yashandb教程FG123-YashanDB监控告警搭建
本文档风哥主要介绍YashanDB监控告警搭建的相关知识，包括YashanDB监控告警的概念、架构、指标体系、工具选择、部署步骤、配置方法、实战案例等内容，风哥教程参考YashanDB官方文档监控运维平台相关内容编写，适合DBA人员在学习和测试中使用，如果要应用于生产环境则需要自行确认。更多视频教程www.fgedu.net.cn
Part01-基础概念与理论知识
1.1 YashanDB监控告警的概念
YashanDB监控告警是指通过各种监控工具和技术，对YashanDB数据库的运行状态、性能指标、资源使用情况等进行实时监控，并在异常情况下及时发出告警通知，学习交流加群风哥微信: itpux-com。
- 监控：实时收集和分析数据库的运行状态和性能指标
- 告警：当监控指标达到阈值时，发出通知
- 指标：用于衡量数据库运行状态的量化数据
- 阈值：触发告警的临界值
- 通知：通过邮件、短信、微信等方式发送告警信息
1.2 YashanDB监控告警架构
YashanDB监控告警架构通常包括以下组件：
## 1. 数据采集层
– 指标采集：收集数据库的性能指标、资源使用情况
– 日志采集：收集数据库的错误日志、审计日志
– 事件采集：收集数据库的事件信息
## 2. 数据存储层
– 时序数据库：存储时间序列的监控指标
– 日志存储：存储收集的日志信息
– 事件存储：存储收集的事件信息
## 3. 数据处理层
– 数据聚合：对采集的数据进行聚合分析
– 数据处理：对采集的数据进行处理和转换
– 告警规则：根据预设规则判断是否触发告警
## 4. 展示层
– 监控面板：可视化展示监控指标
– 告警管理：管理和展示告警信息
– 报表生成：生成定期的监控报表
## 5. 通知层
– 邮件通知：通过邮件发送告警信息
– 短信通知：通过短信发送告警信息
– 微信通知：通过微信发送告警信息
– 其他通知：通过其他渠道发送告警信息
1.3 YashanDB监控指标体系
YashanDB监控指标体系包括以下类别：
- 系统资源指标：CPU使用率、内存使用率、磁盘使用率、网络流量等
- 数据库性能指标：查询响应时间、事务处理量、并发连接数等
- 存储指标：表空间使用率、数据文件大小、归档日志生成速率等
- 复制指标：复制延迟、复制状态、复制错误等
- 会话指标：活跃会话数、阻塞会话数、长事务等
- SQL指标：慢SQL数量、SQL执行计划、SQL执行时间等
Part02-生产环境规划与建议
2.1 YashanDB监控告警规划
YashanDB监控告警规划需要考虑以下因素：
– 确保数据库的稳定运行
– 及时发现和处理潜在问题
– 优化数据库性能
– 为容量规划提供依据
# 监控范围
– 生产环境数据库
– 测试环境数据库
– 开发环境数据库
# 监控粒度
– 实时监控：秒级或分钟级
– 定期监控：小时级或天级
# 告警级别
– 紧急：需要立即处理的问题
– 重要：需要尽快处理的问题
– 警告：需要关注的问题
– 信息：一般信息性通知
# 通知策略
– 工作时间：通过邮件、微信等方式通知
– 非工作时间：通过短信、电话等方式通知
– 升级策略：如果告警未及时处理，自动升级通知
2.2 YashanDB监控工具选择
YashanDB监控工具选择建议：
| 工具 | 类型 | 特点 | 适用场景 |
|——|——|——|———-|
| YCM | 专用工具 | 专为YashanDB设计，功能全面 | 生产环境 |
| Prometheus + Grafana | 通用工具 | 开源，灵活，可扩展性强 | 各类环境 |
| Zabbix | 通用工具 | 成熟，功能丰富，支持多种监控 | 大型环境 |
| Nagios | 通用工具 | 传统监控工具，稳定可靠 | 小型环境 |
| 自定义脚本 | 自定义工具 | 灵活，可根据需求定制 | 特殊场景 |
# 工具选择建议
– 生产环境：YCM + Prometheus + Grafana
– 测试环境：Prometheus + Grafana
– 开发环境：自定义脚本或轻量级监控工具
2.3 YashanDB监控部署架构
YashanDB监控部署架构建议：
## 1. 集中式部署
– 所有监控组件部署在同一台服务器上
– 适用于小型环境
– 优点：部署简单，管理方便
– 缺点：单点故障，扩展性差
## 2. 分布式部署
– 监控组件分布在多台服务器上
– 适用于大型环境
– 优点：高可用，扩展性好
– 缺点：部署复杂，管理难度大
## 3. 混合部署
– 核心组件高可用部署，其他组件集中部署
– 适用于中型环境
– 优点：平衡可用性和管理复杂度
– 缺点：配置相对复杂
# 部署建议
– 监控服务器与数据库服务器分离
– 监控服务器使用独立的网络
– 监控数据定期备份
– 监控系统本身高可用
Part03-生产环境项目实施方案
3.1 YashanDB监控中心（YCM）部署
3.1.1 环境准备
$ nproc
48
# 2. 检查系统架构
$ uname -m
x86_64
# 3. 检查操作系统版本
$ cat /etc/redhat-release
Oracle Linux Server release 9.3
# 4. 检查内存
$ free -h
total used free shared buff/cache available
Mem: 64Gi 2.3Gi 60Gi 128Mi 1.7Gi 61Gi
# 5. 检查磁盘
$ df -h
