Spring-boot-admin之HttpTrace显示入参和出参及增加Redisson监控
spring-boot-admin
(以下简称SBA
)与Spring Boot、Spring cloud项目以starter得方式自动集成,包括Server端和Client端
SBA
监控包括应用的基本信息、logfile(在线实时浏览或者download)、JVM信息(线程信息、堆信息、非堆信息)、Web(API接口信息、最近100次API调用的信息)、应用中用户登录信息;监控指标很全面,但针对具体项目就要增加符合自己项目的内容了,比如如下两点:
自定义HttpTrace增加入参和出参
结果:
在spring-boot-admin
中HttpTrace显示的信息包括session、principal、request、response、timeTaken和timestamp,但session、principal对该项目完全无用,request是HttpTrace
的内部类显示信息包括:
private final String method; private final URI uri; //唯一可以扩展的地方 private final Map<String, List<String>> headers; private final String remoteAddress;
response也是HttpTrace
的内部类:
private final int status; //唯一可以扩展的地方 private final Map<String, List<String>> headers;
唯一缺少的就是请求的入参
和出参
,而Headers的信息是无用的。所以扩展HttpTrace显示请求中的入参
和出参
势在必行,大致的思路是:自定义Filter-->装饰模式转换成自定义的request和response对象,内部获取请求和相应内容-->HttpExchangeTracer创建HttpTrace对象-->InmemoryHttpTraceRepository保存100次请求的HttpTrace对象,供server端使用。由于Filter中使用的部分对象是先创建的所以我们先从需要的零部件开始
- 第一步:包装HttpServletRequest获取请求内容:
public class RequestWrapper extends HttpServletRequestWrapper { //存放请求的消息体(先缓存一份) private byte[] body; //自定义输入流的包装类,将缓存数据再写入到流中 private ServletInputStreamWrapper wrapper; private final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(RequestWrapper.class); public RequestWrapper(HttpServletRequest request) { super(request); try { //使用Apache的commons-io工具从request中先读取数据 body = IOUtils.toByteArray(request.getInputStream()); } catch (IOException e) { logger.error("从请求中获取请求参数出现异常:", e); } //将读取出来的内存再写入流中 wrapper = new ServletInputStreamWrapper(new ByteArrayInputStream(body)); } //转换成String 供外部调用,并替换转义字符 public String body() { return new String(body).replaceAll("[\n\t\r]",""); } //将我们的自定义的流包装类返回,供系统调用 读取数据 @Override public ServletInputStream getInputStream() throws IOException { return this.wrapper; } //将我们的自定义的流包装类返回,供系统调用 读取数据 @Override public BufferedReader getReader() throws IOException { return new BufferedReader(new InputStreamReader(this.wrapper)); } //从给定的输入流中读取数据 static final class ServletInputStreamWrapper extends ServletInputStream { private InputStream inputStream; public ServletInputStreamWrapper(InputStream inputStream) { this.inputStream = inputStream; } @Override public boolean isFinished() { return true; } @Override public boolean isReady() { return false; } @Override public void setReadListener(ReadListener listener) { } //读取缓存数据 @Override public int read() throws IOException { return this.inputStream.read(); } public InputStream getInputStream() { return inputStream; } public void setInputStream(InputStream inputStream) { this.inputStream = inputStream; } } }
- 第二步:包装HttpServletResponse类获取响应内容:
public class ResponseWrapper extends HttpServletResponseWrapper { private HttpServletResponse response; //缓存响应内容的输出流 private ByteArrayOutputStream result = new ByteArrayOutputStream(); public ResponseWrapper(HttpServletResponse response) { super(response); this.response = response; } /** * 响应的内容 供外部调用 *针对 体积较大的响应内容 很容易发生 OOM(比如:/actuator/logfile 接口),可在调用该方法的地方就行api过滤 *解决方法在第四步 */ public String body(){ return result.toString(); } @Override public ServletOutputStream getOutputStream() throws IOException { return new ServletOutputStreamWrapper(this.response,this.result); } @Override public PrintWriter getWriter() throws IOException { return new PrintWriter(new