GaussDB 监控平台搭建

监控平台架构

核心组件

Prometheus：开源的监控和告警工具，负责从Exporter采集监控指标，将数据存储在时序数据库中，并支持强大的查询语言
Grafana：开源的数据可视化平台，提供丰富的图表和仪表盘功能，支持从多种数据源查询和展示数据
Exporter：用于从GaussDB数据库收集监控指标的组件，将指标转换为Prometheus可识别的格式
Alertmanager：负责处理Prometheus触发的告警，支持告警分组、抑制和路由，可通过多种渠道发送通知

监控数据流

Exporter定期从GaussDB实例收集各种监控指标
Prometheus按照配置的时间间隔，主动拉取Exporter暴露的指标数据
采集到的数据存储在Prometheus内置的时序数据库中
Grafana通过PromQL查询语言从Prometheus获取数据，并以直观的图表形式展示
当监控指标超过预设的阈值时，Prometheus触发告警规则
Alertmanager接收告警，根据配置的规则进行处理，并通过邮件、短信等方式发送通知

监控指标体系

数据库实例指标

CPU使用率：数据库实例占用的CPU资源百分比
内存使用率：数据库实例使用的内存资源情况
连接数：当前连接到数据库的客户端数量
事务数：单位时间内执行的事务数量
查询响应时间：SQL查询的平均执行时间

存储指标

磁盘使用率：数据目录所在磁盘的空间使用情况
IOPS：每秒输入输出操作数，反映存储系统的读写性能
吞吐量：每秒读写的数据量，反映存储系统的数据传输能力
延迟：存储操作的响应时间，反映存储系统的性能

性能指标

慢查询数：超过阈值的慢查询数量
缓存命中率：数据库缓存的命中比例，反映缓存使用效率
锁等待时间：事务等待锁的时间，反映并发性能
WAL日志生成速率：预写式日志的生成速度，反映数据库的写入负载

集群指标

节点状态：集群中各个节点的运行状态
复制延迟：主从节点之间的数据同步延迟
负载均衡情况：集群中各个节点的负载分布情况

Prometheus 安装与配置

安装Prometheus

Prometheus是监控平台的核心组件，负责数据采集、存储和查询。以下是在Linux系统上安装Prometheus的步骤：

bash

# 下载Prometheus安装包
wget https://github.com/prometheus/prometheus/releases/download/v2.45.0/prometheus-2.45.0.linux-amd64.tar.gz

# 解压安装包到当前目录
tar xvfz prometheus-2.45.0.linux-amd64.tar.gz

# 将解压后的目录移动到系统标准位置
mv prometheus-2.45.0.linux-amd64 /usr/local/prometheus

配置Prometheus

安装完成后，需要配置Prometheus以采集GaussDB的监控指标。主要配置包括全局设置、规则文件和采集配置：

yaml

# /usr/local/prometheus/prometheus.yml - Prometheus主配置文件
global:
  scrape_interval: 15s  # 数据采集间隔，每15秒采集一次
  evaluation_interval: 15s  # 告警规则评估间隔，每15秒评估一次

# 告警规则文件路径
rule_files:
  - "rules/*.yml"

# 数据采集配置
scrape_configs:
  - job_name: 'gaussdb'  # 采集任务名称，用于标识GaussDB监控
    static_configs:
      - targets: ['localhost:9187']  # PostgreSQL Exporter的地址和端口
    metrics_path: '/metrics'  # 指标暴露路径
    params:
      format: ['prometheus']  # 指标格式

启动Prometheus

配置完成后，需要启动Prometheus服务并设置为开机自启：

bash

# 创建Prometheus系统用户，用于运行服务
useradd -M -s /bin/false prometheus

# 设置Prometheus目录的所有者和组
chown -R prometheus:prometheus /usr/local/prometheus

# 创建systemd服务文件，用于管理Prometheus服务
cat > /etc/systemd/system/prometheus.service << EOF
[Unit]
Description=Prometheus 监控系统
Wants=network-online.target
After=network-online.target

[Service]
User=prometheus
Group=prometheus
Type=simple
# 启动命令，指定配置文件、数据存储路径和控制台模板
ExecStart=/usr/local/prometheus/prometheus \
    --config.file=/usr/local/prometheus/prometheus.yml \
    --storage.tsdb.path=/usr/local/prometheus/data \
    --web.console.templates=/usr/local/prometheus/consoles \
    --web.console.libraries=/usr/local/prometheus/console_libraries

