SpringCloud升级之路2020.0.x版-15.UnderTow 订制
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本系列代码地址： https://github.com/HashZhang/...我们使用 Spring Boot 的 SPI 机制对 Undertow 进行订制，主要有如下两个方面：
- 需要在 accesslog 中打开响应时间统计。
- 期望通过 JFR 监控每个 Http 请求，同时占用空间不能太大。
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首先，我们的框架作为基础组件，应该按照基础组件的标准来开发，使用 这个系列之前介绍的 spring.factories 这个 Spring Boot SPI 机制，在引入我们这个基础组件依赖的时候，就自动加载对应配置。
然后，对于是否打开响应时间统计，应该根据用户配置的 accesslog 格式而定（Undertow 的 accesslog 配置可以参考这个系列之前的文章）。
由此我们来编写代码。目前比较遗憾的是，Spring Boot 对接 Undertow 并没有直接的配置可以让 Undertow 打开响应时间统计，但是可以通过实现
WebServerFactoryCustomizer 接口的方式，对构造 WebServer 的 WebServerFactory 进行订制。其底层实现原理非常简单（以下参考源码：WebServerFactoryCustomizerBeanPostProcessor.java）：- Spring Boot 中指定了
WebServerFactoryCustomizerBeanPostProcessor这个BeanPostProcessor. WebServerFactoryCustomizerBeanPostProcessor的postProcessBeforeInitialization方法（即在所有 Bean 初始化之前会调用的方法）中，如果 Bean 类型是WebServerFactory，就将其作为参数传入注册的所有WebServerFactoryCustomizerBean 中进行自定义。
WebServerFactoryCustomizerDefaultWebServerFactoryCustomizerpackage com.github.hashjang.spring.cloud.iiford.spring.cloud.webmvc.undertow;
import io.undertow.UndertowOptions;
import org.apache.commons.lang.StringUtils;
import org.springframework.boot.autoconfigure.web.ServerProperties;
import org.springframework.boot.web.embedded.undertow.ConfigurableUndertowWebServerFactory;
import org.springframework.boot.web.server.WebServerFactoryCustomizer;
public class DefaultWebServerFactoryCustomizer implements WebServerFactoryCustomizer {private final ServerProperties serverProperties;
public DefaultWebServerFactoryCustomizer(ServerProperties serverProperties) {
this.serverProperties = serverProperties;
}@Override
public void customize(ConfigurableUndertowWebServerFactory factory) {
String pattern = serverProperties.getUndertow()
.getAccesslog().getPattern();
// 如果 accesslog 配置中打印了响应时间，则打开记录请求开始时间配置
if (logRequestProcessingTiming(pattern)) {
factory.addBuilderCustomizers(builder ->
builder.setServerOption(
UndertowOptions.RECORD_REQUEST_START_TIME,
true
)
);
}
}private boolean logRequestProcessingTiming(String pattern) {
//如果没有配置 accesslog，则直接返回 false
if (StringUtils.isBlank(pattern)) {
return false;
}
//目前只有 %D 和 %T 这两个占位符和响应时间有关，通过这个判断
//其他的占位符信息，请参考系列之前的文章
return pattern.contains("%D") || pattern.contains("%T");
}
}
然后我们通过 spring.factories SPI 机制将这个类以一个单例 Bean 的形式，注册到我们应用 ApplicationContext 中，如图所示：
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在 Configuration 和 spring.factories 之间多了一层 AutoConfiguration 的原因是：
- 隔离 SPI 与 Configuration，在 AutoConfiguration 同一管理相关的 Configuration。
@AutoConfigurationBefore等类似的注解只能用在 SPI 直接加载的 AutoConfiguration 类上面才有效，隔离这一层也是出于这个考量。
在系列前面的文章中，我们提到过我们引入了 prometheus 的依赖。在引入这个依赖后，对于每个 http 请求，都会在请求结束返回响应的时候，将响应时间以及响应码和异常等，记入统计，其中的内容类似于：
http_server_requests_seconds_count{exception="None",method="POST",outcome="SUCCESS",status="200",uri="/query/orders",} 120796.0
http_server_requests_seconds_sum{exception="None",method="POST",outcome="SUCCESS",status="200",uri="/query/orders",} 33588.274025738
http_server_requests_seconds_max{exception="None",method="POST",outcome="SUCCESS",status="200",uri="/query/orders",}0.1671125
http_server_requests_seconds_count{exception="MissingRequestHeaderException",method="POST",outcome="CLIENT_ERROR",status="400",uri="/query/orders",} 6.0
http_server_requests_seconds_sum{exception="MissingRequestHeaderException",method="POST",outcome="CLIENT_ERROR",status="400",uri="/query/orders",} 0.947300794
http_server_requests_seconds_max{exception="MissingRequestHeaderException",method="POST",outcome="CLIENT_ERROR",status="400",uri="/query/orders",}0.003059704可以看出，记录了从程序开始到现在，以 exception，method，outcome，status，uri 为 key 的调用次数，总时间和最长时间。
同时呢，还可以搭配
@io.micrometer.core.annotation.Timer 注解，订制监控并且增加 Histogram，例如：//@Timer 注解想生效需要注册一个 io.micrometer.core.aop.TimedAspect Bean 并且启用切面
@Bean
public TimedAspect timedAspect(MeterRegistry registry) {
return new TimedAspect(registry);
}@Timed(histogram=true)
@RequestMapping("/query/orders")
public xxxx xxxx() {
.....
