本文档详细介绍DM数据库性能监控与分析的设计与实施，包括性能监控概念、监控指标、分析方法、监控架构、监控工具、监控策略、实施方案等内容，风哥教程参考DM官方文档《DM8性能优化》手册，适合DBA人员进行DM数据库性能监控与分析的设计和实施。
Part01-基础概念与理论知识
1.1 DM数据库性能监控概念
DM数据库性能监控是指对数据库的性能指标进行实时监控和分析，及时发现性能瓶颈和异常，为性能优化提供依据。
DM数据库性能监控的目的：
- 实时监控：实时监控数据库性能状态
- 及时发现：及时发现性能瓶颈和异常
- 性能优化：为性能优化提供依据
- 故障预警：提前预警潜在的性能问题
- 资源管理：合理分配和管理数据库资源
1.2 DM数据库性能监控指标
DM数据库性能监控指标：
- 系统资源指标：
- CPU使用率
- 内存使用率
- 磁盘IO性能
- 网络带宽使用情况
- 数据库指标：
- 数据库连接数
- SQL执行情况
- 锁等待情况
- 缓存命中率
- 日志写入性能
- 表空间使用情况
- 应用指标：
- 响应时间
- 吞吐量
- 并发用户数
- 业务处理量
1.3 DM数据库性能分析方法
DM数据库性能分析方法：
- 趋势分析：分析性能指标的变化趋势
- 对比分析：对比不同时间段的性能指标
- 瓶颈分析：识别性能瓶颈
- 关联分析：分析不同指标之间的关联关系
- 预测分析：预测未来的性能趋势
风哥提示：
风哥提示：性能监控与分析是数据库运维的重要组成部分，DBA人员必须建立完善的监控体系，及时发现和解决性能问题。
Part02-生产环境规划与建议
2.1 DM数据库性能监控架构
生产环境DM数据库性能监控架构：
# DM数据库性能监控架构
#
# 监控层次
– 数据采集层：采集性能指标数据
– 数据存储层：存储监控数据
– 数据处理层：处理和分析监控数据
– 告警层：根据监控数据生成告警
– 展示层：展示监控数据和告警信息
#
# 监控架构
– 本地监控：在数据库服务器上部署监控代理
– 集中监控：在监控服务器上部署监控系统
– 云监控：使用云服务进行监控
#
# 监控数据流
1. 数据采集：通过代理或API采集性能指标
2. 数据传输：将采集的指标传输到监控系统
3. 数据存储：将监控数据存储到数据库或时序数据库
4. 数据分析：分析监控数据，生成告警
5. 告警通知：通过邮件、短信、微信等方式通知相关人员
6. 数据展示：通过Dashboard展示监控数据
#
# 监控层次
– 数据采集层：采集性能指标数据
– 数据存储层：存储监控数据
– 数据处理层：处理和分析监控数据
– 告警层：根据监控数据生成告警
– 展示层：展示监控数据和告警信息
#
# 监控架构
– 本地监控：在数据库服务器上部署监控代理
– 集中监控：在监控服务器上部署监控系统
– 云监控：使用云服务进行监控
#
# 监控数据流
1. 数据采集：通过代理或API采集性能指标
2. 数据传输：将采集的指标传输到监控系统
3. 数据存储：将监控数据存储到数据库或时序数据库
4. 数据分析：分析监控数据，生成告警
5. 告警通知：通过邮件、短信、微信等方式通知相关人员
6. 数据展示：通过Dashboard展示监控数据
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2.2 DM数据库性能监控工具
DM数据库性能监控工具：
常用监控工具：
- Prometheus + Grafana：开源监控系统，适合集中监控
- Zabbix：开源监控系统，功能强大
- Nagios：开源监控系统，适合基础监控
- DM自带监控工具：DM管理工具、DM性能监控工具
- 自定义脚本：适合简单的监控需求
- 云监控服务：适合云环境
2.3 DM数据库性能监控策略
DM数据库性能监控策略：
- 监控频率：
- 系统资源指标：1分钟
- 数据库指标：1分钟
- 应用指标：5分钟
- 详细分析：10分钟
- 监控粒度：
- 整体性能：服务器级
- 详细性能：实例级、会话级、SQL级
- 告警策略：
- 告警级别：紧急、重要、警告、信息
- 告警阈值：根据实际情况设置
- 告警方式：邮件、短信、微信
- 告警抑制：避免告警风暴
Part03-生产环境项目实施方案
学习交流加群风哥QQ113257174
3.1 DM数据库性能监控实施方案
3.1.1 使用Prometheus + Grafana监控
# 使用Prometheus + Grafana监控DM数据库性能
#
# 步骤1：安装Prometheus
# 下载Prometheus
$ wget https://github.com/prometheus/prometheus/releases/download/v2.45.0/prometheus-2.45.0.linux-amd64.tar.gz
# 解压
$ tar -xzf prometheus-2.45.0.linux-amd64.tar.gz
$ mv prometheus-2.45.0.linux-amd64 /usr/local/prometheus
#
# 步骤2：安装Node Exporter
# 下载Node Exporter
$ wget https://github.com/prometheus/node_exporter/releases/download/v1.6.0/node_exporter-1.6.0.linux-amd64.tar.gz
# 解压
$ tar -xzf node_exporter-1.6.0.linux-amd64.tar.gz
$ mv node_exporter-1.6.0.linux-amd64 /usr/local/node_exporter
# 启动Node Exporter
$ /usr/local/node_exporter/node_exporter &
#
# 步骤3：创建DM数据库性能监控脚本
# 创建监控脚本
$ cat > /dm/scripts/monitoring/dm_performance.sh << 'EOF' #!/bin/bash # dm_performance.sh # from:www.itpux.com.qq113257174.wx:itpux-com # web: http://www.fgedu.net.cn export DM_HOME=/dm/app # 采集系统资源指标 CPU_USAGE=$(top -bn1 | grep "Cpu(s)" | sed "s/.*, *\([0-9.]*\)%* id.*/\1/" | awk '{print 100 - $1}') MEMORY_USAGE=$(free -m | awk '/Mem:/ {print $3/$2 * 100.0}') DISK_USAGE=$(df -h /dm | tail -1 | awk '{print $5}' | sed 's/%//') # 采集数据库指标 CONNECTION_COUNT=$(/dm/app/bin/disql SYSDBA/SYSDBA@fgedu.localhost:5236 -e "select count(*) from v\$session;") ACTIVE_SESSION_COUNT=$(/dm/app/bin/disql SYSDBA/SYSDBA@fgedu.localhost:5236 -e "select count(*) from v\$session where status='ACTIVE';") CACHE_HIT_RATE=$(/dm/app/bin/disql SYSDBA/SYSDBA@fgedu.localhost:5236 -e "select (1 - (phy_reads / (logical_reads + 1))) * 100 from v\$sysstat where name='会话逻辑读';") # 输出监控指标 echo "# HELP dm_cpu_usage CPU usage" echo "# TYPE dm_cpu_usage gauge" echo "dm_cpu_usage $CPU_USAGE" echo "# HELP dm_memory_usage Memory usage" echo "# TYPE dm_memory_usage gauge" 更多视频教程www.fgedu.net.cn echo "dm_memory_usage $MEMORY_USAGE" echo "# HELP dm_disk_usage Disk usage" echo "# TYPE dm_disk_usage gauge" echo "dm_disk_usage $DISK_USAGE" echo "# HELP dm_connection_count Connection count" echo "# TYPE dm_connection_count gauge" echo "dm_connection_count $CONNECTION_COUNT" echo "# HELP dm_active_session_count Active session count" echo "# TYPE dm_active_session_count gauge" echo "dm_active_session_count $ACTIVE_SESSION_COUNT" echo "# HELP dm_cache_hit_rate Cache hit rate" echo "# TYPE dm_cache_hit_rate gauge" echo "dm_cache_hit_rate $CACHE_HIT_RATE" EOF # 设置权限 $ chmod +x /dm/scripts/monitoring/dm_performance.sh # # 步骤4：配置Prometheus抓取脚本输出 # 编辑配置文件 $ vi /usr/local/prometheus/prometheus.yml # 添加以下内容 scrape_configs: - job_name: 'node' static_configs: - targets: ['fgedu.localhost:9100'] - job_name: 'dm_performance' static_configs: - targets: ['fgedu.localhost:9100'] metrics_path: /dm/scripts/monitoring/dm_performance.sh scrape_interval: 60s
#
# 步骤1：安装Prometheus
# 下载Prometheus
$ wget https://github.com/prometheus/prometheus/releases/download/v2.45.0/prometheus-2.45.0.linux-amd64.tar.gz
# 解压
$ tar -xzf prometheus-2.45.0.linux-amd64.tar.gz
$ mv prometheus-2.45.0.linux-amd64 /usr/local/prometheus
#
# 步骤2：安装Node Exporter
# 下载Node Exporter
$ wget https://github.com/prometheus/node_exporter/releases/download/v1.6.0/node_exporter-1.6.0.linux-amd64.tar.gz
# 解压
$ tar -xzf node_exporter-1.6.0.linux-amd64.tar.gz
$ mv node_exporter-1.6.0.linux-amd64 /usr/local/node_exporter
# 启动Node Exporter
$ /usr/local/node_exporter/node_exporter &
#
# 步骤3：创建DM数据库性能监控脚本
# 创建监控脚本
$ cat > /dm/scripts/monitoring/dm_performance.sh << 'EOF' #!/bin/bash # dm_performance.sh # from:www.itpux.com.qq113257174.wx:itpux-com # web: http://www.fgedu.net.cn export DM_HOME=/dm/app # 采集系统资源指标 CPU_USAGE=$(top -bn1 | grep "Cpu(s)" | sed "s/.*, *\([0-9.]*\)%* id.*/\1/" | awk '{print 100 - $1}') MEMORY_USAGE=$(free -m | awk '/Mem:/ {print $3/$2 * 100.0}') DISK_USAGE=$(df -h /dm | tail -1 | awk '{print $5}' | sed 's/%//') # 采集数据库指标 CONNECTION_COUNT=$(/dm/app/bin/disql SYSDBA/SYSDBA@fgedu.localhost:5236 -e "select count(*) from v\$session;") ACTIVE_SESSION_COUNT=$(/dm/app/bin/disql SYSDBA/SYSDBA@fgedu.localhost:5236 -e "select count(*) from v\$session where status='ACTIVE';") CACHE_HIT_RATE=$(/dm/app/bin/disql SYSDBA/SYSDBA@fgedu.localhost:5236 -e "select (1 - (phy_reads / (logical_reads + 1))) * 100 from v\$sysstat where name='会话逻辑读';") # 输出监控指标 echo "# HELP dm_cpu_usage CPU usage" echo "# TYPE dm_cpu_usage gauge" echo "dm_cpu_usage $CPU_USAGE" echo "# HELP dm_memory_usage Memory usage" echo "# TYPE dm_memory_usage gauge" 更多视频教程www.fgedu.net.cn echo "dm_memory_usage $MEMORY_USAGE" echo "# HELP dm_disk_usage Disk usage" echo "# TYPE dm_disk_usage gauge" echo "dm_disk_usage $DISK_USAGE" echo "# HELP dm_connection_count Connection count" echo "# TYPE dm_connection_count gauge" echo "dm_connection_count $CONNECTION_COUNT" echo "# HELP dm_active_session_count Active session count" echo "# TYPE dm_active_session_count gauge" echo "dm_active_session_count $ACTIVE_SESSION_COUNT" echo "# HELP dm_cache_hit_rate Cache hit rate" echo "# TYPE dm_cache_hit_rate gauge" echo "dm_cache_hit_rate $CACHE_HIT_RATE" EOF # 设置权限 $ chmod +x /dm/scripts/monitoring/dm_performance.sh # # 步骤4：配置Prometheus抓取脚本输出 # 编辑配置文件 $ vi /usr/local/prometheus/prometheus.yml # 添加以下内容 scrape_configs: - job_name: 'node' static_configs: - targets: ['fgedu.localhost:9100'] - job_name: 'dm_performance' static_configs: - targets: ['fgedu.localhost:9100'] metrics_path: /dm/scripts/monitoring/dm_performance.sh scrape_interval: 60s
3.1.2 使用Zabbix监控
# 使用Zabbix监控DM数据库性能
#
# 步骤1：安装Zabbix Agent
# 安装Zabbix Agent
$ yum install zabbix-agent
# 配置Zabbix Agent
$ vi /etc/zabbix/zabbix_agentd.conf
# 添加以下内容
Server=192.168.1.100 更多学习教程公众号风哥教程itpux_com
ServerActive=192.168.1.100
Hostname=dm-db-01
# 启动Zabbix Agent
$ systemctl start zabbix-agent
$ systemctl enable zabbix-agent
