印刻数据库

外观

GaussDB 实例指标监控 ​

实例指标分类 ​

性能指标 ​

  • CPU指标：CPU使用率、用户CPU时间、系统CPU时间、等待CPU时间
  • 内存指标：内存使用率、共享缓冲区使用率、工作内存使用率、缓存命中率
  • I/O指标：磁盘读写速度、I/O等待时间、IOPS、吞吐量
  • 网络指标：网络吞吐量、网络延迟、连接数

数据库指标 ​

  • 连接指标：活跃连接数、空闲连接数、连接请求数、连接拒绝数
  • 事务指标：事务数量、事务成功率、事务响应时间、长事务数量
  • 查询指标：查询数量、慢查询数量、查询响应时间、查询吞吐量
  • 缓存指标：共享缓冲区命中率、计划缓存命中率、表缓存命中率

资源指标 ​

  • 存储空间指标：数据文件大小、日志文件大小、临时文件大小、表空间使用率
  • 索引指标：索引大小、索引使用率、索引扫描次数、索引命中率
  • 锁指标：锁等待数量、锁等待时间、死锁数量、锁冲突次数
  • 备份指标：备份大小、备份时间、备份成功率、恢复时间

关键指标详解 ​

1. CPU指标 ​

  • cpu_user_rate：用户CPU使用率，反映数据库进程的CPU消耗

    • 正常范围：< 70%
    • 告警阈值：> 85%
    • 影响：过高会导致查询响应时间增加

  • cpu_system_rate：系统CPU使用率，反映操作系统内核的CPU消耗

    • 正常范围：< 30%
    • 告警阈值：> 40%
    • 影响：过高会影响系统整体性能

  • cpu_iowait_rate：I/O等待CPU使用率，反映CPU等待I/O操作的时间比例

    • 正常范围：< 20%
    • 告警阈值：> 30%
    • 影响：过高表示I/O存在瓶颈

2. 内存指标 ​

  • mem_used_rate：内存使用率，反映系统内存的使用情况

    • 正常范围：< 80%
    • 告警阈值：> 90%
    • 影响：过高会导致系统使用swap，影响性能

  • shared_buffer_hit_ratio：共享缓冲区命中率，反映共享缓冲区的使用效率

    • 正常范围：> 95%
    • 告警阈值：< 90%
    • 影响：过低表示共享缓冲区配置不合理或存在大量随机读写

  • work_mem_used：工作内存使用情况，反映查询执行的内存消耗

    • 正常范围：根据实际配置调整
    • 告警阈值：接近配置的work_mem值
    • 影响：过高可能导致内存不足或查询执行缓慢

3. I/O指标 ​

  • disk_read_throughput：磁盘读吞吐量，反映磁盘读取数据的速度

    • 正常范围：根据存储设备性能调整
    • 告警阈值：接近存储设备的最大读速度
    • 影响：过高表示读I/O存在瓶颈

  • disk_write_throughput：磁盘写吞吐量，反映磁盘写入数据的速度

    • 正常范围：根据存储设备性能调整
    • 告警阈值：接近存储设备的最大写速度
    • 影响：过高表示写I/O存在瓶颈

  • io_wait_time：I/O等待时间，反映I/O操作的延迟

    • 正常范围：< 10ms
    • 告警阈值：> 20ms
    • 影响：过高表示存储设备性能不足

4. 连接指标 ​

  • active_connections：活跃连接数，反映当前正在执行查询的连接数量

    • 正常范围：< 70% * max_connections
    • 告警阈值：> 85% * max_connections
    • 影响：过高会导致新连接被拒绝

