DM 第三方监控集成

第三方监控集成是指将DM数据库的监控指标接入到第三方监控系统中，实现统一的监控管理。DM数据库支持多种第三方监控工具的集成，包括开源工具（如Prometheus + Grafana、Zabbix、Nagios）和商业工具（如DataDog、New Relic）。

良好的第三方监控集成可以帮助数据库管理员：

实现集中监控，统一管理多个数据库实例
配置灵活的告警规则，及时发现和处理问题
生成丰富的监控报表和可视化图表
实现历史数据趋势分析
与其他系统的监控数据关联分析

监控数据来源

DM数据库提供了多种监控数据来源，第三方监控工具可以通过这些来源获取监控指标：

1. 系统视图

DM数据库提供了丰富的系统视图，包含了数据库的各种运行状态和性能指标：

实例状态视图：v$instance、v$database
性能视图：v$sysstat、v$sysload、v$memory
存储视图：v$tablespace、v$datafile、v$disk_stat
会话与锁视图：v$session、v$lock、v$blockers
日志视图：v$log、v$archived_log、v$error_log
备份恢复视图：v$backup_set、v$recovery_progress

2. 性能视图

DM数据库提供了专门的性能视图，用于监控数据库的性能表现：

等待事件视图：v$system_wait_events、v$session_wait
SQL性能视图：v$sqlinfo、v$SQL_HISTORY
索引性能视图：v$index_stat
缓存性能视图：v$buffer_pool_stat

3. 监控API

DM数据库提供了监控API，第三方监控工具可以通过API获取监控数据：

JDBC API：通过JDBC连接查询系统视图获取监控数据
REST API：DM 8.1及以上版本支持REST API，可以通过HTTP请求获取监控数据
命令行工具：通过dmctl、disql等命令行工具获取监控数据

4. 日志文件

DM数据库的日志文件包含了丰富的运行信息：

错误日志：记录数据库的错误信息和警告
审计日志：记录数据库的审计信息
操作日志：记录数据库的操作记录

常见第三方监控工具集成

1. Prometheus + Grafana 集成

Prometheus是一款开源的监控和告警工具，Grafana是一款开源的数据可视化工具，两者结合可以实现强大的监控解决方案。

1.1 集成架构

DM数据库 → Exporter → Prometheus → Grafana

1.2 安装配置DM Exporter

DM数据库可以使用Prometheus的MySQL Exporter或自定义Exporter来暴露监控指标。

使用MySQL Exporter

由于DM数据库兼容MySQL协议，可以直接使用MySQL Exporter来获取监控数据：

shell

# 下载MySQL Exporter
wget https://github.com/prometheus/mysqld_exporter/releases/download/v0.14.0/mysqld_exporter-0.14.0.linux-amd64.tar.gz

tar xvfz mysqld_exporter-0.14.0.linux-amd64.tar.gz
cd mysqld_exporter-0.14.0.linux-amd64

# 创建配置文件
cat > .my.cnf <<EOF
[client]
host=localhost
port=5236
user=SYSDBA
password=SYSDBA
EOF

# 启动MySQL Exporter
./mysqld_exporter --config.my-cnf=.my.cnf --web.listen-address=:9104

使用自定义DM Exporter

可以开发自定义的DM Exporter，专门针对DM数据库的特性进行优化：

// DM Exporter示例代码（简化版）
package main

import (
	"database/sql"
	"fmt"
	"log"
	"net/http"
	"time"

	_ "github.com/prometheus/client_golang/prometheus"
	_ "github.com/prometheus/client_golang/prometheus/promhttp"
	_ "github.com/prometheus/common/log"
	_ "github.com/sijms/go-ora/v2" // DM数据库驱动
)

func main() {
	// 连接DM数据库
	db, err := sql.Open("dm", "SYSDBA/SYSDBA@localhost:5236")
	if err != nil {
		log.Fatal(err)
	}
	defer db.Close()

	// 注册监控指标
	// ...

