TDSQL 监控脚本

监控脚本编写

1. 脚本语言选择

Shell：适合系统级监控和简单的数据库监控
Python：适合复杂的监控逻辑和数据分析
Perl：适合文本处理和正则表达式
Go：适合高性能的监控脚本

2. 脚本结构设计

初始化部分：脚本配置和参数解析
监控逻辑部分：核心监控代码
数据处理部分：监控数据的处理和分析
输出部分：监控结果的输出和告警
清理部分：资源清理和日志记录

3. 监控指标采集

性能指标

python

#!/usr/bin/env python3
# 性能监控脚本示例

import pymysql
import time

# 数据库连接配置
config = {
    'host': 'localhost',
    'port': 3306,
    'user': 'monitor',
    'password': 'password',
    'database': 'information_schema'
}

# 连接数据库
conn = pymysql.connect(**config)
cursor = conn.cursor()

# 采集性能指标
def collect_performance_metrics():
    metrics = {}
    
    # 采集 QPS
    cursor.execute("SHOW GLOBAL STATUS LIKE 'Queries'")
    queries = int(cursor.fetchone()[1])
    time.sleep(1)
    cursor.execute("SHOW GLOBAL STATUS LIKE 'Queries'")
    queries_new = int(cursor.fetchone()[1])
    metrics['qps'] = queries_new - queries
    
    # 采集 TPS
    cursor.execute("SHOW GLOBAL STATUS LIKE 'Com_commit'")
    commit = int(cursor.fetchone()[1])
    cursor.execute("SHOW GLOBAL STATUS LIKE 'Com_rollback'")
    rollback = int(cursor.fetchone()[1])
    time.sleep(1)
    cursor.execute("SHOW GLOBAL STATUS LIKE 'Com_commit'")
    commit_new = int(cursor.fetchone()[1])
    cursor.execute("SHOW GLOBAL STATUS LIKE 'Com_rollback'")
    rollback_new = int(cursor.fetchone()[1])
    metrics['tps'] = (commit_new - commit) + (rollback_new - rollback)
    
    # 采集连接数
    cursor.execute("SHOW GLOBAL STATUS LIKE 'Threads_connected'")
    metrics['connections'] = int(cursor.fetchone()[1])
    
    # 采集慢查询数
    cursor.execute("SHOW GLOBAL STATUS LIKE 'Slow_queries'")
    metrics['slow_queries'] = int(cursor.fetchone()[1])
    
    return metrics

# 主函数
def main():
    metrics = collect_performance_metrics()
    print("Performance Metrics:")
    for key, value in metrics.items():
        print(f"{key}: {value}")
    
    # 在这里可以添加告警逻辑
    if metrics['connections'] > 1000:
        print("ALERT: Too many connections!")

if __name__ == "__main__":
    main()
    cursor.close()
    conn.close()

状态监控

bash

#!/bin/bash
# 状态监控脚本示例

# 数据库连接配置
HOST="localhost"
PORT="3306"
USER="monitor"
PASSWORD="password"

# 检查实例状态
check_instance_status() {
    status=$(mysql -h$HOST -P$PORT -u$USER -p$PASSWORD -e "SELECT @@global.read_only" 2>/dev/null)
    if [ $? -eq 0 ]; then
        echo "Instance status: RUNNING"
        return 0
    else
        echo "Instance status: DOWN"
        return 1
    fi
}

# 检查主从状态
check_replication_status() {
    slave_status=$(mysql -h$HOST -P$PORT -u$USER -p$PASSWORD -e "SHOW SLAVE STATUS\G" 2>/dev/null)
    if [ $? -eq 0 ]; then
        slave_io_running=$(echo "$slave_status" | grep -i "Slave_IO_Running:" | awk '{print $2}')
        slave_sql_running=$(echo "$slave_status" | grep -i "Slave_SQL_Running:" | awk '{print $2}')
        
        if [ "$slave_io_running" = "Yes" ] && [ "$slave_sql_running" = "Yes" ]; then
            echo "Replication status: OK"
            return 0
        else
            echo "Replication status: ERROR"
            return 1
        fi
    else
        echo "Replication status: NOT CONFIGURED"
        return 2
    fi
}

