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如何进行Prometheus的数据库监控，相信很多没有经验的人对此束手无策，为此本文总结了问题出现的原因和解决方法，通过这篇文章希望你能解决这个问题。
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基于Prometheus的数据库监控
传统监控系统面临的问题
传统监控系统，会面临哪些问题？
以zabbix为例
初次使用需要配置大量管理功能，随着服务器和业务的增长会发现zabbix，这种传统监控面临很多问题
DB性能瓶颈，由于zabbix会将采集到的性能指标都存储到数据库中，当服务器数量和业务增长很快时数据库性能首先成为瓶颈。
多套部署，管理成本高，当数据库性能成为瓶颈时首先想到的办法可能时分多套zabbix部署，但是又会带来管理很维护成本很高的问题。
易用性差，zabbix的配置和管理非常复杂，很难精通。
邮件风暴，邮件配置各种规则相当复杂，一不小心可能就容易造成邮件风暴的问题。
随着容器技术的发展，传统监控系统面临更多问题
容器如何监控?
微服务如何监控?
集群性能如何进行分析计算?
如何管理agent端大量配置脚本?
我们可以看到传统监控系统无法满足，当前IT环境下的监控需求
Prometheus的前身：Borgmon
2015年Google发表了一篇论文《Google使用Borg进行大规模集群的管理》
这篇论文也描述了Google集群的规模和面临的挑战
单集群上万服务器
几千个不同的应用
几十万个以上的jobs，而且动态增加或者减少
每个数据中心数百个集群
基于这样一个规模，Google的监控系统也面临巨大挑战，而Borg中的Borgmon监控系统就是为了应对这些挑战而生。
Borgmon介绍
那么我们来看一下Google如何做大规模集群的监控系统
应用埋点
首先，Borg集群中运行的所有应用都需要暴露出特定的URL，http://
服务发现
然而这样的应用有数千万个，而且可能会动态增加或者减少，Borgmon中如何发现这些应用呢？Borg中的应用启动时会自动注册到Borg内部的域名服务器BNS中，Borgmon通过读取BNS中应用列表信息，收集到应用列表，从而发现有哪些应用服务需要监控。当获取到应用列表后，就会将应用的全部监控变量值拉取到Borgmon系统中。
指标采集与堆叠
当监控指标收集到Borgmon中，就可以进行展现或者提供给告警使用，另外由于一个集群实在是太过庞大了，一个Borgmon可能无法满足整个集群的监控采集和展现需求，所以一般会在一些复杂的环境下，一个数据中心可能部署多个Borgmon，分为数据收集层和汇总层，数据收集层会有多个Borgmon专门用来到应用中收集数据，汇总层Borgmon则从数据收集层Borgmon中获取数据。
指标数据存储
Borgmon收集到了性能指标数据后，会把所有的数据存储在内存数据库里，定时checkpoint到磁盘上，并且会周期性的打包到外部的系统TSDB。通常情况下，数据中心和全局Borgmon中一般至少会存放12小时左右的数据量，以便渲染图表使用。每个数据点大概占用24字节的内存，所以存放100万个time-series，每个time-series每分钟一个数据点，同时保存12小时数据，仅需17GB内存。
指标
指标的查询
Borgmon中通过标签的方式查询指标，基于标签过滤我们可以查询到某个应用的具体指标，也可以查询更高维度的信息
基于标签过滤信息，比如我们基于一组过滤信息查询到host0:80这个app的http_requests
我们也可以查询到整个美国西部，job为webserver的http_requests
那么这个时候拿到的就是所有符合条件的实例的列表
规则计算
在数据收集和存储的基础之上，我们可以通过规则计算得到进一步的数据。
比如，我们想在web server报错超过一定比例的时候报警，或者说在非200返回码，占总请求的比例超过某个值的时候报警。
Prometheus
介绍
Borgmon是Google内部的系统，那么在Google之外如何使用它呢？这里就提到我们所描述的Prometheus这套监控系统。Google内部SRE工程师的著作《Google SRE》这本书中，直接就提到了Prometheus相当于就是开源版本的Borgmon。目前Prometheus在开源社区也是相当火爆，由Google发起Linux基金会旗下的原生云基金会（CNCF）就将Prometheus纳入其下第二大开源项目（第一项目为Kubernetes，为Borg的开源版本）。
架构
Prometheus整体架构和Borgmon类似，组件如下，有些组件是可选的：
Prometheus主服务器，用来收集和存储时间序列数据
应用程序client代码库
