kingbase教程FG127-金仓数据库性能监控与告警系统
本文档风哥主要介绍金仓数据库的性能监控与告警系统配置，包括监控指标体系、监控工具配置、告警策略设计和实战案例等内容。风哥教程参考金仓官方文档监控管理、性能调优等内容编写，适合DBA人员在生产环境中实施监控系统，及时发现和解决性能问题。
Part01-基础概念与理论知识
1.1 金仓数据库性能监控概述
金仓数据库性能监控是保障数据库稳定运行的重要手段，通过实时监控数据库的各项指标，及时发现性能瓶颈和潜在问题，确保系统正常运行。
监控的核心目标：
监控指标体系：
1. 系统资源指标
– CPU使用率
– 内存使用率
– 磁盘I/O性能
– 网络流量
2. 数据库核心指标
– 连接数
– 会话状态
– SQL执行情况
– 缓存命中率
– 锁等待情况
3. 存储指标
– 表空间使用情况
– 数据文件大小
– 归档日志生成速率
– 备份状态
4. 性能指标
– TPS（每秒事务数）
– QPS（每秒查询数）
– 响应时间
– 执行计划效率
告警级别：
– 紧急（Critical）：需要立即处理的严重问题
– 警告（Warning）：需要关注的潜在问题
– 信息（Information）：一般信息性通知
– 调试（Debug）：调试级别的详细信息
集中式监控架构：
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 监控中心 │
│ 监控服务器 / 告警管理 │
└───────────────┬─────────────────────────────────────┘
│
┌───────────────┼───────────────┐
│ │ │
▼ ▼ ▼
┌──────────────┐ ┌──────────────┐ ┌──────────────┐
│ 数据库节点1 │ │ 数据库节点2 │ │ 数据库节点3 │
│ 监控代理 │ │ 监控代理 │ │ 监控代理 │
└──────────────┘ └──────────────┘ └──────────────┘
适用场景：
– 中小规模数据库集群
– 网络环境稳定的内部系统
– 对监控实时性要求较高的场景
分布式监控架构：
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 监控中心 │
│ 主监控服务器 │
└───────────────┬─────────────────────────────────────┘
│
┌───────────────┼───────────────┐
│ │ │
▼ ▼ ▼
┌──────────────┐ ┌──────────────┐ ┌──────────────┐
│ 区域监控节点1│ │ 区域监控节点2│ │ 区域监控节点3│
└──────┬───────┘ └──────┬───────┘ └──────┬───────┘
│ │ │
┌──────┼───────┐ ┌──────┼───────┐ ┌──────┼───────┐
│ │ │ │ │ │ │ │ │
▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼
DB1 DB2 DB3 DB4 DB5 DB6 DB7 DB8 DB9
适用场景：
– 大规模数据库集群
– 跨地域部署的系统
– 复杂网络环境
第三方监控工具对比：
1. Zabbix
– 优势：功能全面，支持多种监控方式，告警机制完善
– 劣势：配置复杂，资源消耗较大
2. Prometheus + Grafana
– 优势：开源，灵活，适合云环境，可视化效果好
– 劣势：需要额外配置 exporters
3. Nagios
– 优势：轻量级，成熟稳定
– 劣势：功能相对简单，界面较旧
4. Datadog
– 优势：云原生，集成度高，AI分析能力
– 劣势：商业软件，成本较高
常见告警阈值建议：
系统资源：
– CPU使用率：>80% 警告，>90% 紧急
– 内存使用率：>85% 警告，>95% 紧急
– 磁盘使用率：>80% 警告，>90% 紧急
– 磁盘I/O等待：>50ms 警告，>100ms 紧急
数据库指标：
– 连接数：>80% 警告，>90% 紧急
– 缓存命中率：<90% 警告，<80% 紧急
– 锁等待时间：>10s 警告，>30s 紧急
– 慢查询数：>10个/分钟 警告，>50个/分钟 紧急
# 安装KMonitor
$ cd /kingbase/app/tool/kmonitor
$ ./install.sh
# 配置监控服务
$ vi /kingbase/app/tool/kmonitor/conf/kmonitor.conf
# 启动监控服务
$ systemctl start kmonitor
$ systemctl enable kmonitor
# 访问监控界面
# http://服务器IP:8080/kmonitor
# 连接到数据库
$ ksql -U system -d fgedudb
# 查看系统状态
SELECT * FROM sys_stat_database;
# 查看连接情况
SELECT * FROM sys_stat_activity;
# 查看缓存使用情况
SELECT * FROM sys_buffercache;
# 查看锁情况
SELECT * FROM sys_locks;
# 查看慢查询
SELECT * FROM sys_stat_statements ORDER BY total_exec_time DESC LIMIT 10;
# 安装Zabbix agent
$ yum install zabbix-agent
# 配置Zabbix agent
$ vi /etc/zabbix/zabbix_agentd.conf
Server=192.168.1.100
Hostname=kingbase-server
# 启动Zabbix agent
$ systemctl start zabbix-agent
$ systemctl enable zabbix-agent
# 配置Zabbix监控项
# 1. 登录Zabbix web界面
# 2. 创建主机
# 3. 添加监控模板
# 4. 配置自定义监控项
# 安装PostgreSQL exporter（金仓兼容）
$ wget https://github.com/prometheus-community/postgres_exporter/releases/download/v0.13.0/postgres_exporter-0.13.0.linux-amd64.tar.gz
$ tar -xzf postgres_exporter-0.13.0.linux-amd64.tar.gz
