Unsere Reise in die Unternehmensintegration zeigt die Evolution der Herausforderungen, die bei WSO2 Enterprise Integrator (EI) 6.5.0 auftraten, hin zu den optimierten Effizienzen von WSO2 Micro Integrator (MI) 4.2.0. Dieser Übergang verdeutlicht das Engagement von WSO2 für kontinuierliche Verbesserung und Innovation.
Einführung: Navigieren in Observability für Systemstabilität
Willkommen bei einem entscheidenden Wandel in der Unternehmensintegration, bei dem Observability der Wegweiser für Systemstabilität wird. Unsere Geschichte beginnt mit dem etablierten JMX-Protokoll, das ein Eckpfeiler im Monitoring war. Mit dem Aufkommen von Container-Orchestrierungstechnologien wie Kubernetes läuten wir jedoch eine neue Ära ein. Dieser Blog behandelt die Transformation vom monolithischen Framework des WSO2 Enterprise Integrator zu einem dynamischeren, containerisierten Ansatz mit WSO2 Micro Integrator und JMX Exporter. Hier erkunden wir, wie moderne Werkzeuge wie Prometheus und Grafana unsere Fähigkeit revolutionieren, Instabilitäten in WSO2-Komponenten proaktiv zu verwalten und zu erkennen, und markieren damit eine bedeutende Abweichung von den Bare-Metal-Installationen der Vergangenheit.
Die EI-Erfahrung: Tiefgreifende Fehlerbehebung
Anfangs, in WSO2 EI 6.5.0, hatten wir erhebliche Verzögerungen beim Start, wobei die Zeiten von 240 Sekunden auf über 1.200 Sekunden stiegen. Unser umfassender Fehlerbehebungsprozess umfasste den Einsatz von Tools wie log4jdbc DriverSpy, JMX-Überwachung und eine sorgfältige Analyse der wso2carbon.log-Datei. Das Verfolgen und Interpretieren technischer Protokolle war ein entscheidender Teil unseres diagnostischen Ansatzes. Diese detaillierte Analyse von Protokollmustern war nicht nur technisch anspruchsvoll, sondern auch zeitaufwändig und erstreckte sich oft über mehrere Tage.
Dies unterstrich die Robustheit der Tools von WSO2 im Umgang mit komplexen Datenbankverbindungen und Leistungsproblemen, betonte aber auch die komplexe Natur der Identifizierung und Behebung zugrunde liegender Probleme in Unternehmensintegratoren.
Diese Reise und die daraus gewonnenen Erkenntnisse wurden ausführlich in meinem vorherigen Blogbeitrag dokumentiert, „Wie man einen langsam startenden WSO2 EI Server repariert„, der die Tiefe solcher technischen Bemühungen weiter erkundet.
Übergang zu MI 4.2.0: Verbesserte Leistungsoptimierung
Mit dem Upgrade auf MI 4.2.0 haben wir den Integrationsansatz verfeinert, um die Leistungs- und Überwachungsfähigkeiten zu verbessern:
1. Performance-Tuning und Konfiguration:
- Die schlankere Architektur von MI trug zu schnelleren Starts bei und zeigte seine verbesserten Leistungsfähigkeiten.
- Wir optimierten die deployment.toml für effektives Speicher- und Thread-Management und zeigten damit die Flexibilität von MI:
2. Erweiterte Überwachung mit JMX und Prometheus:
- Prometheus wird für die Echtzeitüberwachung genutzt und zeigt die fortschrittlichen Integrations- und Überwachungsfähigkeiten von MI.
- Um detaillierte Leistungsinformationen über JMX-Metriken bereitzustellen, führen wir benutzerdefinierte Konfigurationen in der deployment.toml ein und setzen JVM-Befehlszeilenoptionen für die Prometheus-Kompatibilität:
```toml
[[synapse_handlers]]
name="CustomObservabilityHandler"
class="org.wso2.micro.integrator.observability.metric.handler.MetricHandler"
# Example datasource with JMX enabled
[[datasource]]
id = "StoreDB"
url = "jdbc:mysql://mysql:3306/store"
username = "root"
password = "root"
driver = "com.mysql.cj.jdbc.Driver"
jmx_enable = true
```
- JVM-Befehlszeilenoptionen:
-DenablePrometheusApi=true -Dcom.sun.management.jmxremote.authenticate=false -Dcom.sun.management.jmxremote.ssl=false -Dcom.sun.management.jmxremote.port=9999
- Im nächsten Schritt werden wir einen JMX Exporter als Sidecar bereitstellen, um JMX-Metriken zu sammeln und sie in einer Prometheus-freundlichen Weise bereitzustellen.