短时jobs的push gateway
特殊用途的exporter（包括HAProxy、StatsD、Ganglia等）
用于报警的alertmanager
命令行工具查询
另外Grafana是作为Prometheus Dashboard展现的绝佳工具
数据库监控
基于Prometheus的数据库指标采集，我们以MySQL为例，由于MySQL没有暴露采集性能指标的接口，我们可以单独启动一个mysql_exporter，通过mysql_exporter到MySQL数据库上抓去性能指标，并暴露出性能采集接口提供给Prometheus，另外我们可以启动node_exporter用于抓取主机的性能指标。
部署服务端
对于服务端配置非常简单，由于Prometheus全部基于Go语言开发，而Go语言程序在安装方面非常方便，安装服务端程序只需要下载，解压并运行即可。可以看到服务端常用程序也比较少，只需要包含prometheus这个主服务程序和alertmanager这个告警系统程序。
服务端配置也非常简单，常用配置包含拉取时间和具体采集方式，就我们监控mysql数据库来讲，只需要填入mysql_exporter地址即可。
部署exporter端
对于mysql采集只需要配置连接信息，并启动mysql_exporter即可
完成配置之后即可通过mysql_exporter采集mysql性能指标
然后我们在prometheus服务端也可以查询到采集的mysql性能指标
基于这些采集指标和Prometheus提供的规则计算语句，我们可以实现一些高纬度的查询需求，比如，increase(mysql_global_status_bytes_received{instance="$host"}[1h])
我们可以查询MySQL每小时接受到的字节数，然后我们将这个查询放到Grafana中，就可以展现非常酷炫的性能图表。
而目前结合Prometheus和Grafana的MySQL监控方案已经有开源实现，我们很轻松可以搭建一套基于Prometheus的监控系统
对于告警方面我们也可以基于Prometheus丰富的查询语句实现复杂告警逻辑
比如我们要对MySQL备库进行监控，如果复制IO线程未运行或者复制SQL线程未运行并且持续2分钟就发送告警我们可以使用如下这条告警规则。
# Alert: The replication IO or SQL threads are stopped. ALERT MySQLReplicationNotRunning IF mysql_slave_status_slave_io_running == 0 OR mysql_slave_status_slave_sql_running == 0 FOR 2m LABELS { severity = "critical" } ANNOTATIONS { summary = "Slave replication is not running", description = "Slave replication (IO or SQL) has been down for more than 2 minutes.", }在比如，我们要监控MySQL备库延迟大于30秒并且预测在未来2分钟之后大于0秒持续1分钟，则告警
# Alert: The replicaiton lag is non-zero and it predicted to not recover within
# 2 minutes. This allows for a small amount of replication lag. ALERT MySQLReplicationLag
IF (mysql_slave_lag_seconds > 30) AND on (instance) (predict_linear(mysql_slave_lag_seconds[5m], 60*2) > 0) FOR 1m LABELS { severity = "critical" } ANNOTATIONS { summary = "MySQL slave replication is lagging", description = "The mysql slave replication has fallen behind and is not recovering", }当然在数据库方面不只是有MySQL的监控实现，目前业界也有很多其他开源实现，所以在数据库监控方面也能实现开箱即用的效果
看完上述内容，你们掌握如何进行Prometheus的数据库监控的方法了吗？如果还想学到更多技能或想了解更多相关内容，欢迎关注创新互联行业资讯频道，感谢各位的阅读！
文章名称：如何进行Prometheus的数据库监控
转载来于：http://scyingshan.cn/article/pccepp.html
