达梦数据库监控观测最佳实践

概述

达梦企业管理器简称 DEM，架构如下：

概略来说，每个数据库主机安装代理程序 DMAgent，在监控方面，它将指标发送至 DEM 服务端，用户可访问 DEM 控制台查看数据主机和实例的监控指标，在 DEM 进行配置后可通过 http://<dem-server>:8080/dem/metrics 端点暴露主机和数据库的 Prometheus 指标，观测云 DataKit 可从此端点采集指标完成达梦数据库集成。

前提条件

监控目标可通过 DMAgent 上报指标至 DEM。

配置 DEM 暴露监控指标

请按照以下步骤操作：

1、访问 DEM，点击“监控-数据库监控”，点击“+”，添加需要监控的数据库实例。

2、点击“系统-系统配置”，在第七项“其他功能”中修改 prometheus_metric_mf_nodes 和 prometheus_metric_db_nodes，分别添加主机和数据库节点，以暴露 Prometheus 指标，修改后点击保存。

3、请求 http://<dem-server>:8080/dem/metrics 端点，如果有 Prometheus 指标输出则配置成功，指标中有以下重要标签：

instance，DEM 实例；
db，数据库实例名；
mf，主机。

观测云

观测云采集器 DataKit 支持 Prometheus 指标采集插件，能够从指标端点自动拉取指标，并在指标上报时附加由用户定义的标签。

部署 DataKit

登录观测云控制台，点击「集成」-「DataKit」-「Linux」，复制安装命令在服务器执行即可，推荐安装在 DEM 所在服务器。

开启 Promv2 插件

按照以下步骤操作：

1、开启插件：

# 进入 Prometheus 采集器配置文件目录
cd /usr/local/datakit/conf.d/prom
# 创建插件配置文件
cp promv2.conf.sample promv2_dem.conf

2、修改插件配置，以下是一份完整的配置示例：

# {"version": "1.75.1", "desc": "do NOT edit this line"}

[[inputs.promv2]]
  ## Collector alias.
  # 此项将作为 datakit monitor 命令中采集器的名称，设置为指定值便于区分
  source = "prom_dem"

  # Prometheus 指标端点
  url = "http://192.168.195.55:8080/dem/metrics"

  ## (Optional) Collect interval: (defaults to "30s").
  # 采集频率
  interval = "30s"

  ## Measurement name.
  ## If measurement_name is empty, split metric name by '_', the first field after split as measurement set name, the rest as current metric name.
  ## If measurement_name is not empty, using this as measurement set name.
  # 上报至观测云时的指标集名称
  measurement_name = "prom_dem"

  ## Keep Exist Metric Name
  ## If the keep_exist_metric_name is true, keep the raw value for field names.
  

  ## The bearer_token_file specifies the token file, and the Authorization header is added automatically.
  # bearer_token_file = ""
  ## TLS config
  # insecure_skip_verify = true
  ## Following ca_certs/cert/cert_key are optional, if insecure_skip_verify = true.
  # ca_certs = ["/opt/tls/ca.crt"]
  # cert     = "/opt/tls/client.root.crt"
  # cert_key = "/opt/tls/client.root.key"

  ## Set to 'true' to enable election.
  election = true

  ## Add HTTP headers to data pulling (Example basic authentication).
  # [inputs.promv2.http_headers]
  # Authorization = ""

  [inputs.promv2.tags]
  # some_tag = "some_value"
  # more_tag = "some_other_value"

3、执行命令 datakit service -R 重启 DataKit，启用采集器，可执行命令 datakit monitor 查看采集器运行情况，稍后，可在观测云「指标」-「指标管理」页面搜索指标集 prome_dem 查看指标。

需要注意的是，DEM 的导出指标并没有其控制台丰富。

场景视图

登录观测云控制台，点击「场景」 -「新建仪表板」，输入“达梦”，选择 “达梦数据库监控视图” ，点击 “确定” 即可添加视图。视图包含数据库与主机的基本指标。

关键指标

指标名	类型	单位	描述
dm_global_status_tps	Gauge	-	每秒事务数
dm_global_status_qps	Gauge	-	每秒查询数
dm_global_status_nio_ips	Gauge	B/s	每秒网络接收字节数
dm_global_status_nio_ops	Gauge	B/s	每秒网络发送字节数
dm_global_status_fio_ips	Gauge	B/s	每秒磁盘写入字节数
dm_global_status_fio_ops	Gauge	B/s	每秒磁盘读取字节数
dm_global_status_cpu_use_rate	Gauge	-	数据库 CPU 使用率
dm_global_status_mem_used	Gauge	B	数据库内存用量
dm_global_status_sessions	Gauge	-	会话数
dm_global_status_avg_wait_time	Gauge	ms	任务平均等待时间

监控器

观测云已内置部分监控器，在「监控」-「监控器」页面启用 达梦数据库检测库。

监控器名称	告警提示
达梦数据库会话总数百分比高	会话监控主要监控数据库中的活动会话，总会话以及其占最大连接数（ max_sessions=10000 ）的百分比，当前活动会话连接数量太大，则说明数据库当前可能存在业务繁忙、存在慢 SQL、应用重连机制存在缺陷，当前非活动会话连接数量太大，说明数据库可能存在系统当前处于会话空闲期、接池会话上线设置过高、应用释放连接机制存在异常
达梦数据库产生等待任务	产生等待任务意味着线程池耗尽，应检查造成此现象的原因，避免任务堆积或异常
达梦数据库主机磁盘使用率高	磁盘空间不足将导致数据库无法使用，需及时治理和扩容
达梦数据库主机内存使用率高	内存使用率过高应检查占用内存的具体进程，对数据库资源进行扩容或者移除影响数据库资源的进程
达梦数据库主机 CPU 使用率高	CPU 使用率过高应检查占用 CPU 的具体进程，对数据库资源进行扩容或者移除影响数据库资源的进程

总结

达梦数据库通过自有组件 DEM 导出 Promethues 协议的指标，方便接入到观测云平台。观测云采集这些指标并结合业务形态进行全面可观测，为用户提供良好的产品体验。