3. Docker Compose Setup für JMX Exporter:
- Ein JMX Exporter Docker-Container ist eingerichtet, um Metriken von der WSO2MI-Instanz zu sammeln. Hier ist der relevante Ausschnitt aus der docker-compose-Datei:
```yaml
jmx-exporter:
image: sscaling/jmx-prometheus-exporter
networks:
- app-tier
ports:
- "9072:9072"
environment:
SERVICE_PORT: 9072
JVM_OPTS: "-Djava.util.logging.config.file=/opt/jmx_exporter/logging.properties -Dcom.sun.management.jmxremote.ssl=false -Dcom.sun.management.jmxremote.authenticate=false -Dcom.sun.management.jmxremote.port=5555"
volumes:
- ./conf/jmx-exporter/wso2mi_config.yml:/opt/jmx_exporter/config.yml
```
- Die wso2mi_config.yml für den JMX Exporter ist so konfiguriert, dass sie eine Verbindung zum WSO2MI JMX-Endpunkt mit den folgenden Einstellungen herstellt:
```yaml
startDelaySeconds: 15
jmxUrl: service:jmx:rmi:///jndi/rmi://wso2mi:9999/jmxrmi
ssl: false
lowercaseOutputName: true
username: admin
password: admin
```
- Es ist entscheidend, die korrekte jmxUrl für eine erfolgreiche Verbindung mit der JMX-Schnittstelle von WSO2MI zu verwenden.
Diese Schritte veranschaulichen das Setup für erweiterte Überwachungsfunktionen im WSO2 Micro Integrator, wodurch eine nahtlose Integration mit Observabilitätstools ermöglicht wird.
4. Visualisierung von MI-Metriken mit Grafana:
Visualisierung von MI-Metriken mit Grafana: Die Konfiguration von Grafana zur Anzeige von MI-Metriken verbessert die Beobachtbarkeit der Datenbankleistung und zeigt die fortschrittlichen Fähigkeiten des WSO2 Micro Integrators für tiefgehende Analysen. Mit dem Einsatz des JMX Exporters haben wir die Standardmetriken erweitert, um eine breitere Palette von Datenbankverbindungsparametern einzubeziehen, was eine umfassendere Überwachungsumgebung ermöglicht.
Anstelle der zuvor erwähnten db_active_connections und db_idle_connections Metriken können wir nun eine Reihe detaillierter Metriken überwachen, die uns Einblicke in den Status und die Gesundheit des Datenbankverbindungspools geben. Diese Metriken umfassen:
- [datasource id]_datasource_initialized: Gibt an, ob die Datenquelle initialisiert wurde.
- [datasource id]_datasource_autocommit: Zeigt an, ob für die Verbindungen Auto-Commit aktiviert ist.
- [datasource id]_datasource_readonly: Gibt an, ob die Datenquelle im Nur-Lese-Modus ist.
- [datasource id]_datasource_lastconnected: Der Zeitstempel der letzten erfolgreichen Verbindung.
- [datasource id]_datasource_closed: Gibt an, ob die Datenquelle geschlossen wurde.
- [datasource id]_datasource_lastvalidated: Der Zeitstempel der letzten Validierung der Verbindung.
- [datasource id]_datasource_maxageexpired: Gibt an, ob Verbindungen aufgrund von maximalen Alterseinstellungen abgelaufen sind.
- [datasource id]_datasource_discarded: Zählt die Anzahl der verworfenen Verbindungen.
- [datasource id]_datasource_suspect: Markiert Verbindungen, die verdächtig oder potenziell defekt sind.
- [datasource id]_datasource_connectionversion: Versionsnummer der Verbindung.