#
# 步骤2：创建DM数据库性能监控脚本
# 创建监控脚本
$ cat > /dm/scripts/monitoring/dm_zabbix_check.sh << 'EOF' #!/bin/bash # dm_zabbix_check.sh # from:www.itpux.com.qq113257174.wx:itpux-com # web: http://www.fgedu.net.cn METRIC=$1 export DM_HOME=/dm/app case $METRIC in connection_count) /dm/app/bin/disql SYSDBA/SYSDBA@fgedu.localhost:5236 -e "select count(*) from v\$session;" ;; active_session_count) /dm/app/bin/disql SYSDBA/SYSDBA@fgedu.localhost:5236 -e "select count(*) from v\$session where status='ACTIVE';" ;; cache_hit_rate) /dm/app/bin/disql SYSDBA/SYSDBA@fgedu.localhost:5236 -e "select (1 - (phy_reads / (logical_reads + 1))) * 100 from v\$sysstat where name='会话逻辑读';" ;; *) echo "Unknown metric" exit 1 ;; esac EOF from DB视频:www.itpux.com # 设置权限 $ chmod +x /dm/scripts/monitoring/dm_zabbix_check.sh # # 步骤3：配置Zabbix监控项 # 在Zabbix Web界面添加监控项 # 监控项名称：DM Connection Count # 键值：system.run[/dm/scripts/monitoring/dm_zabbix_check.sh connection_count] # 类型：数字 # 数据类型：浮点数 # 更新间隔：60s # 监控项名称：DM Active Session Count # 键值：system.run[/dm/scripts/monitoring/dm_zabbix_check.sh active_session_count] # 类型：数字 # 数据类型：浮点数 # 更新间隔：60s # 监控项名称：DM Cache Hit Rate # 键值：system.run[/dm/scripts/monitoring/dm_zabbix_check.sh cache_hit_rate] # 类型：数字 # 数据类型：浮点数 # 更新间隔：60s
#
# 步骤1：安装Zabbix Agent
# 安装Zabbix Agent
$ yum install zabbix-agent
# 配置Zabbix Agent
$ vi /etc/zabbix/zabbix_agentd.conf
# 添加以下内容
Server=192.168.1.100 更多学习教程公众号风哥教程itpux_com
ServerActive=192.168.1.100
Hostname=dm-db-01
# 启动Zabbix Agent
$ systemctl start zabbix-agent
$ systemctl enable zabbix-agent
#
# 步骤2：创建DM数据库性能监控脚本
# 创建监控脚本
$ cat > /dm/scripts/monitoring/dm_zabbix_check.sh << 'EOF' #!/bin/bash # dm_zabbix_check.sh # from:www.itpux.com.qq113257174.wx:itpux-com # web: http://www.fgedu.net.cn METRIC=$1 export DM_HOME=/dm/app case $METRIC in connection_count) /dm/app/bin/disql SYSDBA/SYSDBA@fgedu.localhost:5236 -e "select count(*) from v\$session;" ;; active_session_count) /dm/app/bin/disql SYSDBA/SYSDBA@fgedu.localhost:5236 -e "select count(*) from v\$session where status='ACTIVE';" ;; cache_hit_rate) /dm/app/bin/disql SYSDBA/SYSDBA@fgedu.localhost:5236 -e "select (1 - (phy_reads / (logical_reads + 1))) * 100 from v\$sysstat where name='会话逻辑读';" ;; *) echo "Unknown metric" exit 1 ;; esac EOF from DB视频:www.itpux.com # 设置权限 $ chmod +x /dm/scripts/monitoring/dm_zabbix_check.sh # # 步骤3：配置Zabbix监控项 # 在Zabbix Web界面添加监控项 # 监控项名称：DM Connection Count # 键值：system.run[/dm/scripts/monitoring/dm_zabbix_check.sh connection_count] # 类型：数字 # 数据类型：浮点数 # 更新间隔：60s # 监控项名称：DM Active Session Count # 键值：system.run[/dm/scripts/monitoring/dm_zabbix_check.sh active_session_count] # 类型：数字 # 数据类型：浮点数 # 更新间隔：60s # 监控项名称：DM Cache Hit Rate # 键值：system.run[/dm/scripts/monitoring/dm_zabbix_check.sh cache_hit_rate] # 类型：数字 # 数据类型：浮点数 # 更新间隔：60s
3.2 DM数据库性能监控Dashboard
3.2.1 Grafana Dashboard配置
# Grafana Dashboard配置
#
# 步骤1：安装Grafana
# 下载Grafana
$ wget https://dl.grafana.com/oss/release/grafana-10.0.0.linux-amd64.tar.gz
# 解压
$ tar -xzf grafana-10.0.0.linux-amd64.tar.gz
$ mv grafana-10.0.0.linux-amd64 /usr/local/grafana
# 启动Grafana
$ /usr/local/grafana/bin/grafana-server &
#
# 步骤2：配置Prometheus数据源
# 登录Grafana Web界面
# 地址：http://fgedu.localhost:3000
# 用户名：admin
# 密码：admin
# 添加Prometheus数据源
# 配置 -> 数据源 -> 添加数据源 -> Prometheus
# URL：http://fgedu.localhost:9090
# 保存
#
# 步骤3：创建性能监控Dashboard
# 导入Dashboard
# 仪表盘 -> 导入
# 粘贴以下JSON
{
“annotations”: {
“list”: [
{
“builtIn”: 1,
“datasource”: “– Grafana –“,
“enable”: true,
“hide”: true,
“iconColor”: “rgba(0, 211, 255, 1)”,
“name”: “Annotations & Alerts”,
“type”: “dashboard”
}
]
},
“editable”: true,
“gnetId”: null,
“graphTooltip”: 0,
“id”: null,
“links”: [],
“panels”: [
{
“aliasColors”: {},
“bars”: false,
“dashLength”: 10,
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“datasource”: “Prometheus”,
“fieldConfig”: {
“defaults”: {
“custom”: {}
},
“overrides”: []
},
“fill”: 1,