Filesystem Size Used Avail Use% Mounted on
/dev/sda1 100G 20G 80G 20% /
/dev/sdb1 500G 50G 450G 10% /data
3.1.2 安装YCM
$ wget https://www.yashandb.com/download/ycm-23.4.0.0-linux-x86_64.tar.gz
# 2. 解压安装包
$ tar -xvf ycm-23.4.0.0-linux-x86_64.tar.gz
# 3. 运行安装向导
$ cd ycm-23.4.0.0-linux-x86_64
$ ./install.sh
# 4. 按照图形化向导完成安装
# 安装路径：/yashandb/ycm
# 数据路径：/yashandb/ycm/data
# 5. 启动YCM服务
$ /yashandb/ycm/bin/ycm start
Starting YCM services…
YCM services started successfully.
# 6. 验证YCM服务
$ /yashandb/ycm/bin/ycm status
YCM services are running.
# 7. 访问YCM Web界面
# 打开浏览器，访问 http://localhost:8080
# 默认用户名：admin，密码：admin
3.2 Prometheus + Grafana部署
3.2.1 安装Prometheus
$ wget https://github.com/prometheus/prometheus/releases/download/v2.40.0/prometheus-2.40.0.linux-amd64.tar.gz
# 2. 解压安装包
$ tar -xvf prometheus-2.40.0.linux-amd64.tar.gz
$ mv prometheus-2.40.0.linux-amd64 /yashandb/prometheus
# 3. 配置Prometheus
$ cat > /yashandb/prometheus/prometheus.yml << EOF
global:
scrape_interval: 15s
evaluation_interval: 15s
scrape_configs:
- job_name: 'yashandb'
static_configs:
- targets: ['localhost:9187']
EOF
# 4. 启动Prometheus
$ cd /yashandb/prometheus
$ ./prometheus --config.file=prometheus.yml --storage.tsdb.path=/yashandb/prometheus/data &
# 5. 验证Prometheus
$ curl http://localhost:9090
…
3.2.2 安装Grafana
$ wget https://dl.grafana.com/oss/release/grafana-9.3.6.linux-amd64.tar.gz
# 2. 解压安装包
$ tar -xvf grafana-9.3.6.linux-amd64.tar.gz
$ mv grafana-9.3.6.linux-amd64 /yashandb/grafana
# 3. 启动Grafana
$ cd /yashandb/grafana
$ ./bin/grafana-server –homepath=/yashandb/grafana &
# 4. 验证Grafana
$ curl http://localhost:3000
…
# 5. 访问Grafana Web界面
# 打开浏览器，访问 http://localhost:3000
# 默认用户名：admin，密码：admin
3.2.3 安装YashanDB Exporter
$ wget https://www.yashandb.com/download/yashandb_exporter-23.4.0.0-linux-x86_64.tar.gz
# 2. 解压安装包
$ tar -xvf yashandb_exporter-23.4.0.0-linux-x86_64.tar.gz
$ mv yashandb_exporter-23.4.0.0-linux-x86_64 /yashandb/exporter
# 3. 配置YashanDB Exporter
$ cat > /yashandb/exporter/config.yml << EOF
databases:
- name: fgedudb
host: localhost
port: 5432
user: sys
password: password
dbname: fgedudb
EOF
# 4. 启动YashanDB Exporter
$ cd /yashandb/exporter
$ ./yashandb_exporter --config.file=config.yml &
# 5. 验证YashanDB Exporter
$ curl http://localhost:9187/metrics
# HELP yashandb_up Whether the YashanDB server is up
# TYPE yashandb_up gauge
...
