全链路压测监控篇(Arthas使用 生产环境部署 压测调优)
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大促之前全链路压测监控篇
大促之前全链路压测监控篇
skywalking服务监控
skywalking简介
Skywalking 是一个APM系统，即应用性能监控系统，为微服务架构和云原生架构系统设计。它通过探针自动收集所需的指标，并进行分布式追踪。通过这些调用链路以及指标，Skywalking APM会感知应用间关系和服务间关系，并进行相应的指标统计。目前支持链路追踪和监控应用组件如下，基本涵盖主流框架和容器，如国产PRC Dubbo和motan等，国际化的spring boot，spring cloud都支持了
SkyWalking是分布式系统的应用程序性能监视工具，专为微服务、云原生架构和基于容器
（Docker、K8S、Mesos）架构而设计
SkyWalking是观察性分析平台和应用性能管理系统。提供分布式追踪、服务网格遥测分析、度量聚合和可视化一体化解决方案
SkyWalking组件
- Skywalking Agent： 采集 tracing （调用链数据）和 metric （指标）信息并上报，上报通过HTTP或者gRPC方式发送数据到Skywalking Collector
- Skywalking Collector ： 链路数据收集器，对agent传过来的 tracing 和 metric 数据进行整合分析通过 Analysis Core 模块处理并落入相关的数据存储中，同时会通过 Query Core 模块进行二次统计和监控告警
- Storage： Skywalking的存储，支持以 ElasticSearch 、 Mysql 、 TiDB 、 H2等作为存储介质进行数据存储
- UI： Web可视化平台，用来展示落地的数据，目前官方采纳了RocketBot作为SkyWalking的主UI
配置SkyWalking
下载SkyWalking
下载SkyWalking的压缩包,解压后将压缩包里面的agent文件夹放进本地磁盘，探针包含整个目录，请不要改变目录结构。
Agent配置
通过了解配置，可以对一个组件功能有一个大致的了解，解压开skywalking的压缩包，在
agent/config文件夹中可以看到agent的配置文件，从skywalking支持环境变量配置加载，在启动的时候优先读取环境变量中的相关配置。
skywalking agent使用javaagent无侵入式的配合collector实现对分布式系统的追踪和相关数据的上下文传递。
配置探针
配置SpringBoot启动参数,需要填写如下的运行参数，代码放在后面，需要的自己粘贴。
-javaagent:D:/apache-skywalking-apm-bin/agent/skywalking-agent.jar
-Dskywalking.agent.service_name=storage-server
- javaagent：复制的agent目录下探针的jar包路径
- skywalking.agent.service_name：需要在skywalking显示的服务名称
- skywalking.collector.backend_service：skywalking服务端地址默认是11800
Arthas服务诊断
Arthas是什么
Arthas 是Alibaba开源的Java诊断工具，深受开发者喜爱。在线排查问题，无需重启；动态跟踪Java代码；实时监控JVM状态。
Arthas 支持JDK 6+，支持Linux/Mac/Windows，采用命令行交互模式，同时提供丰富的 Tab 自动补全功能，进一步方便进行问题的定位和诊断。
Arthas能做什么
当你遇到以下类似问题而束手无策时， Arthas 可以帮助你解决：
Arthas 采用命令行交互模式，同时提供丰富的 Tab 自动补全功能，进一步方便进行问题的定位和诊断。
安装使用
快速安装
下载 arthas-boot.jar ，然后用 java -jar 的方式启动
curl -O https://arthas.aliyun.com/arthas-boot.jar
java -jar arthas-boot.jar
启动arthas
在命令行下面执行（使用和目标进程一致的用户启动，否则可能attach失败）：
java -jar arthas-boot.jar
- 执行该程序的用户需要和目标进程具有相同的权限。比如以 admin 用户来执行： sudo su admin && java -jar arthas-boot.jar 或 sudo -u admin -EH java -jar arthas-boot.jar 。
- 如果attach不上目标进程，可以查看 ~/logs/arthas/ 目录下的日志。
- 如果下载速度比较慢，可以使用aliyun的镜像： java -jar arthas-boot.jar --repo-mirror
aliyun --use-http - java -jar arthas-boot.jar -h 打印更多参数信息。
选择java进程
在打印的java进程中选择一个需要 attach 的进程,我们在这里选择 4 这个order-service的java进程
命令列表
线程命令
dashboard指令
当前系统的实时数据面板，按 ctrl+c 退出。
当运行在服务时，会显示当前服务的实时信息，如HTTP请求的qps, rt, 错误数, 线程池信息等等。
参数说明
使用
在Arthas中输入 dashboard 命令会得到如下界面
dashboard
线程参数解释
- ID: Java级别的线程ID，注意这个ID不能跟jstack中的nativeID一一对应。
- NAME: 线程名
- GROUP: 线程组名
- PRIORITY: 线程优先级, 1~10之间的数字，越大表示优先级越高
- STATE: 线程的状态
- CPU%: 线程的cpu使用率。比如采样间隔1000ms，某个线程的增量cpu时间为100ms，则cpu使用率=100/1000=10%
- DELTA_TIME: 上次采样之后线程运行增量CPU时间，数据格式为 秒
- TIME: 线程运行总CPU时间，数据格式为 分:秒
- INTERRUPTED: 线程当前的中断位状态
- DAEMON: 是否是daemon线程
thread相关指令
查看当前线程信息，查看线程的堆栈
参数说明
cpu使用率如何统计
这里的cpu使用率与linux 命令 top -H -p 的线程 %CPU 类似，一段采样间隔时间内，当前JVM里各个线程的增量cpu时间与采样间隔时间的比例。
工作原理
