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前言
技术支持工作过程中,我们通常碰到这样两种情况:第一,访问业务数据慢,但又不知慢在何处;第二,写入的业务数据出错,但又不知为何出错。其实,
Apusic Admin Console
工具中,包含了数据源连接监控和数据源事件跟踪两大功能,特别是后者,能够有效帮助我们去分析解决以上两种问题。本文将简要介绍如何使用
Admin Console
中的这两大功能。
数据源连接监控需要在
Apusic Admin Console
中添加
Apusic
应用服务器。下面描述
Step by Step
的添加过程。
1
)切换到“
Apusic
管理”透视图。
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2
)在“
Apusic
服务器列表”视图中,点击鼠标右键,点击“增加服务器”。
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3
)在弹出窗体,选择“
Apusic
应用服务器”。
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4
)然后,选择“远程服务器”,输入主机、端口、用户、密码等信息,点击“
finish
”按钮完成。
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一般情况下,启动
Apusic
应用服务器这个步骤不是必须的,因这个时候
Apusic
应用服务器可能已经正在运行了。如在测试或者调试环境,需要确认
Apusic
应用服务器已经启动。
在“
Apusic
服务器列表”视图中,点中刚添加的
Apusic
,点击鼠标右键,在弹出菜单中,点击“连接”。
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然后再弹出窗体,输入用户、密码,点击“
ok
”按钮。
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如有防火墙,请允许
eclipse
的连接。
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连接上
Apusic
后,在
Apusic Admin Console
中,选择“数据源连接监控”透视图。
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在“数据源连接监控”视图,双击所要监控的
Apusic
下的数据源。
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在该数据源的视图中,我们就可以查看详细的连接使用的统计情况,包括创建数、关闭数、空闲连接数、总连接数、等待线程数等。
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需要注意以下几点:
<!---->(1)
<!---->如等待线程数不为
0
,则表示数据库连接池可能设置得不够大
<!---->(2)
<!---->如创建数明显大于关闭数,超出合理的水平,则表现可能存在连接泄漏
<!---->(3)
<!---->等待时间或使用时间峰值过大,表明可能存在数据库访问方面的瓶颈
除了统计数据外,还可以查看活动连接
/
非活动连接的调用栈。那些活动时间过长的连接,特别需要加于留意。
连接上
Apusic
后,在
Apusic Admin Console
中,选择“数据源事件跟踪”透视图。
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<!---->
选择菜单中的“文件”
->
“
New
”
->
“跟踪”。
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在“新建跟踪”窗体,输入跟踪名,选择服务器,并选中需要跟踪的数据源,点“
Next
”按钮。
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下一步需要将跟踪到的事件信息暂存到数据库中。添加
URL
、驱动类名、驱动类路径、表名等信息,点击“
Next
”按钮。
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下一步比较关键,我们可以选定跟踪的事件类型,包括
SQL
的语句执行、连接获取、设置自动提交、连接提交、连接回滚、连接关闭等事件,以及事务的开始、完成事件。
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我们也可以选择感兴趣的数据列进行查看,最后,点击“
Finish
”按钮,完成。。
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数据源事件跟踪将自动启动,在数据源跟踪视图中,将可以看到
SQL
语句,执行时间,堆栈等非常重要的信息了。
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<!---->
某客户应用,数据库为
SQL Server
,反馈访问缓慢。通过数据源事件跟踪,定位到问题。为了便于阅读,剥离应用场景,演示代码如下:
<%@ page
import="java.sql.*"%>
<%@ page
import="javax.sql.*"%>
<%@ page
import="javax.naming.*"%>
<%
Context ctx = null;
DataSource ds = null;
Connection conn = null;
Statement stmt = null;
ResultSet rs = null;
String jndi =
"cyDataSource";
String sql_insert =
"insert into test(id,name,code) values(1,'1','1')";
String sql_update =
"update test set name='2'";
String sql_query = "select
* from test";
try {
ctx = new InitialContext();
ds =
(DataSource)ctx.lookup(jndi);
conn = ds.getConnection();
conn.setAutoCommit(false);
stmt = conn.createStatement();
stmt.executeUpdate(sql_insert);
stmt.close();
conn.setAutoCommit(true);
stmt = conn.createStatement();
stmt.executeUpdate(sql_update);
stmt = conn.createStatement();
rs =
stmt.executeQuery(sql_query);
while(rs.next()) {
System.out.println("id:" + rs.getObject(1) +
" |name:" + rs.getObject(2) + " |code:" +
rs.getObject(3));
out.println("id:" + rs.getObject(1) + "
|name:" + rs.getObject(2) + " |code:" + rs.getObject(3));
}
} catch (Exception e) {
e.printStackTrace();
} finally{
}
%>
|
代码很简单,大意是对某个表进行插入操作后,因连接被传来传去,中间处理比较混乱,事务并未提交,这时同一连接又去访问该表进行更新操作。
我们依照上节的介绍,依样画瓢,开始数据源事件跟踪。然后,当访问演示页面时,发现页面半天不动,后台也没啥动静,
JVM
也很正常,究竟发生什么事?代码执行到何处被阻塞了?
看起来好像很难,不过,这时候或者就是数据源事件跟踪工具发挥作用的时候了。通过观察数据源事件跟踪工具的输出,我们发现,连接在执行完第二次
setAutoCommit
后,未能继续执行后续的
Update
语句,显然,该语句涉及的表给锁住了。例子很简单,大家感兴趣的话可以动手做做。或者爱动手的你,把
SQL Server
换成
Oracle
,结果又会是如何呢?
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