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Prometheus 实战教程 + Grafana + Python — 实时监控东方财富人气榜股票

上次我们讲过普罗米修斯(prometheus)这个接近完美的监控系统,有很多读者不了解它到底要如何搭建、应用,需要一篇 Prometheus 实战教程。今天我们就结合普罗米修斯、Grafana和Python采集脚本,写一个小小的东方财富人气榜 TOP100监控系统。

跟着本文的教程耐心往下走,你可能只需要花30分钟便可完成环境的搭建,非常舒服,下面先介绍基本概念。

普罗米修斯(prometheus)上次我们已经使用一整篇文章介绍过了,它是一个开源监控报警系统和时序列数据库。如果你没有阅读过这篇文章,请花五分钟读一下:

Grafana 是一个开源的数据可视化网络应用程序平台。用户配置连接的数据源之后,Grafana可以在网络浏览器里显示数据图表和警告。

比如说我基于 普罗米修斯(prometheus) + node_exporter 监控主机性能指标,然后由Grafana构建主机实时监控仪表盘,它是长这样的:

至于东方财富人气榜,指的是这个:

它能将市场目前最活跃的一些股票提取出来,可供我们作为投资的一种参考。

而我们今天要做的,就是自己搭建一套监控系统,实时监控某只股票在TOP100上的排名变化。

1.Prometheus 安装教程

创建 Prometheus 安装目录并添加 promethus 用户:

PROM_PATH='/data/prometheus'
mkdir -p ${PROM_PATH}
mkdir -p ${PROM_PATH}/{data,conf,logs,bin}
useradd prometheus
cd /usr/local/src

下载解压 prometheus, 这里我们选用2021年5月18日更新的最新版 v2.27.1:

wget https://github.com/prometheus/prometheus/releases/download/v2.27.1/prometheus-2.27.1.linux-amd64.tar.gz
tar -xvf prometheus-2.27.1.linux-amd64.tar.gz
cd prometheus-2.27.1.linux-amd64/
cp prometheus promtool ${PROM_PATH}/bin/
cp prometheus.yml ${PROM_PATH}/conf/
chown -R prometheus.prometheus /data/prometheus

设置环境变量:

cat >> /etc/profile <<EOF
PATH=/data/prometheus/bin:$PATH:$HOME/bin
EOF

将 Promethus 配置为系统服务之一,以便使用 systemctl 命令管控服务:

cat >>/etc/systemd/system/prometheus.service <<EOF
[Unit]
Description=Prometheus
Documentation=https://prometheus.io/
After=network.target

[Service]
Type=simple
User=prometheus
ExecStart=/data/prometheus/bin/prometheus --config.file=/data/prometheus/conf/prometheus.yml --storage.tsdb.path=/data/prometheus/data --storage.tsdb.retention=90d
Restart=on-failure

[Install]
WantedBy=multi-user.target
EOF

现在使用下面的systemctl命令重新加载systemd系统,并查看服务是否启动:

systemctl daemon-reload
systemctl enable prometheus
systemctl start prometheus
systemctl status prometheus

看到 running 状态说明一切正常:

记得开放9090端口,这样才可以访问 Prometheus 的 Web 端,访问 http://服务器IP:9090 查看得到 Prometheus Web界面,说明安装成功:

2.Grafana 安装教程

Grafana 我们也使用最新的 8.0.1 版本,安装方式如下:

CentOS系列系统使用以下命令安装:

cd /usr/local/src
wget https://dl.grafana.com/oss/release/grafana-8.0.1-1.x86_64.rpm
sudo yum localinstall grafana-6.5.2-1.x86_64.rpm

Ubuntu和Debian系列系统使用以下命令安装:

cd /usr/local/src
sudo apt-get install -y adduser libfontconfig1
wget https://dl.grafana.com/oss/release/grafana_8.0.1_amd64.deb
sudo dpkg -i grafana_8.0.1_amd64.deb

然后启动系统服务即可:

systemctl start grafana-server
systemctl status grafana-server

看到 running 状态说明一切正常:

记得开放3000端口,这样你才可以访问你的Grafana: http://你的服务器IP:3000 如下所示:

输入用户名,密码登录系统。用户名与密码都是”admin”,如果能打开页面则已经安装成功了。

3.初尝Grafana+Prometheus实战教程

为了初步尝试这套系统,我们可以通过简单的采集主机性能数据开始。Node_exporter是一个Prometheus推出的官方主机性能采集工具。通过它我们能很方便地输出主机性能指标到Prometheus.