“fillGradient”: 0,
“gridPos”: {
“h”: 8,
“w”: 12,
“x”: 0,
“y”: 0
},
“hiddenSeries”: false,
“id”: 1,
“legend”: {
“avg”: false,
“current”: false,
“max”: false,
“min”: false,
“show”: true,
“total”: false,
“values”: false
},
“lines”: true,
“linewidth”: 1,
“nullPointMode”: “null”,
“options”: {
“alertThreshold”: true
},
“percentage”: false,
“pluginVersion”: “10.0.0”,
“pointradius”: 2,
“points”: false,
“renderer”: “flot”,
“seriesOverrides”: [],
“spaceLength”: 10,
“stack”: false,
“steppedLine”: false,
“targets”: [
{
“expr”: “dm_cpu_usage”,
“interval”: “”,
“legendFormat”: “CPU Usage”,
“refId”: “A”
}
],
“thresholds”: [],
“timeFrom”: null,
“timeRegions”: [],
“timeShift”: null,
“title”: “CPU使用率”,
“tooltip”: {
“shared”: true,
“sort”: 0,
“value_type”: “individual”
},
“type”: “graph”,
“xaxis”: {
“buckets”: null,
“mode”: “time”,
“name”: null,
“show”: true,
“values”: []
},
“yaxes”: [
{
“format”: “short”,
“label”: null,
“logBase”: 1,
“max”: null,
“min”: null,
“show”: true
},
{
“format”: “short”,
“label”: null,
“logBase”: 1,
“max”: null,
“min”: null,
“show”: true
}
],
“yaxis”: {
“align”: false,
“alignLevel”: null
}
},
{
“aliasColors”: {},
“bars”: false,
“dashLength”: 10,
“dashes”: false,
“datasource”: “Prometheus”,
“fieldConfig”: {
“defaults”: {
“custom”: {}
},
“overrides”: []
},
“fill”: 1,
“fillGradient”: 0,
“gridPos”: {
“h”: 8,
“w”: 12,
“x”: 12,
“y”: 0
},
“hiddenSeries”: false,
“id”: 2,
“legend”: {
“avg”: false,
“current”: false,
“max”: false,
“min”: false,
“show”: true,
“total”: false,
“values”: false
},
“lines”: true,
“linewidth”: 1,
“nullPointMode”: “null”,
“options”: {
“alertThreshold”: true
},
“percentage”: false,
“pluginVersion”: “10.0.0”,
“pointradius”: 2,
“points”: false,
“renderer”: “flot”,
“seriesOverrides”: [],
“spaceLength”: 10,
“stack”: false,
“steppedLine”: false,
“targets”: [
{
“expr”: “dm_memory_usage”,
“interval”: “”,
“legendFormat”: “Memory Usage”,
“refId”: “A”
}
],
“thresholds”: [],
“timeFrom”: null,
“timeRegions”: [],
“timeShift”: null,
“title”: “内存使用率”,
“tooltip”: {
“shared”: true,
“sort”: 0,
“value_type”: “individual”
},
“type”: “graph”,
“xaxis”: {
“buckets”: null,
“mode”: “time”,
“name”: null,
“show”: true,
“values”: []
},
“yaxes”: [
{
“format”: “short”,
“label”: null,
“logBase”: 1,
“max”: null,
“min”: null,
“show”: true
},
{
“format”: “short”,
“label”: null,
“logBase”: 1,
“max”: null,
“min”: null,
“show”: true
}
],
“yaxis”: {
“align”: false,
“alignLevel”: null
}
},
{
“aliasColors”: {},
“bars”: false,
“dashLength”: 10,
“dashes”: false,
“datasource”: “Prometheus”,
“fieldConfig”: {
“defaults”: {
“custom”: {}
},
“overrides”: []
},
“fill”: 1,
“fillGradient”: 0,
“gridPos”: {
“h”: 8,
“w”: 12,
“x”: 0,
“y”: 8
},
“hiddenSeries”: false,
“id”: 3,
“legend”: {
“avg”: false,
“current”: false,
“max”: false,
“min”: false,
“show”: true,
“total”: false,
“values”: false
},
“lines”: true,
“linewidth”: 1,
“nullPointMode”: “null”,
“options”: {
“alertThreshold”: true
},
“percentage”: false,
“pluginVersion”: “10.0.0”,
“pointradius”: 2,
“points”: false,
“renderer”: “flot”,
“seriesOverrides”: [],
“spaceLength”: 10,
“stack”: false,
“steppedLine”: false,
“targets”: [
{
“expr”: “dm_connection_count”,
“interval”: “”,
“legendFormat”: “Connection Count”,
“refId”: “A”
}
],
“thresholds”: [],
“timeFrom”: null,
“timeRegions”: [],
“timeShift”: null,
“title”: “连接数”,
“tooltip”: {
“shared”: true,
“sort”: 0,
“value_type”: “individual”
},
“type”: “graph”,
“xaxis”: {
“buckets”: null,
“mode”: “time”,
“name”: null,
“show”: true,
“values”: []
},
“yaxes”: [
{
“format”: “short”,
“label”: null,
“logBase”: 1,
“max”: null,
“min”: null,
“show”: true
},
{
“format”: “short”,
“label”: null,
“logBase”: 1,
“max”: null,
“min”: null,
“show”: true
}
],
“yaxis”: {
“align”: false,
“alignLevel”: null
}
},
{
“aliasColors”: {},
“bars”: false,
“dashLength”: 10,
“dashes”: false,
“datasource”: “Prometheus”,
