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 1. 背景

數(shù)據(jù)庫監(jiān)控作為數(shù)據(jù)庫配套建設不可或缺的一環(huán)，可以及時發(fā)現(xiàn)機器和數(shù)據(jù)庫性能問題，并幫助止損。伴魚早期借助開源prometheus系統(tǒng)對數(shù)據(jù)庫和機器進行監(jiān)控，來滿足我們?nèi)粘５谋O(jiān)控告警需求，但在這過程中，我們還是發(fā)現(xiàn)一些使用不太方便的地方，主要體現(xiàn)在以下幾個方面：

• 數(shù)據(jù)庫以集群為單位，集群成員的變動需要修改prometheus對應的監(jiān)控配置文件，無法自動修改
• 機器指標和數(shù)據(jù)庫指標采集分屬不同的exporter，難以集群或機器維度同時展示兩類指標
• 集群和機器告警配置差異化以及告警時間段抑制，配置不太靈活
• 日常巡檢和監(jiān)控大盤難以定制

基于以上監(jiān)控告警需求，并結(jié)合在對prometheus、阿里云數(shù)據(jù)庫監(jiān)控等一些優(yōu)秀的監(jiān)控系統(tǒng)架構(gòu)調(diào)研的基礎(chǔ)上，設計了伴魚數(shù)據(jù)庫監(jiān)控系統(tǒng)。相比其它監(jiān)控系統(tǒng)，新系統(tǒng)包含以下核心功能：

• 基于集群維度的機器和數(shù)據(jù)庫指標采集，集群成員變動，無需修改配置
• 支持集群和機器維度的機器指標和數(shù)據(jù)庫性能指標數(shù)據(jù)的同時展示
• 通過報警模版，支持報警的差異化配置
• 支持報警時間段抑制和靈活的報警策略
• 靈活定制監(jiān)控大盤，方便巡檢需求

下面從數(shù)據(jù)庫監(jiān)控整體架構(gòu)詳細介紹下監(jiān)控各組件設計以及背后設計的一些想法。

2. 監(jiān)控整體架構(gòu)

伴魚數(shù)據(jù)庫監(jiān)控整體架構(gòu)，如下圖所示。

各組件的功能，說明如下：

• agent模塊，功能類似prometheus exporter組件，暴露metric接口，接收請求采集數(shù)據(jù)
• schedule模塊，獲取監(jiān)控任務，并根據(jù)集群名從db config service服務獲取具體的集群信息，然后按照監(jiān)控任務配置的采集時間間隔，定時到對應的agent拉取metrics
• monitor模塊，負責監(jiān)控數(shù)據(jù)存儲/查詢、數(shù)據(jù)分析和規(guī)則報警
• alarm模塊，公司內(nèi)部報警服務，支持釘釘和電話報警
• http server模塊，負責監(jiān)控任務、報警模版和報警規(guī)則的配置以及監(jiān)控數(shù)據(jù)的查詢展示

2.1 數(shù)據(jù)采集

伴魚的數(shù)據(jù)庫監(jiān)控，目前主要分數(shù)據(jù)庫服務監(jiān)控和主機監(jiān)控兩類，對應著數(shù)據(jù)采集分主機指標采集和數(shù)據(jù)庫性能指標采集兩種。監(jiān)控具體采集哪些指標，我們參照了業(yè)界一些優(yōu)秀開源監(jiān)控系統(tǒng)，比如阿里云數(shù)據(jù)庫服務監(jiān)控，來采集我們的監(jiān)控指標數(shù)據(jù)。

• 主機指標，包含CPU利用率、磁盤IO使用率、磁盤空間使用率、磁盤空間使用量、機器負載和內(nèi)存使用率
• Mongodb服務指標，包含連接數(shù)、讀寫隊列長度、服務進出流量、游標數(shù)量和請求量等
• Redis服務指標，包含內(nèi)存使用率、請求數(shù)、服務進出流量、每秒失效key個數(shù)和key查找命中率等
• TiDB服務指標，通過讀取tidb自帶的prometheus獲取數(shù)據(jù)，獲取的指標包含raft-store cpu、comprocessor cpu和durition等

針對具體的指標數(shù)據(jù)采集，我們設計了四種agent。其中node agent負責采集機器指標數(shù)據(jù)，因為機器某些指標采集需要在本機執(zhí)行系統(tǒng)命令，所以node agent在機器初始化時部署。數(shù)據(jù)庫服務agent部署在公司內(nèi)部的k8s容器內(nèi)，多副本方式，支持采集指標動態(tài)添加。比如TiDB指標的采集，如下圖所示，如果想增加某個指標采集，只需動態(tài)添加對應的指標項和查詢語句即可。

2.2 任務調(diào)度

schedule任務調(diào)度模塊負責監(jiān)控任務的調(diào)度執(zhí)行，如下圖所示。程序在啟動時加載監(jiān)控任務，在指定采集時間間隔，通過集群名稱從db config service獲取對應的集群信息（包括ip、端口和集群角色），調(diào)度對應的任務執(zhí)行數(shù)據(jù)采集。每個集群任務成功采集后，會通知monitor模塊進行報警分析。