$ cd postgres_exporter-0.13.0.linux-amd64
# 配置连接信息
$ export DATA_SOURCE_NAME=”postgresql://system:password@fgedu.localhost:54321/fgedudb?sslmode=disable”
# 启动exporter
$ ./postgres_exporter &
# 配置Prometheus
$ vi prometheus.yml
scrape_configs:
– job_name: ‘kingbase’
static_configs:
– targets: [‘fgedu.localhost:9187’]
# 启动Prometheus
$ ./prometheus –config.file=prometheus.yml &
# 配置Grafana
# 1. 登录Grafana web界面
# 2. 添加Prometheus数据源
# 3. 导入PostgreSQL监控模板
# 配置邮件告警
$ vi /kingbase/app/tool/kmonitor/conf/alert.conf
[email]
smtp_server = smtp.fgedu.net.cn
smtp_port = 25
smtp_user = alert@fgedu.net.cn
smtp_password = password
from = alert@fgedu.net.cn
to = admin@fgedu.net.cn
# 配置短信告警
[sms]
api_url = http://sms.fgedu.net.cn/api
api_key = your_api_key
template = “[Kingbase Alert] {{level}}: {{message}}”
# 配置微信告警
[wechat]
corp_id = your_corp_id
corp_secret = your_corp_secret
agent_id = your_agent_id
to_user = @all
# 配置告警规则
$ vi /kingbase/app/tool/kmonitor/conf/rule.conf
# CPU使用率告警
[cpu_usage]
metric = system.cpu.usage
threshold = 80
critical_threshold = 90
interval = 60
message = “CPU使用率超过{{threshold}}%”
# 内存使用率告警
[memory_usage]
metric = system.memory.usage
threshold = 85
critical_threshold = 95
interval = 60
message = “内存使用率超过{{threshold}}%”
# 连接数告警
[connection_count]
metric = kingbase.connection.count
threshold = 800
critical_threshold = 900
interval = 30
message = “数据库连接数超过{{threshold}}”
# 慢查询告警
[slow_query]
metric = kingbase.slow_query.count
threshold = 10
critical_threshold = 50
interval = 60
message = “每分钟慢查询数超过{{threshold}}个”
#!/bin/bash
# kmonitor_setup.sh
# from:www.itpux.com.qq113257174.wx:itpux-com
# web: `http://www.fgedu.net.cn`
# 安装KMonitor
echo “开始安装KMonitor…”
cd /kingbase/app/tool/kmonitor
./install.sh
# 配置监控服务
echo “配置监控服务…”
cat > /kingbase/app/tool/kmonitor/conf/kmonitor.conf << EOF
[server]
port = 8080
host = 0.0.0.0
[database]
host = fgedu.localhost
port = 54321
user = system
password = password
dbname = fgedudb
[monitor]
interval = 30
history_days = 30
EOF
# 配置告警
echo “配置告警…”
cat > /kingbase/app/tool/kmonitor/conf/alert.conf << EOF
[email]
enabled = true
smtp_server = smtp.fgedu.net.cn
smtp_port = 25
smtp_user = alert@fgedu.net.cn
smtp_password = password
from = alert@fgedu.net.cn
to = admin@fgedu.net.cn
EOF
# 启动服务
echo “启动监控服务…”
systemctl start kmonitor
systemctl enable kmonitor
# 验证服务
echo “验证监控服务…”
sleep 5
curl -s http://fgedu.localhost:8080/kmonitor | grep “Kingbase Monitor”
if [ $? -eq 0 ]; then
echo “KMonitor安装配置成功！”
echo “访问地址：http://服务器IP:8080/kmonitor”
else
echo “KMonitor安装配置失败，请检查日志。”
fi
$ bash kmonitor_setup.sh
开始安装KMonitor…
配置监控服务…
配置告警…
启动监控服务…
验证监控服务…
Kingbase Monitor
KMonitor安装配置成功！
访问地址：http://服务器IP:8080/kmonitor
#!/bin/bash
# zabbix_setup.sh
# from:www.itpux.com.qq113257174.wx:itpux-com
# web: `http://www.fgedu.net.cn`
# 安装Zabbix agent
echo “安装Zabbix agent…”
yum install -y zabbix-agent
# 配置Zabbix agent
echo “配置Zabbix agent…”