OutputStreamWriter(this.result,this.response.getCharacterEncoding())); } //自定义输出流的包装类 内部类 static final class ServletOutputStreamWrapper extends ServletOutputStream{ private HttpServletResponse response; private ByteArrayOutputStream byteArrayOutputStream; public ServletOutputStreamWrapper(HttpServletResponse response, ByteArrayOutputStream byteArrayOutputStream) { this.response = response; this.byteArrayOutputStream = byteArrayOutputStream; } @Override public boolean isReady() { return true; } @Override public void setWriteListener(WriteListener listener) { } @Override public void write(int b) throws IOException { this.byteArrayOutputStream.write(b); } /** * 将内容重新刷新到返回的对象中 并且避免多次刷新 */ @Override public void flush() throws IOException { if(!response.isCommitted()){ byte[] bytes = this.byteArrayOutputStream.toByteArray(); ServletOutputStream outputStream = response.getOutputStream(); outputStream.write(bytes); outputStream.flush(); } } } }
- 第三步:扩展
TraceableRequest
,该接口中的方法会在创建HttpTrace#Request
内部类时调用,自定义实现里面的方法,再在过滤器中引用该类就可以达到自定义显示内容的目的,该类中的Request是我们第一步创建的装饰类,不能使用HttpServletRequest
public class CustomerTraceableRequest implements TraceableRequest { //自定义的Request装饰类,不能使用HttpServletRequest private RequestWrapper request; public CustomerTraceableRequest(RequestWrapper request) { this.request = request; } //HttpTrace类中getMethod会调用 @Override public String getMethod() { return request.getMethod(); } /** * @return POST 或者 GET 方式 都返回 {ip}:{port}/uir的形式返回 */ @Override public URI getUri() { return URI.create(request.getRequestURL().toString()); } //因为在HttpTrace中可扩展的只有headers的Map,所以我们自定义属性RequestParam存入headers中,作为入参信息展示 @Override public Map<String, List<String>> getHeaders() { Map<String, List<String>> headerParam = new HashMap<>(1); headerParam.put("RequestParam",getParams()); return headerParam; } //该方法也要重写,默认的太简单无法获取真是的IP @Override public String getRemoteAddress() { return IpUtils.getIpAddress(request); } //根据GET或者POST的请求方式不同,获取不同情况下的请求参数 public List<String> getParams() { String params = null; String method = this.getMethod(); if(HttpMethod.GET.matches(method)){ params = request.getQueryString(); }else if(HttpMethod.POST.matches(method)){ params = this.request.body(); } List<String> result = new ArrayList<>(1); result.add(params); return result; } }
- 第四步:扩展
TraceableResponse
,该接口中方法在创建HttpTrace#Response
内部类时引用,自定义实现里面的方法:
public class CustomerTraceableResponse implements TraceableResponse { //自定义的HttpServletResponse包装类 private ResponseWrapper response; private HttpServletRequest request; public CustomerTraceableResponse(ResponseWrapper response, HttpServletRequest request) { this.response = response; this.request = request; } //返回响应状态 @Override public int getStatus() { return response.getStatus(); } //扩展Response headers添加Response Body属性,展示响应内容,但是需要排除`/actuator/`开头的请求,这里面部分响应内容太大,容易OOM @Override public Map<String, List<String>> getHeaders() { if(isActuatorUri()){ return extractHeaders(); }else{ Map<String, List<String>> result = new LinkedHashMap<>(1); List<String> responseBody = new ArrayList<>(1); responseBody.add(this.response.body()); result.put("ResponseBody", responseBody); result.put("Content-Type", getContentType()); return result; } } //是否是需要过滤的请求uri private boolean isActuatorUri() { String requestUri = request.getRequestURI(); AntPathMatcher matcher = new AntPathMatcher(); return