“fieldConfig”: {
“defaults”: {
“custom”: {}
},
“overrides”: []
},
“fill”: 1,
“fillGradient”: 0,
“gridPos”: {
“h”: 8,
“w”: 12,
“x”: 12,
“y”: 8
},
“hiddenSeries”: false,
“id”: 4,
“legend”: {
“avg”: false,
“current”: false,
“max”: false,
“min”: false,
“show”: true,
“total”: false,
“values”: false
},
“lines”: true,
“linewidth”: 1,
“nullPointMode”: “null”,
“options”: {
“alertThreshold”: true
},
“percentage”: false,
“pluginVersion”: “10.0.0”,
“pointradius”: 2,
“points”: false,
“renderer”: “flot”,
“seriesOverrides”: [],
“spaceLength”: 10,
“stack”: false,
“steppedLine”: false,
“targets”: [
{
“expr”: “dm_cache_hit_rate”,
“interval”: “”,
“legendFormat”: “Cache Hit Rate”,
“refId”: “A”
}
],
“thresholds”: [],
“timeFrom”: null,
“timeRegions”: [],
“timeShift”: null,
“title”: “缓存命中率”,
“tooltip”: {
“shared”: true,
“sort”: 0,
“value_type”: “individual”
},
“type”: “graph”,
“xaxis”: {
“buckets”: null,
“mode”: “time”,
“name”: null,
“show”: true,
“values”: []
},
“yaxes”: [
{
“format”: “short”,
“label”: null,
“logBase”: 1,
“max”: null,
“min”: null,
“show”: true
},
{
“format”: “short”,
“label”: null,
“logBase”: 1,
“max”: null,
“min”: null,
“show”: true
}
],
“yaxis”: {
“align”: false,
“alignLevel”: null
}
}
],
“refresh”: “1m”,
“schemaVersion”: 38,
“style”: “dark”,
“tags”: [],
“templating”: {
“list”: []
},
“time”: {
“from”: “now-7d”,
“to”: “now”
},
“timepicker”: {},
“timezone”: “”,
“title”: “DM数据库性能监控”,
“uid”: “dm-performance-monitoring”,
“version”: 1
}
#
# 步骤1：安装Grafana
# 下载Grafana
$ wget https://dl.grafana.com/oss/release/grafana-10.0.0.linux-amd64.tar.gz
# 解压
$ tar -xzf grafana-10.0.0.linux-amd64.tar.gz
$ mv grafana-10.0.0.linux-amd64 /usr/local/grafana
# 启动Grafana
$ /usr/local/grafana/bin/grafana-server &
#
# 步骤2：配置Prometheus数据源
# 登录Grafana Web界面
# 地址：http://fgedu.localhost:3000
# 用户名：admin
# 密码：admin
# 添加Prometheus数据源
# 配置 -> 数据源 -> 添加数据源 -> Prometheus
# URL：http://fgedu.localhost:9090
# 保存
#
# 步骤3：创建性能监控Dashboard
# 导入Dashboard
# 仪表盘 -> 导入
# 粘贴以下JSON
{
“annotations”: {
“list”: [
{
“builtIn”: 1,
“datasource”: “– Grafana –“,
“enable”: true,
“hide”: true,
“iconColor”: “rgba(0, 211, 255, 1)”,
“name”: “Annotations & Alerts”,
“type”: “dashboard”
}
]
},
“editable”: true,
“gnetId”: null,
“graphTooltip”: 0,
“id”: null,
“links”: [],
“panels”: [
{
“aliasColors”: {},
“bars”: false,
“dashLength”: 10,
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“datasource”: “Prometheus”,
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},
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“format”: “short”,
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“logBase”: 1,
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}
],
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“alignLevel”: null
}
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“interval”: “”,
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}
],
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“shared”: true,
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},
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“buckets”: null,
“mode”: “time”,
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},
“yaxes”: [
{
“format”: “short”,
“label”: null,
“logBase”: 1,
“max”: null,
“min”: null,
“show”: true
},
{
“format”: “short”,
“label”: null,
“logBase”: 1,
“max”: null,
“min”: null,
“show”: true
}
],
“yaxis”: {
“align”: false,
“alignLevel”: null
}
},
{
“aliasColors”: {},
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“dashLength”: 10,
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“datasource”: “Prometheus”,
“fieldConfig”: {
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“custom”: {}
},
“overrides”: []
},
“fill”: 1,
“fillGradient”: 0,
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“w”: 12,
“x”: 12,
“y”: 8
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“max”: false,
