麒麟v10 上部署 TiDB v5.1.2 生产环境优化实践
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2023-04-07
基于Promethues与Grafana的Greenplum分布式数据库监控的实现
一、前言
Greenplum是面向数据仓库应用的分布式关系型MPP数据库,基于***开发,跟***的兼容性非常好,大部分***客户端工具及***应用都能运行在Greenplum平台上。GPCC是Greenplum数据库官方商业版的数据库监控软件,对于只能用得起开源的用户来说,只能考虑其他的监控方案了。本文里介绍一种基于Promethues与Grafana的Greenplum分布式数据库监控的实现方案。
二、Promethues与Grafana简介
2.1、Prometheus简介
Prometheus是由SoundCloud开发的开源监控报警系统和时序列数据库(TSDB),使用Go语言开发。Prometheus目前在开源社区相当活跃。Prometheus性能也足够支撑上万台规模的集群。其架构图如下:
Prometheus Server, 负责从 Exporter 拉取和存储监控数据,并提供一套灵活的查询语言(PromQL)供用户使用。Exporter, 负责收集目标对象(host, container…)的性能数据,并通过 HTTP 接口供 Prometheus Server 获取。可视化组件,监控数据的可视化展现对于监控方案至关重要。以前 Prometheus 自己开发了一套工具,不过后来废弃了,因为开源社区出现了更为优秀的产品 Grafana。Grafana 能够与 Prometheus 无缝集成,提供完美的数据展示能力。Alertmanager,用户可以定义基于监控数据的告警规则,规则会触发告警。一旦 Alermanager 收到告警,会通过预定义的方式发出告警通知。支持的方式包括 Email、PagerDuty、Webhook 等.
2.2、Grafana简介
Grafana是一个跨平台的开源的度量分析和可视化工具,可以通过将采集的数据查询然后可视化的展示,并及时通知。它主要有以下六大特点:
1、展示方式:快速灵活的客户端图表,面板插件有许多不同方式的可视化指标和日志,官方库中具有丰富的仪表盘插件,比如热图、折线图、图表等多种展示方式;2、数据源:Graphite,InfluxDB,OpenTSDB,Prometheus,Elasticsearch,CloudWatch和KairosDB等;3、通知提醒:以可视方式定义最重要指标的警报规则,Grafana将不断计算并发送通知,在数据达到阈值时通过Slack、PagerDuty等获得通知;4、混合展示:在同一图表中混合使用不同的数据源,可以基于每个查询指定数据源,甚至自定义数据源;5、注释:使用来自不同数据源的丰富事件注释图表,将鼠标悬停在事件上会显示完整的事件元数据和标记;6、过滤器:Ad-hoc过滤器允许动态创建新的键/值过滤器,这些过滤器会自动应用于使用该数据源的所有查询
三、Greenplum监控的实现
Greenplum的监控可类似于***来实现,但又存在差异,不同点在于:
要实现一个Greenplum的Exporter指标采集器;使用Grafana绘制一个可视化状态图;基于Prometheus配置报警规则(本文此部分略);
3.1、Greenplum的Exporter指标采集器
这里类比***数据库的Exporter实现方法,实现了一个Greenplum的Exporter,项目地址为:
在greenplum_expoter里主要扩展了实现了客户连接信息、账号连接信息、Segment存储信息、集群节点同步状态、数据库锁监控等相关指标,具体指标如下:
No. | 指标名称 | 类型 | 标签组 | 指标描述 | 数据源获取方法 |
---|---|---|---|---|---|
1 | greenplum_cluster_state | Gauge | version; master(master主机名); standby(standby主机名) | gp 可达状态 ?:1→ 可用;0→ 不可用 | SELECT count(*) from gp_dist_random('gp_id'); select version(); SELECT hostname from p_segment_configuration where content=-1 and role='p'; |
2 | greenplum_cluster_uptime | Gauge | - | 启动持续的时间 | select extract(epoch from now() - pg_postmaster_start_time()); |
3 | greenplum_cluster_sync | Gauge | - | Master同步Standby状态? 1→ 正常;0→ 异常 | SELECT count(*) from pg_stat_replication where state='streaming' |
4 | greenplum_cluster_max_connections | Gauge | - | 最大连接个数 | show max_connections; show superuser_reserved_connections; |
5 | greenplum_cluster_total_connections | Gauge | - | 当前连接个数 | select count(*) total, count(*) filter(where current_query='') idle, count(*) filter(where current_query<>'') active, count(*) filter(where current_query<>'' and not waiting) running, count(*) filter(where current_query<>'' and waiting) waiting from pg_stat_activity where procpid <> pg_backend_pid(); |
6 | greenplum_cluster_idle_connections | Gauge | - | idle连接数 | 同上 |
7 | greenplum_cluster_active_connections | Gauge | - | active query | 同上 |
8 | greenplum_cluster_running_connections | Gauge | - | query executing | 同上 |
9 | greenplum_cluster_waiting_connections | Gauge | - | query waiting execute | 同上 |
10 | greenplum_node_segment_status | Gauge | hostname; address; dbid; content; preferred_role; port; replication_port | segment的状态status: 1(U)→ up; 0(D)→ down | select * from gp_segment_configuration; |