- 首先第一次采样，获取所有线程的CPU时间(调用的是java.lang.management.ThreadMXBean#getThreadCpuTime()及 sun.management.HotspotThreadMBean.getInternalThreadCpuTimes() 接口)
- 然后睡眠等待一个间隔时间（默认为200ms，可以通过 -i 指定间隔时间）
- 再次第二次采样，获取所有线程的CPU时间，对比两次采样数据，计算出每个线程的增量CPU时间 线程CPU使用率 = 线程增量CPU时间 /采样间隔时间 * 100%
注意： 这个统计也会产生一定的开销（JDK这个接口本身开销比较大），因此会看到 as 的线程占用一定的百分比，为了降低统计自身的开销带来的影响，可以把采样间隔拉长一些，比如5000毫秒
JVM内部线程
Java 8之后支持获取JVM内部线程CPU时间，这些线程只有名称和CPU时间，没有ID及状态等信息（显示ID为-1）。 通过内部线程可以观测到JVM活动，如GC、JIT编译等占用CPU情况，方便了解JVM整体运行状况。
- 当JVM 堆(heap)/元数据(metaspace)空间不足或OOM时，可以看到GC线程的CPU占用率明显高于其他的线程。
- 当执行 trace/watch/tt/redefine 等命令后，可以看到 JIT 线程活动变得更频繁。因为JVM热更 新class字节码时清除了此class相关的 JIT 编译结果，需要重新编译。
JVM内部线程包括下面几种：
- JIT编译线程: 如 C1 CompilerThread0 , C2 CompilerThread0
- GC线程: 如 GC Thread0 , G1 Young RemSet Sampling
- 其它内部线程: 如 VM Periodic Task Thread , VM Thread , Service Thread
显示线程列表
输入thread 列出来线程列表，默认按照CPU增量时间降序排列，只显示第一页数据。
thread
显示所有线程
显示所有匹配线程信息，有时需要获取全部JVM的线程数据进行分析。
thread -all
打印线程堆栈
通过 thread id 命令, 显示指定线程的运行堆栈,我们看下 139 这个线程的堆栈信息
thread 139
这样可以打印出来线程139的堆栈以及调用关系
排查死锁
找出当前阻塞其他线程的线程
有时候我们发现应用卡住了， 通常是由于某个线程拿住了某个锁， 并且其他线程都在等待这把锁造成的。 为了排查这类问题， arthas提供了 thread -b ， 一键找出那个罪魁祸首。
thread -b
发现当前没有发现阻塞其他线程的线程
虚拟机命令
jvm相关指令
查看当前JVM信息
查看JVM信息
jvm 命令可以打印出当前微服务jvm相关的参数
jvm
Thread相关
参数解释
- COUNT: JVM当前活跃的线程数
- DAEMON-COUNT: JVM当前活跃的守护线程数
- PEAK-COUNT: 从JVM启动开始曾经活着的最大线程数
- STARTED-COUNT: 从JVM启动开始总共启动过的线程次数
- DEADLOCK-COUNT: JVM当前死锁的线程数
JVM选项指令
查看，更新VM诊断相关的参数
查看相关选项
通过该命令可以看到当前jvm的一些参数选项
vmoption
查看指定选项
这里我们查看是否打开了 PrintGCDetails
vmoption PrintGCDetails
更新选项
我们可以使用arthas对jvm的选项进行更新,这里我们开启 PrintGCDetails
vmoption PrintGCDetails true
类相关命令
搜索相关类
查看JVM已加载的类信息，SC是“Search-Class” 的简写，这个命令能搜索出所有已经加载到 JVM中的 Class 信息
参数说明
class-pattern支持全限定名，如com.黑马.test.AAA，也支持com/黑马/test/AAA这样的格式，这样，我们从异常堆栈里面把类名拷贝过来的时候，不需要在手动把 / 替换为 . 。
sc 默认开启了子类匹配功能，也就是说所有当前类的子类也会被搜索出来，想要精确的匹配，请打开 options disable-sub-class true 开关
模糊搜索
该命令可以搜索 com.heima.fulllink 下面的包以及子包的类
sc com.heima.fulllink.*
打印类的详细信息
可以使用 -d 参数打印 类的详细信息
sc -d com.heima.fulllink.module.po.OrderPO
打印出类的Field信息
该命令可以打印类中字段信息,可以看到各种字段的介绍
sc -d -f com.heima.fulllink.module.po.OrderPO
搜索相关方法
sm是“Search-Method” 的简写，这个命令能搜索出所有已经加载了 Class 信息的方法信息。
sm 命令只能看到由当前类所声明 (declaring) 的方法，父类则无法看到。
参数说明
查看类的方法
查看 com.heima.fullink.service.impl.AsyncOrderServiceImpl 类的相关方法
sm com.heima.fullink.service.impl.AsyncOrderServiceImpl
可以看到该方法有两个方法actualPlaceOrder以及processOrder
查看方法信息
通过 -d 可以看到方法的详细信息
sm -d com.heima.fullink.service.impl.AsyncOrderServiceImpl
我们发现通过-d参数可以看到方法的详细信息
查看具体方法信息
我们可以在类名后面加入方法名称就可以查看具体的方法详情
sm -d com.heima.fullink.service.impl.AsyncOrderServiceImpl actualPlaceOrder
反编译
jad 命令将 JVM 中实际运行的 class 的 byte code 反编译成 java 代码，便于你理解业务逻辑；
- 在 Arthas Console 上，反编译出来的源码是带语法高亮的，阅读更方便
- 当然，反编译出来的 java 代码可能会存在语法错误，但不影响你进行阅读理解
参数说明
反编译类
可以将jvm内存中的类进行反编译
jad com.heima.fullink.service.impl.AsyncOrderServiceImpl
反编译后信息比较全面，有类加载等信息
只显示源代码
默认情况下，反编译结果里会带有 ClassLoader 信息，通过 --source-only 选项，可以只打印源代码。
jad --source-only com.heima.fullink.service.impl.AsyncOrderServiceImpl
我们发现通过 --source-only 后就没有了类加载等信息
反编译指定的方法
