随着AI、大数据、云计算等技术的兴起，为了提供更良好的企业个性化服务和个人定制化需求，数据存储显得尤为重要，openapi的稳定性使用是更重要的一环。

云上数据库为了保证数据库openapi的高可用能力与自适应能力，往往是会存在openapi的隐患问题，保证数据库openapi系统的稳定性高可用性成了重中之重。当前的网关系统无法个性化的针对特定的openapi进行熔断监控，监控的数据指标多是处理器、内存、硬盘等数据，缺少一套完整的openapi熔断监控方法。所以当大规模调用openapi出现系统来不及响应，响应时间很慢或者出现服务器宕机等问题时，没有办法做到用户侧及时感知，同时数据库系统崩溃，极大影响到用户操作。

基于以上问题，如何提供一种简单部署、快速感知的openapi监控熔断方案就成了亟需解决的问题。

三、发明创造的目的

本发明是针对现有技术方案的不足，基于sentinel和应用网关进行结合，通过sentinel进行对openapi某一时间采样进行熔断检测，prometheus监控采集openapi调用数据Prometheus会根据进行监控数据计算，gafana然后可视化监控。

为实现基于应用网关和sentinel的熔断以及gafana可视化监控能力,需要实现openapi的自适应熔断监控，需要解决的技术难点主要为以下两点：

第一是自主研发的应用网关，实现对于Prometheus的对openapi调用监控数据采集和sentinel的自定义的时间采样熔断规则。通过编写熔断规则绑定对应openapi，规则通过某一时间窗口采样，对openapi超时响应比例和错误比例来控制。

第二是实现应用网关自动化加载openapi能力和基于gafana的可视化监控。

五、发明创造的技术方案

1. 本发明提供一种基于Prometheus，应用网关，sentinel的openapi的自适应的熔断监控方案，并使用gafana作为可视化监控，其整体技术框架如附图1：

附图1.openapi熔断监控整体流程图

通过应用网关web页面断路器的熔断规则如下，示例如下：

errorCondition: "$StatusCode == 500"  # 错误条件

errorThresholdByPercent: 20    # 用于控制错误阈值的百分比

timeoutThresholdByPercent: 20   # 用于控制后端超时请求的百分比

windowInSeconds: 30                   # 窗口时间

openTimeoutSeconds: 15              # 断路器开的时间

downgradeBackend:               # 降级后的后端配置

  type: mock

  statusCode: 403

3.通过ping-exporter组件的monitor模块进行配置yaml文件来创建监测任务，负责监控机器实例。

附图2.Prometheus拉取监控指标数据

2. 如附图2所示，部署完ping-exporter之后，当用户调用openapi时候，openapi监控指标数据会被拉取到Prometheus，Prometheus会根据数据计算，然后gafana进行可视化监控处理。可以展示对应openapi的熔断器的开关状态和对应openapi返回的状态码和响应时间。

附图3.熔断器的状态转移

六、架构所具有的优点和效果。

利用本发明提供的一种基于时间采样应用网关openapi熔断监控的方法，具有以下优点：

本申请主要用于云计算数据库openapi使用领域，由于传统的网关监测并不能针对某个特定openapi进行熔断降级处理，不能满足用户自定义openapi后端处理；基于Prometheus和ping-exporter的监控以及gafana可视化监控，使用的组件成熟，部署方式简单，还可以及时让用户发现某个或者多个openapi熔断状态并及时做有效处理，有效的降低了经济损失和减少了人力资源成本。

七、实施例

1. 通过应用网关web页面可以自定义断路器规则。绑定经常报错或者超时的openapi。

2. 将ping-exporter二进制文件移至对应的源主机，并修改其为系统服务，设置开机自启动。

3. 根据监控任务参数对ping-exporter配置文件动态修改。配置进行更新。

4. Prometheus拉取实时的openapi调用数据。并在gafana进行可视化展示。