。# Java数据库监控实战指南：从原理到实现的全面解析
一、引言：为什么Java数据库监控是应用稳定性的“定海神针”？
其在Java应用的开发中起到着至关重要的作用，直接影响了应用的响应速度、稳定性甚至对用户的体验都有着至关重要的作用。就像一条突然的"断网"一样，当用户的请求因数据库的连接池耗尽而一一超时，或一条慢的sql就把整个系统都给卡顿了，也不难让用户对我们的系统产生失去的信任感和流失的趋势.。通过对Java的数据库监控的精准把握就能有效地解决这些问题：实时地把握数据库的各个状态（如当前的连接数、各个SQL的执行的性能、慢查询等），对可能的潜在的风险都能提前给开发者一个预警的信息，从而更好的帮助开发者快速的定位出问题所在并及时的对其做出相应的处理。
以Java开发者的身份去深入地挖掘、掌握数据库的监控的原理和实现不仅能有效地提升我们对应用的可靠性，也是我们成为高级工程师的必备的一项基本技能.。通过对Java数据库监控的核心原理、常用的工具、实战的实现以及对应的优化技巧的深入的剖析和总结，我们将对其的一般的实践方案展开全面的解析。
二、Java数据库监控的核心指标：到底要监控什么？
通过对Java的数据库监控的初步的思考和实践的摸索，我们初步的得出：要做好Java的数据库监控，首先就得明确监控的核心指标才能更好的将监控的工作做的更好。同时也为后续的监控工作打下了基础。通过这些关键的指标我们不仅能直观的感受到数据库的“健康状态”，还能快速的找出问题的所在，从而有针对的对其进行优化和调整
连接池状态
活跃连接数、空闲连接数、最大连接数
反映连接池的使用情况，避免连接耗尽（如activeCount超过maxActive）
查询性能
平均查询时间、每秒查询次数（QPS）
衡量数据库的查询效率，若平均查询时间骤升，可能是索引失效或SQL优化问题
慢查询
慢查询次数、慢查询SQL
定位耗时较长的SQL，是优化数据库性能的关键（如long_query_time设置为2秒）
数据库状态
数据库CPU使用率、内存占用
反映数据库服务器的整体负载，避免因资源耗尽导致宕机
事务状态
事务提交次数、回滚次数
衡量事务的稳定性，若回滚次数骤升，可能是数据一致性问题
三、常用Java数据库监控工具：选对工具事半功倍
随Java生态的日益成熟，其生态中的数据库监控工具也层出不穷，各具特点的工具也相继涌现，但其所适用的场景各不相同.。通过对常用的3类工具的整合，已基本覆盖了从连接池的监控到对全局的性能分析的需求等
1. 连接池内置监控：Druid（推荐）
作为阿里巴巴的开源之作——Druid，其不仅在Java的数据库连接池的性能上具有了较好的提升，更为重要的是其提供了强大的监控功能，对于线上服务的稳定性、可用性都具有了较好的保障。通过对连接池的实时监控以及对SQL的执行情况、慢查询的深度分析等功能的完善，且其集成的支持了Spring Boot等一系列的框架，使得其更易被广大的开发者所接受和应用。
核心功能：
通过对连接池的实时监控(如活跃的连接数、闲置的连接数等),我们便能及时的发现系统的潜在的性能瓶颈,从而对系统的调优和优化做出相应的调整,从而提高了系统的整体的性能和可用性.
其主要的指标包括了对SQL的执行时间、所涉及的行数、以及SQL的正确率等多个方面的综合性评估
通过对慢的查询阈值的自定义的设置，不仅可以更好的对系统的慢查询日志的监控，也能对其进行更为细致的管理
通过对SQL的输入的有效的防火壁的屏蔽，使其不能对数据库的正常的操作造成破坏性的攻击，从而有效的防止了SQL的注入的发生。
可在那些对监控的需求不算很高的Java应用中（比如一些基于Spring Boot的轻量级的web项目）中充分地发挥其集成的优势，轻松地实现对应用的监控。
2. 分布式监控系统：Prometheus+Grafana
通过与Prometheus的深度整合，借助Grafana的强大数据可视化的能力，我们便能对全局的数据库的性能实现从源头到最后的呈现的全方位的监控和管理。通过Exporter（如mysql_exporter）采集数据库指标，Prometheus存储数据，Grafana展示Dashboard。
核心功能：
通过对如按时间、按数据库实例等多维度的对比分析，更加明了系统的整体运行趋势、各个方面的矛盾、各个指标的相对关系、各个数据库的整体运行状况等，对系统的全面性、深度的把握有了较大的提高
通过自行搭建的Dashboard(比如对QPS、慢查询的趋势的展现等)便可对系统的各个方面的性能指标都有一个直观的把控
当慢查询的次数达到了我们设定的警戒阈值时，就会通过邮件的形式将其通知给相关的DBA人员，避免了由于慢查询的存在而对数据库造成的潜在的危害。
就如同对那些将多个微服务的各自的监控数据（如每个服务的QPS、TPS、CPU、内存等）做一个全面的监控和分析一样，对分布式系统或多数据库的实例的监控都能起到比较好的作用。
3. ORM框架内置监控：MyBatis-Plus
通过对MyBatis-Plus对MyBatis的完美的增强，我们不仅可以方便的将SQL的那些常用的 CRUD（增、删、改、查）等操作都进行了封装，甚至对SQL的执行也能进行监控等一系列的优化。通过配置PerformanceInterceptor，可以记录SQL的执行时间、参数、结果等，方便开发者快速定位慢查询。
核心功能：
通过对SQL的执行时间的深入的统计分析，既能更好的发现系统的瓶颈又能更好的优化系统的性能
SQL参数打印；
通过对那些执行时间均较长的SQL语句的标记，如1秒以上的SQL都标记为慢SQL。
借助MyBatis-Plus的强大功能的同时,又无需为其外的其他工具的引入,大大地降低了了我们项目的开发成本,也方便了我们对项目的维护.。
四、实战：用Druid实现Java数据库监控（Spring Boot版）
通过以Spring Boot中集成Druid的典型例子为例，我们一步步地将Java的数据库监控系统给实现出来
1. 步骤1：添加Druid依赖
在pom.xml?中添加Druid的Spring Boot Starter依赖：