3.1 下载安装Node_Exporter:

NODE_PATH='/data/prometheus/node_exporter/'
cd /usr/local/src/
mkdir -p ${NODE_PATH}
wget https://github.com/prometheus/node_exporter/releases/download/v1.1.2/node_exporter-1.1.2.linux-amd64.tar.gz
tar -xvf node_exporter-1.1.2.linux-amd64.tar.gz
cp node_exporter-1.1.2.linux-amd64/node_exporter ${NODE_PATH}
chown -R prometheus.prometheus ${NODE_PATH}

配置node_exporter为系统服务:

cat > /lib/systemd/system/node_exporter.service <<EOF
[Unit]
Description=node_exporter
Documentation=https://prometheus.io/
After=network.target
 
[Service]
Type=simple
User=prometheus
ExecStart=/data/prometheus/node_exporter/node_exporter
Restart=on-failure
 
[Install]
WantedBy=multi-user.target
EOF

现在使用systemctl命令重新加载系统命令,并查看服务是否启动:

systemctl daemon-reload
systemctl enable node_exporter
systemctl start node_exporter
systemctl status node_exporter

看到如下图的状态说明启动成功。

放行9100端口,访问http://你的服务器地址:9100/metrics 看到如下指标页面说明安装成功:

配置 prometheus.yaml (ubuntu 下为 prometheus.yml), 让 prometheus 采集 node_exporter 输出的指标数据:

vim /data/prometheus/conf/prometheus.yml

配置如下:

# my global config
global:
  scrape_interval:     15s # Set the scrape interval to every 15 seconds. Default is every 1 minute.
  evaluation_interval: 15s # Evaluate rules every 15 seconds. The default is every 1 minute.
  # scrape_timeout is set to the global default (10s).

# Alertmanager configuration
alerting:
  alertmanagers:
  - static_configs:
    - targets:
      # - alertmanager:9093

# Load rules once and periodically evaluate them according to the global 'evaluation_interval'.
rule_files:
  # - "first_rules.yml"
  # - "second_rules.yml"

# A scrape configuration containing exactly one endpoint to scrape:
# Here it's Prometheus itself.
scrape_configs:
  # The job name is added as a label `job=<job_name>` to any timeseries scraped from this config.
  - job_name: 'prometheus'

    # metrics_path defaults to '/metrics'
    # scheme defaults to 'http'.

    static_configs:
    - targets: ['localhost:9090']

   # 主要是新增了node_exporter的job,如果有多个node_exporter,在targets数组后面加即可

  - job_name: 'node_exporter'
    static_configs:
      - targets: ['localhost:9100']

保存后重启prometheus:

systemctl restart prometheus

最后配置Grafana:

然后选择 Prometheus 数据源:

输入 Prometheus url 然后点击 save&test 保存:

然后导入官方仪表盘,官方提供的模板号为8919:

然后你就能看见本机非常漂亮的性能指标数据仪表盘了。

不看不知道,一看吓一跳,看来我需要升级这台机器的内存了。

4.编写采集脚本

为了能够采集东方财富人气榜前100名,我们需要用Python编写一个人气榜采集脚本,并使其像 node_exporter 一样输出指标信息:

为了达到这个目的,我们必须安装 prometheus_client 模块:

pip3 install prometheus_client

获取股票排名的代码如下:

# Python实用宝典
# 2021-06-13
# 文件名: fetch_stock.py
import time
import requests
from prometheus_client import start_http_server, CollectorRegistry, Gauge


reg = CollectorRegistry()
gauge = Gauge(
    'rank', '人气榜排名',
    ['stock_id'], registry=reg
)


def process_request():
    url = "https://emappdata.eastmoney.com/stockrank/getAllCurrentList"
    kwargs = {
        "appId": "appId01",
        "pageNo": 1,
        "pageSize": "100",
    }
    result = requests.post(url, json=kwargs).json()
    for i in result.get("data", []):
        gauge.labels(stock_id=i["sc"]).set(i["rk"])
    time.sleep(60)


if __name__ == '__main__':
    start_http_server(8000, registry=reg)
    while True:
        process_request()

