使用Prometheus监控DBLE

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发布于 2019-09-17 14:54:56

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发布于 2019-09-17 14:54:56

文章被收录于专栏：数据库相关

DBLE是一款基于MyCAT改进的MySQL分库分表中间件，但是并没有一个配套的监控软件。

这里我分享下我们生产/测试环境在使用的监控方法

需要用到的软件：

Prometheus、 pushgateway、grafana、【alertmanager可选】（应该很多公司已经在用这套组件）

下面是我采集dble数据的脚本，主要是通过9066管理端口去抓取数据，然后打点到pushgateway：

#!/bin/bash
# 说明： 通过dble管理地址，将dble的基础数据采集到的，然后发送到 pushgateway 去存储。然后可以配合grafana来做展示
# 如果系统上没有nc命令，可以执行 yum install nmap-ncat 来安装

# PUSHGATEWAY_HOST的地址
PUSHGATEWAY_HOST=' 

# DBLE管理端口的连接方式
DBLE_USER='man1'
DBLE_PASS='123456'
DBLE_HOST='127.0.0.1'
DBLE_PORT='9066'

# 标识DBLE集群中的编号（相同DBLE_CLUSTER_NAME里面的DBLE_ID要唯一。用来标识不同DBLE集群内的dble节点，便于在 pushgateway 和 grafana 里面识别出这个metrics对应的dble实例）
DBLE_CLUSTER_NAME='usercenter'
DBLE_ID=3

############## 下面是具体的采集命令  #################
# 当前dble是否已down (1为宕机 0为正常)： 
mysql -u${DBLE_USER} -p${DBLE_PASS} -h ${DBLE_HOST} --port ${DBLE_PORT} 2>/dev/null -BNe "show @@version " dble_down=$?

# 当前dble前端的连接数： 
front_conn=$(mysql -u${DBLE_USER} -p${DBLE_PASS} -h ${DBLE_HOST} --port ${DBLE_PORT} 2>/dev/null -BNe "show @@connection " |grep 8066 | wc -l)

# dble和后端的总连接数：
backend_conn=$(mysql -u${DBLE_USER} -p${DBLE_PASS} -h ${DBLE_HOST} --port ${DBLE_PORT} 2>/dev/null -BNe "show @@backend " | wc -l)

# server status状态值
server_status=`mysql -u${DBLE_USER} -p${DBLE_PASS} -h ${DBLE_HOST} --port ${DBLE_PORT} 2>/dev/null -BNe "show @@server "`
# 已使用堆内存
used_mem=`echo $server_status| awk '{print $4}'`
# 总共的堆内存
total_mem=`echo $server_status| awk '{print $5}'`
# 最大可用堆内存
max_mem=`echo $server_status| awk '{print $6}'`

## 输出到 pushgateway
cat <<EOF | curl --data-binary @- ${PUSHGATEWAY_HOST}
# TYPE dble_down gauge
dble_down{cluster="${DBLE_CLUSTER_NAME}", instance="dble${DBLE_ID}"} ${dble_down}
# TYPE front_conn gauge
dble_front_conn{cluster="${DBLE_CLUSTER_NAME}", instance="dble${DBLE_ID}"} ${front_conn}
# TYPE backend_conn gauge
dble_backend_conn{cluster="${DBLE_CLUSTER_NAME}", instance="dble${DBLE_ID}"} ${backend_conn}
# TYPE used_mem gauge
dble_used_mem{cluster="${DBLE_CLUSTER_NAME}", instance="dble${DBLE_ID}"} ${used_mem}
# TYPE total_mem gauge
dble_total_mem{cluster="${DBLE_CLUSTER_NAME}", instance="dble${DBLE_ID}"} ${total_mem}
# TYPE max_mem gauge
dble_max_mem{cluster="${DBLE_CLUSTER_NAME}", instance="dble${DBLE_ID}"} ${max_mem}
EOF

然后，将上面这个脚本加到DBLE所在服务器的cronjob里面，每分钟采样一次

/1  * * * sh /root/scripts/stats.sh >/dev/null 2>&1

下图，是我在测试环境截的图

抓取到数据后，我们就可以在Prometheus的web界面里面写表达式计算metrics了

下图是我直接在grafana里面画的图

涉及到的表达式如下：

dble_down{cluster='usercenter',instance='dble3'}
dble_front_conn{cluster='usercenter',instance='dble3'}
dble_backend_conn{cluster='usercenter',instance='dble3'}
dble_max_mem{cluster='usercenter',instance='dble3'}
dble_used_mem{cluster='usercenter',instance='dble3'}
dble_total_mem{cluster='usercenter',instance='dble3'}

另外，我们有多个dble实例的话，建议grafana面板上通过动态获取的方法，这样就不用画多个dashboard了。具体操作方法，可以参考我之前写的https://cloud.tencent.com/developer/article/1506835

除此之外， DBLE所在主机的CPU 内存磁盘之类的基础监控，我们可以使用node_exporter来采集，也是必须采集的指标。

本文参与腾讯云自媒体同步曝光计划，分享自作者个人站点/博客。

原始发表：2019/09/14 ，如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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