新建一个sentinel_db，输入命令：create database sentinel_db

use sentinel_db 使用sentinel_db数据库

show measurements 查看数据库中的数据表(measurement)

可以看到，这几个InfluxDB命令跟MySQL很相似。

InfluxDB名词概念：

database：数据库 // 关系数据库的database

measurement：数据库中的表 // 关系数据库中的table

point：表里的一行数据 // 关系数据库中的row

point由3部分组成：

time：每条数据记录的时间，也是数据库自动生成的主索引；// 类似主键

fields：各种记录的值；// 没有索引的字段

tags：各种有索引的属性 // 有索引的字段

三、修改Sentinel Dashboard

在官方github上，有一个java的客户端库：

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

在sentinel-dashboard的pom.xml中，加入maven依赖：

<dependency>
    <groupId>org.influxdb</groupId>
    <artifactId>influxdb-java</artifactId>
    <version>2.17</version>
</dependency>

封装一个工具类：存储InfluxDB连接信息以及方便调用

/**
 * @author cdfive
 * @date 2018-10-19
 */
@Component
public class InfluxDBUtils {

    private static Logger logger = LoggerFactory.getLogger(InfluxDBUtils.class);

    private static String url;

    private static String username;

    private static String password;

    private static InfluxDBResultMapper resultMapper = new InfluxDBResultMapper();

    @Value("${influxdb.url}")
    public void setUrl(String url) {
        InfluxDBUtils.url = url;
    }

    @Value("${influxdb.username}")
    public void setUsername(String username) {
        InfluxDBUtils.username = username;
    }

    @Value("${influxdb.password}")
    public void setPassword(String password) {
        InfluxDBUtils.password = password;
    }

    public static void init(String url, String username, String password) {
        InfluxDBUtils.url = url;
        InfluxDBUtils.username = username;
        InfluxDBUtils.password = password;
    }

    public static <T> T process(String database, InfluxDBCallback callback) {
        InfluxDB influxDB = null;
        T t = null;
        try {
            influxDB = InfluxDBFactory.connect(url, username, password);
            influxDB.setDatabase(database);

            t = callback.doCallBack(database, influxDB);
        } catch (Exception e) {
            logger.error("[process exception]", e);
        } finally {
            if (influxDB != null) {
                try {
                    influxDB.close();
                } catch (Exception e) {
                    logger.error("[influxDB.close exception]", e);
                }
            }
        }

        return t;
    }

    public static void insert(String database, InfluxDBInsertCallback influxDBInsertCallback) {
        process(database, new InfluxDBCallback() {
            @Override
            public <T> T doCallBack(String database, InfluxDB influxDB) {
                influxDBInsertCallback.doCallBack(database, influxDB);
                return null;
            }
        });

    }

    public static QueryResult query(String database, InfluxDBQueryCallback influxDBQueryCallback) {
        return process(database, new InfluxDBCallback() {
            @Override
            public <T> T doCallBack(String database, InfluxDB influxDB) {
                QueryResult queryResult = influxDBQueryCallback.doCallBack(database, influxDB);
                return (T) queryResult;
            }
        });
    }

    public static <T> List<T> queryList(String database, String sql, Map<String, Object> paramMap, Class<T> clasz) {
        QueryResult queryResult = query(database, new InfluxDBQueryCallback() {
            @Override
            public QueryResult doCallBack(String database, InfluxDB influxDB) {
                BoundParameterQuery.QueryBuilder queryBuilder = BoundParameterQuery.QueryBuilder.newQuery(sql);
                queryBuilder.forDatabase(database);

                if (paramMap != null && paramMap.size() > 0) {
                    Set<Map.Entry<String, Object>> entries = paramMap.entrySet();
                    for (Map.Entry<String, Object> entry : entries) {
                        queryBuilder.bind(entry.getKey(), entry.getValue());
                    }
                }

                return influxDB.query(queryBuilder.create());
            }
        });

        return resultMapper.toPOJO(queryResult, clasz);
    }

    public interface InfluxDBCallback {
        <T> T doCallBack(String database, InfluxDB influxDB);
    }

    public interface InfluxDBInsertCallback {
        void doCallBack(String database, InfluxDB influxDB);
    }

    public interface InfluxDBQueryCallback {
        QueryResult doCallBack(String database, InfluxDB influxDB);
    }
}