这里我们只捕获人气榜前100名,并通过Prometheus客户端的start_http_server开启一个Web服务,这样你通过http服务访问8000端口的时候就能输出这些指标。

为了让其能持续输出指标数据,我们要用nohup使其成为一个常驻进程:

nohup python3 fetch_stock.py &

开放8000端口,访问 http://你的服务器IP:8000 就能查看输出的指标:

5.应用采集脚本

同配置Node_exporter一样,我们需要将自己编写好的采集脚本落入Prometheus,配置prometheus.yaml:

配置 prometheus.yaml, 让 prometheus 采集 node_exporter 输出的指标数据:

#(CentOS) vim /data/prometheus/conf/prometheus.yaml
vim /data/prometheus/conf/prometheus.yml # ubuntu

配置如下:

# my global config
global:
  scrape_interval:     15s # Set the scrape interval to every 15 seconds. Default is every 1 minute.
  evaluation_interval: 15s # Evaluate rules every 15 seconds. The default is every 1 minute.
  # scrape_timeout is set to the global default (10s).

# Alertmanager configuration
alerting:
  alertmanagers:
  - static_configs:
    - targets:
      # - alertmanager:9093

# Load rules once and periodically evaluate them according to the global 'evaluation_interval'.
rule_files:
  # - "first_rules.yml"
  # - "second_rules.yml"

# A scrape configuration containing exactly one endpoint to scrape:
# Here it's Prometheus itself.
scrape_configs:
  # The job name is added as a label `job=<job_name>` to any timeseries scraped from this config.
  - job_name: 'prometheus'

    # metrics_path defaults to '/metrics'
    # scheme defaults to 'http'.

    static_configs:
    - targets: ['localhost:9090']

   # 主要是新增了node_exporter的job,如果有多个node_exporter,在targets数组后面加即可
  - job_name: 'node_exporter'
    static_configs:
      - targets: ['localhost:9100']

   # 新增我们的Python股票采集脚本
  - job_name: 'hot_list'
    static_configs:
      - targets: ['localhost:8000']

保存后重启prometheus:

systemctl restart prometheus

最后配置Grafana, 选择新建一个dashboard:

然后选择rank指标:

点击 Use query 就能获取所有股票的排名曲线:

6.配置Grafana告警

为了在某只股票达到某种排名的时候触发通知,我们需要先配置好告警渠道:

然后配置邮件告警,点击 Test, 此时 Grafana 会告诉你一个错误:

就是我们还没有配置好 SMTP 相关服务,需要配置 SMTP 相关服务才能正常发送邮件,如果你是按照本文按照Grafana的教程走下来的,那么Grafana.ini的文件位于 /etc/grafana/grafana.ini.

vim /etc/grafana/grafana.ini

然后在 smtp 部分配置你的 host、user、password、from_address、from_name,并打开 enabled 如下图所示:

然后重启 Grafana-server

systemctl restart grafana-server

再点击Test,你的邮箱里收到这样的邮件说明通知可以正常发送了:

然后我们进入正题,监控某只股票的排名变化,比如 SH600070:

然后点击 Alert 配置告警,一旦其排名高于65名则发送邮件通知:

完成后点击右上角的 save 保存即可:

然后进入 Alerting 告警中心,你会看到刚刚配置的告警规则在这里可以进行管控:

点击Pause可以暂停这个告警,Edit alert可以去更改告警条件。

一旦触发告警,这个状态便会更改,你就会收到邮件:

邮件效果如下:

邮件里的告警图片没显示出来,因为我们没有安装 “grafana image renderer”, 需要在你的服务器执行以下命令安装并重启 Grafana:

grafana-cli plugins install grafana-image-renderer
systemctl restart grafana-server

新的告警邮件便能看到图片了:

