陈清阳
中国电信甜橙金融技术创新中心
工程师
多年JAVA及常用互联网中间件开发及运维经验
Sharding-Sphere是一套开源的分布式数据库中间件解决方案组成的生态圈，它为分布式数据存储提供了多种形式的解决方案。其中的Sharding-JDBC产品在甜橙金融的技术架构中得到了广泛应用，并且在业内已成为重要的解决方案之一。在使用Sharding-JDBC的过程中，少不了性能测试与运维性能监控的工作。作为Sharding-Sphere开源项目的重要支持者，甜橙金融技术创新中心团队很荣幸的参与并负责解决Sharing-JDBC的应用性能监控问题。本文将针对这个问题，进行Sharding-Sphere与APM之间结合的实践探索。
——前言
1
Sharding-Opentracing简介
Sharding-Opentracing是Sharding-Sphere为大家提供的基于Opentracing规范的APM工具包。它采用发布 - 订阅式的组件通信机制实现了对核心链路方法的跟踪记录，包括sql解析路由方法、sql执行方法和结果归并方法。
Opentracing（https://github.com/opentracing）规范的产生，目的是为了解决不同的分布式追踪系统API不兼容的问题。它是一个轻量级的标准化层，位于应用程序/类库和追踪或日志分析程序之间。
Sharding-Sphere使用Opentracing进行方法的追踪，使得系统开发人员可以方便的添加或替换追踪系统的实现。使用ShardingJDBCTracer类可以方便的完成Tracer的注入。
public final class ShardingJDBCTracer {
/**
* 通过读取系统属性进行注册
* -Dshardingjdbc.opentracing.tracer.class=*****
*/
public static void init() {...}
/**
* 通过方法参数进行注册
*/
public static void init(final Tracer tracer) {...}
}然后通过事件监听器订阅核心方法事件，完成方法拦截实现方法追踪。目前实现的事件监听器如下：
-
SqlRoutingEventListener
Sql路由事件追踪
-
ExecuteEventListener
Sql执行事件追踪
-
MergeEventListener
Sql执行结果合并事件追踪
2
基于Opentracing规范的性能追踪——SkyWalking实践
SkyWalking（https://github.com/apache/incubator-skywalking）是由国人大神吴晟创建的一款开源的针对分布式系统的APM系统，它提供了Opentracing标准的支持。下面我们通过SkyWalking来看看如何在你的应用中使用Sharding-Opentracing工具包。
在应用系统中引入相关依赖包
<dependency>
<groupId>io.shardingsphere</groupId>
<artifactId>sharding-opentracing</artifactId>
<version>3.0.0.M2-SNAPSHOT</version>
</dependency>
<dependency>
<groupId>org.apache.skywalking</groupId>
<artifactId>apm-toolkit-opentracing</artifactId>
<version>5.0.0-beta</version>
</dependency>SkyWalking的apm-toolkit-opentracing包中的SkyWalkingTracer实现了Tracer接口，在应用系统启动时完成Tracer的注入。
ShardingJDBCTracer.init(new SkywalkingTracer());通过简单的两步就完成了SkyWalking的接入。通过SkyWalking的Trace视图可以查看业务请求的调用链信息,包括Sharding-JDBC在sql路由，sql执行和结果归并的执行信息。其中sql执行是采用多条sql并行执行的策略，这里也可以看到每个线程的执行情况。
通过SkyWalking的Span Info视图可以看到每个追踪Span的相关参数信息。包括路由库信息、sql解析语句与执行入参等。
3
基于字节码增强的性能追踪——Pinpoint实践
上面我们了解了如何使用实现了Opentracing规范的APM框架进行Sharding-JDBC的性能监控，那么对于没有实现Opentracing规范，采用字节码增强技术的APM框架，我们又该如何入手了？针对这种采用字节码增强技术的APM框架，我们的策略是编写对应的插件，实现对Sharding-Sphere核心方法的增强。接下来我们看看如何在Pinpoint框架中实现一个针对Sharding-Sphere组件的插件。
实现Interceptor接口，完成组件方法拦截器。在组件方法执行前开启追踪，在组件方法执行后结束追踪，这里展示结果归并方法追踪的实现。
public class ResultSetMergeInterceptor implements AroundInterceptor1 {
private final TraceContext traceContext;
private final MethodDescriptor descriptor;
private final PLogger logger = PLoggerFactory.getLogger(getClass());
public ResultSetMergeInterceptor(TraceContext traceContext, MethodDescriptor descriptor) {
this.traceContext = traceContext;
this.descriptor = descriptor;
}
@Override
public void before(Object target, Object arg0) {
if (logger.isDebugEnabled()) {
logger.beforeInterceptor(target, new Object[]{arg0});
}
final Trace trace = traceContext.currentTraceObject();
if (trace == null) {
return;
}
trace.traceBlockBegin();
}
@Override