	// 启动HTTP服务器
	http.Handle("/metrics", promhttp.Handler())
	log.Fatal(http.ListenAndServe(":9104", nil))
}

1.3 配置Prometheus

在Prometheus配置文件中添加DM数据库的监控目标：

yaml

# prometheus.yml
scrape_configs:
  - job_name: 'dmdb'
    static_configs:
      - targets: ['localhost:9104']
    scrape_interval: 15s
    scrape_timeout: 10s

重启Prometheus使配置生效：

shell

systemctl restart prometheus

1.4 配置Grafana

登录Grafana，添加Prometheus数据源
导入或创建Grafana仪表盘，配置监控指标
配置告警规则

1.5 常用Grafana仪表盘

可以从Grafana官方库或社区获取DM数据库的Grafana仪表盘模板，也可以自定义创建。

2. Zabbix 集成

Zabbix是一款功能强大的开源监控工具，支持多种监控方式，包括主动监控和被动监控。

2.1 集成方式

DM数据库与Zabbix的集成方式包括：

Zabbix Agent + 自定义脚本：通过Zabbix Agent执行自定义脚本来获取监控数据
Zabbix JDBC监控：通过JDBC连接直接查询DM数据库获取监控数据
Zabbix SNMP监控：通过SNMP协议获取监控数据（需要DM数据库支持SNMP）

2.2 Zabbix JDBC监控配置

安装Zabbix Java Gateway：

shell

yum install zabbix-java-gateway

配置Zabbix Server：

txt

# zabbix_server.conf
JavaGateway=localhost
JavaGatewayPort=10052
StartJavaPollers=5

上传DM JDBC驱动：

将DM数据库的JDBC驱动（dmjdbc.jar）复制到Zabbix Java Gateway的lib目录：

shell

cp dmjdbc.jar /usr/share/zabbix-java-gateway/lib/

配置Zabbix主机：

添加主机，设置主机名称和IP地址
链接模板：选择"Template DB MySQL"或自定义模板
配置JDBC连接：
- JDBC URL: jdbc:dm://localhost:5236
- JDBC Driver: dm.jdbc.driver.DmDriver
- 用户名: SYSDBA
- 密码: SYSDBA

配置监控项：

添加监控项，通过SQL查询获取监控数据：

sql

-- 监控数据库状态
SELECT status$ FROM v$instance

-- 监控表空间使用率
SELECT ROUND((t.total_size - t.free_size) / t.total_size * 100, 2) 
FROM (
    SELECT ts.name tablespace_name, 
           SUM(df.total_size) total_size, 
           SUM(df.free_size) free_size
    FROM v$tablespace ts, v$datafile df
    WHERE ts.id = df.tablespace_id
    GROUP BY ts.name
) t
WHERE t.tablespace_name = 'MAIN'

配置触发器：

为监控项配置触发器，设置告警阈值：

# 表空间使用率超过80%告警
{DMDB:dm.tablespace.usage[pct].last()} > 80

3. Nagios 集成

Nagios是一款经典的开源监控工具，通过插件机制支持多种监控方式。

3.1 集成方式

DM数据库与Nagios的集成方式包括：

自定义插件：开发Nagios自定义插件，查询DM数据库获取监控数据
NRPE：通过NRPE执行远程脚本获取监控数据
NSClient++：在Windows环境下通过NSClient++获取监控数据

3.2 开发Nagios自定义插件

开发一个Nagios自定义插件，使用Perl或Python语言查询DM数据库：

python

#!/usr/bin/env python3
# 监控DM数据库连接状态的Nagios插件

import sys
import argparse
import dmPython  # DM数据库Python驱动

# Nagios状态码
OK = 0
WARNING = 1
CRITICAL = 2
UNKNOWN = 3

def check_dm_connection(host, port, user, password):
    try:
        # 连接DM数据库
        conn = dmPython.connect(
            user=user,
            password=password,
            server=host,
            port=port
        )
        cursor = conn.cursor()
        
        # 查询数据库状态
        cursor.execute("SELECT status$ FROM v$instance")
        status = cursor.fetchone()[0]
        
        cursor.close()
        conn.close()
        
        if status == 'OPEN':
            print(f"DM OK - Database is {status}")
            return OK
        else:
            print(f"DM WARNING - Database status is {status}")
            return WARNING
            
    except Exception as e:
        print(f"DM CRITICAL - Cannot connect to database: {e}")
        return CRITICAL

def main():
    parser = argparse.ArgumentParser(description='Check DM Database Connection')
    parser.add_argument('-H', '--host', required=True, help='DM Database Host')
    parser.add_argument('-P', '--port', type=int, default=5236, help='DM Database Port')
    parser.add_argument('-u', '--user', required=True, help='DM Database User')
    parser.add_argument('-p', '--password', required=True, help='DM Database Password')
    
    args = parser.parse_args()
    
    return check_dm_connection(args.host, args.port, args.user, args.password)

if __name__ == '__main__':
    sys.exit(main())