怎么样,用Prometheus+Grafana+Python采集搭建一个股票监控系统还是非常简单的吧?创新性地监控东方财富人气榜上某只股票的变化并产生告警,能让你熟悉监控策略的配置,见微知著。跟着本文的教程走,相信你会有不少收获。

如果我们延伸一下,结合量化投资系列教程的可转债交易策略 — Python 量化投资实战教程(10),是否可以构建一些更有意义的策略?答案是肯定的。

我们可以监控所有100元以下的可转债对应的股票,如果这些股票进入了人气榜TOP100或者飙升榜(本文没有采集,有兴趣的读者可以自行采集),就购入这些低价可转债,这种买入策略或许也不错。

你也可以抛弃东方财富的榜单分类,构建自己的排名环比增长买入策略,环比下跌卖出策略,我相信这会非常有意思。

我们的文章到此就结束啦,如果你喜欢今天的 Python 教程,请持续关注Python实用宝典。

有任何问题,可以在公众号后台回复:加群,回答相应验证信息,进入互助群询问。

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Prometheus + Granafa 40分钟构建MySQL监控平台实战教程

Prometheus + Granafa 概述

对于MySQL的监控平台,相信大家实现起来有很多了:基于天兔的监控,还有基于zabbix相关的二次开发。相信很多同行都应该已经开始玩起来了。我这边的选型是Prometheus + Granafa的实现方式。简而言之就是我现在的生产环境使用的是prometheus,还有就是granafa满足的我的日常工作需要。在入门的简介和安装,大家可以参考这里:

https://blog.51cto.com/cloumn/detail/77

1、首先看下我们的监控效果、mysql主从

构建高大上的MySQL监控平台

2、mysql状态:

构建高大上的MySQL监控平台

构建高大上的MySQL监控平台

3、缓冲池状态:

构建高大上的MySQL监控平台

exporter 相关部署实战教程

1、安装exporter

    [root@controller2 opt]# https://github.com/prometheus/mysqld_exporter/releases/download/v0.10.0/mysqld_exporter-0.10.0.linux-amd64.tar.gz
    [root@controller2 opt]# tar -xf mysqld_exporter-0.10.0.linux-amd64.tar.gz 

2、添加mysql 账户:

    GRANT SELECT, PROCESS, SUPER, REPLICATION CLIENT, RELOAD ON *.* TO 'exporter'@'%' IDENTIFIED BY 'localhost';
    flush privileges;

3、编辑配置文件:

    [root@controller2 mysqld_exporter-0.10.0.linux-amd64]# cat /opt/mysqld_exporter-0.10.0.linux-amd64/.my.cnf 
    [client]
    user=exporter
    password=123456

4、设置配置文件:

    [root@controller2 mysqld_exporter-0.10.0.linux-amd64]# cat /etc/systemd/system/mysql_exporter.service 
    [Unit]
    Description=mysql Monitoring System
    Documentation=mysql Monitoring System

    [Service]
    ExecStart=/opt/mysqld_exporter-0.10.0.linux-amd64/mysqld_exporter \
             -collect.info_schema.processlist \
             -collect.info_schema.innodb_tablespaces \
             -collect.info_schema.innodb_metrics  \
             -collect.perf_schema.tableiowaits \
             -collect.perf_schema.indexiowaits \
             -collect.perf_schema.tablelocks \
             -collect.engine_innodb_status \
             -collect.perf_schema.file_events \
             -collect.info_schema.processlist \
             -collect.binlog_size \
             -collect.info_schema.clientstats \
             -collect.perf_schema.eventswaits \
             -config.my-cnf=/opt/mysqld_exporter-0.10.0.linux-amd64/.my.cnf

    [Install]
    WantedBy=multi-user.target

5、添加配置到prometheus server

      - job_name: 'mysql'
        static_configs:
         - targets: ['192.168.1.11:9104','192.168.1.12:9104']

6、测试看有没有返回数值:

http://192.168.1.12:9104/metrics

正常我们通过mysql_up可以查询倒mysql监控是否已经生效,是否起起来

    #HELP mysql_up Whether the MySQL server is up.
    #TYPE mysql_up gauge
    mysql_up 1