# 主函数
main() {
    echo "=== TDSQL Status Check ==="
    check_instance_status
    check_replication_status
    echo "=========================="
}

main

监控脚本管理

1. 脚本部署

集中式部署：所有脚本部署在一台服务器上
分布式部署：脚本部署在各个数据库服务器上
容器化部署：脚本运行在容器中

2. 脚本调度

Cron：适合定时执行的脚本
Systemd Timer：适合更复杂的调度需求
监控系统：如 Zabbix、Prometheus 等
专用调度工具：如 Airflow、Luigi 等

3. 脚本日志管理

日志格式：统一的日志格式，便于分析
日志级别：不同级别的日志（DEBUG、INFO、WARN、ERROR）
日志轮换：定期轮换日志，避免日志过大
日志存储：集中存储日志，便于分析

4. 脚本版本管理

版本控制系统：使用 Git 管理脚本版本
版本命名规则：清晰的版本命名
变更记录：详细的变更记录
回滚机制：支持脚本回滚

监控脚本最佳实践

1. 脚本性能优化

减少脚本执行时间
降低资源消耗
使用高效的算法和数据结构
避免不必要的数据库查询

2. 脚本安全性

限制脚本的执行权限
避免硬编码敏感信息
使用环境变量或配置文件存储敏感信息
定期检查脚本的安全性

3. 脚本测试

单元测试：测试脚本的各个组件
集成测试：测试脚本的整体功能
压力测试：测试脚本在高负载下的性能
回归测试：确保脚本修改不会破坏现有功能

4. 脚本监控

监控脚本的执行状态
监控脚本的执行时间
监控脚本的资源消耗
监控脚本的输出和日志

5. 脚本自动化

自动化脚本的部署和更新
自动化脚本的测试和验证
自动化脚本的监控和告警
自动化脚本的故障恢复

常见监控脚本示例

1. 慢查询监控脚本

bash

#!/bin/bash
# 慢查询监控脚本

# 配置
HOST="localhost"
PORT="3306"
USER="monitor"
PASSWORD="password"
LOG_FILE="/var/log/mysql/slow.log"
ALERT_EMAIL="admin@example.com"

# 检查慢查询数
check_slow_queries() {
    # 启用慢查询日志
    mysql -h$HOST -P$PORT -u$USER -p$PASSWORD -e "SET GLOBAL slow_query_log = 1;"
    mysql -h$HOST -P$PORT -u$USER -p$PASSWORD -e "SET GLOBAL long_query_time = 1;"
    
    # 统计慢查询数
    slow_count=$(mysql -h$HOST -P$PORT -u$USER -p$PASSWORD -e "SHOW GLOBAL STATUS LIKE 'Slow_queries'" | tail -1 | awk '{print $2}')
    
    # 如果慢查询数超过阈值，发送告警
    if [ $slow_count -gt 10 ]; then
        echo "Warning: Too many slow queries! Count: $slow_count" | mail -s "TDSQL Slow Query Alert" $ALERT_EMAIL
    fi
    
    echo "Slow query count: $slow_count"
}

check_slow_queries

2. 备份监控脚本

bash

#!/bin/bash
# 备份监控脚本

# 配置
BACKUP_DIR="/backup/mysql"
ALERT_EMAIL="admin@example.com"
RETENTION_DAYS=7

# 检查备份文件
check_backup_files() {
    # 检查备份文件是否存在
    latest_backup=$(find $BACKUP_DIR -name "*.sql.gz" -type f -mtime -1 | head -1)
    
    if [ -z "$latest_backup" ]; then
        echo "Error: No backup file found in the last 24 hours!" | mail -s "TDSQL Backup Alert" $ALERT_EMAIL
        return 1
    fi
    
