前言：本文通过案例详细介绍 APM 新推出的线程池与连接池监控功能。

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概要

在 Java 生态系统中，Tomcat 线程池、Dubbo 线程池和 Druid 连接池等资源池被广泛使用。若缺乏有效的监控机制，资源池可能会面临一系列挑战，包括难以察觉的性能瓶颈、资源的不必要浪费、系统稳定性的潜在威胁，以及问题定位的复杂性等。

在本文中，我们将探讨应用性能监控 APM 新推出的线程池与连接池监控功能。通过一系列实际案例，我们将详细阐述如何有效利用这些工具进行监控，同时提供最佳实践指南，帮助用户构建起符合自身需求的监控体系。

资源池的目的/收益

资源池是一个通用的概念，指的是将有限的资源集中管理和分配给多个用户或任务的机制。资源池的目的是通过有效分配和重用资源来提高系统的效率、性能和可伸缩性。常见的资源池主要有线程池、连接池和内存池等。

线程池

线程池是管理并发执行线程的资源池。它维护着一组工作线程，这些线程可以被重复用于执行多个任务，从而避免了频繁创建和销毁线程所带来的性能开销。主流公共库中使用线程池的有 Tomcat、Dubbo 等。

在实际应用中，线程池负责处理各种任务，例如在 Web 服务器中处理用户请求或在分布式服务框架中处理远程调用。通过合理的配置，线程池能够提升系统的并发处理能力，确保任务的高效执行；而配置不当则可能导致资源不足，引发任务积压和延迟。

连接池

连接池专注于管理数据库连接的资源池。它维护着一组可用的数据库连接，当应用程序需要访问数据库时，可以从连接池中获取一个连接，使用完毕后再将其释放回池中。主流公共库中使用连接池的有 Druid 等。

在数据库访问层，连接池的性能直接影响应用程序的数据库操作效率和资源利用率。通过适当的配置和监控，连接池能够显著提升数据库操作的性能，确保系统的稳定性和可靠性。对于依赖数据库操作的应用程序，优化连接池的配置是提升性能的关键环节。

在高并发和大负载的情况下，线程池、连接池性能和稳定性对应用程序的整体性能至关重要。Java 探针能够帮助监控框架的运行状态和性能指标，辅助优化框架的性能表现，及时发现和解决潜在的性能瓶颈和问题，保障应用程序的正常运行。

APM 资源能力

应用性能监控 APM 在实施资源池监控埋点时，采用 Java 字节码注入技术对框架源码进行插桩，精确地捕获各类资源池的操作，从而实现对这些资源池的深入监控。通过这种方式，探针能够透明地访问资源池内部的状态和指标，无需修改原有代码或增加额外的监控逻辑。

从 Tomcat 容器启动之初，探针便通过字节码技术介入，捕获线程池和连接池对象，并将它们注册到监控系统中。通过设定的定时任务，探针周期性地调用这些资源池的接口，收集关键性能指标。