监控相关指标

在做任何一个东西监控的时候,我们要时刻明白我们要监控的是什么,指标是啥才能更好的去监控我们的服务,在mysql里面我们通常可以通过一下指标去衡量mysql的运行情况:mysql主从运行情况、查询吞吐量、慢查询情况、连接数情况、缓冲池使用情况以及查询执行性能等。

主从复制运行指标:

1、主从复制线程监控:

大部分情况下,很多企业使用的都是主从复制的环境,监控两个线程是非常重要的,在mysql里面我们通常是通过命令:

    MariaDB [(none)]> show slave status\G;
    *************************** 1. row ***************************
                   Slave_IO_State: Waiting for master to send event
                      Master_Host: 172.16.1.1
                      Master_User: repl
                      Master_Port: 3306
                    Connect_Retry: 60
                  Master_Log_File: mysql-bin.000045
              Read_Master_Log_Pos: 72904854
                   Relay_Log_File: mariadb-relay-bin.000127
                    Relay_Log_Pos: 72905142
            Relay_Master_Log_File: mysql-bin.000045
                 Slave_IO_Running: Yes
                Slave_SQL_Running: Yes

Slave_IO_Running、Slave_SQL_Running两个线程正常那么说明我们的复制集群是健康状态的。

MySQLD Exporter中返回的样本数据中通过mysql_slave_status_slave_sql_running来获取主从集群的健康状况。

    # HELP mysql_slave_status_slave_sql_running Generic metric from SHOW SLAVE STATUS.
    # TYPE mysql_slave_status_slave_sql_running untyped
    mysql_slave_status_slave_sql_running{channel_name="",connection_name="",master_host="172.16.1.1",master_uuid=""} 1

2、主从复制落后时间:

在使用show slave status
里面还有一个关键的参数Seconds_Behind_Master。Seconds_Behind_Master表示slave上SQL thread与IO thread之间的延迟,我们都知道在MySQL的复制环境中,slave先从master上将binlog拉取到本地(通过IO thread),然后通过SQL
thread将binlog重放,而Seconds_Behind_Master表示本地relaylog中未被执行完的那部分的差值。所以如果slave拉取到本地的relaylog(实际上就是binlog,只是在slave上习惯称呼relaylog而已)都执行完,此时通过show slave status看到的会是0

Seconds_Behind_Master: 0

MySQLD Exporter中返回的样本数据中通过mysql_slave_status_seconds_behind_master 来获取相关状态。

    # HELP mysql_slave_status_seconds_behind_master Generic metric from SHOW SLAVE STATUS.
    # TYPE mysql_slave_status_seconds_behind_master untyped
    mysql_slave_status_seconds_behind_master{channel_name="",connection_name="",master_host="172.16.1.1",master_uuid=""} 0

查询吞吐量:

说到吞吐量,那么我们如何从那方面来衡量呢? 
通常来说我们可以根据mysql 的插入、查询、删除、更新等操作来

为了获取吞吐量,MySQL 有一个名为 Questions 的内部计数器(根据 MySQL
用语,这是一个服务器状态变量),客户端每发送一个查询语句,其值就会加一。由 Questions 指标带来的以客户端为中心的视角常常比相关的Queries
计数器更容易解释。作为存储程序的一部分,后者也会计算已执行语句的数量,以及诸如PREPARE 和 DEALLOCATE PREPARE
指令运行的次数,作为服务器端预处理语句的一部分。可以通过命令来查询:

    MariaDB [(none)]> SHOW GLOBAL STATUS LIKE "Questions";
    +---------------+-------+
    | Variable_name | Value |
    +---------------+-------+
    |
 Questions     | 15071 |
    +---------------+-------+

MySQLD Exporter中返回的样本数据中通过mysql_global_status_questions反映当前Questions计数器的大小:

    # HELP mysql_global_status_questions Generic metric from SHOW GLOBAL STATUS.
    # TYPE mysql_global_status_questions untyped
    mysql_global_status_questions 13253

当然由于prometheus
具有非常丰富的查询语言,我们可以通过这个累加的计数器来查询某一短时间内的查询增长率情况,可以做相关的阈值告警处理、例如一下查询2分钟时间内的查询情况:

rate(mysql_global_status_questions[2m])