    # 检查备份文件大小
    backup_size=$(du -h $latest_backup | awk '{print $1}')
    if [ $(stat -c%s $latest_backup) -lt 1024 ]; then
        echo "Warning: Backup file is too small! Size: $backup_size" | mail -s "TDSQL Backup Alert" $ALERT_EMAIL
        return 1
    fi
    
    echo "Backup file: $latest_backup, Size: $backup_size"
    return 0
}

# 清理过期备份
cleanup_old_backups() {
    find $BACKUP_DIR -name "*.sql.gz" -type f -mtime +$RETENTION_DAYS -delete
    echo "Cleaned up old backups older than $RETENTION_DAYS days"
}

check_backup_files
cleanup_old_backups

常见问题（FAQ）

Q1: 如何编写高效的监控脚本？

A1: 编写高效监控脚本的方法包括：

减少脚本执行时间和资源消耗
使用高效的算法和数据结构
避免不必要的数据库查询和系统调用
使用缓存机制减少重复计算
优化脚本的IO操作

Q2: 如何确保监控脚本的可靠性？

A2: 确保监控脚本可靠性的方法包括：

完善的错误处理和容错机制
定期测试和验证脚本
监控脚本本身的执行状态
建立脚本的故障恢复机制
定期更新和维护脚本

Q3: 如何选择合适的监控指标？

A3: 选择合适的监控指标需要考虑以下因素：

业务需求和SLA
数据库类型和版本
系统架构和部署方式
运维团队的技能水平

一般建议监控核心指标，如：

性能指标：QPS、TPS、响应时间、慢查询数
资源指标：CPU、内存、磁盘、网络
状态指标：实例状态、主从状态、连接数

Q4: 如何处理监控脚本的告警？

A4: 处理监控脚本告警的方法包括：

建立告警分级机制（严重、警告、信息）
配置合适的告警阈值
选择合适的告警方式（邮件、短信、微信、电话等）
建立告警的处理流程
定期优化告警规则，减少误报

Q5: 如何管理大量的监控脚本？

A5: 管理大量监控脚本的方法包括：

使用版本控制系统管理脚本
建立脚本的标准化模板
自动化脚本的部署和更新
集中管理脚本的配置
监控脚本的执行状态和性能
建立脚本的文档和知识库

TDSQL 监控脚本 ​

监控脚本编写 ​

1. 脚本语言选择 ​

2. 脚本结构设计 ​

3. 监控指标采集 ​

性能指标 ​

状态监控 ​

监控脚本管理 ​

1. 脚本部署 ​

2. 脚本调度 ​

3. 脚本日志管理 ​

4. 脚本版本管理 ​

监控脚本最佳实践 ​

1. 脚本性能优化 ​

2. 脚本安全性 ​

3. 脚本测试 ​

4. 脚本监控 ​

5. 脚本自动化 ​

常见监控脚本示例 ​

1. 慢查询监控脚本 ​

2. 备份监控脚本 ​

常见问题（FAQ） ​

Q1: 如何编写高效的监控脚本？ ​

Q2: 如何确保监控脚本的可靠性？ ​

Q3: 如何选择合适的监控指标？ ​

Q4: 如何处理监控脚本的告警？ ​

Q5: 如何管理大量的监控脚本？ ​

TDSQL 监控脚本

监控脚本编写

1. 脚本语言选择

2. 脚本结构设计

3. 监控指标采集

性能指标

状态监控

监控脚本管理

1. 脚本部署

2. 脚本调度

3. 脚本日志管理

4. 脚本版本管理

监控脚本最佳实践

1. 脚本性能优化

2. 脚本安全性

3. 脚本测试

4. 脚本监控

5. 脚本自动化

常见监控脚本示例

1. 慢查询监控脚本

2. 备份监控脚本

常见问题（FAQ）

Q1: 如何编写高效的监控脚本？

Q2: 如何确保监控脚本的可靠性？

Q3: 如何选择合适的监控指标？

Q4: 如何处理监控脚本的告警？

Q5: 如何管理大量的监控脚本？