<dependency> <groupId>com.alibaba</groupId> <artifactId>druid-spring-boot-starter</artifactId> <version>1.2.18</version></dependency>
2. 步骤2：配置Druid监控
在application.yml?中配置Druid的连接池和监控功能：
spring: datasource: druid: # 数据库连接配置 url: jdbc:mysql://localhost:3306/test?useSSL=false&serverTimezone=UTC username: root password: root driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver # 连接池配置 initial-size: 5 max-active: 20 min-idle: 5 max-wait: 60000 # 监控配置 stat-view-servlet: enabled: true # 启用监控端点 url-pattern: /druid/* # 监控页面访问路径 login-username: admin # 监控页面用户名 login-password: admin # 监控页面密码 web-stat-filter: enabled: true # 启用Web请求监控 url-pattern: /* # 监控所有请求 exclusions: /druid/*,/static/* # 排除不需要监控的路径 filter: stat: enabled: true # 启用SQL统计 slow-sql-millis: 2000 # 慢查询阈值（2秒） log-slow-sql: true # 记录慢查询日志
3. 步骤3：访问Druid监控页面
启动Spring Boot应用后，访问http://localhost:8080/druid/login.html?，输入用户名admin和密码admin，即可进入Druid监控页面。通过对其精心的细览不难发现其所蕴含的丰富的信息和内涵都将为我们带来意想不到的收获.
通过对连接池的状态的深入的分析尤其是对活跃的连接数和空闲的连接数的数据的把握，我们就可以更好的对数据库的访问进行调优
通过对SQL的全方位的监控，我们可以对其所执行的每一条sql语句的执行时间、处理的行数、错误的率等都有一个较为全面的了解，从而对sql的执行效率、系统的稳定性等都能得出较为全面的判断和分析
如所谓的“慢sql”一般指那些执行时间都超过2秒的sql语句，对数据库的正常运行都有较大的影响，尤其对业务系统的在线交易等操作会产生较大的延迟，对数据库的稳定性都有较大的影响
从Web应用的响应速度和处理的吞吐量就可以初步地判断出其所处的服务水平了。
4. 步骤4：自定义监控逻辑（可选）
通过对Druid的API的完善的支持，我们也可以将其更灵活的将监控的数据推送至第三方的系统中从而更好的对数据的监控做出更为及时的处理。从连接池的活跃连接数上就可以初步地感知到连接池的状态是否比较平稳。例如通过获取连接池的活跃连接数就可以初步地感知到连接池的状态是否比较平稳
import com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
@RestControllerpublic class MonitorController {
@Autowired private DruidDataSource druidDataSource;
@GetMapping("/monitor/activeCount") public int getActiveCount {
return druidDataSource.getActiveCount; // 获取活跃连接数 }
}
五、优化技巧：提升Java数据库监控的效率与准确性
通过合理的调配监控的频率就能大大避免了对数据库的性能开销如每秒都去采集一次的监控.。根据业务的具体需要我们可以将采集的时间间隔设置为每10秒一次的频率等。
但我们更应对核心的、真正能够体现系统运行的关键指标如连接数、慢查询等作监控，尽量避免对那些无关的、甚至可能造成“扰民”的一些不必要的数据的采集，如每个SQL的执行次数等。
使用异步采集：对于高并发应用，建议使用异步方式采集监控数据（如使用@Async注解），避免影响主业务流程。
通过对监控数据与各类的日志（如慢查询日志、错误日志等）的深入的结合分析，我们就能更快速的定位出问题，如通过慢查询的SQL就能找到对应的日志条目等。
六、总结：Java数据库监控是应用稳定性的“保险”
只有对Java应用的“四个盲点”都有了合理的监控和管理，才能真正的保证Java应用的稳定性，从而真正的降低了系统的维护成本和提高了系统的可靠性。因此，Java的数据库监控就不能仅仅是简单的“额外的工作”，而应该成为保障Java应用的稳定性的一种“必要的手段”。从本文的对比中不难看出，对于如何将“不良的”思想教育出来，既有利有弊。既可以使“不良的”思想教育出来，又可能使“不良的”思想进一步发展和根深了
其核心的监控指标主要包括了Java进程的CPU、内存、线程、连接数等的监控。其中CPU的占用率、内存的占用率、线程的活跃数、连接的活跃数等都对数据库的稳定性和安全性都有着较大的影响
如Oracle的JConsole、Java Mission Control等对Java应用的监控都有较好的支持，对数据库的监控则相对较弱，仅能粗略地通过JMX的方式对数据库的连接池、事务的数量等进行监控
通过实地将Druid的监控功能与Java的数据库监控相结合的实践我们就可以对其的监控的实现步骤做出一个比较全面的总结
通过对监控的精细的调优不仅能有效地提高了监控的工作效率，亦能更好地将其“推到工作的第一线”。
不妨先在自己的Java项目中先把Druid的监控都给集成一把，好好地看看你这个数据库的连接池的状态都有哪些问题，是否有存在慢查询的现象等等，相信你就能在项目中发现很多之前都忽略了的优化的点，从而让你的应用更稳定、更高效的运行着呢！
不妨将这份对Java的优化实践的总结分享给一下身边的Java开发者，共同为我们所从事的项目的稳定性再加把油吧！