“min”: false,
“show”: true,
“total”: false,
“values”: false
},
“lines”: true,
“linewidth”: 1,
“nullPointMode”: “null”,
“options”: {
“alertThreshold”: true
},
“percentage”: false,
“pluginVersion”: “10.0.0”,
“pointradius”: 2,
“points”: false,
“renderer”: “flot”,
“seriesOverrides”: [],
“spaceLength”: 10,
“stack”: false,
“steppedLine”: false,
“targets”: [
{
“expr”: “dm_cache_hit_rate”,
“interval”: “”,
“legendFormat”: “Cache Hit Rate”,
“refId”: “A”
}
],
“thresholds”: [],
“timeFrom”: null,
“timeRegions”: [],
“timeShift”: null,
“title”: “缓存命中率”,
“tooltip”: {
“shared”: true,
“sort”: 0,
“value_type”: “individual”
},
“type”: “graph”,
“xaxis”: {
“buckets”: null,
“mode”: “time”,
“name”: null,
“show”: true,
“values”: []
},
“yaxes”: [
{
“format”: “short”,
“label”: null,
“logBase”: 1,
“max”: null,
“min”: null,
“show”: true
},
{
“format”: “short”,
“label”: null,
“logBase”: 1,
“max”: null,
“min”: null,
“show”: true
}
],
“yaxis”: {
“align”: false,
“alignLevel”: null
}
}
],
“refresh”: “1m”,
“schemaVersion”: 38,
“style”: “dark”,
“tags”: [],
“templating”: {
“list”: []
},
“time”: {
“from”: “now-7d”,
“to”: “now”
},
“timepicker”: {},
“timezone”: “”,
“title”: “DM数据库性能监控”,
“uid”: “dm-performance-monitoring”,
“version”: 1
}
3.3 DM数据库性能告警配置
3.3.1 邮件告警配置
# 邮件告警配置
#
# 步骤1：安装邮件发送工具
# 安装mailx
$ yum install mailx
#
# 步骤2：配置邮件发送脚本
# 创建邮件发送脚本
$ cat > /dm/scripts/monitoring/send_email.sh << 'EOF' #!/bin/bash # send_email.sh # from:www.itpux.com.qq113257174.wx:itpux-com # web: http://www.fgedu.net.cn SUBJECT=$1 MESSAGE=$2 TO="dba@fgedu.net.cn" # 发送邮件 echo "$MESSAGE" | mail -s "$SUBJECT" $TO EOF # 设置权限 $ chmod +x /dm/scripts/monitoring/send_email.sh # # 步骤3：创建性能告警脚本 # 创建性能告警脚本 $ cat > /dm/scripts/monitoring/performance_alert.sh << 'EOF' #!/bin/bash # performance_alert.sh # from:www.itpux.com.qq113257174.wx:itpux-com # web: http://www.fgedu.net.cn export DM_HOME=/dm/app # 检查CPU使用率 CPU_USAGE=$(top -bn1 | grep "Cpu(s)" | sed "s/.*, *\([0-9.]*\)%* id.*/\1/" | awk '{print 100 - $1}') if (( $(echo "$CPU_USAGE > 80″ | bc -l) )); then
/dm/scripts/monitoring/send_email.sh “DM数据库CPU使用率过高” “CPU使用率为 ${CPU_USAGE}%，超过阈值80%”
fi
# 检查内存使用率
MEMORY_USAGE=$(free -m | awk ‘/Mem:/ {print $3/$2 * 100.0}’)
if (( $(echo “$MEMORY_USAGE > 80” | bc -l) )); then
/dm/scripts/monitoring/send_email.sh “DM数据库内存使用率过高” “内存使用率为 ${MEMORY_USAGE}%，超过阈值80%”
fi
# 检查连接数
CONNECTION_COUNT=$(/dm/app/bin/disql SYSDBA/SYSDBA@fgedu.localhost:5236 -e “select count(*) from v\$session;”)
if [ $CONNECTION_COUNT -gt 500 ]; then
/dm/scripts/monitoring/send_email.sh “DM数据库连接数过高” “连接数为 ${CONNECTION_COUNT}，超过阈值500”
fi
# 检查缓存命中率
CACHE_HIT_RATE=$(/dm/app/bin/disql SYSDBA/SYSDBA@fgedu.localhost:5236 -e “select (1 – (phy_reads / (logical_reads + 1))) * 100 from v\$sysstat where name=’会话逻辑读’;”)
if (( $(echo “$CACHE_HIT_RATE < 90" | bc -l) )); then /dm/scripts/monitoring/send_email.sh "DM数据库缓存命中率过低" "缓存命中率为 ${CACHE_HIT_RATE}%，低于阈值90%" fi EOF # 设置权限 $ chmod +x /dm/scripts/monitoring/performance_alert.sh # # 步骤4：设置定时任务 # 添加定时任务 $ crontab -e # 添加以下内容 * * * * * /dm/scripts/monitoring/performance_alert.sh
#
# 步骤1：安装邮件发送工具
# 安装mailx
$ yum install mailx
#
# 步骤2：配置邮件发送脚本
# 创建邮件发送脚本
$ cat > /dm/scripts/monitoring/send_email.sh << 'EOF' #!/bin/bash # send_email.sh # from:www.itpux.com.qq113257174.wx:itpux-com # web: http://www.fgedu.net.cn SUBJECT=$1 MESSAGE=$2 TO="dba@fgedu.net.cn" # 发送邮件 echo "$MESSAGE" | mail -s "$SUBJECT" $TO EOF # 设置权限 $ chmod +x /dm/scripts/monitoring/send_email.sh # # 步骤3：创建性能告警脚本 # 创建性能告警脚本 $ cat > /dm/scripts/monitoring/performance_alert.sh << 'EOF' #!/bin/bash # performance_alert.sh # from:www.itpux.com.qq113257174.wx:itpux-com # web: http://www.fgedu.net.cn export DM_HOME=/dm/app # 检查CPU使用率 CPU_USAGE=$(top -bn1 | grep "Cpu(s)" | sed "s/.*, *\([0-9.]*\)%* id.*/\1/" | awk '{print 100 - $1}') if (( $(echo "$CPU_USAGE > 80″ | bc -l) )); then
