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내가 만든 ThreadPool 모니터링 하기모니터링 2023. 11. 17. 00:01728x90
개요
- 내가 만든 ThreadPool 모니터링하기
의존성 및 yml 설정
dependencies { implementation("org.springframework.boot:spring-boot-starter-actuator") implementation("io.micrometer:micrometer-core") }
actuator를 통한 모니터링과 custom metric을 등록하기 위해 micrometer 의존성을 추가합니다.
application.yml
management: health: db: enabled: false redis: enabled: false endpoints: web: exposure: include: metrics,health
Spring Boot Actuator Metrics
spring boot application 기동 후 다음과 같은 메트릭정보를 확인할 수 있습니다.
메모리 사용량, GC 통계, 데이터베이스 연결 통계등 다양한 정보를 볼 수 있습니다.
ThreadPoolConfig
@Configuration class ThreadPoolConfig{ @Bean fun myExecutor(): ThreadPoolTaskExecutor{ val executor = ThreadPoolTaskExecutor() executor.corePoolSize = 1000 executor.maxPoolSize = 1000 executor.queueCapacity = 0 executor.setThreadNamePrefix("test-task-") executor.setWaitForTasksToCompleteOnShutdown(true) executor.setAwaitTerminationSeconds(25) // 기본 0초로 설정되어 있음. task 내려갈 때까지 25초 기다리고 앱 종료하도록 설정 executor.initialize() return executor } }
1000개의 thread pool을 만들었습니다.
Controller
@RestController class MonitoringTestController( private val addThreadTestService: AddThreadTestService, ) { @GetMapping("/add-thread") fun test(): String{ repeat(100){ addThreadTestService.addAsyncThread() } return "add 30 thread with 1000s sleep" } }
Service
@Service class AddThreadTestService { @Async(value = "myExecutor") fun addAsyncThread(){ //1000초 Sleep해라 Thread.sleep(1000 * 1000) } }
비동기로 myExecutor 스레드풀을 이용하게 만들어 컨트롤러에서 100번의 호출로 여러 개의 스레드를 사용하게 만들었습니다.
메트릭 등록
@Configuration class MonitoringConfig { @Bean fun metricsCommonTags(@Qualifier("myExecutor") myExecutor: ThreadPoolTaskExecutor): MeterRegistryCustomizer<MeterRegistry> { return MeterRegistryCustomizer { registry: MeterRegistry? -> Gauge.builder( "custom.executor.active.threads", myExecutor ) { obj: ThreadPoolTaskExecutor -> obj.activeCount .toDouble() } .tags("name", "customTaskExecutor") .register(registry!!) } } }
custom.executor.active.threads 라는 메트릭을 등록할 수 있습니다.
Guage 형태로 메트릭을 등록하여 변동이 있을 수 있는 값을 상태나 크기를 실시간으로 활용하는 데 사용됩니다.
테스트 후 메트릭 관찰
Controller의 Endpoint를 3번 호출 후 만들어둔 메트릭경로로 이동하면 300개의 스레드가 사용 중인 것을 알 수 있습니다.
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