前言
micrometer中自带了很多其他框架的指标信息，可以很方便的通过prometheus进行采集和监控，常用的有JVM的信息，Http请求的信息，Tomcat线程的信息等。
对于一些比较活跃的框架，有些还是不支持的，比如Dubbo。如果想监控Dubbo的一些指标，比如线程池的状况，我们需要手动去扩展，输出对应的线程池指标才行。
在这种情况下，肯定是没什么思路的，因为你不知道怎么去扩展，下面给大家介绍去做一件事情之前的思考，方式方法很重要。
- Dubbo有没有现成的实现?
- 参考micrometer中指标的实现，依葫芦画瓢？
Dubbo有没有现成的实现?
完整的实现应该没有，至少我还没用过，也没有那种去搜索引擎一搜就大把结果的现状，于是我在Dubbo的Github上找到了一个相关的项目dubbo-spring-boot-actuator。
https://github.com/apache/dubbo-spring-boot-project/tree/master/dubbo-spring-boot-actuator
dubbo-spring-boot-actuator看名称就知道，提供了Dubbo相关的各种信息端点和健康检查。从这里面也许能发现点有用的代码。
果不其然，在介绍页面中看到了想要的内容，线程池的指标数据，只不过是拼接成了字符串显示而已。
"threadpool": {
"source": "management.health.dubbo.status.extras",
"status": {
"level": "OK",
"message": "Pool status:OK, max:200, core:200, largest:0, active:0, task:0, service port: 12345",
"description": null
}
}
然后就去翻dubbo-spring-boot-actuator的代码了，没找到线程池这块的代码。后面在dubbo.jar中找到了ThreadPoolStatusChecker这个类，核心逻辑在这里面。现在已经解决了第一个问题，就是获取到Dubbo的线程池对象。
参考micrometer中指标的实现，依葫芦画瓢？
线程池对象能拿到了，各种数据也就能获取了。接下来的问题就是如何暴露出去给prometheus采集。
两种方式，一种是自定义一个新的端点暴露，一种是直接在已有的prometheus端点中增加指标数据的输出，也就是依葫芦画瓢。
看源码中已经有很多Metrics的实现了，我们也实现一个Dubbo 线程池的Metrics即可。
上图框起来的就是一个已经存在的线程池Metrics，可以直接复用代码。
实现的主要逻辑就是实现一个MeterBinder接口，然后将你需要的指标进行输出即可。于是打算在bindTo方法中获取Dubbo的线程池对象，然后输出指标。经过测试，在MeterBinder实例化的时候Dubbo还没初始化好，拿不到线程池对象，绑定后无法成功输出指标。
后面还是打算采用定时采样的方式来输出，自定义一个后台线程，定时去输出数据。可以用Timer，我这图简单就直接while循环了。
/**
* Dubbo线程池指标
*
* @author yinjihuan
*/
@Configuration
public class DubboThreadMetrics {
@Autowired
private MeterRegistry meterRegistry;
private final Iterable<Tag> TAG = Collections.singletonList(Tag.of("thread.pool.name", "dubboThreadPool"));
@PostConstruct
public void init() {
new Thread(() -> {
while (true) {
try {
Thread.sleep(1000);
} catch (InterruptedException e) {
e.printStackTrace();
}
DataStore dataStore = ExtensionLoader.getExtensionLoader(DataStore.class).getDefaultExtension();
Map<String, Object> executors = dataStore.get(Constants.EXECUTOR_SERVICE_COMPONENT_KEY);
for (Map.Entry<String, Object> entry : executors.entrySet()) {
ExecutorService executor = (ExecutorService) entry.getValue();
if (executor instanceof ThreadPoolExecutor) {
ThreadPoolExecutor tp = (ThreadPoolExecutor) executor;
Gauge.builder("dubbo.thread.pool.core.size", tp, ThreadPoolExecutor::getCorePoolSize)
.description("核心线程数")
.baseUnit("threads")
.register(meterRegistry);
Gauge.builder("dubbo.thread.pool.largest.size", tp, ThreadPoolExecutor::getLargestPoolSize)
.description("历史最高线程数")
.baseUnit("threads")
.register(meterRegistry);
Gauge.builder("dubbo.thread.pool.max.size", tp, ThreadPoolExecutor::getMaximumPoolSize)
.description("最大线程数")
.baseUnit("threads")
.register(meterRegistry);
Gauge.builder("dubbo.thread.pool.active.size", tp, ThreadPoolExecutor::getActiveCount)
.description("活跃线程数")
.baseUnit("threads")
.register(meterRegistry);
Gauge.builder("dubbo.thread.pool.thread.count", tp, ThreadPoolExecutor::getPoolSize)
.description("当前线程数")
.baseUnit("threads")
.register(meterRegistry);
Gauge.builder("dubbo.thread.pool.queue.size", tp, e -> e.getQueue().size())
.description("队列大小")
.baseUnit("threads")
.register(meterRegistry);
Gauge.builder("dubbo.thread.pool.taskCount", tp, ThreadPoolExecutor::getTaskCount)
.description("任务总量")
.baseUnit("threads")
.register(meterRegistry);
Gauge.builder("dubbo.thread.pool.completedTaskCount", tp, ThreadPoolExecutor::getCompletedTaskCount)
.description("已完成的任务量")
.baseUnit("threads")
.register(meterRegistry);
}
}
}
}).start();
}
}
指标信息：
配置线程池图表
创建一个新的 dashboard 配置图表，然后新建panel配置指标信息
左侧配指标信息，右侧选择对应的图表格式。需要注意的是，如果有多个服务实例，Metrics这边最好是根据服务实例来显示，需要在指标后面增加条件，如下：
dubbo_thread_pool_max_size_theads{application="$application", instance=~"$instance"}
关于作者：尹吉欢，简单的技术爱好者，《Spring Cloud微服务-全栈技术与案例解析》, 《Spring Cloud微服务 入门 实战与进阶》作者, 公众号猿天地发起人。
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