2.3 數(shù)據(jù)存儲

監(jiān)控數(shù)據(jù)存儲我們選用了當前流行的時序數(shù)據(jù)庫InfluxDB，主要基于以下幾點考慮：

• InfluxDB部署簡單，無需任何外部依賴即可獨立部署
• 提供類似于SQL的查詢語言，接口友好，使用方便，如下圖所示
• 提供靈活的數(shù)據(jù)保存策略（Retention Policy）來設置數(shù)據(jù)的保留時間
• 高性能寫入，最新的數(shù)據(jù)都保存在內(nèi)存中，標簽允許對列進行索引實現(xiàn)快速查詢

2.4 報警規(guī)則

通過監(jiān)控任務，靈活配置數(shù)據(jù)采集時間間隔，在采集到監(jiān)控數(shù)據(jù)后，我們可以做細粒度的報警策略。報警規(guī)則如何設計，我們做了如下考慮：

• 集群報警配置應盡可能簡單
• 集群報警支持差異化配置
• 報警粒度靈活配置

基于以上要求，我們從報警模版、報警指標和報警策略三個方面設計了報警規(guī)則。

2.4.1 報警模版

報警模版由規(guī)則名稱、角色、指標、閥值和策略五個部分組成，如下圖所示。

通過服務報警模版，我們可以很方便的將報警指標和策略拼接成規(guī)則應用到各服務集群進行報警，同時還可以輕松實現(xiàn)個別集群報警的差異化配置。報警模版應用到服務集群，如下圖所示。

模版中一條規(guī)則，簡單點說，其實就是報警觸發(fā)條件。如何執(zhí)行報警，其實就是將一條規(guī)則映射成一條數(shù)據(jù)庫查詢語句，查詢滿足的條件的數(shù)據(jù)是否達到報警閥值。比如下面這條規(guī)則，簡單介紹下是如何做映射的。

首先，我們看一下監(jiān)控表中已經(jīng)采集到對應指標的監(jiān)控數(shù)據(jù)，如下圖所示。

其次，集群在任務采集時，我們可以拿到具體的集群信息，包括ip、端口和角色。報警服務根據(jù)報警模版里的規(guī)則，將具體的規(guī)則映射成查詢語句，如下圖所示。

最后，把滿足報警規(guī)則的服務，按照集群、主機和角色維度報警出來，如下圖所示。

2.4.2 報警指標

報警指標可以理解為我們需要監(jiān)控的項目，比如CPU使用率、機器負載和磁盤空間等，如下圖所示。

數(shù)據(jù)指標采集項比較多，我們可以選擇我們關(guān)心的或者能快速反應服務問題的指標作為報警指標。這里的指標名稱與報警模版中的規(guī)則名稱一一對應，即將規(guī)則名稱與數(shù)據(jù)庫表及查詢條件映射起來。

2.4.3 報警策略

目前，報警策略分為兩種，如下圖所示。每次采集完數(shù)據(jù)，都會通知monitor模塊觸發(fā)規(guī)則分析，檢查是否達到報警閥值。報警每觸發(fā)一次，都會檢查上一次報警時間，保證在報警時間間隔內(nèi)，不會重復報警。

2分鐘內(nèi)，8次(每分鐘采集4次數(shù)據(jù))中有4次滿足條件，釘釘告警

2分鐘內(nèi)，8次(每分鐘采集4次數(shù)據(jù))中有4次滿足條件，釘釘和電話同時告警，配置如下圖所示

2.5 監(jiān)控數(shù)據(jù)展示

數(shù)據(jù)監(jiān)控不僅可以為我們提供準實時狀態(tài)展現(xiàn)，還能幫助做故障回溯、風險預測和大盤監(jiān)控。日常問題處理和故障復盤，我們希望在一個頁面既能查看一個集群各角色的機器指標，又能看到各角色的數(shù)據(jù)庫性能指標，而不用在各個指標頁面來回跳轉(zhuǎn)，如下圖所示。

同時，我們可以利用采集的監(jiān)控數(shù)據(jù)，定制我們的數(shù)據(jù)庫監(jiān)控大盤。有了監(jiān)控大盤，我們可以做日常巡檢，及時發(fā)現(xiàn)性能風險，如下圖所示。

比如我們通過tidb大盤巡檢，發(fā)現(xiàn)集群延時升高，并及時將其解決，減少風險，如下圖所示

3. 總結(jié)

伴魚數(shù)據(jù)庫監(jiān)控系統(tǒng)已經(jīng)運行近半年，在這期間，日常巡檢和報警幫助我們發(fā)現(xiàn)了多起數(shù)據(jù)庫性能問題，并及時加以解決。目前，監(jiān)控系統(tǒng)還有一些待完善的地方，比如告警收斂、時序數(shù)據(jù)庫高可用等問題。未來，我們將繼續(xù)深挖監(jiān)控系統(tǒng)的潛力，為伴魚數(shù)據(jù)庫保駕護航。