cat > /etc/zabbix/zabbix_agentd.conf << EOF
PidFile=/var/run/zabbix/zabbix_agentd.pid
LogFile=/var/log/zabbix/zabbix_agentd.log
LogFileSize=0
Server=192.168.1.100
ServerActive=192.168.1.100
Hostname=kingbase-server
Include=/etc/zabbix/zabbix_agentd.d/*.conf
EOF
# 添加金仓监控脚本
echo “添加金仓监控脚本…”
mkdir -p /etc/zabbix/zabbix_agentd.d
cat > /etc/zabbix/zabbix_agentd.d/kingbase.conf << EOF
UserParameter=kingbase.status,ksql -U system -d fgedudb -t -c “SELECT 1”
UserParameter=kingbase.connections,ksql -U system -d fgedudb -t -c “SELECT count(*) FROM sys_stat_activity”
UserParameter=kingbase.slowqueries,ksql -U system -d fgedudb -t -c “SELECT count(*) FROM sys_stat_statements WHERE mean_exec_time > 1000”
UserParameter=kingbase.tablespace.usage,ksql -U system -d fgedudb -t -c “SELECT round(sum((pg_total_relation_size(oid) – pg_indexes_size(oid))/1024/1024),2) FROM sys_class WHERE relkind=’r'”
EOF
# 启动服务
echo “启动Zabbix agent…”
systemctl start zabbix-agent
systemctl enable zabbix-agent
# 验证服务
echo “验证Zabbix agent…”
systemctl status zabbix-agent
echo “Zabbix agent配置完成，请在Zabbix服务器中添加主机并配置监控项。”
$ bash zabbix_setup.sh
安装Zabbix agent…
配置Zabbix agent…
添加金仓监控脚本…
启动Zabbix agent…
验证Zabbix agent…
● zabbix-agent.service – Zabbix Agent
Loaded: loaded (/usr/lib/systemd/system/zabbix-agent.service; enabled; vendor preset: disabled)
Active: active (running) since Wed 2024-01-15 14:30:00 CST; 5s ago
Main PID: 12345 (zabbix_agentd)
CGroup: /system.slice/zabbix-agent.service
├─12345 /usr/sbin/zabbix_agentd -c /etc/zabbix/zabbix_agentd.conf
├─12346 /usr/sbin/zabbix_agentd: collector [idle 1 sec]
├─12347 /usr/sbin/zabbix_agentd: listener #1 [waiting for connection]
└─12348 /usr/sbin/zabbix_agentd: listener #2 [waiting for connection]
Zabbix agent配置完成，请在Zabbix服务器中添加主机并配置监控项。
#!/bin/bash
# prometheus_grafana_setup.sh
# from:www.itpux.com.qq113257174.wx:itpux-com
# web: `http://www.fgedu.net.cn`
# 安装PostgreSQL exporter
echo “安装PostgreSQL exporter…”
wget https://github.com/prometheus-community/postgres_exporter/releases/download/v0.13.0/postgres_exporter-0.13.0.linux-amd64.tar.gz
tar -xzf postgres_exporter-0.13.0.linux-amd64.tar.gz
mv postgres_exporter-0.13.0.linux-amd64 /opt/postgres_exporter
# 创建系统服务
echo “创建PostgreSQL exporter服务…”
cat > /etc/systemd/system/postgres_exporter.service << EOF
[Unit]
Description=PostgreSQL Exporter
After=network.target
[Service]
Type=simple
User=kingbase
Environment=DATA_SOURCE_NAME=postgresql://system:password@fgedu.localhost:54321/fgedudb?sslmode=disable
ExecStart=/opt/postgres_exporter/postgres_exporter
Restart=always
[Install]
WantedBy=multi-user.target
EOF
# 启动服务
echo “启动PostgreSQL exporter…”
systemctl daemon-reload
systemctl start postgres_exporter
systemctl enable postgres_exporter
# 验证服务
echo “验证PostgreSQL exporter…”
curl -s http://fgedu.localhost:9187/metrics | grep kingbase
echo “PostgreSQL exporter配置完成，请在Prometheus中添加监控目标。”
echo “Grafana配置步骤：”