3.3 配置Nagios

shell

cp check_dm.py /usr/local/nagios/libexec/
chmod +x /usr/local/nagios/libexec/check_dm.py

配置命令定义：

txt

# commands.cfg
define command {
    command_name    check_dm
    command_line    $USER1$/check_dm.py -H $HOSTADDRESS$ -P $ARG1$ -u $ARG2$ -p $ARG3$
}

配置服务定义：

txt

# services.cfg
define service {
    use                     generic-service
    host_name               dmdb-server
    service_description     DM Database Connection
    check_command           check_dm!5236!SYSDBA!SYSDBA
    max_check_attempts      3
    check_interval          5
    retry_interval          1
    notification_interval   60
    notification_period     24x7
    notification_options    w,c
}

4. DataDog 集成

DataDog是一款商业监控工具，提供了丰富的监控和分析功能。

4.1 集成方式

DM数据库与DataDog的集成方式包括：

自定义Agent检查：开发DataDog Agent自定义检查，查询DM数据库获取监控数据
API集成：通过DataDog API推送监控数据
日志集成：将DM数据库日志发送到DataDog

4.2 配置DataDog Agent自定义检查

创建检查配置文件：

yaml

# /etc/datadog-agent/conf.d/dmdb.d/conf.yaml
init_config:

instances:
  - host: localhost
    port: 5236
    user: SYSDBA
    password: SYSDBA
    tags:
      - environment: production

创建检查脚本：

python

# /etc/datadog-agent/checks.d/dmdb.py
from datadog_checks.base import AgentCheck
import dmPython

class DmdbCheck(AgentCheck):
    def check(self, instance):
        host = instance.get('host', 'localhost')
        port = instance.get('port', 5236)
        user = instance.get('user', 'SYSDBA')
        password = instance.get('password', 'SYSDBA')
        
        try:
            # 连接DM数据库
            conn = dmPython.connect(
                user=user,
                password=password,
                server=host,
                port=port
            )
            cursor = conn.cursor()
            
            # 查询数据库状态
            cursor.execute("SELECT status$ FROM v$instance")
            status = cursor.fetchone()[0]
            
            # 发送状态指标
            self.gauge('dmdb.status', 1 if status == 'OPEN' else 0, tags=['status:' + status])
            
            # 查询表空间使用率
            cursor.execute("""
                SELECT ts.name, 
                       ROUND((SUM(df.total_size) - SUM(df.free_size)) / SUM(df.total_size) * 100, 2) used_pct
                FROM v$tablespace ts, v$datafile df
                WHERE ts.id = df.tablespace_id
                GROUP BY ts.name
            """)
            
            for tablespace, used_pct in cursor.fetchall():
                self.gauge('dmdb.tablespace.usage', used_pct, tags=['tablespace:' + tablespace])
            
            cursor.close()
            conn.close()
            
        except Exception as e:
            self.error(f"Error connecting to DM database: {e}")
            self.service_check('dmdb.can_connect', AgentCheck.CRITICAL, message=str(e))
        else:
            self.service_check('dmdb.can_connect', AgentCheck.OK)

重启DataDog Agent：

shell

systemctl restart datadog-agent

配置DataDog仪表盘：

登录DataDog控制台，创建自定义仪表盘，添加DM数据库的监控指标。

自定义监控开发

1. 开发流程

开发自定义监控插件的一般流程：

确定监控目标：明确需要监控的指标和阈值
选择开发语言：根据监控工具的要求选择开发语言，如Python、Perl、Go等
获取DM数据库驱动：根据开发语言选择合适的DM数据库驱动
编写监控逻辑：查询DM数据库获取监控数据，处理数据，生成监控结果
测试和调试：在测试环境中测试监控插件，确保功能正常
部署和配置：将监控插件部署到监控服务器，配置监控工具
验证和优化：验证监控效果，根据实际情况优化监控插件

2. DM数据库驱动

不同开发语言对应的DM数据库驱动：

开发语言	驱动名称	下载地址
Java	dmjdbc.jar	DM数据库安装目录/lib下
Python	dmPython	pip install dmPython
Go	go-dmdb	go get github.com/zhangjinpeng1987/go-dmdb
C/C++	dmdci	DM数据库安装目录/lib下
Node.js	dmdb	npm install dmdb