有时候我们可以反编译类中的指定方法
jad --source-only com.heima.fullink.service.impl.AsyncOrderServiceImpl actualPlaceOrder
这样只会反编译对应的方法的代码
不显示行号
有时候我们不需要打印行号，可以使用 --lineNumber 参数来设置是否显示行号，默认值为true，显示指定为false则不打印行号
jad --source-only com.heima.fullink.service.impl.AsyncOrderServiceImpl actualPlaceOrder --lineNumber false
通过这种方式我们可以不显示具体行号
监控相关命令
方法执行监控
monitor 命令是一个非实时返回命令，对匹配 class-pattern ／ method-pattern ／ condition-express 的类、方法的调用进行监控。
实时返回命令是输入之后立即返回，而非实时返回的命令，则是不断的等待目标 Java 进程返回信息，直到用户输入 Ctrl+C 为止。
服务端是以任务的形式在后台跑任务，植入的代码随着任务的中止而不会被执行，所以任务关闭后，不会对原有性能产生太大影响，而且原则上，任何Arthas命令不会引起原有业务逻辑的改变。
监控的维度说明
参数说明
方法拥有一个命名参数 [c:] ，意思是统计周期（cycle of output），拥有一个整型的参数值
打印方法调用
monitor -c 20 com.heima.fullink.service.impl.AsyncOrderServiceImpl
actualPlaceOrder
这样每隔20秒打印一次 actualPlaceOrder 方法的调用信息
查看方法参数
watch 让你能方便的观察到指定方法的调用情况。能观察到的范围为： 返回值 、 抛出异常 、 入 参 ，通过编写 OGNL 表达式进行对应变量的查看。
参数说明
watch 的参数比较多，主要是因为它能在 4 个不同的场景观察对象
观察表达式
这里重点要说明的是观察表达式，观察表达式的构成主要由 ognl 表达式组成，所以你可以这样写 " {params,returnObj}" ，只要是一个合法的 ognl 表达式，都能被正常支持。
使用说明
- watch 命令定义了4个观察事件点，即 -b 方法调用前， -e 方法异常后， -s 方法返回后， -f 方法结束后
- 4个观察事件点 -b 、 -e 、 -s 默认关闭， -f 默认打开，当指定观察点被打开后，在相应事件点会 对观察表达式进行求值并输出
- 这里要注意 方法入参 和 方法出参 的区别，有可能在中间被修改导致前后不一致，除了 -b 事件点 params代表方法入参外，其余事件都代表方法出参
- 当使用 -b 时，由于观察事件点是在方法调用前，此时返回值或异常均不存在
方法调用前
通过该命令我们可以查看到方法调用前的 actualPlaceOrder 方法第一个参数的入参信息
watch com.heima.fullink.service.impl.AsyncOrderServiceImpl actualPlaceOrder "
{params[0],returnObj}" -b
我们看到入参是对象，但是看不到对象的具体数据，我们可以使用 -x 表示遍历深度，可以调整来打印具体的参数和结果内容，默认值是1
watch com.heima.fullink.service.impl.AsyncOrderServiceImpl actualPlaceOrder " {params[0],returnObj}" -x 2 -b
我们将遍历的深度设置为两层，这样我们就可以看到对象里面的属性
方法调用后
通过该命令我们可以查看到方法调用后的 actualPlaceOrder 方法第一个参数的入参信息和返回值
watch com.heima.fullink.service.impl.AsyncOrderServiceImpl actualPlaceOrder " {params[0],returnObj}" -x 2
我们发现在方法返回调用后监控参数获取到了方法的返回结果
方法调用前后
有时候我们需要查看方法执行前后的结果信息，我们可以使用如下的形式查看
watch com.heima.fullink.service.impl.AsyncOrderServiceImpl actualPlaceOrder " {params[0],returnObj}" -x 2 -b -s -n 2
这样我们可以查看方法的执行前后的参数信息
- 参数里 -n 2 ，表示只执行两次
- 这里输出结果中，第一次输出的是方法调用前的观察表达式的结果，第二次输出的是方法返回后的 表达式的结果
- 结果的输出顺序和事件发生的先后顺序一致，和命令中 -s -b 的顺序无关
条件表达式
查看参数还支持查看满足特定条件后才会打印参数
watch com.heima.fullink.service.impl.AsyncOrderServiceImpl actualPlaceOrder " {params[0],returnObj}" "params[0].amount>100" -x 2
只有满足 amount 参数大于100的数据才会打印参数信息
查看耗时慢的参数
有时候我们需要查看因为那些参数导致服务速度慢，可以使用如下的形式
watch com.heima.fullink.service.impl.AsyncOrderServiceImpl actualPlaceOrder " {params[0],returnObj}" "#cost>50" -x 2
这样只有方法调用耗时大于50ms的方法才会打印参数信息
链路追踪
方法内部调用路径，并输出方法路径上的每个节点上耗时
trace 命令能主动搜索 class-pattern ／ method-pattern 对应的方法调用路径，渲染和统计整
个调用链路上的所有性能开销和追踪调用链路。
参数说明
跟踪方法
能够跟踪方法的调用链信息，并且可以打印方法调用耗时
trace com.heima.fullink.service.impl.AsyncOrderServiceImpl actualPlaceOrder
限制次数
如果方法调用的次数很多，那么可以用 -n 参数指定捕捉结果的次数。比如下面的例子里，捕捉到一次调用就退出命令。
trace com.heima.fullink.service.impl.AsyncOrderServiceImpl actualPlaceOrder -n 1
根据耗时过滤
有时候我们只要查看耗时时间长的调用的方法，我们可以使用如下方式
trace com.heima.fullink.service.impl.AsyncOrderServiceImpl actualPlaceOrder '#cost > 80' -n 1