[Install]
WantedBy=multi-user.target
EOF

# 重新加载systemd配置
systemctl daemon-reload
# 启动Prometheus服务
systemctl start prometheus
# 设置Prometheus服务开机自启
systemctl enable prometheus

PostgreSQL Exporter 安装与配置

安装PostgreSQL Exporter

PostgreSQL Exporter是用于从GaussDB数据库收集监控指标的组件，它将数据库的各种指标转换为Prometheus可识别的格式。以下是安装步骤：

bash

# 下载PostgreSQL Exporter安装包
wget https://github.com/prometheus-community/postgres_exporter/releases/download/v0.15.0/postgres_exporter-0.15.0.linux-amd64.tar.gz

# 解压安装包到当前目录
tar xvfz postgres_exporter-0.15.0.linux-amd64.tar.gz

# 将解压后的目录移动到系统标准位置
mv postgres_exporter-0.15.0.linux-amd64 /usr/local/postgres_exporter

配置PostgreSQL Exporter

安装完成后，需要配置PostgreSQL Exporter以连接到GaussDB数据库并收集指标：

bash

# 创建密码文件，用于Exporter连接数据库
cat > /usr/local/postgres_exporter/.pgpass << EOF
localhost:5432:postgres:postgres:password
EOF

# 设置密码文件权限，确保只有Exporter用户可以访问
chmod 600 /usr/local/postgres_exporter/.pgpass

# 创建systemd服务文件，用于管理PostgreSQL Exporter服务
cat > /etc/systemd/system/postgres_exporter.service << EOF
[Unit]
Description=PostgreSQL Exporter 监控指标收集器
Wants=network-online.target
After=network-online.target

[Service]
User=postgres
Group=postgres
Type=simple
# 设置数据库连接字符串环境变量
Environment="DATA_SOURCE_NAME=postgresql://postgres:password@localhost:5432/postgres?sslmode=disable"
# 启动命令，指定监听地址、端口和自定义查询路径
ExecStart=/usr/local/postgres_exporter/postgres_exporter \
    --web.listen-address=:9187 \
    --extend.query-path=/usr/local/postgres_exporter/queries.yaml

[Install]
WantedBy=multi-user.target
EOF

自定义监控指标

PostgreSQL Exporter支持通过配置文件定义自定义监控指标，以便收集GaussDB特有的监控数据：

yaml

# /usr/local/postgres_exporter/queries.yaml - 自定义监控指标配置文件
gaussdb_query_duration:
  # 自定义查询，用于收集当前查询的执行时长
  query: "SELECT extract(epoch FROM now() - query_start) as query_duration, state FROM pg_stat_activity WHERE state != 'idle'"
  metrics:
    - query_duration:
        usage: "GAUGE"  # 指标类型，GAUGE表示可增可减的数值
        description: "当前查询的执行时长"
    - state:
        usage: "LABEL"  # 指标标签，用于区分不同状态的查询
        description: "查询的状态"

启动PostgreSQL Exporter

配置完成后，需要启动PostgreSQL Exporter服务并设置为开机自启：

bash

# 设置PostgreSQL Exporter目录的所有者和组
chown -R postgres:postgres /usr/local/postgres_exporter

# 重新加载systemd配置
systemctl daemon-reload
# 启动PostgreSQL Exporter服务
systemctl start postgres_exporter
# 设置PostgreSQL Exporter服务开机自启
systemctl enable postgres_exporter

Grafana 安装与配置

安装Grafana

Grafana是一款强大的数据可视化工具，用于展示Prometheus收集的监控指标。以下是在Linux系统上安装Grafana的步骤：

bash

# 安装必要的依赖包
yum install -y yum-utils

# 添加Grafana官方仓库
yum-config-manager --add-repo https://rpm.grafana.com/grafana.repo

# 更新系统软件包列表
yum update -y

# 安装Grafana服务器
yum install -y grafana

启动Grafana

安装完成后，需要启动Grafana服务并设置为开机自启：

bash

# 启动Grafana服务
systemctl start grafana-server
# 设置Grafana服务开机自启
systemctl enable grafana-server

# 查看Grafana服务状态，确认是否正常启动
systemctl status grafana-server

配置Grafana数据源

Grafana需要连接到Prometheus数据源才能获取监控指标。以下是配置步骤：

打开浏览器，访问Grafana Web界面（默认地址：http://服务器IP:3000）
使用默认用户名和密码（admin/admin）登录
首次登录会要求修改默认密码，按照提示完成密码修改
登录后，点击左侧导航栏的"Configuration"（配置）按钮
选择"Data Sources"（数据源）选项
点击"Add data source"（添加数据源）按钮
在数据源类型列表中选择"Prometheus"
在配置页面中，设置以下参数：
- Name：数据源名称，建议设置为"Prometheus"
- URL：Prometheus服务器地址（默认：http://localhost:9090）
- Access：访问方式，选择"Server"（服务器端访问）
点击页面底部的"Save & Test"（保存并测试）按钮
如果配置正确，会显示"Data source is working"（数据源工作正常）的提示

