背景
Apache ShardingSphere 作为践行 Database Plus 理念的数据服务平台，其包含数据分片、读写分离、数据加密、影子库、分布式事务、弹性伸缩等多种数据管理功能。当 Apache ShardingSphere 应用于实际生产中，用户往往需要对其性能进行监控，并结合业务分析定位出现的异常问题。我们知道 APM（应用性能监控）是通过对系统可观察性数据进行采集、存储和分析，进行系统的性能监控与诊断，主要功能包括性能指标监控、调用链分析，应用拓扑图等，一般通过 Tracing（链路跟踪）、Metrics（指标监控）和 Logging（日志）的手段来获取系统运行状况的可观察性数据，因此 Apache ShardingSphere 也为用户提供了可观察性的功能。
蒋平川，SphereEx 高级中间件工程师，Apache Tomcat & Apache ShardingSphere Contributor。目前专注于开源技术领域，在 SphereEx 主要负责 SphereEx-Console、SphereEx-Boot 的研发工作。
姜茂林，SphereEx 高级中间件工程师，Apache ShardingSphere Contributor。目前专注于 SphereEx 商业相关研发。
设计目标
Apache ShardingSphere 通过配置已经提供了日志的输出，所以当前 Apache ShardingSphere 可观察性功能目标主要是为用户提供必要的指标数据、链路数据。同时，我们希望在提供可观察性的时候，不会因为这部分功能引入对其他代码模块的改动，避免代码复杂度的上升。
设计内容
我们选择了监控常用的代理探针设计模式来实现 Apache ShardingSphere 的可观察模块，并采用优秀的 ByteBuddy 作为运行时代理生成组件，结合 Java Agent 技术实现了可观察性模块的代码零侵入。此外，我们通过插件化的技术来支持的不同框架或者系统的 Metrics 与 Tracing。通过插件化的设计，也能支持用户进行自定义，开发特定业务的自有功能组件。
当前 Apache ShardingSphere 的 Agent 模块自带功能提供了对 Prometheus、Zipkin、Jaeger、SkyWalking 及 OpenTelemetry 的支持。
实战指南
我们通过在 Apache ShardingSphere-Proxy 上部署 Prometheus 及 Zipkin 的可观察性数据插件的示例来具体实战演示一下 Apache ShardingSphere Agent 模块的使用。
软件准备
prometheus-2.32.1.linux-amd64.tar.gz (https://prometheus.io/download)
zipkin-server-2.23.9-exec.jar (https://zipkin.io/pages/quick...)
apache-shardingsphere-5.1.0-SNAPSHOT-shardingsphere-proxy-bin.tar.gz
apache-shardingsphere-5.1.0-SNAPSHOT-shardingsphere-agent-bin.tar.gz
MySQL 5.7.34
系统部署
端口说明
Prometheus Server：9090
Zipkin Server：9411
Apache ShardingSphere-Proxy：3307
Apache ShardingSphere Agent（Prometheus Plugin）：9000
Prometheus
我们需要添加监控对象到 Prometheus，这里需要将 Apache ShardingSphere Agent 配置的 9000 端口地址添加到 Prometheus 的配置文件 prometheus.yml。
vi prometheus.yml
在文件中的 static_configs 下面添加：
- targets: ["localhost:9000"]
然后启动：
./prometheus &
Zipkin
使用 Zipkin Server 比较简单，在 Zipkin Server 的目录通过如下命令启动：
java -jar zipkin-server-2.23.9-exec.jar &
ShardingSphere
部署 Apache ShardingSphere-Proxy 及 Agent，可以参考官网（https://shardingsphere.apache...）关于 Proxy 和可观察性的使用说明文档。假设我们将 Proxy、Agent 都在 /tmp 目录，以下是部署 Agent 的具体步骤：
修改配置
修改 agent.yaml 配置文件，开启 Prometheus、 Zipkin 插件，Prometheus 插件数据端口修改为 9000，与前面的端口说明对应。具体内容如下：
applicationName: shardingsphere-agent
ignoredPluginNames:
- Jaeger
- OpenTracing
- OpenTelemetry
- Logging
plugins:
Prometheus:
host: "localhost"
port: 9000
props:
JVM_INFORMATION_COLLECTOR_ENABLED : "true"Jaeger:
host: "localhost"
port: 5775