3.3 告警配置与通知
3.3.1 配置Prometheus告警规则
$ cat > /yashandb/prometheus/rules/yashandb_alerts.yml << EOF groups: - name: yashandb rules: - alert: YashanDBInstanceDown expr: yashandb_up == 0 for: 5m labels: severity: critical annotations: summary: "YashanDB instance down" description: "YashanDB instance {{ $labels.instance }} has been down for more than 5 minutes." - alert: YashanDBHighCPU expr: yashandb_cpu_usage_percent > 80
for: 10m
labels:
severity: warning
annotations:
summary: “YashanDB high CPU usage”
description: “YashanDB instance {{ $labels.instance }} CPU usage is above 80% for more than 10 minutes.”
– alert: YashanDBHighMemory
expr: yashandb_memory_usage_percent > 80
for: 10m
labels:
severity: warning
annotations:
summary: “YashanDB high memory usage”
description: “YashanDB instance {{ $labels.instance }} memory usage is above 80% for more than 10 minutes.”
– alert: YashanDBHighTablespace
expr: yashandb_tablespace_usage_percent > 90
for: 10m
labels:
severity: warning
annotations:
summary: “YashanDB high tablespace usage”
description: “YashanDB tablespace {{ $labels.tablespace }} usage is above 90% for more than 10 minutes.”
– alert: YashanDBReplicationLag
expr: yashanDB_replication_lag_seconds > 300
for: 5m
labels:
severity: warning
annotations:
summary: “YashanDB replication lag”
description: “YashanDB replication lag is above 300 seconds for more than 5 minutes.”
EOF
# 2. 修改Prometheus配置文件，添加告警规则
$ cat >> /yashandb/prometheus/prometheus.yml << EOF
rule_files:
- "rules/yashandb_alerts.yml"
alerting:
alertmanagers:
- static_configs:
- targets: ['localhost:9093']
EOF
# 3. 重启Prometheus
$ pkill prometheus
$ cd /yashandb/prometheus
$ ./prometheus --config.file=prometheus.yml --storage.tsdb.path=/yashandb/prometheus/data &
3.3.2 安装和配置Alertmanager
$ wget https://github.com/prometheus/alertmanager/releases/download/v0.24.0/alertmanager-0.24.0.linux-amd64.tar.gz
# 2. 解压安装包
$ tar -xvf alertmanager-0.24.0.linux-amd64.tar.gz
$ mv alertmanager-0.24.0.linux-amd64 /yashandb/alertmanager
# 3. 配置Alertmanager
$ cat > /yashandb/alertmanager/alertmanager.yml << EOF
global:
smtp_smarthost: 'smtp.example.com:587'
smtp_from: 'alertmanager@example.com'
smtp_auth_username: 'alertmanager'
smtp_auth_password: 'password'
route:
group_by: ['alertname']
group_wait: 30s
group_interval: 5m
repeat_interval: 1h
receiver: 'email'
receivers:
- name: 'email'
email_configs:
- to: 'admin@example.com'
send_resolved: true
- name: 'wechat'
wechat_configs:
- corp_id: 'your_corp_id'
api_url: 'https://qyapi.weixin.qq.com/cgi-bin/'
to_party: 'your_party_id'
agent_id: 'your_agent_id'
api_secret: 'your_api_secret'
message: '{{ template "wechat.default.message" . }}'