}这样就会除了上面的数据额外得到类似于 bucket 的统计数据：
http_server_requests_seconds_bucket{exception="None",method="GET",outcome="SUCCESS",status="200",uri="/facts-center/query/frontend/market-info",le="0.001",} 0.0
http_server_requests_seconds_bucket{exception="None",method="GET",outcome="SUCCESS",status="200",uri="/facts-center/query/frontend/market-info",le="0.001048576",} 0.0
http_server_requests_seconds_bucket{exception="None",method="GET",outcome="SUCCESS",status="200",uri="/facts-center/query/frontend/market-info",le="0.001398101",} 0.0
http_server_requests_seconds_bucket{exception="None",method="GET",outcome="SUCCESS",status="200",uri="/facts-center/query/frontend/market-info",le="0.001747626",} 0.0
//省略中间的时间层级
http_server_requests_seconds_bucket{exception="None",method="GET",outcome="SUCCESS",status="200",uri="/facts-center/query/frontend/market-info",le="30.0",} 1.0
http_server_requests_seconds_bucket{exception="None",method="GET",outcome="SUCCESS",status="200",uri="/facts-center/query/frontend/market-info",le="+Inf",} 1.0以上这些统计给我们分析问题带来了如下不便的地方：
- 采集分析压力过大：我们采用了 grafana 采集 prometheus 上报的指标数据，grafana 的时序数据库会将采集到的数据全部保存。自带的 http 监控指标过多，一个路径，一个结果，一个异常，一个方法就有一个特定指标，如果是有将参数作为路径参数的接口，那么这个指标就更多更多了，例如将 userId 放入路径中。我们其实只关注出问题的时间段的请求状况，但是我们并不能预测啥时候出问题，也就无法按需提取，只能一直采集并保存，这也就导致压力过大。
- 指标对于压力不敏感，无法很准确的用指标进行报警：由于指标并不是采集后就清空，而是从程序开始就一直采集。所以随着程序的运行，这些指标对于瞬时压力的表现波动越来越小。
@SpringBootApplication(
scanBasePackages = {"com.test"}
//关闭 prometheus 的 http request 统计，我们用不到
, exclude = WebMvcMetricsAutoConfiguration.class
)
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- 首先，JFR 采集是进程内的，并且 JVM 做了很多优化，性能消耗很小，可以指定保留多少天或者保留最多多大的 JFR 记录（保存在本地临时目录），我们可以随用随取。
- 并且，我们可以将我们感兴趣的信息放入 JFR 事件，作比较灵活的定制。
- 对于某个请求时间过长一直没有响应的，我们可以分为收到请求和请求响应两个 JFR 事件。
HttpRequestReceivedJFREvent.java
package com.github.hashjang.spring.cloud.iiford.spring.cloud.webmvc.undertow.jfr;
import jdk.jfr.Category;
import jdk.jfr.Event;
import jdk.jfr.Label;
import jdk.jfr.StackTrace;
import javax.servlet.ServletRequest;
@Category({"Http Request"})
@Label("Http Request Received")
@StackTrace(false)
public class HttpRequestReceivedJFREvent extends Event {
//请求的 traceId，来自于 sleuth
private final String traceId;
//请求的 spanId，来自于 sleuth
private final String spanId;
public HttpRequestReceivedJFREvent(ServletRequest servletRequest, String traceId, String spanId) {
this.traceId = traceId;
this.spanId = spanId;
}
}HttpRequestJFREvent.java
package com.github.hashjang.spring.cloud.iiford.spring.cloud.webmvc.undertow.jfr;
import io.undertow.servlet.spec.HttpServletRequestImpl;
import io.undertow.servlet.spec.HttpServletResponseImpl;
import jdk.jfr.Category;
import jdk.jfr.Event;
import jdk.jfr.Label;
import jdk.jfr.StackTrace;
import javax.servlet.ServletRequest;
import javax.servlet.ServletResponse;
import java.util.Enumeration;
@Category({"Http Request"})