3. 监控插件最佳实践

错误处理：完善的错误处理机制，确保监控插件不会崩溃
性能优化：优化查询语句，减少对DM数据库的性能影响
超时设置：设置合理的超时时间，避免监控插件长时间阻塞
日志记录：添加日志记录，便于调试和问题排查
配置灵活性：支持通过配置文件或命令行参数调整监控行为
状态返回：遵循监控工具的状态返回规范，如Nagios的状态码

监控指标最佳实践

1. 核心监控指标

以下是DM数据库的核心监控指标，建议重点监控：

实例状态：数据库是否正常运行
CPU使用率：数据库CPU使用率，反映数据库的CPU负载
内存使用率：数据库内存使用率，反映内存使用情况
表空间使用率：表空间使用率，避免磁盘空间不足
活跃会话数：活跃会话数量，反映数据库的并发负载
锁等待：锁等待数量和等待时间，反映并发问题
IO性能：IO吞吐量和响应时间，反映存储性能
SQL性能：慢SQL数量和执行时间，反映SQL优化问题
备份状态：备份作业的状态，确保备份正常执行
归档日志：归档日志生成速度和空间使用情况

2. 告警阈值设置

根据业务需求和系统规模，设置合理的告警阈值：

指标	建议告警阈值
CPU使用率	> 80% 持续5分钟
内存使用率	> 85% 持续10分钟
表空间使用率	> 80% 警告，> 90% 严重
活跃会话数	> 80% 最大会话数
锁等待时间	> 60秒
IO等待时间	> 100ms
慢SQL数量	> 10个/分钟

3. 监控频率

根据指标的变化频率，设置合理的监控频率：

指标类型	建议监控频率
系统状态	1-5分钟
性能指标	15-30秒
存储指标	5-15分钟
备份状态	30-60分钟
日志指标	10-30分钟

不同版本的差异

DM 7 vs DM 8

特性	DM 7	DM 8
系统视图	基本系统视图	增强系统视图，提供更多监控指标
REST API	不支持	DM 8.1及以上版本支持
Prometheus支持	需自定义Exporter	官方提供Prometheus Exporter
监控指标数量	约100个	约300个
性能视图	基本性能视图	增强性能视图，提供更详细的性能数据

DM 8.1 新特性

支持REST API，便于第三方监控工具集成
官方提供Prometheus Exporter
增强的系统视图和性能视图，提供更多监控指标
支持监控数据的实时推送
支持自定义监控指标扩展

常见问题（FAQ）

Q1: 第三方监控工具无法连接到DM数据库怎么办？

A1: 可以尝试以下解决方案：

检查DM数据库是否正常运行
检查数据库监听是否正常，端口是否开放
检查防火墙设置，确保监控工具可以访问DM数据库端口
检查数据库用户权限，确保监控用户有足够的权限查询系统视图
检查监控工具的连接配置，如用户名、密码、端口等

Q2: 监控指标数据不准确怎么办？

A2: 可以尝试以下解决方案：

检查查询语句是否正确，确保获取的是正确的监控数据
检查监控频率是否合理，避免数据采样不足
检查DM数据库的统计信息是否最新，定期更新统计信息
检查监控工具的时间设置，确保与DM数据库的时间一致

Q3: 监控查询影响DM数据库性能怎么办？

A3: 可以尝试以下解决方案：

优化查询语句，减少查询的复杂度和数据量
降低监控频率，减少对数据库的查询次数
使用只读副本或备库进行监控查询
合理设置监控用户的资源限制，避免监控查询占用过多资源
使用DM数据库的性能视图，这些视图经过优化，查询开销较小

Q4: 如何监控DM集群环境？

A4: 监控DM集群环境的方法：

对每个集群节点进行单独监控
监控集群的整体状态和性能
监控集群节点之间的同步状态
监控集群的故障切换和恢复过程

具体监控方法取决于集群类型（DMDSC、DMDataWatch、DMRAC）：

DMDSC集群：监控每个节点的状态，共享存储的使用情况
DMDataWatch：监控主备库的同步状态，延迟时间
DMRAC：监控每个节点的状态，集群资源的使用情况