其中：

url、username、password用于存储InfluxDB的连接、用户名、密码信息，定义为static属性，因此在set方法上使用@Value注解从配置文件读取属性值；

resultMapper用于查询结果到实体类的映射；

init方法用于初始化url、username、password；

process为通用的处理方法，负责打开关闭连接，并且调用InfluxDBCallback回调方法；

insert为插入数据方法，配合InfluxDBInsertCallback回调使用；

query为通用的查询方法，配合InfluxDBQueryCallback回调方法使用，返回QueryResult对象；

queryList为查询列表方法，调用query得到QueryResult，再通过resultMapper转换为List<实体类>;

在resources目录下的application.properties文件中，增加InfluxDB的配置： 

influxdb.url=${influxdb.url}
influxdb.username=${influxdb.username}
influxdb.password=${influxdb.password}

用${xxx}占位符，这样可以通过maven的pom.xml添加profile配置不同环境(开发、测试、生产) 或 从配置中心读取参数。

在datasource.entity包下，新建influxdb包，下面新建sentinel_metric数据表(measurement)对应的实体类MetricPO：

package com.alibaba.csp.sentinel.dashboard.datasource.entity;

import org.influxdb.annotation.Column;
import org.influxdb.annotation.Measurement;

import java.time.Instant;

/**
 * @author cdfive
 * @date 2018-10-19
 */
@Measurement(name = "sentinel_metric")
public class MetricPO {

    @Column(name = "time")
    private Instant time;

    @Column(name = "id")
    private Long id;

    @Column(name = "gmtCreate")
    private Long gmtCreate;

    @Column(name = "gmtModified")
    private Long gmtModified;

    @Column(name = "app", tag = true)
    private String app;

    @Column(name = "resource", tag = true)
    private String resource;

    @Column(name = "passQps")
    private Long passQps;

    @Column(name = "successQps")
    private Long successQps;

    @Column(name = "blockQps")
    private Long blockQps;

    @Column(name = "exceptionQps")
    private Long exceptionQps;

    @Column(name = "rt")
    private double rt;

    @Column(name = "count")
    private int count;

    @Column(name = "resourceCode")
    private int resourceCode;

    // getter setter省略
}

该类参考MetricEntity创建，加上influxdb-java包提供的注解，通过@Measurement(name = "sentinel_metric")指定数据表(measurement)名称，

time作为时序数据库的时间列；

app、resource设置为tag列，通过注解标识为tag=true；

其它字段为filed列；

接着在InMemoryMetricsRepository所在的repository.metric包下新建InfluxDBMetricsRepository类，实现MetricsRepository<MetricEntity>接口：

package com.alibaba.csp.sentinel.dashboard.repository.metric;

import java.util.ArrayList;
import java.util.Date;
import java.util.HashMap;
import java.util.Iterator;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
import java.util.stream.Collectors;

import org.apache.commons.lang.time.DateFormatUtils;
import org.apache.commons.lang.time.DateUtils;
import org.influxdb.InfluxDB;
import org.influxdb.dto.Point;
import org.springframework.stereotype.Repository;
import org.springframework.util.CollectionUtils;

import com.alibaba.csp.sentinel.dashboard.datasource.entity.MetricEntity;
import com.alibaba.csp.sentinel.dashboard.datasource.entity.MetricPO;
import com.alibaba.csp.sentinel.dashboard.util.InfluxDBUtils;
import com.alibaba.csp.sentinel.util.StringUtil;

/**
 * metrics数据InfluxDB存储实现
 * @author cdfive
 * @date 2018-10-19
 */
@Repository("influxDBMetricsRepository")
public class InfluxDBMetricsRepository implements MetricsRepository<MetricEntity> {

    /**时间格式*/
    private static final String DATE_FORMAT_PATTERN = "yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS";

    /**数据库名称*/
    private static final String SENTINEL_DATABASE = "sentinel_db";

    /**数据表名称*/
    private static final String METRIC_MEASUREMENT = "sentinel_metric";

    /**北京时间领先UTC时间8小时 UTC: Universal Time Coordinated,世界统一时间*/
    private static final Integer UTC_8 = 8;

    @Override
    public void save(MetricEntity metric) {
        if (metric == null || StringUtil.isBlank(metric.getApp())) {
            return;
        }

        InfluxDBUtils.insert(SENTINEL_DATABASE, new InfluxDBUtils.InfluxDBInsertCallback() {
            @Override
            public void doCallBack(String database, InfluxDB influxDB) {
                if (metric.getId() == null) {
                    metric.setId(System.currentTimeMillis());
                }
                doSave(influxDB, metric);
            }
        });
    }