  • idle_connections：空闲连接数，反映当前空闲的连接数量

    • 正常范围：根据业务需求调整
    • 告警阈值：持续过高
    • 影响：过高可能导致连接泄漏

  • connection_errors：连接错误数量，反映连接失败的情况

    • 正常范围：0
    • 告警阈值：> 0
    • 影响：表示存在连接问题

5. 事务指标 ​

  • txn_count：事务数量，反映数据库的事务处理能力

    • 正常范围：根据业务需求调整
    • 告警阈值：异常波动
    • 影响：异常波动可能表示业务异常

  • txn_success_rate：事务成功率，反映事务执行的成功比例

    • 正常范围：> 99.9%
    • 告警阈值：< 99%
    • 影响：过低表示存在大量事务回滚

  • long_txns：长事务数量，反映执行时间超过阈值的事务数量

    • 正常范围：0
    • 告警阈值：> 0
    • 影响：长事务会导致锁持有时间长，影响并发性能

6. 查询指标 ​

  • query_count：查询数量，反映数据库的查询处理能力

    • 正常范围：根据业务需求调整
    • 告警阈值：异常波动
    • 影响：异常波动可能表示业务异常

  • slow_query_count：慢查询数量，反映执行时间超过阈值的查询数量

    • 正常范围：< 总查询数的0.1%
    • 告警阈值：> 总查询数的1%
    • 影响：过多的慢查询会影响整体性能

  • query_response_time：查询响应时间，反映查询的执行效率

    • 正常范围：根据业务需求调整
    • 告警阈值：> 业务要求的响应时间
    • 影响：过长的响应时间会影响用户体验

指标监控方法 ​

1. 内置视图监控 ​

  • pg_stat_database：提供数据库级别的统计信息

    sql
    SELECT datname, numbackends, xact_commit, xact_rollback, blks_read, blks_hit, tup_returned, tup_fetched, tup_inserted, tup_updated, tup_deleted
FROM pg_stat_database;

  • pg_stat_bgwriter：提供后台写入进程的统计信息

    sql
    SELECT * FROM pg_stat_bgwriter;

  • pg_stat_activity：提供当前连接和查询的统计信息

    sql
    SELECT pid, usename, application_name, state, query_start, now() - query_start AS duration, query
FROM pg_stat_activity
WHERE state = 'active';

  • pg_stat_user_tables：提供用户表的统计信息

    sql
    SELECT schemaname, relname, seq_scan, seq_tup_read, idx_scan, idx_tup_fetch, n_tup_ins, n_tup_upd, n_tup_del, n_tup_hot_upd
FROM pg_stat_user_tables;

2. 监控工具 ​

  • Prometheus + Grafana：开源监控系统，支持GaussDB指标监控

    • 部署GaussDB exporter收集指标
    • 配置Prometheus抓取指标
    • 使用Grafana创建监控面板

  • Zabbix：企业级监控系统，支持GaussDB监控

    • 配置Zabbix agent收集指标
    • 创建Zabbix监控模板
    • 设置告警规则

  • gs_checkperf：GaussDB内置性能检查工具

    • 命令格式：gs_checkperf -i system -d postgres
    • 输出系统性能指标

  • gs_stat：GaussDB状态查看工具

    • 命令格式：gs_stat -i all -d postgres
    • 输出数据库状态指标

3. 自定义监控脚本 ​

  • Shell脚本：使用Shell脚本结合ps、top、iostat等命令收集系统指标
  • Python脚本：使用Python结合psycopg2库连接数据库，查询内置视图收集指标
  • Perl脚本：使用Perl脚本收集和分析指标