matcher.match("/actuator/**", requestUri); } //server端页面展示的Content-Type以及Length是从Response中获取的 private List<String> getContentType() { List<String> list = new ArrayList<>(1); list.add(this.response.getContentType()); return list; } //针对/actuator/**的请求返回默认的headers内容获 private Map<String, List<String>> extractHeaders() { Map<String, List<String>> headers = new LinkedHashMap<>(); for (String name : this.response.getHeaderNames()) { headers.put(name, new ArrayList<>(this.response.getHeaders(name))); } return headers; } }
- 第五步:自定义
Filter
对Resquest和Response过滤,并创建HttpTrace对象:
public class CustomerHttpTraceFilter extends OncePerRequestFilter implements Ordered { //存储HttpTrace的repository,默认是居于内存的,可扩展该类跟换存储数据的方式 private HttpTraceRepository httpTraceRepository; //该类创建HttpTrace对象,Set<Include>包含的内容是我们需要展示那些内容的容器(request-headers,response-headers,remote-address,time-taken) private HttpExchangeTracer httpExchangeTracer; public CustomerHttpTraceFilter(HttpTraceRepository httpTraceRepository, HttpExchangeTracer httpExchangeTracer) { this.httpTraceRepository = httpTraceRepository; this.httpExchangeTracer = httpExchangeTracer; } @Override protected void doFilterInternal(HttpServletRequest request, HttpServletResponse response, FilterChain filterChain) throws ServletException, IOException { //校验URI是否有效 if (!isRequestValid(request)) { filterChain.doFilter(request, response); return; } //将HttpServletRequest包装成我们自己的 RequestWrapper wrapper = new RequestWrapper(request); //将HttpServletResponse包装成我们的自己的 ResponseWrapper responseWrapper = new ResponseWrapper(response); //创建我们的自己的TraceRequest对象 CustomerTraceableRequest traceableRequest = new CustomerTraceableRequest(wrapper); //创建HttpTrace对象(FilteredTraceableRequest 是内部类,通过Set<Include>筛选那些信息需要展示就保存那些信息),重点设置HttpTrace#Request对象的各种参数 HttpTrace httpTrace = httpExchangeTracer.receivedRequest(traceableRequest); try { filterChain.doFilter(wrapper, responseWrapper); } finally { //自定义的TraceableResponse 保存需要的response信息 CustomerTraceableResponse traceableResponse = new CustomerTraceableResponse(responseWrapper,request); //根据Set<Include>设置HttpTrace中session、principal、timeTaken信息以及Response内部类信息 this.httpExchangeTracer.sendingResponse(httpTrace, traceableResponse, null, null); //将HttpTrace对象保存在Respository中存储起来 this.httpTraceRepository.add(httpTrace); } } private boolean isRequestValid(HttpServletRequest request) { try { new URI(request.getRequestURL().toString()); return true; } catch (URISyntaxException ex) { return false; } } @Override public int getOrder() { return Ordered.LOWEST_PRECEDENCE - 10; } }
- 第六步:通过
@SpringBootApplication(exclude)
禁用HttpTraceAutoConfiguration
自动配置,自定义自动配置更换Filter过滤器:
@Configuration @ConditionalOnWebApplication @ConditionalOnProperty(prefix = "management.trace.http", name = "enabled", matchIfMissing = true) @EnableConfigurationProperties(HttpTraceProperties.class) public class TraceFilterConfig { //存储HttpTrace信息的对象 @Bean @ConditionalOnMissingBean(HttpTraceRepository.class) public InMemoryHttpTraceRepository traceRepository() { return new InMemoryHttpTraceRepository(); } //创建HttpTrace对象Exchange @Bean @ConditionalOnMissingBean public HttpExchangeTracer httpExchangeTracer(HttpTraceProperties traceProperties) { return new HttpExchangeTracer(traceProperties.getInclude()); } @ConditionalOnWebApplication(type = ConditionalOnWebApplication.Type.SERVLET) static