只会展示耗时大于80ms的调用路径，有助于在排查问题的时候，只关注异常情况
调用路径
输出当前方法被调用的调用路径
很多时候我们都知道一个方法被执行，但这个方法被执行的路径非常多，或者你根本就不知道这个方法是从那里被执行了，此时你需要的是 stack 命令。
参数说明
查看方法调用
stack com.heima.fullink.service.impl.AsyncOrderServiceImpl actualPlaceOrder
这样就可以看到 actualPlaceOrder 是从什么地方调用过来的
根据条件过滤
有时候我们只需要看特定条件的的调用路径，可以使用如下形式
stack com.heima.fullink.service.impl.AsyncOrderServiceImpl actualPlaceOrder "params[0].amount>100" -n 1
我们只需要打印金额大于100的调用链，并且只需要打印一次
根据耗时过滤
有时候我们只需要过滤耗时长的调用路径，可以使用如下的形式
stack com.heima.fullink.service.impl.AsyncOrderServiceImpl actualPlaceOrder '#cost > 80' -n 1
只打印耗时大于80ms的方法调用路径
生成火焰图
profiler 命令支持生成应用热点的火焰图。本质上是通过不断的采样，然后把收集到的采样结果生成火焰图。
参数说明
启动profile
默认情况下，生成的是cpu的火焰图，即event为 cpu 。可以用 --event 参数来指定
profiler start
进行服务压测
查看profiler状态
可以查看当前profiler在采样哪种 event 和采样时间。
profiler status
停止profiler
profiler stop
停止后会自动生成svg格式的文件
默认情况下，生成的结果保存到应用的 工作目录 下的 arthas-output 目录。可以通过 --file 参数来指定输出结果路径。比如：
profiler stop --file /tmp/output.svg
生成html格式结果
默认情况下，结果文件是 svg 格式，如果想生成 html 格式，可以用 --format 参数指定：
profiler stop --format html
或者在 --file 参数里用文件名指名格式。比如 --file /tmp/result.html
查看结果
通过浏览器查看arthas-output下面的profiler结果，默认情况下，arthas使用3658端口，但是一般不允许外部IP访问，我们可以下载到本地查看
生产环境部署服务
环境服务列表
需要在虚拟机或者linux服务器启动运行环境
应用服务列表
应用服务可以单独部署或者在idea中启动
docker-compose 编排环境
我们的docker-compose只对环境进行了搭建，具体微服务在本地运行或者在容器运行都可以。
version: '2'
services:
mysql:
image: mysql:5.7
hostname: mysql
container_name: mysql
ports:
- "3306:3306"
environment:
MYSQL_ROOT_PASSWORD: 123456
volumes:
- "/opt/full-link-pressure/etc/mysql:/etc/mysql/conf.d"
- "/opt/full-link-pressure/data/mysql:/var/lib/mysql"
rabbitMQ:
image: rabbitmq:management
hostname: rabbitMQ
container_name: rabbitMQ
ports:
- "5672:5672"
- "15672:15672"
redis:
image: redis
hostname: redis
container_name: redis
ports:
- "6379:6379"
volumes:
- "/opt/full-link-pressure/etc/redis/redis.conf:/etc/redis/redis.conf"
- "/opt/full-link-pressure/data/redis:/data"
command:
redis-server /etc/redis/redis.conf
nacos:
image: nacos/nacos-server
hostname: nacos
container_name: nacos
depends_on:
- mysql
ports:
- "8848:8848"
environment:
MODE: standalone
MYSQL_SERVICE_HOST: mysql
MYSQL_SERVICE_PORT: 3306
MYSQL_SERVICE_DB_NAME: nacos_config
MYSQL_SERVICE_USER: root
MYSQL_SERVICE_PASSWORD: 123456
skywalking:
image: apache/skywalking-oap-server:8.5.0-es7
hostname: skywalking
container_name: skywalking
ports:
- "1234:1234"
- "11800:11800"
- "12800:12800"
skywalkingui:
image: apache/skywalking-ui
hostname: skywalkingui
container_name: skywalkingui
depends_on:
- skywalking
environment:
SW_OAP_ADDRESS: http://skywalking:12800
ports:
- "8080:8080"
初始化数据
- 初始化用户数据以及产品数据
nacous-config
CREATE SCHEMA nacos_config;
USE nacos_config;
CREATE USER 'nacos_user'@'%' IDENTIFIED BY 'pwd4nacos';
GRANT ALL privileges ON `nacos_config`.* TO `nacos_user`@'%';
/******************************************/
/* 数据库全名 = nacos_config */
/* 表名称 = config_info */
/******************************************/
CREATE TABLE `config_info` (