指标分析与解读 ​

1. 性能瓶颈分析 ​

  • CPU瓶颈：cpu_user_rate或cpu_system_rate过高

    • 分析：检查是否存在CPU密集型查询，如复杂计算、全表扫描等
    • 解决：优化查询、增加CPU资源、调整并行参数

  • 内存瓶颈：mem_used_rate过高或shared_buffer_hit_ratio过低

    • 分析：检查内存配置是否合理，是否存在内存泄漏
    • 解决：调整内存参数、优化内存使用、增加系统内存

  • I/O瓶颈：disk_iowait_rate过高或io_wait_time过长

    • 分析：检查是否存在I/O密集型查询，如大量数据读写
    • 解决：优化查询、使用更快的存储设备、调整I/O参数

  • 连接瓶颈：active_connections接近max_connections

    • 分析：检查是否存在连接泄漏，是否需要调整max_connections
    • 解决：优化连接管理、使用连接池、调整max_connections

2. 趋势分析 ​

  • 长期趋势：分析指标的长期变化趋势，如存储空间增长、查询数量增长
  • 季节性趋势：分析指标的季节性变化，如业务高峰期的性能变化
  • 异常检测：使用机器学习或统计方法检测指标异常
  • 预测分析：基于历史数据预测未来指标变化，如存储空间预测

3. 关联分析 ​

  • 多指标关联：分析多个指标之间的关联关系，如CPU使用率与查询数量的关系
  • 业务关联：分析指标与业务指标的关联关系，如查询数量与业务交易量的关系
  • 时间关联：分析指标在时间上的关联关系，如慢查询与系统负载的关系

监控最佳实践 ​

1. 建立监控体系 ​

  • 分层监控：建立基础设施层、数据库层、业务层的分层监控体系
  • 统一监控平台：使用统一的监控平台，集中管理所有指标
  • 标准化指标：建立标准化的指标命名和计算方法
  • 自动化告警：设置自动化告警规则，及时发现异常

2. 设置合理的告警阈值 ​

  • 基于基线：根据历史数据建立性能基线，设置相对阈值
  • 基于业务需求：根据业务对性能的要求设置告警阈值
  • 分级告警：设置不同级别的告警阈值，如警告、严重、紧急
  • 避免告警风暴：设置告警抑制规则，避免重复告警

3. 定期分析和优化 ​

  • 定期报表：生成定期性能报表，分析性能趋势
  • 性能评审：定期进行性能评审，识别性能瓶颈
  • 优化措施：根据分析结果采取优化措施，如参数调整、SQL优化
  • 效果验证：优化后验证效果，确保达到预期目标

4. 监控数据管理 ​

  • 数据保留期：根据需求设置监控数据的保留期
  • 数据压缩：对历史监控数据进行压缩，减少存储开销
  • 数据备份：定期备份监控数据，确保数据安全
  • 数据归档：对过期监控数据进行归档，便于后续分析

常见问题（FAQ） ​

Q1: 如何选择需要监控的关键指标？ ​

A1: 选择关键指标应考虑以下因素：

  • 业务需求：根据业务对性能的要求选择指标
  • 系统资源：监控CPU、内存、I/O等关键资源指标
  • 数据库状态：监控连接、事务、查询等数据库指标
  • 历史经验：基于历史故障经验选择关键指标

Q2: 如何设置合理的告警阈值？ ​

A2: 设置合理的告警阈值应考虑以下因素：

  • 历史基线：基于历史数据建立性能基线
  • 业务需求：根据业务对性能的要求设置阈值
  • 资源限制：考虑系统资源的限制
  • 告警频率：避免过于频繁的告警

Q3: 如何分析性能瓶颈？ ​

A3: 分析性能瓶颈的步骤：

  1. 查看CPU、内存、I/O等资源指标，确定瓶颈类型
  2. 分析相关的数据库指标，如连接、事务、查询等
  3. 结合慢查询日志和执行计划，找出具体的瓶颈点
  4. 采取相应的优化措施

Q4: 如何利用监控数据进行容量规划？ ​

A4: 利用监控数据进行容量规划的方法：

  1. 分析存储空间、连接数、查询数量等指标的增长趋势
  2. 基于历史数据预测未来的资源需求
  3. 考虑业务增长和季节性变化
  4. 制定容量扩展计划

Q5: 如何确保监控系统的可靠性？ ​

A5: 确保监控系统可靠性的方法：

  1. 部署高可用监控系统，避免单点故障
  2. 定期检查监控系统的运行状态
  3. 测试告警规则，确保告警能够及时触发
  4. 备份监控数据，防止数据丢失
  5. 定期升级监控系统，修复漏洞