当然上面是总量,我们可以分别从监控读、写指令的分解情况,从而更好地理解数据库的工作负载、找到可能的瓶颈。通常,通常,读取查询会由 Com_select
指标抓取,而写入查询则可能增加三个状态变量中某一个的值,这取决于具体的指令:

Writes = Com_insert + Com_update + Com_delete

下面我们通过命令获取插入的情况:

    MariaDB [(none)]> SHOW GLOBAL STATUS LIKE "Com_insert";
    +---------------+-------+
    | Variable_name | Value |
    +---------------+-------+
    |
 Com_insert    | 10578 |
    +---------------+-------+

从MySQLD
Exporter的/metrics返回的监控样本中,可以通过global_status_commands_total获取当前实例各类指令执行的次数:

    # HELP mysql_global_status_commands_total Total number of executed MySQL commands.
    # TYPE mysql_global_status_commands_total counter
    mysql_global_status_commands_total{command="create_trigger"} 0
    mysql_global_status_commands_total{command="create_udf"} 0
    mysql_global_status_commands_total{command="create_user"} 1
    mysql_global_status_commands_total{command="create_view"} 0
    mysql_global_status_commands_total{command="dealloc_sql"} 0
    mysql_global_status_commands_total{command="delete"} 3369
    mysql_global_status_commands_total{command="delete_multi"} 0

慢查询性能

查询性能方面,慢查询也是查询告警的一个重要的指标。MySQL还提供了一个Slow_queries的计数器,当查询的执行时间超过long_query_time的值后,计数器就会+1,其默认值为10秒,可以通过以下指令在MySQL中查询当前long_query_time的设置:

    MariaDB [(none)]> SHOW VARIABLES LIKE 'long_query_time';
    +-----------------+-----------+
    | Variable_name   | Value     |
    +-----------------+-----------+
    |
 long_query_time | 10.000000 |
    +-----------------+-----------+
    1 row in set (0.00 sec)

当然我们也可以修改时间

    MariaDB [(none)]> SET GLOBAL long_query_time = 5;
    Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)

然后我们而已通过sql语言查询MySQL实例中Slow_queries的数量:

    MariaDB [(none)]> SHOW GLOBAL STATUS LIKE "Slow_queries";
    +---------------+-------+
    | Variable_name | Value |
    +---------------+-------+
    |
 Slow_queries  | 0     |
    +---------------+-------+
    1 row in set (0.00 sec)

MySQLD
Exporter返回的样本数据中,通过mysql_global_status_slow_queries指标展示当前的Slow_queries的值:

    # HELP mysql_global_status_slow_queries Generic metric from SHOW GLOBAL STATUS.
    # TYPE mysql_global_status_slow_queries untyped
    mysql_global_status_slow_queries 0

同样的,更具根据Prometheus 慢查询语句我们也可以查询倒他某段时间内的增长率:

rate(mysql_global_status_slow_queries[5m])

连接数监控

监控客户端连接情况相当重要,因为一旦可用连接耗尽,新的客户端连接就会遭到拒绝。MySQL 默认的连接数限制为 151。

    MariaDB [(none)]> SHOW VARIABLES LIKE 'max_connections';
    +-----------------+-------+
    | Variable_name   | Value |
    +-----------------+-------+
    |
 max_connections | 151   |
    +-----------------+-------+

当然我们可以修改配置文件的形式来增加这个数值。与之对应的就是当前连接数量,当我们当前连接出来超过系统设置的最大值之后常会出现我们看到的Too many
connections(连接数过多),下面我查找一下当前连接数:

    MariaDB [(none)]> SHOW GLOBAL STATUS LIKE "Threads_connected";
    +-------------------+-------+
    | Variable_name     | Value |
    +-------------------+-------+
    |
 Threads_connected | 41     |
    +-------------------+-------

当然mysql 还提供Threads_running 这个指标,帮助你分隔在任意时间正在积极处理查询的线程与那些虽然可用但是闲置的连接。

    MariaDB [(none)]> SHOW GLOBAL STATUS LIKE "Threads_running";
    +-----------------+-------+
    | Variable_name   | Value |
    +-----------------+-------+
    |
 Threads_running | 10     |
    +-----------------+-------+