监控面板配置

导入Grafana模板

Grafana提供了丰富的预定义监控面板模板，可以直接导入使用。以下是导入步骤：

登录Grafana Web界面
点击左侧导航栏的"Create"（创建）按钮
选择"Import"（导入）选项
在"Import via grafana.com"输入框中，输入模板ID（推荐使用PostgreSQL相关模板，如12612）
点击"Load"（加载）按钮
在导入配置页面中，选择之前配置的Prometheus数据源
点击"Import"（导入）按钮完成导入
导入成功后，会自动跳转到该监控面板，可以查看GaussDB的各项监控指标

自定义监控面板

除了使用预定义模板外，还可以根据实际需求自定义监控面板：

登录Grafana Web界面
点击左侧导航栏的"Create"（创建）按钮
选择"Dashboard"（仪表盘）选项
点击"Add an empty panel"（添加空白面板）按钮

在面板配置页面中，配置查询语句，例如：

txt

# 数据库连接数
pg_stat_database_numbackends{datname="postgres"}

# CPU使用率
pg_stat_bgwriter_checkpoints_timed

# 慢查询数
increase(pg_stat_database_xact_commit{datname="postgres"}[5m])

配置图表样式和显示选项，包括：
- 图表类型（折线图、柱状图、仪表盘等）
- 标题和描述
- 坐标轴设置
- 图例设置
- 颜色方案
点击右上角的"Apply"（应用）按钮保存面板
可以添加多个面板，组成完整的监控仪表盘
点击仪表盘右上角的"Save"（保存）按钮，为仪表盘命名并保存

告警配置

配置告警规则

告警规则用于定义监控指标的阈值条件，当条件满足时触发告警。以下是配置GaussDB告警规则的步骤：

yaml

# /usr/local/prometheus/rules/gaussdb-alerts.yml - GaussDB告警规则配置文件
groups:
- name: gaussdb-alerts  # 告警规则组名称
  rules:
  - alert: HighConnectionCount  # 告警名称：连接数过高
    expr: pg_stat_database_numbackends{datname="postgres"} > 100  # 告警条件：连接数超过100
    for: 5m  # 持续时间：超过阈值持续5分钟才触发告警
    labels:
      severity: warning  # 告警级别：警告
    annotations:
      summary: "{{ $labels.instance }} 连接数过高"  # 告警摘要
      description: "数据库连接数为 {{ $value }}，超过阈值100"  # 告警详细描述

  - alert: HighCPULoad  # 告警名称：CPU负载过高
    expr: 100 - (avg by(instance) (irate(node_cpu_seconds_total{mode="idle"}[5m])) * 100) > 80  # 告警条件：CPU使用率超过80%
    for: 5m  # 持续时间：超过阈值持续5分钟
    labels:
      severity: critical  # 告警级别：严重
    annotations:
      summary: "{{ $labels.instance }} CPU负载过高"  # 告警摘要
      description: "CPU使用率为 {{ $value }}%，超过阈值80%"  # 告警详细描述

  - alert: SlowQueries  # 告警名称：慢查询过多
    expr: increase(pg_stat_database_conflicts{datname="postgres"}[5m]) > 10  # 告警条件：5分钟内慢查询数超过10
    for: 5m  # 持续时间：超过阈值持续5分钟
    labels:
      severity: warning  # 告警级别：警告
    annotations:
      summary: "{{ $labels.instance }} 慢查询过多"  # 告警摘要
      description: "5分钟内慢查询数为 {{ $value }}，超过阈值10"  # 告警详细描述

配置Alertmanager

Alertmanager负责处理Prometheus触发的告警，并通过邮件、短信等方式发送通知。以下是配置步骤：

yaml

# /usr/local/prometheus/alertmanager.yml - Alertmanager配置文件
global:
  resolve_timeout: 5m  # 告警解决超时时间：5分钟

# 告警路由配置
route:
  group_by: ['alertname']  # 按告警名称分组
  group_wait: 30s  # 组内第一个告警等待30秒，可能有更多告警进入同一组
  group_interval: 5m  # 同一组告警发送间隔：5分钟
  repeat_interval: 1h  # 重复告警发送间隔：1小时
  receiver: 'email-notifications'  # 告警接收者：邮件通知