`id` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT 'id',
`data_id` varchar(255) NOT NULL COMMENT 'data_id',
`group_id` varchar(255) DEFAULT NULL,
`content` longtext NOT NULL COMMENT 'content',
`md5` varchar(32) DEFAULT NULL COMMENT 'md5',
`gmt_create` datetime NOT NULL DEFAULT '2010-05-05 00:00:00' COMMENT '创建时间',
`gmt_modified` datetime NOT NULL DEFAULT '2010-05-05 00:00:00' COMMENT '修改时间',
`src_user` text COMMENT 'source user',
`src_ip` varchar(20) DEFAULT NULL COMMENT 'source ip',
`app_name` varchar(128) DEFAULT NULL,
`tenant_id` varchar(128) DEFAULT '' COMMENT '租户字段',
`c_desc` varchar(256) DEFAULT NULL,
`c_use` varchar(64) DEFAULT NULL,
`effect` varchar(64) DEFAULT NULL,
`type` varchar(64) DEFAULT NULL,
`c_schema` text,
PRIMARY KEY (`id`),
UNIQUE KEY `uk_configinfo_datagrouptenant` (`data_id`,`group_id`,`tenant_id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 COLLATE=utf8_bin COMMENT='config_info 存放配置文件内容';
/******************************************/
/* 数据库全名 = nacos_config */
/* 表名称 = config_info_aggr */
/******************************************/
CREATE TABLE `config_info_aggr` (
`id` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT 'id',
`data_id` varchar(255) NOT NULL COMMENT 'data_id',
`group_id` varchar(255) NOT NULL COMMENT 'group_id',
`datum_id` varchar(255) NOT NULL COMMENT 'datum_id',
`content` longtext NOT NULL COMMENT '内容',
`gmt_modified` datetime NOT NULL COMMENT '修改时间',
`app_name` varchar(128) DEFAULT NULL,
`tenant_id` varchar(128) DEFAULT '' COMMENT '租户字段',
PRIMARY KEY (`id`),
UNIQUE KEY `uk_configinfoaggr_datagrouptenantdatum` (`data_id`,`group_id`,`tenant_id`,`datum_id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 COLLATE=utf8_bin COMMENT='增加租户字段';
/******************************************/
/* 数据库全名 = nacos_config */
/* 表名称 = config_info_beta */
/******************************************/
CREATE TABLE `config_info_beta` (
`id` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT 'id',
`data_id` varchar(255) NOT NULL COMMENT 'data_id',
`group_id` varchar(128) NOT NULL COMMENT 'group_id',
`app_name` varchar(128) DEFAULT NULL COMMENT 'app_name',
`content` longtext NOT NULL COMMENT 'content',
`beta_ips` varchar(1024) DEFAULT NULL COMMENT 'betaIps',
`md5` varchar(32) DEFAULT NULL COMMENT 'md5',
`gmt_create` datetime NOT NULL DEFAULT '2010-05-05 00:00:00' COMMENT '创建时间',
`gmt_modified` datetime NOT NULL DEFAULT '2010-05-05 00:00:00' COMMENT '修改时间',
`src_user` text COMMENT 'source user',
`src_ip` varchar(20) DEFAULT NULL COMMENT 'source ip',
`tenant_id` varchar(128) DEFAULT '' COMMENT '租户字段',
PRIMARY KEY (`id`),
UNIQUE KEY `uk_configinfobeta_datagrouptenant` (`data_id`,`group_id`,`tenant_id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 COLLATE=utf8_bin COMMENT='config_info_beta';
/******************************************/
/* 数据库全名 = nacos_config */
/* 表名称 = config_info_tag */
/******************************************/