class ServletTraceFilterConfiguration { //将我们自定义的Filter已Bean的方式注册,才能生效 @Bean @ConditionalOnMissingBean public CustomerHttpTraceFilter httpTraceFilter(HttpTraceRepository repository, HttpExchangeTracer tracer) { return new CustomerHttpTraceFilter(repository,tracer); } } @ConditionalOnWebApplication(type = ConditionalOnWebApplication.Type.REACTIVE) static class ReactiveTraceFilterConfiguration { @Bean @ConditionalOnMissingBean public HttpTraceWebFilter httpTraceWebFilter(HttpTraceRepository repository, HttpExchangeTracer tracer, HttpTraceProperties traceProperties) { return new HttpTraceWebFilter(repository, tracer, traceProperties.getInclude()); } } }
集成Redisson健康状态监控
如果有引入spring-boot-starter-redis
,SBA默认同过RedisConnectionFactory
监控Redis的健康状态,无奈Redisson还没有,自己东收丰衣足食。通过HealthIndicator
和ReactiveHealthIndicator
使用策略模式实现不同组件的健康监控,后者是使用Rective模式下的。我是通过JavaBean的方式配置Redisson,所以顺便实现ReactiveHealthIndicator
再添加该指标即可:
@Configuration @EnableConfigurationProperties(value = RedissonProperties.class) public class RedissonConfig implements ReactiveHealthIndicator { //自己的RedissonProperties文件 @Autowired private RedissonProperties redissonProperties; //暴露 redissonClient句柄 @Bean @ConditionalOnMissingBean public RedissonClient redisClient() { return Redisson.create(config()); } //通过Bean的方式配置RedissonConfig相关信息 @Bean public Config config() { Config config = new Config(); config.useSingleServer() //单实列模式 .setAddress(redissonProperties.getAddress() + ":" + redissonProperties.getPort()) .setPassword(redissonProperties.getPassword()) .setDatabase(redissonProperties.getDatabase()) .setConnectionPoolSize(redissonProperties.getConnectionPoolSize()) .setConnectionMinimumIdleSize(redissonProperties.getConnectionMinimumIdleSize()) .setIdleConnectionTimeout(redissonProperties.getIdleConnectionTimeout()) .setSubscriptionConnectionPoolSize(redissonProperties.getSubscriptionConnectionPoolSize()) .setSubscriptionConnectionMinimumIdleSize(redissonProperties.getSubscriptionConnectionMinimumIdleSize()) .setTimeout(redissonProperties.getTimeout()) .setRetryAttempts(redissonProperties.getRetryAttempts()) .setRetryInterval(redissonProperties.getRetryInterval()) .setConnectTimeout(redissonProperties.getConnectTimeout()) .setReconnectionTimeout(redissonProperties.getReconnectionTimeout()); config .setCodecProvider(new DefaultCodecProvider()) .setEventLoopGroup(new NioEventLoopGroup()) .setThreads(Runtime.getRuntime().availableProcessors() * 2) .setNettyThreads(Runtime.getRuntime().availableProcessors() * 2); return config; } //实现ReactiveHealthIndicator 重写health方法 @Override public Mono<Health> health() { return checkRedissonHealth().onErrorResume(ex -> Mono.just(new Health.Builder().down(ex).build())); } //我是通过ping 的方式判断redis服务器是否up的状态,并增加加Netty和Threads的监控 private Mono<Health> checkRedissonHealth() { Health.Builder builder = new Health.Builder(); builder.withDetail("address", redissonProperties.getAddress()); //检测健康状态 if (this.redisClient().getNodesGroup().pingAll()) { builder.status(Status.UP); builder.withDetail("dataBase", redissonProperties.getDatabase()); builder.withDetail("redisNodeThreads", this.redisClient().getConfig().getThreads()); builder.withDetail("nettyThreads", this.redisClient().getConfig().getNettyThreads()); }else{ builder.status(Status.DOWN); } return Mono.just(builder.build()); } }
在页面上看就是:
Ok!圆满完成!