echo “1. 登录Grafana web界面”
echo “2. 添加Prometheus数据源”
echo “3. 导入PostgreSQL监控模板（ID: 9628）”
$ bash prometheus_grafana_setup.sh
安装PostgreSQL exporter…
创建PostgreSQL exporter服务…
启动PostgreSQL exporter…
验证PostgreSQL exporter…
# HELP postgres_exporter_scrapes_total Total number of times PostgreSQL has been scraped
# TYPE postgres_exporter_scrapes_total counter
postgres_exporter_scrapes_total 1
# HELP postgres_exporter_scrape_errors_total Total number of times PostgreSQL scrape failed
# TYPE postgres_exporter_scrape_errors_total counter
postgres_exporter_scrape_errors_total 0
PostgreSQL exporter配置完成，请在Prometheus中添加监控目标。
Grafana配置步骤：
1. 登录Grafana web界面
2. 添加Prometheus数据源
3. 导入PostgreSQL监控模板（ID: 9628）
- 实时了解数据库运行状态
- 及时发现性能瓶颈，学习交流加群风哥微信: itpux-com
- 预测系统容量需求
- 提前预警潜在问题
- 为性能优化提供依据
1.2 监控指标体系
金仓数据库的监控指标可以分为以下几类：
监控指标体系：
1. 系统资源指标
– CPU使用率
– 内存使用率
– 磁盘I/O性能
– 网络流量
2. 数据库核心指标
– 连接数
– 会话状态
– SQL执行情况
– 缓存命中率
– 锁等待情况
3. 存储指标
– 表空间使用情况
– 数据文件大小
– 归档日志生成速率
– 备份状态
4. 性能指标
– TPS（每秒事务数）
– QPS（每秒查询数）
– 响应时间
– 执行计划效率
1.3 告警系统原理
告警系统是监控体系的重要组成部分，通过设置阈值和规则，当指标超过预设值时触发告警，及时通知运维人员。
1.3.1 告警级别
告警级别：
– 紧急（Critical）：需要立即处理的严重问题
– 警告（Warning）：需要关注的潜在问题
– 信息（Information）：一般信息性通知
– 调试（Debug）：调试级别的详细信息
1.3.2 告警触发机制
告警触发的主要机制：，学习交流加群风哥QQ113257174
- 阈值触发：指标超过设定阈值
- 趋势触发：指标变化趋势异常
- 模式触发：特定事件模式匹配
- 复合触发：多个指标组合判断
Part02-生产环境规划与建议
2.1 监控系统架构设计
2.1.1 集中式监控架构
集中式监控架构：
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 监控中心 │
│ 监控服务器 / 告警管理 │
└───────────────┬─────────────────────────────────────┘
│
┌───────────────┼───────────────┐
│ │ │
▼ ▼ ▼
┌──────────────┐ ┌──────────────┐ ┌──────────────┐
│ 数据库节点1 │ │ 数据库节点2 │ │ 数据库节点3 │
│ 监控代理 │ │ 监控代理 │ │ 监控代理 │
└──────────────┘ └──────────────┘ └──────────────┘
适用场景：
– 中小规模数据库集群
– 网络环境稳定的内部系统
– 对监控实时性要求较高的场景
2.1.2 分布式监控架构
分布式监控架构：
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 监控中心 │
│ 主监控服务器 │
└───────────────┬─────────────────────────────────────┘
│
┌───────────────┼───────────────┐
│ │ │
▼ ▼ ▼
┌──────────────┐ ┌──────────────┐ ┌──────────────┐
│ 区域监控节点1│ │ 区域监控节点2│ │ 区域监控节点3│
└──────┬───────┘ └──────┬───────┘ └──────┬───────┘
│ │ │
┌──────┼───────┐ ┌──────┼───────┐ ┌──────┼───────┐
│ │ │ │ │ │ │ │ │
▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼
DB1 DB2 DB3 DB4 DB5 DB6 DB7 DB8 DB9
适用场景：
– 大规模数据库集群
– 跨地域部署的系统
– 复杂网络环境
2.2 监控工具选择
2.2.1 金仓自带监控工具
- KMonitor：金仓官方监控工具，提供全面的监控功能
- sys_stat_*视图：系统内置的性能统计视图
- ksql工具：命令行监控工具，更多视频教程www.fgedu.net.cn
2.2.2 第三方监控工具
第三方监控工具对比：
1. Zabbix
– 优势：功能全面，支持多种监控方式，告警机制完善
– 劣势：配置复杂，资源消耗较大
2. Prometheus + Grafana
– 优势：开源，灵活，适合云环境，可视化效果好
– 劣势：需要额外配置 exporters
3. Nagios
– 优势：轻量级，成熟稳定
– 劣势：功能相对简单，界面较旧
4. Datadog
– 优势：云原生，集成度高，AI分析能力
– 劣势：商业软件，成本较高
2.3 告警策略设计
2.3.1 告警策略原则
- 准确性：减少误报和漏报
- 及时性：及时发现和处理问题
- 可操作性：告警信息应包含足够的上下文信息
- 分级管理：根据问题严重程度设置不同级别
- 自动化：支持自动处理常规问题
2.3.2 告警阈值设置
常见告警阈值建议：
系统资源：
– CPU使用率：>80% 警告，>90% 紧急
– 内存使用率：>85% 警告，>95% 紧急
– 磁盘使用率：>80% 警告，>90% 紧急
– 磁盘I/O等待：>50ms 警告，>100ms 紧急
数据库指标：
– 连接数：>80% 警告，>90% 紧急
– 缓存命中率：<90% 警告，<80% 紧急