public void after(Object target, Object arg0, Object result, Throwable throwable) {
if (logger.isDebugEnabled()) {
logger.afterInterceptor(target, new Object[]{arg0}, result, throwable);
}
final Trace trace = traceContext.currentTraceObject();
if (trace == null) {
return;
}
try {
SpanEventRecorder recorder = trace.currentSpanEventRecorder();
recorder.recordServiceType(ShardingSphereConstants.SHARDING_SPHERE_MERGE);
recorder.recordApi(descriptor);
recorder.recordException(throwable);
} finally {
trace.traceBlockEnd();
}
}
}public class ShardingSpherePlugin implements ProfilerPlugin, TransformTemplateAware {
private final PLogger logger = PLoggerFactory.getLogger(this.getClass());
private static final String SHARDINGSPHERE_SCOPE = "SHARDINGSPHERE_SCOPE";
private TransformTemplate transformTemplate;
@Override
public void setup(ProfilerPluginSetupContext context) {
ShardingSphereConfig config = new ShardingSphereConfig(context.getConfig());
logger.debug("[ShardingSphere] pluginEnable={}", config.isPluginEnable());
if (config.isPluginEnable()) {
addSqlRouteTransformer();
addSqlExecutorTransformer();
addResultMergeTransformer();
}
}
@Override
public void setTransformTemplate(TransformTemplate transformTemplate) {
this.transformTemplate = transformTemplate;
}
private void addResultMergeTransformer() {
TransformCallback transformCallback = new TransformCallback() {
@Override
public byte[] doInTransform(Instrumentor instrumentor, ClassLoader classLoader, String className, Class<?> classBeingRedefined, ProtectionDomain protectionDomain, byte[] classfileBuffer) throws InstrumentException {
InstrumentClass target = instrumentor.getInstrumentClass(classLoader, className, classfileBuffer);
InstrumentMethod method = target.getDeclaredMethod("merge", "io.shardingsphere.core.merger.MergeEngine");
method.addScopedInterceptor("com.navercorp.pinpoint.plugin.shardingsphere.interceptor.ResultSetMergeInterceptor", SHARDINGSPHERE_SCOPE);
return target.toBytecode();
}
};
transformTemplate.transform("io.shardingsphere.core.jdbc.core.statement.ShardingPreparedStatement", transformCallback);
transformTemplate.transform("io.shardingsphere.core.jdbc.core.statement.ShardingStatement", transformCallback);
}
}完整插件代码请参考：
https://github.com/beckhampu/pinpoint/tree/sharding-sphere-1.7.2/plugins
通过Pinpoint的CallTree效果图，我们可以清楚的看到一次业务过程中Sharding-JDBC核心方法的调用效果。
至此，关于Sharding-Sphere与APM的相关实践就介绍到这里。希望自己的一得之见可以让大家有所收获。如果大家有什么想法、意见和建议，欢迎留言与我交流。在这里也呼吁大家一起贡献自己的力量，让Sharding-Sphere发展的更好。
Sharding-Sphere
Sharding-Sphere是一套开源的分布式数据库中间件解决方案组成的生态圈，它由Sharding-JDBC、Sharding-Proxy和Sharding-Sidecar这3款相互独立的产品组成。他们均提供标准化的数据分片、读写分离、柔性事务和数据治理功能，可适用于如Java同构、异构语言、容器、云原生等各种多样化的应用场景。
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项目地址：
https://github.com/sharding-sphere/sharding-sphere/
https://gitee.com/sharding-sphere/sharding-sphere/
更多信息请浏览官网：
http://shardingsphere.io/