# 告警接收者配置
receivers:
- name: 'email-notifications'  # 接收者名称：邮件通知
  email_configs:  # 邮件配置
  - to: 'admin@example.com'  # 收件人邮箱
    from: 'alertmanager@example.com'  # 发件人邮箱
    smarthost: 'smtp.example.com:587'  # SMTP服务器地址和端口
    auth_username: 'alertmanager'  # SMTP认证用户名
    auth_password: 'password'  # SMTP认证密码
    require_tls: true  # 启用TLS加密

启动Alertmanager

配置完成后，需要下载、安装并启动Alertmanager服务：

bash

# 下载Alertmanager安装包
wget https://github.com/prometheus/alertmanager/releases/download/v0.25.0/alertmanager-0.25.0.linux-amd64.tar.gz

# 解压安装包到当前目录
tar xvfz alertmanager-0.25.0.linux-amd64.tar.gz

# 将解压后的目录移动到系统标准位置
mv alertmanager-0.25.0.linux-amd64 /usr/local/alertmanager

# 创建systemd服务文件，用于管理Alertmanager服务
cat > /etc/systemd/system/alertmanager.service << EOF
[Unit]
Description=Alertmanager 告警管理系统
Wants=network-online.target
After=network-online.target

[Service]
User=prometheus
Group=prometheus
Type=simple
# 启动命令，指定配置文件和数据存储路径
ExecStart=/usr/local/alertmanager/alertmanager \
    --config.file=/usr/local/alertmanager/alertmanager.yml \
    --storage.path=/usr/local/alertmanager/data

[Install]
WantedBy=multi-user.target
EOF

# 重新加载systemd配置
systemctl daemon-reload
# 启动Alertmanager服务
systemctl start alertmanager
# 设置Alertmanager服务开机自启
systemctl enable alertmanager

监控平台维护

数据保留策略

Prometheus默认会保留15天的监控数据，可以根据实际需求调整数据保留时间：

bash

# 修改Prometheus配置文件
vi /usr/local/prometheus/prometheus.yml

# 在global配置段添加数据保留时间配置
global:
  scrape_interval: 15s
  evaluation_interval: 15s
  storage.tsdb.retention.time: 15d  # 数据保留时间：15天

# 重启Prometheus服务，使配置生效
systemctl restart prometheus

性能优化

为了确保监控平台的性能，可以采取以下优化措施：

调整Prometheus的scrape_interval，根据监控需求设置合适的采集频率
合理规划监控指标，避免采集过多不必要的指标
为Grafana配置缓存，提高查询性能
定期清理过期数据，保持系统性能
为Prometheus配置远程存储，如使用Thanos或Cortex，提高 scalability

高可用配置

为了确保监控平台的高可用性，可以采取以下配置：

部署Prometheus集群，实现数据冗余和故障转移
配置Grafana的HA模式，使用共享数据库存储配置和仪表盘
使用负载均衡器分发请求，提高系统的并发处理能力
实现监控数据的异地备份，确保数据安全

日常维护任务

监控平台的日常维护任务包括：

定期检查监控平台各组件的运行状态
监控监控平台自身的资源使用情况
定期备份监控平台的配置和数据
及时更新监控平台各组件的版本
优化告警规则，减少误报和漏报
定期Review监控面板，确保监控指标的有效性

常见问题（FAQ）

Q1: 如何添加新的GaussDB实例到监控平台？

A1: 步骤如下：

在新的GaussDB实例上安装PostgreSQL Exporter
配置Exporter连接到GaussDB实例
在Prometheus配置文件中添加新的scrape目标
重启Prometheus服务
在Grafana中验证新实例的指标是否正常显示

Q2: 如何自定义监控指标？

A2: 可以通过以下方式自定义监控指标：

修改PostgreSQL Exporter的queries.yaml文件，添加自定义查询
使用Prometheus的recording rules创建复合指标
在Grafana中使用查询编辑器创建衍生指标

Q3: 如何调整告警阈值？

A3: 调整告警阈值的方法：

编辑Prometheus的告警规则文件
修改expr字段中的阈值条件
重启Prometheus服务
在Grafana中验证告警规则是否生效

Q4: 监控平台性能不佳怎么办？

A4: 优化监控平台性能的方法：

减少采集频率，延长scrape_interval
减少监控指标数量，只保留必要的指标
增加Prometheus的存储容量和CPU资源
配置Prometheus的远程存储，如使用Thanos或Cortex