如果服务器真的达到 max_connections
限制,它就会开始拒绝新的连接。在这种情况下,Connection_errors_max_connections
指标就会开始增加,同时,追踪所有失败连接尝试的Aborted_connects 指标也会开始增加。

MySQLD Exporter返回的样本数据中:

    # HELP mysql_global_variables_max_connections Generic gauge metric from SHOW GLOBAL VARIABLES.
    # TYPE mysql_global_variables_max_connections gauge
    mysql_global_variables_max_connections 151         

表示最大连接数

    # HELP mysql_global_status_threads_connected Generic metric from SHOW GLOBAL STATUS.
    # TYPE mysql_global_status_threads_connected untyped
    mysql_global_status_threads_connected 41

表示当前的连接数

    # HELP mysql_global_status_threads_running Generic metric from SHOW GLOBAL STATUS.
    # TYPE mysql_global_status_threads_running untyped
    mysql_global_status_threads_running 1

表示当前活跃的连接数

    # HELP mysql_global_status_aborted_connects Generic metric from SHOW GLOBAL STATUS.
    # TYPE mysql_global_status_aborted_connects untyped
    mysql_global_status_aborted_connects 31

累计所有的连接数

    # HELP mysql_global_status_connection_errors_total Total number of MySQL connection errors.
    # TYPE mysql_global_status_connection_errors_total counter
    mysql_global_status_connection_errors_total{error="internal"} 0
    #服务器内部引起的错误、如内存硬盘等
    mysql_global_status_connection_errors_total{error="max_connections"} 0
    #超出连接处引起的错误

当然根据prom表达式,我们可以查询当前剩余可用的连接数:

mysql_global_variables_max_connections - mysql_global_status_threads_connected

查询mysq拒绝连接数

mysql_global_status_aborted_connects

缓冲池情况:

MySQL 默认的存储引擎 InnoDB
使用了一片称为缓冲池的内存区域,用于缓存数据表与索引的数据。缓冲池指标属于资源指标,而非工作指标,前者更多地用于调查(而非检测)性能问题。如果数据库性能开始下滑,而磁盘
I/O 在不断攀升,扩大缓冲池往往能带来性能回升。 
默认设置下,缓冲池的大小通常相对较小,为 128MiB。不过,MySQL 建议可将其扩大至专用数据库服务器物理内存的 80% 大小。我们可以查看一下:

    MariaDB [(none)]> show global variables like 'innodb_buffer_pool_size';
    +-------------------------+-----------+
    | Variable_name           | Value     |
    +-------------------------+-----------+
    |
 innodb_buffer_pool_size | 134217728 |
    +-------------------------+-----------+

MySQLD Exporter返回的样本数据中,使用mysql_global_variables_innodb_buffer_pool_size来表示。

    # HELP mysql_global_variables_innodb_buffer_pool_size Generic gauge metric from SHOW GLOBAL VARIABLES.
    # TYPE mysql_global_variables_innodb_buffer_pool_size gauge
    mysql_global_variables_innodb_buffer_pool_size 1.34217728e+08

    Innodb_buffer_pool_read_requests记录了正常从缓冲池读取数据的请求数量。可以通过以下指令查看

    MariaDB [(none)]> SHOW GLOBAL STATUS LIKE "Innodb_buffer_pool_read_requests";
    +----------------------------------+-------------+
    | Variable_name                    | Value       |
    +----------------------------------+-------------+
    |
 Innodb_buffer_pool_read_requests | 38465 |
    +----------------------------------+-------------+

MySQLD
Exporter返回的样本数据中,使用mysql_global_status_innodb_buffer_pool_read_requests来表示。

    # HELP mysql_global_status_innodb_buffer_pool_read_requests Generic metric from SHOW GLOBAL STATUS.
    # TYPE mysql_global_status_innodb_buffer_pool_read_requests untyped
    mysql_global_status_innodb_buffer_pool_read_requests 2.7711547168e+10