/dm/scripts/monitoring/send_email.sh “DM数据库CPU使用率过高” “CPU使用率为 ${CPU_USAGE}%，超过阈值80%”
fi
# 检查内存使用率
MEMORY_USAGE=$(free -m | awk ‘/Mem:/ {print $3/$2 * 100.0}’)
if (( $(echo “$MEMORY_USAGE > 80” | bc -l) )); then
/dm/scripts/monitoring/send_email.sh “DM数据库内存使用率过高” “内存使用率为 ${MEMORY_USAGE}%，超过阈值80%”
fi
# 检查连接数
CONNECTION_COUNT=$(/dm/app/bin/disql SYSDBA/SYSDBA@fgedu.localhost:5236 -e “select count(*) from v\$session;”)
if [ $CONNECTION_COUNT -gt 500 ]; then
/dm/scripts/monitoring/send_email.sh “DM数据库连接数过高” “连接数为 ${CONNECTION_COUNT}，超过阈值500”
fi
# 检查缓存命中率
CACHE_HIT_RATE=$(/dm/app/bin/disql SYSDBA/SYSDBA@fgedu.localhost:5236 -e “select (1 – (phy_reads / (logical_reads + 1))) * 100 from v\$sysstat where name=’会话逻辑读’;”)
if (( $(echo “$CACHE_HIT_RATE < 90" | bc -l) )); then /dm/scripts/monitoring/send_email.sh "DM数据库缓存命中率过低" "缓存命中率为 ${CACHE_HIT_RATE}%，低于阈值90%" fi EOF # 设置权限 $ chmod +x /dm/scripts/monitoring/performance_alert.sh # # 步骤4：设置定时任务 # 添加定时任务 $ crontab -e # 添加以下内容 * * * * * /dm/scripts/monitoring/performance_alert.sh
Part04-生产案例与实战讲解
4.1 DM数据库CPU监控与分析
以下是一个CPU监控与分析的案例：
#
# CPU监控与分析案例
##
# 场景描述
数据库服务器CPU使用率持续偏高，需要监控并分析原因
##
# 监控与分析步骤
# 1. 监控CPU使用率
$ top -bn1 | grep “Cpu(s)”
Cpu(s): 1.0%us, 0.3%sy, 0.0%ni, 98.6%id, 0.0%wa, 0.0%hi, 0.0%si, 0.0%st
# 2. 分析进程CPU使用情况
$ top -bn1 | head -20
# 3. 分析数据库会话CPU使用情况
$ /dm/app/bin/disql SYSDBA/SYSDBA@fgedu.localhost:5236
SQL> select sess_id, username, cpu_usage, sql_text from v$session where status=’ACTIVE’ order by cpu_usage desc;
# 4. 分析SQL执行情况
SQL> select sql_id, sql_text, executions, cpu_time from v$sqlstats order by cpu_time desc;
##
# 分析结果
– CPU使用率：90%
– 主要消耗CPU的进程：dmserver
– 主要消耗CPU的会话：用户fgedu执行的复杂查询
– 主要消耗CPU的SQL：全表扫描的复杂查询
##
# 优化措施
– 优化SQL语句，添加索引
– 调整数据库参数
– 增加服务器CPU资源
# CPU监控与分析案例
##
# 场景描述
数据库服务器CPU使用率持续偏高，需要监控并分析原因
##
# 监控与分析步骤
# 1. 监控CPU使用率
$ top -bn1 | grep “Cpu(s)”
Cpu(s): 1.0%us, 0.3%sy, 0.0%ni, 98.6%id, 0.0%wa, 0.0%hi, 0.0%si, 0.0%st
# 2. 分析进程CPU使用情况
$ top -bn1 | head -20
# 3. 分析数据库会话CPU使用情况
$ /dm/app/bin/disql SYSDBA/SYSDBA@fgedu.localhost:5236
SQL> select sess_id, username, cpu_usage, sql_text from v$session where status=’ACTIVE’ order by cpu_usage desc;
# 4. 分析SQL执行情况
SQL> select sql_id, sql_text, executions, cpu_time from v$sqlstats order by cpu_time desc;
##
# 分析结果
– CPU使用率：90%
– 主要消耗CPU的进程：dmserver
– 主要消耗CPU的会话：用户fgedu执行的复杂查询
– 主要消耗CPU的SQL：全表扫描的复杂查询
##
# 优化措施
– 优化SQL语句，添加索引
– 调整数据库参数
– 增加服务器CPU资源
4.2 DM数据库内存监控与分析
以下是一个内存监控与分析的案例：
#
# 内存监控与分析案例
##
# 场景描述
数据库服务器内存使用率持续偏高，需要监控并分析原因
##
# 监控与分析步骤
# 1. 监控内存使用率
$ free -h
total used free shared buff/cache available
Mem: 16Gi 12Gi 2.0Gi 128Mi 2.0Gi 3.0Gi
# 2. 分析进程内存使用情况
$ ps aux –sort=-%mem | head -20
# 3. 分析数据库内存使用情况
$ /dm/app/bin/disql SYSDBA/SYSDBA@fgedu.localhost:5236
SQL> select * from v$memory;
# 4. 分析数据库会话内存使用情况
SQL> select sess_id, username, memory_usage from v$session order by memory_usage desc;
##
# 分析结果
– 内存使用率：75%
– 主要消耗内存的进程：dmserver
– 数据库内存分配：SGA 8GB，PGA 2GB
– 主要消耗内存的会话：用户fgedu执行的大查询
##
# 优化措施
– 调整SGA和PGA大小
– 优化SQL语句，减少内存使用
– 增加服务器内存资源
# 内存监控与分析案例
##
# 场景描述
数据库服务器内存使用率持续偏高，需要监控并分析原因
##
# 监控与分析步骤
# 1. 监控内存使用率
$ free -h
total used free shared buff/cache available
Mem: 16Gi 12Gi 2.0Gi 128Mi 2.0Gi 3.0Gi
# 2. 分析进程内存使用情况
$ ps aux –sort=-%mem | head -20
# 3. 分析数据库内存使用情况
$ /dm/app/bin/disql SYSDBA/SYSDBA@fgedu.localhost:5236
SQL> select * from v$memory;
# 4. 分析数据库会话内存使用情况
SQL> select sess_id, username, memory_usage from v$session order by memory_usage desc;
##
# 分析结果
– 内存使用率：75%
– 主要消耗内存的进程：dmserver
– 数据库内存分配：SGA 8GB，PGA 2GB
– 主要消耗内存的会话：用户fgedu执行的大查询
##
# 优化措施
– 调整SGA和PGA大小
– 优化SQL语句，减少内存使用
– 增加服务器内存资源
4.3 DM数据库IO监控与分析
以下是一个IO监控与分析的案例：
#
# IO监控与分析案例
##
# 场景描述
数据库服务器IO性能下降，需要监控并分析原因
##
# 监控与分析步骤
# 1. 监控IO性能
$ iostat -x 1 10
# 2. 分析磁盘使用情况
$ df -h
# 3. 分析数据库IO使用情况
$ /dm/app/bin/disql SYSDBA/SYSDBA@fgedu.localhost:5236