CREATE TABLE `config_info_tag` (
`id` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT 'id',
`data_id` varchar(255) NOT NULL COMMENT 'data_id',
`group_id` varchar(128) NOT NULL COMMENT 'group_id',
`tenant_id` varchar(128) DEFAULT '' COMMENT 'tenant_id',
`tag_id` varchar(128) NOT NULL COMMENT 'tag_id',
`app_name` varchar(128) DEFAULT NULL COMMENT 'app_name',
`content` longtext NOT NULL COMMENT 'content',
`md5` varchar(32) DEFAULT NULL COMMENT 'md5',
`gmt_create` datetime NOT NULL DEFAULT '2010-05-05 00:00:00' COMMENT '创建时间',
`gmt_modified` datetime NOT NULL DEFAULT '2010-05-05 00:00:00' COMMENT '修改时间',
`src_user` text COMMENT 'source user',
`src_ip` varchar(20) DEFAULT NULL COMMENT 'source ip',
PRIMARY KEY (`id`),
UNIQUE KEY `uk_configinfotag_datagrouptenanttag` (`data_id`,`group_id`,`tenant_id`,`tag_id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 COLLATE=utf8_bin COMMENT='config_info_tag';
/******************************************/
/* 数据库全名 = nacos_config */
/* 表名称 = config_tags_relation */
/******************************************/
CREATE TABLE `config_tags_relation` (
`id` bigint(20) NOT NULL COMMENT 'id',
`tag_name` varchar(128) NOT NULL COMMENT 'tag_name',
`tag_type` varchar(64) DEFAULT NULL COMMENT 'tag_type',
`data_id` varchar(255) NOT NULL COMMENT 'data_id',
`group_id` varchar(128) NOT NULL COMMENT 'group_id',
`tenant_id` varchar(128) DEFAULT '' COMMENT 'tenant_id',
`nid` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT,
PRIMARY KEY (`nid`),
UNIQUE KEY `uk_configtagrelation_configidtag` (`id`,`tag_name`,`tag_type`),
KEY `idx_tenant_id` (`tenant_id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 COLLATE=utf8_bin COMMENT='config_tag_relation';
/******************************************/
/* 数据库全名 = nacos_config */
/* 表名称 = group_capacity */
/******************************************/
CREATE TABLE `group_capacity` (
`id` bigint(20) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主键ID',
`group_id` varchar(128) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT 'Group ID，空字符表示整个集群',
`quota` int(10) unsigned NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '配额，0表示使用默认值',
`usage` int(10) unsigned NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '使用量',
`max_size` int(10) unsigned NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '单个配置大小上限，单位为字节，0表示使用默认值',
`max_aggr_count` int(10) unsigned NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '聚合子配置最大个数，，0表示使用默认值',
`max_aggr_size` int(10) unsigned NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '单个聚合数据的子配置大小上限，单位为字节，0表示使用默认值',
`max_history_count` int(10) unsigned NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '最大变更历史数量',
`gmt_create` datetime NOT NULL DEFAULT '2010-05-05 00:00:00' COMMENT '创建时间',
`gmt_modified` datetime NOT NULL DEFAULT '2010-05-05 00:00:00' COMMENT '修改时间',
PRIMARY KEY (`id`),
UNIQUE KEY `uk_group_id` (`group_id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 COLLATE=utf8_bin COMMENT='集群、各Group容量信息表';
