阿里巴巴 Druid 可观测性最佳实践

Druid 介绍

阿里巴巴的 Druid 是一个开源的数据库连接池、SQL 解析、监控和扩展功能的工具集合。它不仅是一个高性能的数据库连接池，还提供了强大的监控和管理功能，帮助开发者更好地管理数据库连接、优化 SQL 查询以及监控数据库性能。

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。

数据采集

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 Datakit
datakit service -R

• 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 Datakit
datakit service -R

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.type=c