@Label("Http Request")
@StackTrace(false)
public class HttpRequestJFREvent extends Event {
//请求的 http 方法
private final String method;
//请求的路径
private final String path;
//请求的查询参数
private final String query;
//请求的 traceId，来自于 sleuth
private String traceId;
//请求的 spanId，来自于 sleuth
private String spanId;
//发生的异常
private String exception;
//http 响应码
private int responseStatus;
public HttpRequestJFREvent(ServletRequest servletRequest, String traceId, String spanId) {
HttpServletRequestImpl httpServletRequest = (HttpServletRequestImpl) servletRequest;
this.method = httpServletRequest.getMethod();
this.path = httpServletRequest.getRequestURI();
this.query = httpServletRequest.getQueryParameters().toString();
Enumeration headerNames = httpServletRequest.getHeaderNames();
StringBuilder stringBuilder = new StringBuilder();
headerNames.asIterator().forEachRemaining(s -> stringBuilder.append(s).append(":").append(httpServletRequest.getHeader(s)).append("\n"));
this.traceId = traceId;
this.spanId = spanId;
}public void setResponseStatus(ServletResponse servletResponse, Throwable throwable) {
this.responseStatus = ((HttpServletResponseImpl) servletResponse).getStatus();
this.exception = throwable != null ? throwable.toString() : null;
}
}然后，我们仿照文中前面关闭的
WebMvcMetricsAutoConfiguration 中的 WebMvcMetricsFilter 编写我们自己的 Filter 并仿照注册，这里我们只展示核心代码：JFRTracingFilter.java
@Override
public void doFilter(ServletRequest servletRequest, ServletResponse servletResponse, FilterChain filterChain) throws IOException, ServletException {
HttpRequestJFREvent httpRequestJFREvent = null;
try {
//从 sleuth 中获取 traceId 和 spanId
TraceContext context = tracer.currentSpan().context();
String traceId = context.traceId();
String spanId = context.spanId();
//收到请求就创建 HttpRequestReceivedJFREvent 并直接提交
HttpRequestReceivedJFREvent httpRequestReceivedJFREvent = new HttpRequestReceivedJFREvent(servletRequest, traceId, spanId);
httpRequestReceivedJFREvent.commit();
httpRequestJFREvent = new HttpRequestJFREvent(servletRequest, traceId, spanId);
httpRequestJFREvent.begin();
} catch (Exception e) {
log.error("JFRTracingFilter-doFilter failed: {}", e.getMessage(), e);
}Throwable throwable = null;
try {
filterChain.doFilter(servletRequest, servletResponse);
} catch (IOException | ServletException t) {
throwable = t;
throw t;
} finally {
try {
//无论如何，都会提交 httpRequestJFREvent
if (httpRequestJFREvent != null) {
httpRequestJFREvent.setResponseStatus(servletResponse, throwable);
httpRequestJFREvent.commit();
}
} catch (Exception e) {
log.error("JFRTracingFilter-doFilter final failed: {}", e.getMessage(), e);
}
}
}
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我们这一节针对 Undertow 进行了两个定制：分别是需要在 accesslog 中打开响应时间统计以及通过 JFR 监控每个 Http 请求，同时占用空间不能太大。下一节，我们将开始介绍我们微服务的注册中心 Eureka 的使用以及细节配置。
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