    @Override
    public void saveAll(Iterable<MetricEntity> metrics) {
        if (metrics == null) {
            return;
        }

        Iterator<MetricEntity> iterator = metrics.iterator();
        boolean next = iterator.hasNext();
        if (!next) {
            return;
        }

        InfluxDBUtils.insert(SENTINEL_DATABASE, new InfluxDBUtils.InfluxDBInsertCallback() {
            @Override
            public void doCallBack(String database, InfluxDB influxDB) {
                while (iterator.hasNext()) {
                    MetricEntity metric = iterator.next();
                    if (metric.getId() == null) {
                        metric.setId(System.currentTimeMillis());
                    }
                    doSave(influxDB, metric);
                }
            }
        });
    }

    @Override
    public List<MetricEntity> queryByAppAndResourceBetween(String app, String resource, long startTime, long endTime) {
        List<MetricEntity> results = new ArrayList<MetricEntity>();
        if (StringUtil.isBlank(app)) {
            return results;
        }

        if (StringUtil.isBlank(resource)) {
            return results;
        }
        
        // 将查询的开始时间和结束减去8小时，因为influxdb使用的是UTC时间，北京时间比UTC时间慢8个小时
        endTime = endTime - UTC_8 * 60 * 60 *1000;
        startTime = startTime - UTC_8 * 60 * 60 *1000;

        StringBuilder sql = new StringBuilder();
        sql.append("SELECT * FROM " + METRIC_MEASUREMENT);
        sql.append(" WHERE app=$app");
        sql.append(" AND resource=$resource");
        sql.append(" AND time>=$startTime");
        sql.append(" AND time<=$endTime");

        Map<String, Object> paramMap = new HashMap<String, Object>();
        paramMap.put("app", app);
        paramMap.put("resource", resource);
        paramMap.put("startTime", DateFormatUtils.format(new Date(startTime), DATE_FORMAT_PATTERN));
        paramMap.put("endTime", DateFormatUtils.format(new Date(endTime), DATE_FORMAT_PATTERN));

        List<MetricPO> metricPOS = InfluxDBUtils.queryList(SENTINEL_DATABASE, sql.toString(), paramMap, MetricPO.class);

        if (CollectionUtils.isEmpty(metricPOS)) {
            return results;
        }

        for (MetricPO metricPO : metricPOS) {
            results.add(convertToMetricEntity(metricPO));
        }

        return results;
    }

    @Override
    public List<String> listResourcesOfApp(String app) {
        List<String> results = new ArrayList<>();
        if (StringUtil.isBlank(app)) {
            return results;
        }

        StringBuilder sql = new StringBuilder();
        sql.append("SELECT * FROM " + METRIC_MEASUREMENT);
        sql.append(" WHERE app=$app");
        sql.append(" AND time>=$startTime");

        Map<String, Object> paramMap = new HashMap<String, Object>();
        long startTime = System.currentTimeMillis() - 1000 * 60;
        
        // 将查询的开始时间减去8小时，因为influxdb使用的是UTC时间，北京时间比UTC时间慢8个小时
        startTime = startTime - UTC_8 * 60 * 60 *1000;
        
        paramMap.put("app", app);
        paramMap.put("startTime", DateFormatUtils.format(new Date(startTime), DATE_FORMAT_PATTERN));

        List<MetricPO> metricPOS = InfluxDBUtils.queryList(SENTINEL_DATABASE, sql.toString(), paramMap, MetricPO.class);

        if (CollectionUtils.isEmpty(metricPOS)) {
            return results;
        }

        List<MetricEntity> metricEntities = new ArrayList<MetricEntity>();
        for (MetricPO metricPO : metricPOS) {
            metricEntities.add(convertToMetricEntity(metricPO));
        }

        Map<String, MetricEntity> resourceCount = new HashMap<>(32);

        for (MetricEntity metricEntity : metricEntities) {
            String resource = metricEntity.getResource();
            if (resourceCount.containsKey(resource)) {
                MetricEntity oldEntity = resourceCount.get(resource);
                oldEntity.addPassQps(metricEntity.getPassQps());
                oldEntity.addRtAndSuccessQps(metricEntity.getRt(), metricEntity.getSuccessQps());
                oldEntity.addBlockQps(metricEntity.getBlockQps());
                oldEntity.addExceptionQps(metricEntity.getExceptionQps());
                oldEntity.addCount(1);
            } else {
                resourceCount.put(resource, MetricEntity.copyOf(metricEntity));
            }
        }