Q5: 如何配置监控告警？

A5: 配置监控告警的建议：

根据业务需求设置合理的告警阈值
配置多级告警，区分警告和严重告警
设置合理的告警通知方式，如邮件、短信、即时通讯工具等
配置告警升级机制，确保告警能够及时得到处理
定期审查告警规则，根据实际情况调整

Q6: 如何实现监控数据的历史分析？

A6: 实现监控数据历史分析的方法：

使用支持历史数据存储的监控工具，如Prometheus、Zabbix等
配置合理的历史数据保留时间，根据业务需求调整
使用数据可视化工具，如Grafana，创建历史趋势图表
定期生成性能报告，分析数据库的性能趋势
使用机器学习算法，预测数据库的性能变化和潜在问题

在选择第三方监控工具时，应根据企业的实际需求和技术栈选择合适的监控工具。开源工具如Prometheus + Grafana、Zabbix等适合中小规模企业，商业工具如DataDog适合大规模企业。

在开发自定义监控插件时，应遵循监控工具的开发规范，确保监控插件的可靠性和性能。同时，应根据业务需求选择合适的监控指标，设置合理的告警阈值，实现有效的监控管理。

随着DM数据库版本的不断更新，监控功能也在不断增强，如DM 8.1及以上版本支持REST API和官方Prometheus Exporter，进一步简化了与第三方监控工具的集成。

通过合理配置和使用第三方监控工具，可以提高DM数据库的运维效率，确保数据库的稳定、高效运行。

DM 第三方监控集成 ​

监控数据来源 ​

1. 系统视图 ​

2. 性能视图 ​

3. 监控API ​

4. 日志文件 ​

常见第三方监控工具集成 ​

1. Prometheus + Grafana 集成 ​

1.1 集成架构 ​

1.2 安装配置DM Exporter ​

使用MySQL Exporter ​

使用自定义DM Exporter ​

1.3 配置Prometheus ​

1.4 配置Grafana ​

1.5 常用Grafana仪表盘 ​

2. Zabbix 集成 ​

2.1 集成方式 ​

2.2 Zabbix JDBC监控配置 ​

3. Nagios 集成 ​

3.1 集成方式 ​

3.2 开发Nagios自定义插件 ​

3.3 配置Nagios ​

4. DataDog 集成 ​

4.1 集成方式 ​

4.2 配置DataDog Agent自定义检查 ​

自定义监控开发 ​

1. 开发流程 ​

2. DM数据库驱动 ​

3. 监控插件最佳实践 ​

监控指标最佳实践 ​

1. 核心监控指标 ​

2. 告警阈值设置 ​

3. 监控频率 ​

不同版本的差异 ​

DM 7 vs DM 8 ​

DM 8.1 新特性 ​

常见问题（FAQ） ​

Q1: 第三方监控工具无法连接到DM数据库怎么办？ ​

Q2: 监控指标数据不准确怎么办？ ​

Q3: 监控查询影响DM数据库性能怎么办？ ​

Q4: 如何监控DM集群环境？ ​

Q5: 如何配置监控告警？ ​

Q6: 如何实现监控数据的历史分析？ ​

DM 第三方监控集成

监控数据来源

1. 系统视图

2. 性能视图

3. 监控API

4. 日志文件

常见第三方监控工具集成

1. Prometheus + Grafana 集成

1.1 集成架构

1.2 安装配置DM Exporter

使用MySQL Exporter

使用自定义DM Exporter

1.3 配置Prometheus

1.4 配置Grafana

1.5 常用Grafana仪表盘

2. Zabbix 集成

2.1 集成方式

2.2 Zabbix JDBC监控配置

3. Nagios 集成

3.1 集成方式

3.2 开发Nagios自定义插件

3.3 配置Nagios

4. DataDog 集成

4.1 集成方式

4.2 配置DataDog Agent自定义检查

自定义监控开发

1. 开发流程

2. DM数据库驱动

3. 监控插件最佳实践

监控指标最佳实践

1. 核心监控指标

2. 告警阈值设置

3. 监控频率

不同版本的差异

DM 7 vs DM 8

DM 8.1 新特性

常见问题（FAQ）

Q1: 第三方监控工具无法连接到DM数据库怎么办？

Q2: 监控指标数据不准确怎么办？

Q3: 监控查询影响DM数据库性能怎么办？

Q4: 如何监控DM集群环境？

Q5: 如何配置监控告警？

Q6: 如何实现监控数据的历史分析？