- [datasource id]_datasource_timestamp: Der aktuelle Zeitstempel.
- [datasource id]_datasource_transactionisolation: Zeigt das Transaktionsisolation Level.
- [datasource id]_datasource_holdability: Gibt die Haltbarkeit der Verbindungen an.
- [datasource id]_datasource_released: Zählt, wie viele Verbindungen freigegeben wurden.
Das Erstellen von Grafana-Dashboards, die diese Metriken visualisieren, ermöglicht es Administratoren, die Leistung und Stabilität ihrer Datenbankverbindungen in Echtzeit zu überwachen und zu analysieren, um handlungsreiche Einblicke in den Betrieb des Systems zu erhalten.
Hinweis: Der Metriken-Endpunkt von WSO2 MI (http://:/metrics) stellt diese JMX-Metriken standardmäßig nicht zur Verfügung. Durch Verwendung des JMX-Exporters gemäß meiner Docker-Compose-Einrichtung können wir diese detaillierten JMX-Metriken von WSO2 MI abrufen und sie in einem Format bereitstellen, das von Prometheus verarbeitet und von Grafana visualisiert werden kann.
Ermittlung der Ursache mit fortschrittlichem Monitoring von MI
Die erweiterten Überwachungsfunktionen von MI vereinfachen den Prozess der Identifizierung von Beispielen wie dem MS SQL-Datenbankserver als das Hauptproblem, über das in meinem vorherigen Blog gesprochen wurde. Die Integration von Prometheus und Grafana bietet robuste Lösungen für Echtzeitanalysen:
- Die schnelle Erkennung von Anomalien in den Leistungsmetriken der Datenbank wurde einfach, was eine sofortige Identifizierung ungewöhnlicher Muster oder erweiterter Nutzung ermöglichte.
- Die kontinuierliche Überwachung beleuchtete externe Faktoren, die die Funktionalität der Datenbank beeinflussten, und enthüllte potenzielle zugrunde liegende Probleme.
- Direkte und umfassende Einblicke in die Datenbankoperationen erleichterten einen effizienteren Ansatz zur Diagnose und Behebung von Problemen und konnten Herausforderungen identifizieren, die mit dem Windows-Server verbunden waren, der die Datenbank hostete.
Diese verbesserten Überwachungsmöglichkeiten in MI unterstrichen die Effizienz und Wirksamkeit der Plattform bei der schnellen Identifizierung und Bewältigung externer datenbankbezogener Herausforderungen.
Reflexionen über EI- und MI-Ansätze
Der Übergang von der manuellen Überwachung von EI zu einem automatisierten Leistungsmanagement von MI stellt einen signifikanten Fortschritt in der Integrations technologie dar. Diese Verschiebung betont das Engagement von WSO2, Lösungen anzubieten, die die Komplexität reduzieren und die Effizienz verbessern.
Fazit: Das Annehmen des neuen Zeitalters mit MI 4.2.0
Die erweiterten Überwachungsfunktionen von MI vereinfachen den Prozess der Identifizierung von Beispielen wie dem MS SQL-Datenbankserver als das Hauptproblem, über das in meinem vorherigen Blog gesprochen wurde. Die Integration von Prometheus und Grafana bietet robuste Lösungen für Echtzeitanalysen:
- Die schnelle Erkennung von Abweichungen in den Leistungsmetriken der Datenbank wird erleichtert, was eine sofortige Identifizierung ungewöhnlicher Muster oder verlängerten Nutzung ermöglicht.
- Die kontinuierliche Überwachung erhellt externe Faktoren, die die Funktionalität der Datenbank beeinflussen, und enthüllt potenzielle zugrunde liegende Probleme.
- Direkte und umfassende Einblicke in Datenbankoperationen erleichtern einen effizienteren Ansatz zur Diagnose und Behebung von Problemen und können Herausforderungen identifizieren, die mit dem Windows-Server zusammenhängen, auf dem die Datenbank gehostet wird.
Diese verbesserten Überwachungsmöglichkeiten in MI unterstreichen die Effizienz und Wirksamkeit der Plattform bei der schnellen Identifizierung und Bewältigung externer datenbankbezogener Herausforderungen.