props:
SERVICE_NAME: "shardingsphere-agent"
JAEGER_SAMPLER_TYPE: "const"
JAEGER_SAMPLER_PARAM: "1"Zipkin:
host: "localhost"
port: 9411
props:
SERVICE_NAME: "shardingsphere-agent"
URL_VERSION: "/api/v2/spans"
SAMPLER_TYPE: "const"
SAMPLER_PARAM: "1"OpenTracing:
props:
OPENTRACING_TRACER_CLASS_NAME: "org.apache.skywalking.apm.toolkit.opentracing.SkywalkingTracer"OpenTelemetry:
props:
otel.resource.attributes: "service.name=shardingsphere-agent"
otel.traces.exporter: "zipkin"Logging:
props:
LEVEL: "INFO"添加到启动命令
修改 /tmp/apache-shardingsphere-5.1.0-shardingsphere-proxy-bin/bin/start.sh 文件，将 Agent 下的 shardingsphere-agent.jar 文件的绝对路径添加到启动脚本中。
nohup java ${JAVA_OPTS} ${JAVA_MEM_OPTS} \
-classpath ${CLASS_PATH} ${MAIN_CLASS} >> ${STDOUT_FILE} 2>&1 &
改为：
nohup java ${JAVA_OPTS} ${JAVA_MEM_OPTS} \
-javaagent:/tmp/apache-shardingsphere-5.1.0-shardingsphere-agent-bin/shardingsphere-agent.jar \
-classpath ${CLASS_PATH} ${MAIN_CLASS} >> ${STDOUT_FILE} 2>&1 &
启动
现在可以在 Proxy 的目录下启动了：
bin/start.sh
访问测试
指标及链路数据
我们采用 Proxy 默认提供的分库分片配置场景 config-sharding.yaml 来进行后续访问及数据的展示。
使用 MySQL 命令行连接到启动的 ShardingSphere-Proxy
检查 Prometheus Server 及 Zipkin Server 的数据结果
通过 Prometheus Web 查询 proxyinfo 信息，获取 proxyinfo 数据结果。
通过 MySQL client 连接后，查看 Zipkin Web 链路信息，如下：
通过 MySQL 命令行查询数据
检查 Prometheus Server 及 Zipkin Server 的数据结果
通过 Prometheus Web 查询 parsesqldmlselecttotal 数据结果。
通过 Zipkin Web 查询链路信息，如下：
通过对 Span 细心查找，我们可以选中具体查看 select * from t_order 这条 SQL 语句的链路情况：
拓扑图
我们通过 Zipkin Web 查看依赖关系的时候，发现没有生成拓扑图。现在，我们需要通过配置来添加上依赖拓扑。
下载文件
首先下载下表中 Zipkin 相关的依赖文件，并拷贝到 Proxy 的 lib 目录。
修改配置
配置 Proxy 的 conf 目录下对应数据源配置文件 config-sharding.yaml，在 dataSources 节点的下数据源连接对应 url 上添加如下配置：
MySQL 5.x：statementInterceptors=brave.mysql.TracingStatementInterceptor
或 MySQL 8.x：queryInterceptors=brave.mysql8.TracingQueryInterceptor
重新启动 Proxy
然后在进行跟前面的一样访问测试后，在通过 Zipkin Web 查看依赖，我们可以看到拓扑图：
采样率
Apache ShardingSphere Agent 的可观察性插件还支持采样率的设置，针对不同的场景，可以配置不同的采样率来适应。Zipkin 插件支持的采样率类型配置有 const、counting、ratelimiting、boundary。对于请求量比较大的场景，我们建议使用类型 boundary，并配置合适的采样率可以很好降低链路数据的采集量。
Zipkin:
host: "localhost"
port: 9411
props:
SERVICE_NAME: "shardingsphere-agent"
URL_VERSION: "/api/v2/spans"
SAMPLER_TYPE: "boundary"
SAMPLER_PARAM: "0.001"结语
Apache ShardingSphere 通过提供的可观察性功能，并且默认支持与多种常用的监控框架和系统对接，方便用户对其进行监控管理。未来我们还将继续增强并完善 Apache ShardingSphere 的监控方面的能力，希望大家持续关注。
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