/******************************************/
/* 数据库全名 = nacos_config */
/* 表名称 = his_config_info */
/******************************************/
CREATE TABLE `his_config_info` (
`id` bigint(64) unsigned NOT NULL,
`nid` bigint(20) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT,
`data_id` varchar(255) NOT NULL,
`group_id` varchar(128) NOT NULL,
`app_name` varchar(128) DEFAULT NULL COMMENT 'app_name',
`content` longtext NOT NULL,
`md5` varchar(32) DEFAULT NULL,
`gmt_create` datetime NOT NULL DEFAULT '2010-05-05 00:00:00',
`gmt_modified` datetime NOT NULL DEFAULT '2010-05-05 00:00:00',
`src_user` text,
`src_ip` varchar(20) DEFAULT NULL,
`op_type` char(10) DEFAULT NULL,
`tenant_id` varchar(128) DEFAULT '' COMMENT '租户字段',
PRIMARY KEY (`nid`),
KEY `idx_gmt_create` (`gmt_create`),
KEY `idx_gmt_modified` (`gmt_modified`),
KEY `idx_did` (`data_id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 COLLATE=utf8_bin COMMENT='多租户改造';
/******************************************/
/* 数据库全名 = nacos_config */
/* 表名称 = tenant_capacity */
/******************************************/
CREATE TABLE `tenant_capacity` (
`id` bigint(20) unsigned NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT '主键ID',
`tenant_id` varchar(128) NOT NULL DEFAULT '' COMMENT 'Tenant ID',
`quota` int(10) unsigned NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '配额，0表示使用默认值',
`usage` int(10) unsigned NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '使用量',
`max_size` int(10) unsigned NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '单个配置大小上限，单位为字节，0表示使用默认值',
`max_aggr_count` int(10) unsigned NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '聚合子配置最大个数',
`max_aggr_size` int(10) unsigned NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '单个聚合数据的子配置大小上限，单位为字节，0表示使用默认值',
`max_history_count` int(10) unsigned NOT NULL DEFAULT '0' COMMENT '最大变更历史数量',
`gmt_create` datetime NOT NULL DEFAULT '2010-05-05 00:00:00' COMMENT '创建时间',
`gmt_modified` datetime NOT NULL DEFAULT '2010-05-05 00:00:00' COMMENT '修改时间',
PRIMARY KEY (`id`),
UNIQUE KEY `uk_tenant_id` (`tenant_id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 COLLATE=utf8_bin COMMENT='租户容量信息表';
CREATE TABLE `tenant_info` (
`id` bigint(20) NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT 'id',
`kp` varchar(128) NOT NULL COMMENT 'kp',
`tenant_id` varchar(128) default '' COMMENT 'tenant_id',
`tenant_name` varchar(128) default '' COMMENT 'tenant_name',
`tenant_desc` varchar(256) DEFAULT NULL COMMENT 'tenant_desc',
`create_source` varchar(32) DEFAULT NULL COMMENT 'create_source',
`gmt_create` bigint(20) NOT NULL COMMENT '创建时间',
`gmt_modified` bigint(20) NOT NULL COMMENT '修改时间',
PRIMARY KEY (`id`),
UNIQUE KEY `uk_tenant_info_kptenantid` (`kp`,`tenant_id`),
KEY `idx_tenant_id` (`tenant_id`)
) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 COLLATE=utf8_bin COMMENT='tenant_info 命名空间';
CREATE TABLE users (
username varchar(50) NOT NULL PRIMARY KEY,