– 锁等待时间：>10s 警告，>30s 紧急
– 慢查询数：>10个/分钟 警告，>50个/分钟 紧急
Part03-生产环境项目实施方案
3.1 金仓自带监控工具配置
3.1.1 KMonitor配置
# 安装KMonitor
$ cd /kingbase/app/tool/kmonitor
$ ./install.sh
# 配置监控服务
$ vi /kingbase/app/tool/kmonitor/conf/kmonitor.conf
# 启动监控服务
$ systemctl start kmonitor
$ systemctl enable kmonitor
# 访问监控界面
# http://服务器IP:8080/kmonitor
3.1.2 系统视图监控
# 连接到数据库
$ ksql -U system -d fgedudb
# 查看系统状态
SELECT * FROM sys_stat_database;
# 查看连接情况
SELECT * FROM sys_stat_activity;
# 查看缓存使用情况
SELECT * FROM sys_buffercache;
# 查看锁情况
SELECT * FROM sys_locks;
# 查看慢查询
SELECT * FROM sys_stat_statements ORDER BY total_exec_time DESC LIMIT 10;
3.2 第三方监控工具集成
3.2.1 Zabbix监控配置
# 安装Zabbix agent
$ yum install zabbix-agent
# 配置Zabbix agent
$ vi /etc/zabbix/zabbix_agentd.conf
Server=192.168.1.100
Hostname=kingbase-server
# 启动Zabbix agent
$ systemctl start zabbix-agent
$ systemctl enable zabbix-agent
# 配置Zabbix监控项
# 1. 登录Zabbix web界面
# 2. 创建主机
# 3. 添加监控模板
# 4. 配置自定义监控项
3.2.2 Prometheus + Grafana配置
# 安装PostgreSQL exporter（金仓兼容）
$ wget https://github.com/prometheus-community/postgres_exporter/releases/download/v0.13.0/postgres_exporter-0.13.0.linux-amd64.tar.gz
$ tar -xzf postgres_exporter-0.13.0.linux-amd64.tar.gz
$ cd postgres_exporter-0.13.0.linux-amd64
# 配置连接信息
$ export DATA_SOURCE_NAME=”postgresql://system:password@fgedu.localhost:54321/fgedudb?sslmode=disable”
# 启动exporter
$ ./postgres_exporter &
# 配置Prometheus
$ vi prometheus.yml
scrape_configs:
– job_name: ‘kingbase’
static_configs:
– targets: [‘fgedu.localhost:9187’]
# 启动Prometheus
$ ./prometheus –config.file=prometheus.yml &
# 配置Grafana
# 1. 登录Grafana web界面
# 2. 添加Prometheus数据源
# 3. 导入PostgreSQL监控模板
3.3 告警系统配置
3.3.1 告警通道配置
# 配置邮件告警
$ vi /kingbase/app/tool/kmonitor/conf/alert.conf
[email]
smtp_server = smtp.fgedu.net.cn
smtp_port = 25
smtp_user = alert@fgedu.net.cn
smtp_password = password
from = alert@fgedu.net.cn
to = admin@fgedu.net.cn
# 配置短信告警
[sms]
api_url = http://sms.fgedu.net.cn/api
api_key = your_api_key
template = “[Kingbase Alert] {{level}}: {{message}}”
# 配置微信告警
[wechat]
corp_id = your_corp_id
corp_secret = your_corp_secret
agent_id = your_agent_id
to_user = @all
3.3.2 告警规则配置
# 配置告警规则
$ vi /kingbase/app/tool/kmonitor/conf/rule.conf
# CPU使用率告警
[cpu_usage]
metric = system.cpu.usage
threshold = 80
critical_threshold = 90
interval = 60
message = “CPU使用率超过{{threshold}}%”
# 内存使用率告警
[memory_usage]
metric = system.memory.usage
threshold = 85
critical_threshold = 95
interval = 60
message = “内存使用率超过{{threshold}}%”
# 连接数告警
[connection_count]
metric = kingbase.connection.count
threshold = 800
critical_threshold = 900
interval = 30
message = “数据库连接数超过{{threshold}}”
# 慢查询告警
[slow_query]
metric = kingbase.slow_query.count
threshold = 10
critical_threshold = 50
interval = 60
message = “每分钟慢查询数超过{{threshold}}个”
Part04-生产案例与实战讲解
4.1 金仓KMonitor监控配置
4.1.1 实战配置步骤
#!/bin/bash
# kmonitor_setup.sh
# from:www.itpux.com.qq113257174.wx:itpux-com
# web: `http://www.fgedu.net.cn`
# 安装KMonitor
echo “开始安装KMonitor…”