当缓冲池无法满足时,MySQL只能从磁盘中读取数据。Innodb_buffer_pool_reads即记录了从磁盘读取数据的请求数量。通常来说从内存中读取数据的速度要比从磁盘中读取快很多,因此,如果Innodb_buffer_pool_reads的值开始增加,可能意味着数据库的性能有问题。
可以通过以下只能查看Innodb_buffer_pool_reads的数量

    MariaDB [(none)]> SHOW GLOBAL STATUS LIKE "Innodb_buffer_pool_reads";
    +--------------------------+-------+
    | Variable_name            | Value |
    +--------------------------+-------+
    |
 Innodb_buffer_pool_reads | 138  |
    +--------------------------+-------+
    1 row in set (0.00 sec)

MySQLD
Exporter返回的样本数据中,使用mysql_global_status_innodb_buffer_pool_read_requests来表示。

    # HELP mysql_global_status_innodb_buffer_pool_reads Generic metric from SHOW GLOBAL STATUS.
    # TYPE mysql_global_status_innodb_buffer_pool_reads untyped
    mysql_global_status_innodb_buffer_pool_reads 138

通过以上监控指标,以及实际监控的场景,我们可以利用PromQL快速建立多个监控项。可以查看两分钟内读取磁盘的增长率的增长率:

rate(mysql_global_status_innodb_buffer_pool_reads[2m])

官方模板ID

上面是我们简单列举的一些指标,下面我们使用granafa给 MySQLD_Exporter添加监控图表:

  • 主从主群监控(模板7371):

  • 相关mysql 状态监控7362:

  • 缓冲池状态7365:

  • 简单的告警规则

除了相关模板之外,没有告警规则那么我们的监控就是不完美的,下面列一下我们的监控告警规则

    groups:
    - name: MySQL-rules
      rules:
      - alert: MySQL Status 
        expr: up == 0
        for: 5s 
        labels:
          severity: warning
        annotations:
          summary: "{{$labels.instance}}: MySQL has stop !!!"
          description: "检测MySQL数据库运行状态"

      - alert: MySQL Slave IO Thread Status
        expr: mysql_slave_status_slave_io_running == 0
        for: 5s 
        labels:
          severity: warning
        annotations: 
          summary: "{{$labels.instance}}: MySQL Slave IO Thread has stop !!!"
          description: "检测MySQL主从IO线程运行状态"

      - alert: MySQL Slave SQL Thread Status 
        expr: mysql_slave_status_slave_sql_running == 0
        for: 5s 
        labels:
          severity: warning
        annotations: 
          summary: "{{$labels.instance}}: MySQL Slave SQL Thread has stop !!!"
          description: "检测MySQL主从SQL线程运行状态"

      - alert: MySQL Slave Delay Status 
        expr: mysql_slave_status_sql_delay == 30
        for: 5s 
        labels:
          severity: warning
        annotations: 
          summary: "{{$labels.instance}}: MySQL Slave Delay has more than 30s !!!"
          description: "检测MySQL主从延时状态"

      - alert: Mysql_Too_Many_Connections
        expr: rate(mysql_global_status_threads_connected[5m]) > 200
        for: 2m
        labels:
          severity: warning
        annotations:
          summary: "{{$labels.instance}}: 连接数过多"
          description: "{{$labels.instance}}: 连接数过多,请处理 ,(current value is: {{ $value }})"  

      - alert: Mysql_Too_Many_slow_queries
        expr: rate(mysql_global_status_slow_queries[5m]) > 3
        for: 2m
        labels:
          severity: warning
        annotations:
          summary: "{{$labels.instance}}: 慢查询有点多,请检查处理"
          description: "{{$labels.instance}}: Mysql slow_queries is more than 3 per second ,(current value is: {{ $value }})"

2、添加规则到prometheus:

    rule_files:
      - "rules/*.yml" 

3、打开web ui我们可以看到规则生效了:

构建高大上的MySQL监控平台

总结

到处监控mysql的相关状态已经完成,大家可以根据mysql更多的监控指标去完善自己的监控,当然这一套就是我用在线上环境的,可以参考参考。

来源:https://blog.51cto.com/xiaoluoge/2476375
作者:小罗ge11

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