password varchar(500) NOT NULL,
enabled boolean NOT NULL
);
CREATE TABLE roles (
username varchar(50) NOT NULL,
role varchar(50) NOT NULL
);
INSERT INTO users (username, password, enabled) VALUES ('nacos', '$2a$10$EuWPZHzz32dJN7jexM34MOeYirDdFAZm2kuWj7VEOJhhZkDrxfvUu', TRUE);
INSERT INTO roles (username, role) VALUES ('nacos', 'ROLE_ADMIN');
- 将feign,hystrix,ribbon等统一配置配置到nacos
# 配置超时时间
feign:
hystrix:
enabled: true #开启熔断
httpclient:
enabled: true
hystrix:
threadpool:
default:
coreSize: 50
maxQueueSize: 1500
queueSizeRejectionThreshold: 1000
command:
default:
execution:
timeout:
enabled: true
isolation:
thread:
timeoutInMilliseconds: 60000
ribbon:
ConnectTimeout: 10000
ReadTimeout: 50000
准备工作
安装Agent
将部署在本地的agent复制到 centos 主机中
打包微服务
将微服务打包并上传到centos中
打包后并上传到centos中去
配置启动脚本
编写启动脚本
在启动脚本中加入对于jvm内存的限制以及对 skywalking 的配置
vi start.sh
#!/bin/bash
# 启动account-service
nohup java -jar account-service-1.0-SNAPSHOT.jar -Xms128m -Xmx128m -javaagent:/opt/full-link-pressure/agent/skywalking-agent.jar -Dskywalking.agent.service_name=Account-server > logs/account-service.out 2>&1 &
# 启动storage-service
nohup java -jar storage-service-1.0-SNAPSHOT.jar -Xms128m -Xmx128m -javaagent:/opt/full-link-pressure/agent/skywalking-agent.jar -Dskywalking.agent.service_name=storage-service > logs/storage-service.out 2>&1 &
# 启动order-service
nohup java -jar order-service-1.0-SNAPSHOT.jar -Xms128m -Xmx128m -javaagent:/opt/full-link-pressure/agent/skywalking-agent.jar -Dskywalking.agent.service_name=order-service > logs/order-service.out 2>&1 &
# 启动notice-service
nohup java -jar notice-service-1.0-SNAPSHOT.jar -Xms128m -Xmx128m -javaagent:/opt/full-link-pressure/agent/skywalking-agent.jar -Dskywalking.agent.service_name=notice-service > logs/notice-service.out 2>&1 &
# 启动gateway-server
nohup java -jar gateway-server-1.0-SNAPSHOT.jar -Xms128m -Xmx128m -javaagent:/opt/full-link-pressure/agent/skywalking-agent.jar -Dskywalking.agent.service_name=gateway-server > logs/gateway-server.out 2>&1 &
创建一个log目录
mkdir logs
chmod 755 start.sh
完整结构如下
配置数据库访问权限
需要配置数据库的外网访问权限
GRANT ALL PRIVILEGES ON fulllink.* TO 'root'@'%' IDENTIFIED BY '123456';
GRANT ALL PRIVILEGES ON `fulllink-shadow`.* TO 'root'@'%' IDENTIFIED BY
'123456';
FLUSH PRIVILEGES;
启动微服务
执行启动脚本
# 启动微服务集群
./start.sh
# 查看java进程
ps -ef|grep java
nacos查看注册列表
访问 http://192.168.10.30:8848/nacos 进入nacos注册列表
我们发现服务都已经注册了
测试接口
使用postman测试服务接口是否正常，我们访问发现是可以正常访问的
查看skyworking
压测调优
jmeter配置
配置好压测数据，并且配置压测线程数1000 进行10轮压测
第一轮压测
链路分析优化
我们找到一个调用时长1S左右的链路，分析发现在存储服务调用时，耗时较长，但是数据库调用耗时并不长，基本说明是存储服务的连接池耗尽导致调用过长
数据库连接池优化
调整存储服务的连接池，由原来的最大10 改为100
initialSize: 10
minIdle: 20
maxActive: 100
查看JVM内存
我们发现jvm中的老年代并没有太大的变化，说明我们的JVM不需要怎么优化
并且我们发现我们的eden区每隔一段时间就会垃圾回收一次，并且很少有晋升到老年代的情况
第二轮压测
结果已经由原来的服务内部的耗时 变为了fegin的耗时，这种情况下可以考虑使用fegin的连接池优化或者新增节点
观察消费节点
发现消费速度很慢，产生了大量消息堆积
发现平均响应时间在200ms左右
检查断点链路 /storage/order/actualPlaceOrder
发现是事务提交慢造成的，这个时候就需要优化mysql服务器了
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