如有错误,不吝赐教!
欢迎关注技术公众号:
低调大师中文资讯倾力打造互联网数据资讯、行业资源、电子商务、移动互联网、网络营销平台。
持续更新报道IT业界、互联网、市场资讯、驱动更新,是最及时权威的产业资讯及硬件资讯报道平台。
转载内容版权归作者及来源网站所有,本站原创内容转载请注明来源。
- 上一篇
走进JavaWeb技术世界3:JDBC的进化与连接池技术
本系列文章将整理到我在GitHub上的《Java面试指南》仓库,更多精彩内容请到我的仓库里查看 https://github.com/h2pl/Java-Tutorial 喜欢的话麻烦点下Star哈 文章首发于我的个人博客: www.how2playlife.com 本文是微信公众号【Java技术江湖】的《走进JavaWeb技术世界》其中一篇,本文部分内容来源于网络,为了把本文主题讲得清晰透彻,也整合了很多我认为不错的技术博客内容,引用其中了一些比较好的博客文章,如有侵权,请联系作者。该系列博文会告诉你如何从入门到进阶,从servlet到框架,从ssm再到SpringBoot,一步步地学习JavaWeb基础知识,并上手进行实战,接着了解JavaWeb项目中经常要使用的技术和组件,包括日志组件、Maven、Junit,等等内容,以便让你更完整地了解整个Java Web技术体系,形成自己的知识框架。为了更好地总结和检验你的学习成果,本系列文章也会提供每个知识点对应的面试题以及参考答案。 如果对本系列文章有什么建议,或者是有什么疑问的话,也可以关注公众号【Java技术江湖】联系作者,欢迎你参...
- 下一篇
如何保证Hadoop数据湖不变成“数据洪水”
【大咖・来了 第7期】10月24日晚8点观看《智能导购对话机器人实践》 1、数据湖:一不留神变数据洪 数据湖的提出距今已经有了几年时间了,特别是在当今时代中,基于Hadoop建立的数据湖在大数据处理中占有的位置越来越重要。但是如何保证数据湖不像南方水灾一样泛滥,依然是一个耐人寻味的话题。 数据湖已满,如何防泛滥 数据湖洪水泛滥 数据湖十分灵活,同时具备可扩展和低成本的特点。其最初建立的目的十分简单,就是将所有形式的数据集中在同一处,这些数据包括了结构化数据、非结构化数据以及半结构化数据。这些数据可以是日志文件、点击流、邮件、图像、音频视频或者文本文件。 数据湖中数据类型繁杂 在这些数据中,非结构化和半结构化数据占据了很大一部分,但是由于我们的处理能力不同,一些数据可能在数据湖中存储了很长时间而不能被处理掉,这样就会一直积攒下来保留的现在。 诚然,数据湖可以帮助处理各种形式的数据,这其中以结构化数据为主。而且数据湖具备数据库的大部分特质,可以提供数据查询、结构化数据处理报告等业务。数据湖的***价值在于数据利用、探索大数据的价值,预测未来结果并为企业提出相关建议,进而指导企业的进一步决策...
相关文章
文章评论
共有0条评论来说两句吧...
文章二维码
点击排行
推荐阅读
最新文章
- CentOS8,CentOS7,CentOS6编译安装Redis5.0.7
- MySQL8.0.19开启GTID主从同步CentOS8
- CentOS7,CentOS8安装Elasticsearch6.8.6
- Docker使用Oracle官方镜像安装(12C,18C,19C)
- Jdk安装(Linux,MacOS,Windows),包含三大操作系统的最全安装
- Linux系统CentOS6、CentOS7手动修改IP地址
- CentOS7安装Docker,走上虚拟化容器引擎之路
- CentOS7编译安装Cmake3.16.3,解决mysql等软件编译问题
- SpringBoot2全家桶,快速入门学习开发网站教程
- CentOS7设置SWAP分区,小内存服务器的救世主