SQL> select * from v$io_statistics;
# 4. 分析SQL IO使用情况
SQL> select sql_id, sql_text, physical_reads, logical_reads from v$sqlstats order by physical_reads desc;
##
# 分析结果
– IO等待时间：5ms
– 主要消耗IO的进程：dmserver
– 主要消耗IO的SQL：全表扫描的复杂查询
– 存储使用率：80%
##
# 优化措施
– 优化SQL语句，减少IO操作
– 添加索引，减少全表扫描
– 优化存储配置，提高IO性能
– 清理过期数据，释放存储空间
# IO监控与分析案例
##
# 场景描述
数据库服务器IO性能下降，需要监控并分析原因
##
# 监控与分析步骤
# 1. 监控IO性能
$ iostat -x 1 10
# 2. 分析磁盘使用情况
$ df -h
# 3. 分析数据库IO使用情况
$ /dm/app/bin/disql SYSDBA/SYSDBA@fgedu.localhost:5236
SQL> select * from v$io_statistics;
# 4. 分析SQL IO使用情况
SQL> select sql_id, sql_text, physical_reads, logical_reads from v$sqlstats order by physical_reads desc;
##
# 分析结果
– IO等待时间：5ms
– 主要消耗IO的进程：dmserver
– 主要消耗IO的SQL：全表扫描的复杂查询
– 存储使用率：80%
##
# 优化措施
– 优化SQL语句，减少IO操作
– 添加索引，减少全表扫描
– 优化存储配置，提高IO性能
– 清理过期数据，释放存储空间
4.4 DM数据库SQL监控与分析
以下是一个SQL监控与分析的案例：
#
# SQL监控与分析案例
##
# 场景描述
数据库SQL执行效率低下，需要监控并分析原因
##
# 监控与分析步骤
# 1. 监控SQL执行情况
$ /dm/app/bin/disql SYSDBA/SYSDBA@fgedu.localhost:5236
SQL> select sql_id, sql_text, executions, cpu_time, elapsed_time from v$sqlstats order by elapsed_time desc;
# 2. 分析SQL执行计划
SQL> explain select * from fgedu.t_test where id > 1000000;
# 3. 分析SQL等待事件
SQL> select * from v$session_wait where status=’ACTIVE’;
# 4. 分析表索引情况
SQL> select * from all_indexes where table_name=’T_TEST’;
##
# 分析结果
– 执行时间最长的SQL：全表扫描的查询
– SQL执行计划：全表扫描
– SQL等待事件：IO等待
– 表索引情况：缺少合适的索引
##
# 优化措施
– 添加索引：create index idx_t_test_id on fgedu.t_test(id);
– 优化SQL语句：使用索引列进行过滤
– 调整数据库参数：优化查询性能
# SQL监控与分析案例
##
# 场景描述
数据库SQL执行效率低下，需要监控并分析原因
##
# 监控与分析步骤
# 1. 监控SQL执行情况
$ /dm/app/bin/disql SYSDBA/SYSDBA@fgedu.localhost:5236
SQL> select sql_id, sql_text, executions, cpu_time, elapsed_time from v$sqlstats order by elapsed_time desc;
# 2. 分析SQL执行计划
SQL> explain select * from fgedu.t_test where id > 1000000;
# 3. 分析SQL等待事件
SQL> select * from v$session_wait where status=’ACTIVE’;
# 4. 分析表索引情况
SQL> select * from all_indexes where table_name=’T_TEST’;
##
# 分析结果
– 执行时间最长的SQL：全表扫描的查询
– SQL执行计划：全表扫描
– SQL等待事件：IO等待
– 表索引情况：缺少合适的索引
##
# 优化措施
– 添加索引：create index idx_t_test_id on fgedu.t_test(id);
– 优化SQL语句：使用索引列进行过滤
– 调整数据库参数：优化查询性能
Part05-风哥经验总结与分享
5.1 DM数据库性能监控与分析最佳实践
基于多年DM数据库运维经验，总结以下性能监控与分析最佳实践：
- 全面监控：监控数据库的各个方面，包括系统资源、数据库指标、应用指标
- 实时监控：实时监控数据库性能状态，及时发现性能问题
- 深入分析：深入分析性能问题的根本原因，而不仅仅是表面现象
- 持续优化：根据监控和分析结果持续优化数据库性能
- 自动化监控：使用自动化工具进行监控，减少人工干预
- 可视化展示：使用Dashboard可视化监控数据，便于直观了解性能状态
- 定期报告：定期生成性能报告，分析性能趋势
- 人员培训：培训技术人员，提高性能分析能力
生产环境建议：性能监控与分析是数据库运维的重要组成部分，建议建立完善的监控体系，及时发现和解决性能问题，确保数据库的稳定运行。
5.2 DM数据库性能监控常见问题
DM数据库性能监控常见问题及解决方案：
#
# 问题1：监控数据不准确
#
# 原因分析
– 监控脚本错误
– 监控频率不合理
– 监控指标定义不正确
– 系统负载过高
#
# 解决方案
– 检查监控脚本
– 调整监控频率
– 修正监控指标定义
– 优化系统性能
#
# 问题2：告警过多
#
# 原因分析
– 告警阈值设置不合理
– 监控频率过高
– 系统波动较大
– 告警策略不当
#
# 解决方案
– 调整告警阈值
– 调整监控频率
– 考虑系统波动因素
– 优化告警策略
#
# 问题3：性能问题定位困难
#
# 原因分析
– 监控数据不全面
– 分析工具不足
– 技术人员经验不足
– 问题复杂度高
#
# 解决方案
– 增加监控维度
– 使用专业分析工具
– 加强人员培训
– 建立问题分析流程
#
# 问题4：监控系统资源消耗过高
#
# 原因分析
– 监控频率过高
– 监控指标过多
– 监控系统配置不当
– 存储不足
#
# 解决方案
– 调整监控频率
– 精简监控指标
– 优化监控系统配置
– 增加存储资源
# 问题1：监控数据不准确
#
# 原因分析
– 监控脚本错误
– 监控频率不合理
– 监控指标定义不正确
– 系统负载过高
#
# 解决方案
– 检查监控脚本
– 调整监控频率
– 修正监控指标定义
– 优化系统性能
#
# 问题2：告警过多
#
# 原因分析
– 告警阈值设置不合理
– 监控频率过高
– 系统波动较大
– 告警策略不当
#
# 解决方案
– 调整告警阈值
– 调整监控频率
– 考虑系统波动因素
– 优化告警策略
#
# 问题3：性能问题定位困难
#
# 原因分析
– 监控数据不全面
– 分析工具不足
– 技术人员经验不足
– 问题复杂度高
#
# 解决方案
– 增加监控维度
– 使用专业分析工具
– 加强人员培训
– 建立问题分析流程
#
# 问题4：监控系统资源消耗过高
#
# 原因分析
– 监控频率过高
– 监控指标过多
– 监控系统配置不当
– 存储不足
#
# 解决方案
– 调整监控频率
– 精简监控指标
– 优化监控系统配置
– 增加存储资源
5.3 DM数据库性能监控优化建议
DM数据库性能监控优化建议：
- 优化监控脚本：减少监控脚本的执行时间和资源消耗
- 合理设置监控频率：根据监控指标的重要性设置合理的监控频率
- 优化告警策略：减少误报，提高告警的准确性
- 使用集中监控：使用集中监控系统，便于统一管理
- 监控数据存储：使用时序数据库存储监控数据，提高查询性能
- 自动化分析：使用自动化工具分析监控数据，发现性能问题
- 定期测试：定期测试监控系统，确保其正常运行
- 持续改进：根据监控结果持续改进监控方案
风哥提示：性能监控与分析是数据库运维的重要组成部分，DBA人员必须建立完善的监控体系，及时发现和解决性能问题，确保数据库的稳定运行和良好性能。
本文由风哥教程整理发布,仅用于学习测试使用,转载注明出处:http://www.fgedu.net.cn/10327.html