        // Order by last minute b_qps DESC.
        return resourceCount.entrySet()
                .stream()
                .sorted((o1, o2) -> {
                    MetricEntity e1 = o1.getValue();
                    MetricEntity e2 = o2.getValue();
                    int t = e2.getBlockQps().compareTo(e1.getBlockQps());
                    if (t != 0) {
                        return t;
                    }
                    return e2.getPassQps().compareTo(e1.getPassQps());
                })
                .map(Map.Entry::getKey)
                .collect(Collectors.toList());
    }

    private MetricEntity convertToMetricEntity(MetricPO metricPO) {
        MetricEntity metricEntity = new MetricEntity();

        metricEntity.setId(metricPO.getId());
        metricEntity.setGmtCreate(new Date(metricPO.getGmtCreate()));
        metricEntity.setGmtModified(new Date(metricPO.getGmtModified()));
        metricEntity.setApp(metricPO.getApp());
        metricEntity.setTimestamp(Date.from(metricPO.getTime()));
        metricEntity.setResource(metricPO.getResource());
        metricEntity.setPassQps(metricPO.getPassQps());
        metricEntity.setSuccessQps(metricPO.getSuccessQps());
        metricEntity.setBlockQps(metricPO.getBlockQps());
        metricEntity.setExceptionQps(metricPO.getExceptionQps());
        metricEntity.setRt(metricPO.getRt());
        metricEntity.setCount(metricPO.getCount());

        return metricEntity;
    }

    private void doSave(InfluxDB influxDB, MetricEntity metric) {
        influxDB.write(Point.measurement(METRIC_MEASUREMENT)
                .time(metric.getTimestamp().getTime(), TimeUnit.MILLISECONDS)
                .tag("app", metric.getApp())
                .tag("resource", metric.getResource())
                .addField("id", metric.getId())
                .addField("gmtCreate", metric.getGmtCreate().getTime())
                .addField("gmtModified", metric.getGmtModified().getTime())
                .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());
    }
}

其中：

save、saveAll方法通过调用InfluxDBUtils.insert和InfluxDBInsertCallback回调方法，往sentinel_db库的sentinel_metric数据表写数据；

saveAll方法不是循环调用save方法，而是在回调内部循环Iterable<MetricEntity> metrics处理，这样InfluxDBFactory.connect连接只打开关闭一次；

doSave方法中，.time(DateUtils.addHours(metric.getTimestamp(), 8).getTime(), TimeUnit.MILLISECONDS)

因InfluxDB的UTC时间暂时没找到修改方法，所以这里time时间列加了8个小时时差；

queryByAppAndResourceBetween、listResourcesOfApp里面的查询方法，使用InfluxDB提供的类sql语法，编写查询语句即可。

最后一步，在MetricController、MetricFetcher两个类，找到metricStore属性，在@Autowired注解上面加上@Qualifier("jpaMetricsRepository")注解：

@Qualifier("influxDBMetricsRepository")
@Autowired
private MetricsRepository<MetricEntity> metricStore;

四、验证成果

设置sentinel-dashboard工程启动参数：-Dserver.port=8080 -Dcsp.sentinel.dashboard.server=localhost:8080 -Dproject.name=sentinel-dashboard

启动工程，打开http://localhost:8080，查看各页面均显示正常，

在命令行通过InfluxDB客户端命令，show measurements，可以看到已经生成了sentinel_metric数据表(measurement)；

查询总数：select count(id) from sentinel_metric

查询最新5行数据：select * from sentinel_metric order by time desc limit 5

注：命令行语句结束不用加分号

代码参考：https://github.com/cdfive/Sentinel/tree/winxuan_develop/sentinel-dashboard

扩展：

1.考虑以什么时间维度归档历史数据；

2.结合grafana将监控数据进行多维度的统计和呈现。

五、参考

Sentinel官方文档：

https://github.com/alibaba/Sentinel/wiki/控制台

https://github.com/alibaba/Sentinel/wiki/在生产环境中使用-Sentinel-控制台

InfluxDB官网文档 https://docs.influxdata.com/influxdb/v1.6/introduction/getting-started/

InfluxDB简明手册 https://xtutu.gitbooks.io/influxdb-handbook/content/

原文链接：https://www.cnblogs.com/cdfive2018/p/9914838.html

注：在原文的链接基础之上修正了Sentinal控制台可以显示监控数据，但是通过Grafana因为时区的问题不能够正常展示的问题。

标签：jpabetween 

作者:sishi88 , 分类:技术教程 , 浏览:6 , 评论:0

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