EOF
# 4. 启动Alertmanager
$ cd /yashandb/alertmanager
$ ./alertmanager --config.file=alertmanager.yml &
# 5. 验证Alertmanager
$ curl http://localhost:9093
…
Part04-生产案例与实战讲解
4.1 YashanDB监控实战案例
4.1.1 YCM监控配置
# 打开浏览器，访问 http://localhost:8080
# 用户名：admin，密码：admin
# 2. 添加数据库实例
# 步骤1：点击”数据库管理” → “实例管理” → “添加实例”
# 步骤2：填写实例信息
# – 实例名称：fgedudb
# – 主机地址：localhost
# – 端口：5432
# – 用户名：sys
# – 密码：password
# – 数据库名：fgedudb
# 步骤3：点击”测试连接”，确认连接成功
# 步骤4：点击”保存”，完成实例添加
# 3. 配置监控面板
# 步骤1：点击”监控中心” → “监控面板”
# 步骤2：选择”fgedudb”实例
# 步骤3：查看各项监控指标，包括CPU、内存、磁盘、会话、SQL等
# 步骤4：点击”自定义面板”，添加自定义监控指标
# 4. 查看监控历史
# 步骤1：点击”监控中心” → “历史趋势”
# 步骤2：选择时间范围，查看监控指标的历史趋势
# 步骤3：导出监控报告
4.1.2 Grafana监控面板配置
# 打开浏览器，访问 http://localhost:3000
# 用户名：admin，密码：admin
# 2. 添加Prometheus数据源
# 步骤1：点击”Configuration” → “Data sources”
# 步骤2：点击”Add data source”
# 步骤3：选择”Prometheus”
# 步骤4：填写URL：http://localhost:9090
# 步骤5：点击”Save & Test”，确认连接成功
# 3. 导入YashanDB监控面板
# 步骤1：点击”Dashboards” → “Import”
# 步骤2：输入面板ID或上传JSON文件
# 步骤3：选择Prometheus数据源
# 步骤4：点击”Import”，完成面板导入
# 4. 查看监控面板
# 步骤1：点击”Dashboards” → “Browse”
# 步骤2：选择YashanDB监控面板
# 步骤3：查看各项监控指标，包括CPU、内存、磁盘、会话、SQL等
# 步骤4：调整时间范围，查看不同时间段的监控数据
4.2 YashanDB告警实战案例
4.2.1 告警测试
# 在数据库服务器上运行CPU压力测试
$ stress –cpu 4 –timeout 600
# 2. 查看告警状态
# 打开Prometheus Web界面，访问 http://localhost:9090/alerts
# 查看”YashanDBHighCPU”告警状态
# 3. 查看Alertmanager
# 打开Alertmanager Web界面，访问 http://localhost:9093
# 查看告警通知状态
# 4. 检查邮件通知
# 查看邮箱，确认收到告警邮件
# 5. 停止CPU压力测试
$ pkill stress
# 6. 查看告警恢复
# 打开Prometheus Web界面，查看告警是否恢复
# 查看邮箱，确认收到告警恢复邮件
4.2.2 告警处理流程
## 1. 告警接收
– 收到告警通知（邮件、短信、微信等）
– 查看告警详情，包括告警级别、告警时间、告警描述等
## 2. 告警分析
– 登录监控系统，查看详细的监控数据
– 分析告警原因，确定问题所在
– 评估问题影响范围和严重程度
## 3. 告警处理
– 根据问题类型，采取相应的处理措施
– 记录处理过程和结果
– 验证问题是否解决
## 4. 告警总结
– 分析告警原因，总结经验教训
– 优化监控配置，调整告警阈值
– 完善监控体系，避免类似问题再次发生
# 示例：处理表空间使用率告警
## 1. 告警接收
– 收到邮件：”YashanDB high tablespace usage”
– 告警描述：”YashanDB tablespace fgedutbs usage is above 90% for more than 10 minutes.”
## 2. 告警分析
– 登录YCM，查看表空间使用情况
– 确认fgedutbs表空间使用率已达到92%
## 3. 告警处理
– 扩展表空间
$ /yashandb/app/bin/yassql -d fgedudb -u sys -p password
YashanDB SQL>
ALTER TABLESPACE fgedutbs ADD DATAFILE ‘/yashandb/fgdata/fgedutbs02.dbf’ SIZE 100G;
\q
## 4. 告警总结
– 监控表空间使用情况，及时扩展
– 调整告警阈值，提前预警
– 定期清理表空间中的垃圾数据
4.3 YashanDB监控告警故障排查
4.3.1 监控数据采集失败
# 1. 检查YashanDB Exporter状态
$ ps aux | grep yashandb_exporter
root 12345 0.1 0.2 123456 23456 ? Ssl 10:00 0:05 ./yashandb_exporter –config.file=config.yml
# 2. 检查YashanDB Exporter日志
$ tail -f /yashandb/exporter/yashandb_exporter.log
# 3. 检查YashanDB Exporter端口
$ netstat -tlnp | grep 9187
tcp6 0 0 :::9187 :::* LISTEN 12345/./yashandb_exporter
# 4. 检查数据库连接
$ /yashandb/app/bin/yassql -d fgedudb -u sys -p password
YashanDB SQL>
SELECT 1;
?column?