cd /kingbase/app/tool/kmonitor
./install.sh
# 配置监控服务
echo “配置监控服务…”
cat > /kingbase/app/tool/kmonitor/conf/kmonitor.conf << EOF
[server]
port = 8080
host = 0.0.0.0
[database]
host = fgedu.localhost
port = 54321
user = system
password = password
dbname = fgedudb
[monitor]
interval = 30
history_days = 30
EOF
# 配置告警
echo “配置告警…”
cat > /kingbase/app/tool/kmonitor/conf/alert.conf << EOF
[email]
enabled = true
smtp_server = smtp.fgedu.net.cn
smtp_port = 25
smtp_user = alert@fgedu.net.cn
smtp_password = password
from = alert@fgedu.net.cn
to = admin@fgedu.net.cn
EOF
# 启动服务
echo “启动监控服务…”
systemctl start kmonitor
systemctl enable kmonitor
# 验证服务
echo “验证监控服务…”
sleep 5
curl -s http://fgedu.localhost:8080/kmonitor | grep “Kingbase Monitor”
if [ $? -eq 0 ]; then
echo “KMonitor安装配置成功！”
echo “访问地址：http://服务器IP:8080/kmonitor”
else
echo “KMonitor安装配置失败，请检查日志。”
fi
4.1.2 执行结果
$ bash kmonitor_setup.sh
开始安装KMonitor…
配置监控服务…
配置告警…
启动监控服务…
验证监控服务…
KMonitor安装配置成功！
访问地址：http://服务器IP:8080/kmonitor
4.2 Zabbix监控集成
4.2.1 配置步骤
#!/bin/bash
# zabbix_setup.sh
# from:www.itpux.com.qq113257174.wx:itpux-com
# web: `http://www.fgedu.net.cn`
# 安装Zabbix agent
echo “安装Zabbix agent…”
yum install -y zabbix-agent
# 配置Zabbix agent
echo “配置Zabbix agent…”
cat > /etc/zabbix/zabbix_agentd.conf << EOF
PidFile=/var/run/zabbix/zabbix_agentd.pid
LogFile=/var/log/zabbix/zabbix_agentd.log
LogFileSize=0
Server=192.168.1.100
ServerActive=192.168.1.100
Hostname=kingbase-server
Include=/etc/zabbix/zabbix_agentd.d/*.conf
EOF
# 添加金仓监控脚本
echo “添加金仓监控脚本…”
mkdir -p /etc/zabbix/zabbix_agentd.d
cat > /etc/zabbix/zabbix_agentd.d/kingbase.conf << EOF
UserParameter=kingbase.status,ksql -U system -d fgedudb -t -c “SELECT 1”
UserParameter=kingbase.connections,ksql -U system -d fgedudb -t -c “SELECT count(*) FROM sys_stat_activity”
UserParameter=kingbase.slowqueries,ksql -U system -d fgedudb -t -c “SELECT count(*) FROM sys_stat_statements WHERE mean_exec_time > 1000”
UserParameter=kingbase.tablespace.usage,ksql -U system -d fgedudb -t -c “SELECT round(sum((pg_total_relation_size(oid) – pg_indexes_size(oid))/1024/1024),2) FROM sys_class WHERE relkind=’r'”
EOF
# 启动服务
echo “启动Zabbix agent…”
systemctl start zabbix-agent
systemctl enable zabbix-agent
# 验证服务
echo “验证Zabbix agent…”
systemctl status zabbix-agent
echo “Zabbix agent配置完成，请在Zabbix服务器中添加主机并配置监控项。”
4.2.2 执行结果
$ bash zabbix_setup.sh
安装Zabbix agent…
配置Zabbix agent…
添加金仓监控脚本…
启动Zabbix agent…
验证Zabbix agent…
● zabbix-agent.service – Zabbix Agent
Loaded: loaded (/usr/lib/systemd/system/zabbix-agent.service; enabled; vendor preset: disabled)
Active: active (running) since Wed 2024-01-15 14:30:00 CST; 5s ago
Main PID: 12345 (zabbix_agentd)
CGroup: /system.slice/zabbix-agent.service
├─12345 /usr/sbin/zabbix_agentd -c /etc/zabbix/zabbix_agentd.conf
├─12346 /usr/sbin/zabbix_agentd: collector [idle 1 sec]
├─12347 /usr/sbin/zabbix_agentd: listener #1 [waiting for connection]
