多种方法搭建TiDB集群监控大屏

网友投稿 350 2024-04-02



背景

Tidb 集群部署会自带一套完整的监控体系,给广大tidb粉带来了便利,方便的同时也是存在一些槽点,比如监控组件过多,收集的指标过广,出现性能问题在看监控的时候一时摸不到头脑,无从下手,意识到这点Tidb 在V6.1.0 也推出了 Performance Overview 面板,抽出了关键指标供我们快速查询,这点还是不错的,但是还有个问题就是多集群如何实现一起监控,几百上千个实例大屏展示如何实现,领导要统计数据一时半会拿不出咋办呢?定期巡检集群一眼看出端倪?下面主要就是解决上述问题

多种方法搭建TiDB集群监控大屏

方案一:Prometheus+grafana+consul

1.1 架构图

默认Tidb 安装完成promethes+grafana 已经部署好了,在此不再部署

1.2部署consul

Wget https://releases.hashicorp.com/consul/1.6.1/consul_1.6.1_linux_amd64.zip

unzip consul_1.6.1_linux_amd64.zip && cp consul /sbin/ &&mkdir -p /etc/consul.d/ && mkdir -p /data1/consul/

创建配置文件

cat /etc/consul.d/server.json { "datacenter": "bjyt", "data_dir": "/data1/consul", "log_level": "INFO", "node_name": "consul-server", "server": true, "bootstrap_expect": 1, "bind_addr": "xx.xx.xx.xx", "client_addr": "xx.xx.xx.xx", "ui":true, "retry_join": ["xx.xx.xx.xx"], "retry_interval": "10s", "enable_debug": false, "rejoin_after_leave": true, "start_join": ["xx.xx.xx.xx"], "enable_syslog": true, "syslog_facility": "local0" }

启动consul

nohup consul agent -config-dir=/etc/consul.d > /data/consul/consul.log &

访问consulweb管理界面

http://ip:8500/

为了增强安全性也可以增加ACL 设置,consul UI token 进行管理,可按照官网进行设置在此略过

1.3服务注册

下面就是如何把tidb exporter信息注册到consul:

首先就是如何获取到tidb exporter 信息,有很多方式都行比如:

第一种

curl http://ip:9090/api/v1/targets获取到tidb 所有的exporter 主机/端口/targets/lables等信息后进行注册

第二种

一般tidb 部署的时候相关的元数据信息会存储到数据库表中,我这边也是存储到mysql对应的表中,可以方便的查询出需要的指标进行注册

服务注册:

下面主要是对Tidb/Tikv/Pd 三种角色进行注册,可自定义注册哪些角色并打上tag

Tidb: curl -X PUT -d {"id": "tidb-exporter","name": "tidb","address": "xx.xx.xx.xx","port": 10080,"tags": ["tidb","shyc2","product","xx.xx.xx.xx","10080"],"checks": [{"http": "http://xx.xx.xx.xx:10080/metrics", "interval": "5s"}]} http://xx.xx.xx.xx:8500/v1/agent/service/register Tikv: curl -X PUT -d {"id": "tikv-exporter","name": "tidb","address": "xx.xx.xx.xx","port": 20180,"tags": ["tidb","shyc2","product","xx.xx.xx.xx","20180"],"checks": [{"http": "http://xx.xx.xx.xx:20180/metrics", "interval": "5s"}]} http://xx.xx.xx.xx:8500/v1/agent/service/register Pd: curl -X PUT -d {"id": "pd-exporter","name": "tidb","address": "xx.xx.xx.xx","port": 2379,"tags": ["tidb","shyc2","product","xx.xx.xx.xx","2379"],"checks": [{"http": "http://xx.xx.xx.xx:2379/metrics", "interval": "5s"}]} http://xx.xx.xx.xx:8500/v1/agent/service/register

consul web ui界面可以看到是否注册成功

1.4Prometheus联动consul:

cat prometheus.yml

# my global config global: scrape_interval: 15s # Set the scrape interval to every 15 seconds. Default is every 1 minute. evaluation_interval: 15s # Evaluate rules every 15 seconds. The default is every 1 minute. # scrape_timeout is set to the global default (10s). # Alertmanager configuration alerting: alertmanagers: - static_configs: - targets: # - alertmanager:9093 # Load rules once and periodically evaluate them according to the global evaluation_interval. rule_files: # - "first_rules.yml" # - "second_rules.yml" # A scrape configuration containing exactly one endpoint to scrape: # Here its Prometheus itself. scrape_configs: # The job name is added as a label `job=<job_name>` to any timeseries scraped from this config. - job_name: "prometheus" # metrics_path defaults to /metrics # scheme defaults to http. static_configs: - targets: ["localhost:9090"] - job_name: tidb consul_sd_configs: - server: xx.xx.xx.xx:8500 services: [tidb] relabel_configs: - source_labels: [__meta_consul_tags] regex: ,(.*),(.*),(.*),(.*),(.*), action: replace target_label: instance replacement: ${1}_${4}_${5} - source_labels: [__meta_consul_tags] regex: ,(.*),(.*),(.*),(.*),(.*), action: replace target_label: dc replacement: ${2} - source_labels: [__meta_consul_tags] regex: ,(.*),(.*),(.*),(.*),(.*), action: replace target_label: env replacement: ${3} - source_labels: [__meta_consul_tags] regex: ,(.*),(.*),(.*),(.*),(.*), action: replace target_label: service replacement: ${1} - source_labels: [__meta_consul_service_address] regex: "(.*)" action: replace target_label: ip replacement: ${1} - source_labels: [__meta_consul_tags] regex: ,(.*),(.*),(.*),(.*),(.*), action: replace target_label: port replacement: ${5}

可以灵活根据tags 进行正则匹配替换为自己想要的grafana展示的label

简单配置grafana后,执行tidb 一个监控项比如tidb_server_connections已经可以获取到我们在consul 定制的tag 指标

方案一 适用于数据库实例不是很多的情况下,上述方案完全可支撑,但是我司各种db有上万实例,consul 注册的时候会出现超时的情况,于是采用下面第二种方案

方案二: VictoriaMetrics+grafana+api

简单说下思路,主要利用tornado技术编写后端服务发现api,然后put db exporter 指标到api,VM 再通过api get 获取到db 的exporter 信息grafana图形化展示出来

2.1架构图如下

为什么用VM,抛弃了promethes,主要是VM 性能相对更好,内存占用更小

2.2VMvspromethes性能测试

每组同时并发24个请求,每个请求统计1个小时内的,磁盘使用率和MySQL OPS的Top10。

然后每组请求3次,求平均值。

总数据量:1.3万亿

活跃time series:1100万

如下截图为执行完上面的查询命令后,

查看VictoriaMetrics和Prometheus两个进程的内存占用情况

可看到vm 内存占用相对真的小很多,线上有个超大Tidb集群即时TB 存储量,Prometheus 内存占用一直接近系统内存,因此用VictoriaMetrics 替换了Prometheus 采集监控数据后效果非常显著,下面介绍下如何使用VM替换Prometheus ,这里简单介绍下单机版操作方式,集群版相对复杂点,可参考官网部署

2.3VM部署

wget https://github.com/VictoriaMetrics/VictoriaMetrics/releases/download/v1.65.0/victoria-metrics-amd64-v1.65.0.tar.gz

mkdir victoria-metrics && tar -xvzf victoria-metrics-amd64-v1.65.0.tar.gz && \

mv victoria-metrics-prod victoria-metrics/victoria-metrics

编辑配置文件

cat /etc/systemd/system/victoria-metrics-prod.service [Unit] Description=For Victoria-metrics-prod Service After=network.target [Service] ExecStart=/usr/local/bin/victoria-metrics-prod -promscrape.config=/data1/tidb/deploy/conf/prometheus.yml -httpListenAddr=0.0.0.0:8428 -promscrape.config.strictParse=false -storageDataPath=/data1/victoria -retentionPeriod=3 [Install] WantedBy=multi-user.target

启动vm服务:

systemctl restart victoria-metrics-prod.service

2.4VM联动grafana

修改grafana:

Api 编写忽略,服务注册方式如下:

curl -sS --connect-timeout 10 -m 20 --retry 3 --retry-max-time 30 -H Content-Type: application/json -XPUT -d {"ip": "${LOCAL_LISTEN_IP}","instance_port": "${DB_LISTEN_PORT}","exporter_port": "${LOCAL_LISTEN_PORT}","role":"${ROLE}","token":"${TOKEN}"}http://127.0.0.1:8888/tidb/${SERVICE_TYPE}

执行完上述命令后,会在mysql 数据库表中插入tidb注册数据:

Grafana 具体监控指标可参考tidb v6.1.0起推出的performance_overview.json,即使版本低于6,也可以直接倒入这个json使用,个别监控项可以针对性调整下

最终Tidb 集群合并监控如下:具体监控指标可自定义基本参考6.1 推出的performance_overview.json即可

总结:

本文主要分享了tidb 多集群监控整合的两种方案,方案还有很多,比如prometheus集群联邦机制等,选择一个适合自己的即可,主要目的是为了更方便巡检统计线上所有集群的重要监控指标,可以通过大屏的方式可视化出来,有无性能问题一览无余~

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