下图简单描述了探针对 Tomcat 线程池监控的原理，这一原理同样适用于其他资源池的监控。

目前，针对线程池以及连接池，APM 提供了常见的指标：

在引入应用性能监控 APM 探针后，将改善线程池和连接池的监控和管理，解决缺乏监控所带来的问题：

• 实时性能监控：APM 提供实时池类指标，使得性能瓶颈能够快速被识别和定位，如线程活跃度以及数据库连接的使用情况。

• 资源优化：通过监控资源使用情况，可以辅助开发人员优化线程和连接的分配，减少浪费，提高资源利用率。

• 系统稳定性增强：通过持续监控系统，能及时发现异常和潜在的故障，增强系统的稳定性和可靠性。

• 高效的运维：探针的监控和 APM 告警能力减少了运维团队的工作负担，在发生问题时能快速定位，提高运维效率。

那么，当线上发生的故障是由线程池或连接池引起时，我们要如何操作才能快速定位这类问题？接下来通过举例子让大家更好地了解应用性能监控 APM 资源池监控能力。

APM 资源池监控案例

正在稳定运行的 springboot-service 后端服务，底层依托于 Tomcat，并采用 Druid 作为其数据库连接池。

在正常运行状态下，接口/api/v1/user/get 的监控数据显示如下：

线程池监控：

连接池监控：

我们为线程池和连接池分别设定了如下的告警规则：

指标告警（任意）

· 活跃线程数 > 100个，统计粒度1分钟，连续1次满足条件则每10分钟告警一次

· 线程池任务数 > 150个，统计粒度1分钟，连续1次满足条件则每1小时告警一次

针对连接池配置的告警规则如下：

指标告警（任意）

· 活跃连接数 > 5个，统计粒度1分钟，连续1次满足条件则每1小时告警一次

· 等待连接数 > 100个，统计粒度1分钟，连续1次满足条件则每1小时告警一次

案例1（Tomcat线程池告警）：

在某一时刻，springboot-service 触发了线程池告警，告警显示活跃线程数和线程池任务数均超出了预设阈值。

线程池监控此时看到各项指标处于异常状态：

通过深入分析接口监控数据，发现 /api/v1/user/get 接口响应时间异常延长：

进一步链路详情分析，揭示了其中的 getUser 调用耗时异常高：

其调用代码为：

 @Override
public User getUser() {
  // 获取当前时间
  LocalDateTime localDateTime = LocalDateTime.now();
  try {
    Thread.sleep(2000);
  } catch (InterruptedException e) {
    // ignore
  }
  return new User("username", "password");
}

识别并移除了导致延迟的休眠操作后，springboot-service 的线程池指标恢复正常，系统运行平稳。

案例2（Druid连接池告警）：

在某一时刻，sprintgboot-service 触发了连接池告警，监控数据显示活跃连接数和等待连接的线程数均超出了预设阈值。

通过借鉴线程池告警的排查流程，我们最终诊断出在执行 SQL 查询过程中，由于连接资源紧张，多数线程无法及时获取数据库连接，导致了广泛的阻塞现象。

这一发现指引我们根据应用程序的实际规模和需求，调整和设置更为合适的连接池参数。

线程池和连接池的监控为用户揭示了系统运行的深层状态，通过告警机制及时捕捉潜在问题，结合 APM链路追踪 的能力，用户能够迅速定位问题根源，并有效解决问题，从而保障系统的稳定运行和性能优化。

APM 资源池使用指南

在前述案例中，我们已经见证了线程池和连接池监控在实际故障排查中的应用，以及它们在确保系统稳定性和性能优化方面的重要性。这些情景不仅展示了监控系统的能力，也揭示了在面对不同的系统挑战时，如何有效地利用监控数据来指导决策。

现在，让我们进一步探讨如何将这些经验转化为一套系统化的最佳实践，以便在日常运维中实现更加高效和可靠的资源管理。

应用性能监控 APM 提供了针对线程池和连接池关键指标的监控能力，在【应用诊断】页面，可以通过实时曲线展示资源池关键指标。

APM 提供了活跃线程数、最大线程数、核心线程数、线程池任务数以及线程池大小指标。这些指标随着时间动态变化，帮助用户快速识别潜在的性能瓶颈和资源分配问题。

关于连接池，APM 提供了活跃连接数、最大连接数、当前连接数、空闲连接数以及等待连接数指标，辅助用户一目了解连接池的当前状态，有助于用户评估数据库资源的使用情况和效率。

在 APM 告警配置界面中，用户可以轻松设定告警阈值和通知方式。

在选择筛选条件和告警对象维度时，我们可以选择以下维度：

• 池种类：告警的资源池的种类

  • thread：告警对象为线程池
  • connection：告警对象为连接池

• 组件类型：告警的资源池的类型

  • tomcat：告警对象为 Tomcat 线程池
  • dubbo：告警对象为 Dubbo 线程池
  • druid: 告警对象为 Druid 连接池

• 池名称：告警的资源池的名称

在选择筛选条件时，为确保告警的准确性，我们推荐用户填上池种类筛选条件。当配置线程池告警时，筛选条件配置池种类为 thread；当配置连接池告警时，筛选条件配置池种类为 connection。

用户可以通过页面配置对应的告警以及用户通知，确保用户能够及时接收到关键的性能告警。

当监控指标超过设定的阈值时，用户将通过选择的通知方式接收到告警。告警信息包含详细的告警维度，以便用户迅速响应。

结论

应用性能监控 APM 通过提供深入的指标监控和告警功能，为用户提供了对线程池和连接池全面的监控能力。结合实际案例，用户可以有效地利用这些工具来识别和定位性能问题，进而采取行动解决，确保应用程序的高效和稳定运行。

监控这些关键组件对于确保应用程序的性能、可靠性和稳定性至关重要。线程池和连接池的健康状况直接影响到系统的响应时间和处理能力，因此实时监控它们的状态对于快速识别和解决性能瓶颈，优化资源使用以及预防系统故障具有显著的意义。

展望未来，应用性能监控 APM 将持续致力于提升线程池和连接池的监控能力，并扩展对更多关键组件的支持，以满足用户不断增长的监控需求。

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