└─12348 /usr/sbin/zabbix_agentd: listener #2 [waiting for connection]
Zabbix agent配置完成，请在Zabbix服务器中添加主机并配置监控项。
4.3 Prometheus+Grafana监控
4.3.1 配置步骤
#!/bin/bash
# prometheus_grafana_setup.sh
# from:www.itpux.com.qq113257174.wx:itpux-com
# web: `http://www.fgedu.net.cn`
# 安装PostgreSQL exporter
echo “安装PostgreSQL exporter…”
wget https://github.com/prometheus-community/postgres_exporter/releases/download/v0.13.0/postgres_exporter-0.13.0.linux-amd64.tar.gz
tar -xzf postgres_exporter-0.13.0.linux-amd64.tar.gz
mv postgres_exporter-0.13.0.linux-amd64 /opt/postgres_exporter
# 创建系统服务
echo “创建PostgreSQL exporter服务…”
cat > /etc/systemd/system/postgres_exporter.service << EOF
[Unit]
Description=PostgreSQL Exporter
After=network.target
[Service]
Type=simple
User=kingbase
Environment=DATA_SOURCE_NAME=postgresql://system:password@fgedu.localhost:54321/fgedudb?sslmode=disable
ExecStart=/opt/postgres_exporter/postgres_exporter
Restart=always
[Install]
WantedBy=multi-user.target
EOF
# 启动服务
echo “启动PostgreSQL exporter…”
systemctl daemon-reload
systemctl start postgres_exporter
systemctl enable postgres_exporter
# 验证服务
echo “验证PostgreSQL exporter…”
curl -s http://fgedu.localhost:9187/metrics | grep kingbase
echo “PostgreSQL exporter配置完成，请在Prometheus中添加监控目标。”
echo “Grafana配置步骤：”
echo “1. 登录Grafana web界面”
echo “2. 添加Prometheus数据源”
echo “3. 导入PostgreSQL监控模板（ID: 9628）”
4.3.2 执行结果
$ bash prometheus_grafana_setup.sh
安装PostgreSQL exporter…
创建PostgreSQL exporter服务…
启动PostgreSQL exporter…
验证PostgreSQL exporter…
# HELP postgres_exporter_scrapes_total Total number of times PostgreSQL has been scraped
# TYPE postgres_exporter_scrapes_total counter
postgres_exporter_scrapes_total 1
# HELP postgres_exporter_scrape_errors_total Total number of times PostgreSQL scrape failed
# TYPE postgres_exporter_scrape_errors_total counter
postgres_exporter_scrape_errors_total 0
PostgreSQL exporter配置完成，请在Prometheus中添加监控目标。
Grafana配置步骤：
1. 登录Grafana web界面
2. 添加Prometheus数据源
3. 导入PostgreSQL监控模板（ID: 9628）
Part05-风哥经验总结与分享
5.1 监控最佳实践
5.1.1 监控体系建设
- 多层次监控：系统层、数据库层、应用层全方位监控，更多学习教程公众号风哥教程itpux_com
- 监控覆盖：确保所有关键指标都有监控
- 历史数据：保留足够的历史监控数据，便于趋势分析
- 监控演练：定期进行监控系统演练，确保告警有效
- 持续优化：根据实际运行情况调整监控策略
5.1.2 性能监控重点
性能监控重点指标：
告警降噪策略：
1. 合理设置阈值：根据实际情况调整告警阈值
2. 告警聚合：将相关告警合并，避免告警风暴
3. 告警抑制：在特定情况下暂时抑制非关键告警
4. 告警分级：根据严重程度分级处理
5. 告警验证：增加告警触发的验证机制，减少误报
示例配置：
# 告警聚合配置
[alert_group]
group_by = [“host”, “service”]
group_wait = 30s
group_interval = 5m
repeat_interval = 4h
告警自动化处理脚本示例：
#!/bin/bash
# auto_alert_handler.sh
# from:www.itpux.com.qq113257174.wx:itpux-com
# web: `http://www.fgedu.net.cn`
ALERT_TYPE=$1
ALERT_LEVEL=$2
ALERT_MESSAGE=$3
case “$ALERT_TYPE” in
“high_cpu”)
echo “处理CPU使用率高告警…”
# 分析CPU使用情况
top -b -n 1 > /tmp/cpu_analysis.log
# 查找占用CPU高的进程
ps aux –sort=-%cpu | head -10 >> /tmp/cpu_analysis.log
# 发送分析报告
mail -s “CPU告警分析” admin@fgedu.net.cn < /tmp/cpu_analysis.log
;;
“high_connection”)
echo “处理连接数高告警…”