———-
1
(1 row)
\q
# 5. 检查Prometheus配置
$ cat /yashandb/prometheus/prometheus.yml
# 6. 检查网络连接
$ curl http://localhost:9187/metrics
# 7. 重启YashanDB Exporter
$ pkill yashandb_exporter
$ cd /yashandb/exporter
$ ./yashandb_exporter –config.file=config.yml &
4.3.2 告警通知失败
# 1. 检查Alertmanager状态
$ ps aux | grep alertmanager
root 67890 0.1 0.2 234567 34567 ? Ssl 10:00 0:05 ./alertmanager –config.file=alertmanager.yml
# 2. 检查Alertmanager日志
$ tail -f /yashandb/alertmanager/alertmanager.log
# 3. 检查Alertmanager配置
$ cat /yashandb/alertmanager/alertmanager.yml
# 4. 检查邮件服务器配置
$ telnet smtp.example.com 587
# 5. 测试邮件发送
$ echo “Test email” | mail -s “Test” admin@example.com
# 6. 检查Prometheus告警状态
$ curl http://localhost:9090/api/v1/alerts
# 7. 重启Alertmanager
$ pkill alertmanager
$ cd /yashandb/alertmanager
$ ./alertmanager –config.file=alertmanager.yml &
4.3 YashanDB监控告警性能优化
YashanDB监控告警性能优化措施：
– 调整采集间隔，平衡实时性和系统负载
– 只采集必要的监控指标
– 使用增量采集，减少数据传输量
# 2. 存储优化
– 使用高效的时序数据库
– 配置合理的数据保留策略
– 定期清理过期数据
# 3. 查询优化
– 优化监控查询语句
– 使用缓存，减少重复查询
– 限制查询时间范围和数据量
# 4. 告警优化
– 合理设置告警阈值，减少误报
– 配置告警静默期，避免告警风暴
– 优化告警规则，提高告警准确性
# 5. 系统优化
– 增加监控服务器资源
– 优化监控服务器网络
– 实现监控系统高可用
Part05-风哥经验总结与分享
5.1 YashanDB监控告警最佳实践
YashanDB监控告警最佳实践：
- 建立完善的监控指标体系：覆盖系统资源、数据库性能、存储、复制、会话、SQL等多个方面
- 选择合适的监控工具：根据环境规模和业务需求选择合适的监控工具
- 合理设置告警阈值：根据业务特点和系统性能设置合理的告警阈值
- 建立完善的告警处理流程：明确告警接收、分析、处理、总结的流程
- 定期优化监控系统：根据实际运行情况优化监控配置和性能
- 加强监控系统自身的高可用：确保监控系统本身的稳定运行
5.2 YashanDB监控告警常见问题
## 1. 监控数据采集失败
– 原因：网络连接问题、数据库连接问题、Exporter配置错误
– 解决方案：检查网络连接、验证数据库连接、检查Exporter配置
## 2. 告警误报
– 原因：告警阈值设置不合理、监控数据波动
– 解决方案：调整告警阈值、增加告警持续时间、优化监控指标
## 3. 告警漏报
– 原因：监控指标覆盖不全、告警规则配置错误
– 解决方案：完善监控指标、检查告警规则配置
## 4. 监控系统性能问题
– 原因：采集频率过高、存储容量不足、查询语句复杂
– 解决方案：调整采集频率、增加存储容量、优化查询语句
## 5. 告警通知失败
– 原因：邮件服务器配置错误、网络连接问题、通知渠道配置错误
– 解决方案：检查邮件服务器配置、验证网络连接、检查通知渠道配置
5.3 YashanDB监控告警维护建议
## 每日维护
– 检查监控系统运行状态
– 检查告警通知是否正常
– 查看监控数据采集情况
– 处理当日告警
## 每周维护
– 分析监控数据趋势
– 优化监控配置
– 清理过期监控数据
– 检查监控系统资源使用情况
## 每月维护
– 备份监控配置和数据
– 更新监控工具版本
– 评估监控系统性能
– 调整告警阈值和规则
## 季度维护
– 全面检查监控系统
– 进行监控系统压力测试
– 优化监控架构
– 更新监控文档
# 维护工具推荐
– YashanDB监控工具（YCM）
– Prometheus + Grafana
– Zabbix
– 自定义监控脚本
– 日志分析工具
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