11 | greenplum_node_segment_role | Gauge | hostname; address; dbid; content; preferred_role; port; replication_port | segment的role角色: 1(P)→ primary; 2(M)→ mirror | 同上 |
12 | greenplum_node_segment_mode | Gauge | hostname; address; dbid; content; preferred_role; port; replication_port | segment的mode:1(S)→ Synced; 2(R)→ Resyncing; 3(C)→ Change Tracking; 4(N)→ Not Syncing | 同上 |
13 | greenplum_node_segment_disk_free_mb_size | Gauge | hostname | segment主机磁盘空间剩余大小(MB) | SELECT dfhostname as segment_hostname,sum(dfspace)/count(dfspace)/(1024*1024) as segment_disk_free_gb from gp_toolkit.gp_disk_free GROUP BY dfhostname |
14 | greenplum_cluster_total_connections_per_client | Gauge | client | 每个客户端的total连接数 | select usename, count() total, count() filter(where current_query='') idle, count(*) filter(where current_query<>'') active from pg_stat_activity group by 1; |
15 | greenplum_cluster_idle_connections_per_client | Gauge | client | 每个客户端的idle连接数 | 同上 |
16 | greenplum_cluster_active_connections_per_client | Gauge | client | 每个客户端的active连接数 | 同上 |
17 | greenplum_cluster_total_online_user_count | Gauge | - | 在线账号数 | 同上 |
18 | greenplum_cluster_total_client_count | Gauge | - | 当前所有连接的客户端个数 | 同上 |
19 | greenplum_cluster_total_connections_per_user | Gauge | usename | 每个账号的total连接数 | select client_addr, count() total, count() filter(where current_query='') idle, count(*) filter(where current_query<>'') active from pg_stat_activity group by 1; |
20 | greenplum_cluster_idle_connections_per_user | Gauge | usename | 每个账号的idle连接数 | 同上 |
21 | greenplum_cluster_active_connections_per_user | Gauge | usename | 每个账号的active连接数 | 同上 |
22 | greenplum_cluster_config_last_load_time_seconds | Gauge | - | 系统配置加载时间 | SELECT pg_conf_load_time() |
23 | greenplum_node_database_name_mb_size | Gauge | dbname | 每个数据库占用的存储空间大小 | SELECT dfhostname as segment_hostname,sum(dfspace)/count(dfspace)/(1024*1024) as segment_disk_free_gb from gp_toolkit.gp_disk_free GROUP BY dfhostname |
24 | greenplum_node_database_table_total_count | Gauge | dbname | 每个数据库内表的总数量 | SELECT count(*) as total from information_schema.tables where table_schema not in ('gp_toolkit','information_schema','pg_catalog'); |
25 | greenplum_exporter_total_scraped | Counter | - | - | - |
26 | greenplum_exporter_total_error | Counter | - | - | - |
27 | greenplum_exporter_scrape_duration_second | Gauge | - | - | - |
28 | greenplum_server_users_name_list | Gauge | - | 用户总数 | SELECT usename from pg_catalog.pg_user; |
29 | greenplum_server_users_total_count | Gauge | - | 用户明细 | 同上 |
30 | greenplum_server_locks_table_detail | Gauge | pid;datname;usename; locktype;mode; application_name;state; lock_satus;query | 锁信息 | SELECT * from pg_locks |
31 | greenplum_server_database_hit_cache_percent_rate | Gauge | - | 缓存命中率 | select sum(blks_hit)/(sum(blks_read)+sum(blks_hit))*100 from pg_stat_database; |
32 | greenplum_server_database_transition_commit_percent_rate | Gauge | - | 事务提交 |
3.2、使用Grafana绘制一个可视化状态图
根据以上监测指标,即可使用Grafana配置图像了,具体内容请见:
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