# 分析连接情况
ksql -U system -d fgedudb -c “SELECT state, count(*) FROM sys_stat_activity GROUP BY state;” > /tmp/connection_analysis.log
# 发送分析报告
mail -s “连接数告警分析” admin@fgedu.net.cn < /tmp/connection_analysis.log
;;
“slow_query”)
echo “处理慢查询告警…”
# 分析慢查询
ksql -U system -d fgedudb -c “SELECT query, mean_exec_time FROM sys_stat_statements ORDER BY mean_exec_time DESC LIMIT 10;” > /tmp/slow_query_analysis.log
# 发送分析报告
mail -s “慢查询告警分析” admin@fgedu.net.cn < /tmp/slow_query_analysis.log
;;
*)
echo “未知告警类型：$ALERT_TYPE”
;;
esac
echo “告警处理完成”
常见性能问题诊断：
1. CPU使用率高
– 检查是否有全表扫描的SQL
– 检查是否有复杂的排序操作
– 检查是否有大量的并发连接
2. I/O等待高
– 检查是否有大量的随机I/O
– 检查是否有频繁的 checkpoint
– 检查表空间布局是否合理
3. 内存使用高
– 检查共享缓冲区设置是否合理
– 检查工作内存设置是否合理
– 检查是否有内存泄漏
4. 连接数高
– 检查应用是否正确关闭连接
– 检查连接池配置是否合理
– 检查是否有连接泄漏
5. 锁等待
– 检查是否有长事务
– 检查是否有死锁
– 检查SQL语句的执行顺序
- SQL执行效率：关注慢查询和高频查询
- 资源使用：CPU、内存、I/O的使用情况
- 连接管理：连接数、连接状态、连接池使用，from DB视频:www.itpux.com
- 缓存效率：共享缓冲区、工作内存的使用效率
- 锁竞争：锁等待时间、死锁情况
5.2 告警优化策略
5.2.1 告警降噪
告警降噪策略：
1. 合理设置阈值：根据实际情况调整告警阈值
2. 告警聚合：将相关告警合并，避免告警风暴
3. 告警抑制：在特定情况下暂时抑制非关键告警
4. 告警分级：根据严重程度分级处理
5. 告警验证：增加告警触发的验证机制，减少误报
示例配置：
# 告警聚合配置
[alert_group]
group_by = [“host”, “service”]
group_wait = 30s
group_interval = 5m
repeat_interval = 4h
5.2.2 告警自动化处理
告警自动化处理脚本示例：
#!/bin/bash
# auto_alert_handler.sh
# from:www.itpux.com.qq113257174.wx:itpux-com
# web: `http://www.fgedu.net.cn`
ALERT_TYPE=$1
ALERT_LEVEL=$2
ALERT_MESSAGE=$3
case “$ALERT_TYPE” in
“high_cpu”)
echo “处理CPU使用率高告警…”
# 分析CPU使用情况
top -b -n 1 > /tmp/cpu_analysis.log
# 查找占用CPU高的进程
ps aux –sort=-%cpu | head -10 >> /tmp/cpu_analysis.log
# 发送分析报告
mail -s “CPU告警分析” admin@fgedu.net.cn < /tmp/cpu_analysis.log
;;
“high_connection”)
echo “处理连接数高告警…”
# 分析连接情况
ksql -U system -d fgedudb -c “SELECT state, count(*) FROM sys_stat_activity GROUP BY state;” > /tmp/connection_analysis.log
# 发送分析报告
mail -s “连接数告警分析” admin@fgedu.net.cn < /tmp/connection_analysis.log
;;
“slow_query”)
echo “处理慢查询告警…”
# 分析慢查询
ksql -U system -d fgedudb -c “SELECT query, mean_exec_time FROM sys_stat_statements ORDER BY mean_exec_time DESC LIMIT 10;” > /tmp/slow_query_analysis.log
# 发送分析报告
mail -s “慢查询告警分析” admin@fgedu.net.cn < /tmp/slow_query_analysis.log
;;
*)
echo “未知告警类型：$ALERT_TYPE”
;;
esac
echo “告警处理完成”
5.3 性能问题诊断流程
5.3.1 性能问题诊断步骤
- 问题识别：通过监控系统发现性能异常
- 数据收集：收集系统和数据库相关指标
- 分析定位：分析性能瓶颈所在
- 解决方案：制定并实施优化方案
- 验证效果：验证优化效果
- 总结经验：记录问题和解决方案
5.3.2 常见性能问题诊断
常见性能问题诊断：
1. CPU使用率高
– 检查是否有全表扫描的SQL
– 检查是否有复杂的排序操作
– 检查是否有大量的并发连接
2. I/O等待高
– 检查是否有大量的随机I/O
– 检查是否有频繁的 checkpoint
– 检查表空间布局是否合理
3. 内存使用高
– 检查共享缓冲区设置是否合理
– 检查工作内存设置是否合理
– 检查是否有内存泄漏
4. 连接数高
– 检查应用是否正确关闭连接
– 检查连接池配置是否合理
– 检查是否有连接泄漏
5. 锁等待
– 检查是否有长事务
– 检查是否有死锁
– 检查SQL语句的执行顺序
风哥提示：监控系统是数据库运维的眼睛，通过建立完善的监控体系，可以及时发现和解决性能问题，保障系统稳定运行。在实际运维中，应根据业务特点和系统规模，选择合适的监控工具和策略，不断优化监控体系。
通过本文档的学习，您应该掌握了金仓数据库性能监控与告警系统的配置方法和最佳实践。在实际生产环境中，应建立完善的监控体系，及时发现和解决性能问题，确保数据库系统的稳定运行。
本文档风哥教程参考金仓官方文档监控管理、性能调优等内容，结合实际生产经验编写，希望对您的工作有所帮助。
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