Q5: 如何备份监控平台配置？

A5: 备份监控平台配置的方法：

备份Prometheus的配置文件和规则文件
备份Grafana的数据库和配置文件
备份Alertmanager的配置文件
定期将备份数据存储到安全位置

Q6: 如何集成其他监控工具？

A6: 集成其他监控工具的方法：

使用Prometheus的federation功能集成其他Prometheus实例
使用Prometheus的remote_write功能将数据发送到其他系统
安装相应的Exporter，支持从其他系统采集数据
在Grafana中添加其他数据源，如InfluxDB、Elasticsearch等

Q7: 如何监控GaussDB分布式集群？

A7: 监控GaussDB分布式集群的方法：

在每个节点上安装PostgreSQL Exporter
配置Prometheus采集所有节点的指标
创建集群级别的监控面板，展示整体状态
配置集群级别的告警规则，监控节点间的同步情况

Q8: 如何监控慢查询？

A8: 监控慢查询的方法：

启用GaussDB的慢查询日志
使用pg_stat_statements扩展收集慢查询统计信息
配置PostgreSQL Exporter采集慢查询指标
在Grafana中创建慢查询监控面板
配置慢查询告警规则

Q9: 如何验证监控数据的准确性？

A9: 验证监控数据准确性的方法：

对比监控数据与GaussDB内置视图的查询结果
使用多种监控工具采集同一指标，进行交叉验证
定期手动检查关键指标，确认监控数据的准确性
监控数据采集过程中的错误日志

Q10: 如何实现监控平台的自动化部署？

A10: 实现自动化部署的方法：

使用Ansible或Terraform编写自动化部署脚本
配置CI/CD流水线，实现监控平台的自动部署和更新
使用容器化技术（Docker、Kubernetes）部署监控平台
配置配置管理工具，管理监控平台的配置文件

GaussDB 监控平台搭建 ​

监控平台架构 ​

核心组件 ​

监控数据流 ​

监控指标体系 ​

数据库实例指标 ​

存储指标 ​

性能指标 ​

集群指标 ​

Prometheus 安装与配置 ​

安装Prometheus ​

配置Prometheus ​

启动Prometheus ​

PostgreSQL Exporter 安装与配置 ​

安装PostgreSQL Exporter ​

配置PostgreSQL Exporter ​

自定义监控指标 ​

启动PostgreSQL Exporter ​

Grafana 安装与配置 ​

安装Grafana ​

启动Grafana ​

配置Grafana数据源 ​

监控面板配置 ​

导入Grafana模板 ​

自定义监控面板 ​

告警配置 ​

配置告警规则 ​

配置Alertmanager ​

启动Alertmanager ​

监控平台维护 ​

数据保留策略 ​

性能优化 ​

高可用配置 ​

日常维护任务 ​

常见问题（FAQ） ​

Q1: 如何添加新的GaussDB实例到监控平台？ ​

Q2: 如何自定义监控指标？ ​

Q3: 如何调整告警阈值？ ​

Q4: 监控平台性能不佳怎么办？ ​

Q5: 如何备份监控平台配置？ ​

Q6: 如何集成其他监控工具？ ​

Q7: 如何监控GaussDB分布式集群？ ​

Q8: 如何监控慢查询？ ​

Q9: 如何验证监控数据的准确性？ ​

Q10: 如何实现监控平台的自动化部署？ ​

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核心组件

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集群指标

Prometheus 安装与配置

安装Prometheus

配置Prometheus

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PostgreSQL Exporter 安装与配置

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Grafana 安装与配置

安装Grafana

启动Grafana

配置Grafana数据源

监控面板配置

导入Grafana模板

自定义监控面板

告警配置

配置告警规则

配置Alertmanager

启动Alertmanager

监控平台维护

数据保留策略

性能优化

高可用配置

日常维护任务

常见问题（FAQ）

Q1: 如何添加新的GaussDB实例到监控平台？

Q2: 如何自定义监控指标？

Q3: 如何调整告警阈值？

Q4: 监控平台性能不佳怎么办？

Q5: 如何备份监控平台配置？

Q6: 如何集成其他监控工具？

Q7: 如何监控GaussDB分布式集群？

Q8: 如何监控慢查询？

Q9: 如何验证监控数据的准确性？

Q10: 如何实现监控平台的自动化部署？