通過 Prometheus 監控 OceanBase 資料 - ApsaraDB for OceanBase

本文介紹如何通過部署 OBCloud Exporter 和 Prometheus 進行 OceanBase 雲資料庫的監控。

背景資訊

OBCloud Exporter 是OceanBase 提供的一款資料庫資料處理工具，可通過該工具完成 OceanBase 資料庫的鑒權和資料擷取。再結合本地 Prometheus 工具對資料庫進行相應的監控。

下文通過系統直接部署和通過 docker 部署兩種方式說明相應的工具使用方法。

前提條件

已部署 Java 8 及以上的運行環境。
已完成 Docker 部署。
已完成 kubectl 相關工具部署。

系統運行 Prometheus 監控 OceanBase 雲資料

下載 OBCloud Exporter。
說明
目前 OBCloud Exporter 暫未放開直接下載，可聯絡技術支援人員擷取。

部署 OBCloud Exporter。

解壓 OBCloud Exporter 安裝包，安裝目錄為 /opt/obcloud-exporter。
```
mkdir /opt/obcloud-exporter
unzip Obcloud_Exporter.zip -d /opt/obcloud-exporter
```
解壓後目錄包含如下檔案：
- Dockerfile：Docker 容器構建檔案。
- muticloud_metric_config.yaml：指標設定檔，此檔案預設不需要修改。
- application.yaml：採集設定檔。
- obcloud-exporter-1.0-SNAPSHOT-jar-with-dependencies.jar：OBCloud Exporter 程式。
- readme.md：專案說明。

編輯設定檔 application.yaml。

aliyun_monitor:
  ## 身份憑據
  credential:
    access_key_id: xxx
    access_key_secret: xx
    region_id: ap-southeast-1
    end_point: xxx
  metric_meta_auto_refresh: false
  default_metric:
    - sql_all_rt
    - sql_delete_rt
  ## 執行個體資訊
  instances:
    instance_id: xxx
    tenant_id: xxx
    instance_type: cluster
    metrics: 
      - sql_all_rt
      - sql_delete_rt

參數說明：

參數名稱	是否必填	參數描述	樣本值
access_key_id	是	鑒權資訊，訪問我的帳號 > AccessKey 擷取，可在對應平台申請。具體操作，請參見，建立AccessKey。	************
access_key_secret	是	鑒權資訊，訪問我的帳號 > AccessKey 擷取，可在對應平台申請。具體操作，請參見，建立AccessKey。	************
region_id	是	地區資訊，請參見公用雲端服務地區說明。	ap-southeast-1
end_point	是	終端地址，請參見公用雲端服務地區說明。	oceanbasepro.ap-southeast-1.aliyuncs.com
metric_meta_auto_refresh	否	是否定時重新整理 metric 指標，預設為 false。	false
default_metric	否	預設指標，當沒有配置 instances 指定採集的執行個體和指標時，可通過 default_metric 控制帳號下所有執行個體採集指定的指標。	- sql_all_rt
instance_id	否	叢集執行個體 ID 或租戶執行個體 ID。可包含多個叢集、租戶執行個體，通過短劃線（-）並列填入。	ob************
tenant_id	否	查詢叢集下指定租戶，需配置 tenant_id, instance_type=cluster 時可以不配置。當執行個體為租戶執行個體時，需 instance_id 和 tenant_id 都配置相同的執行個體 ID，並且指定 instance_type 為 tenant。	t************
instance_type	否	執行個體類型： cluster：叢集主機維度監控指標，並且會自動採集叢集下所有租戶的監控資料。 tenant：租戶資料庫維度指標。	tenant
metrics	否	指標資訊，預設為採集全部指標。具體指標清單，請參見本文監控指標清單章節。說明採集指標過多可能會影響採集速度，適當情況下拆分為多個 exporter。	- sql_all_rt

通過 Java 運行 OBCloud Exporter。

可以通過如下命令，指定設定檔啟動 OBCloud Exporter。

java -Dconfig=/xx/application.yaml -jar obcloud-exporter-1.0-SNAPSHOT-jar-with-dependencies.jar --spring.config.location=/xx/application.properties

-Dconfig：（可選）指定監控設定檔啟動。

--spring.config.location：（可選）程式預設整合並開啟了 SpringBoot 的 actuator 組件，預設連接埠為 8082，實際使用中也可以自行配置，根據實際配置的地址連接埠進行訪問。預設配置為：

server.port=-1
management.server.port=8082
management.endpoints.web.exposure.include=health,info
management.endpoint.health.show-details=always

常見樣本：

# 預設配置啟動 OBCloud Exporter
java -jar obcloud-exporter-1.0-SNAPSHOT-jar-with-dependencies.jar
# 指定環境組態變數啟動 OBCloud Exporter
java -jar obcloud-exporter-1.0-SNAPSHOT-jar-with-dependencies.jar --spring.config.location=/xx/application.properties
# 指定監控設定檔啟動 OBCloud Exporter
java -Dconfig=/xx/application.yaml -jar obcloud-exporter-1.0-SNAPSHOT-jar-with-dependencies.jar
# 同時指定監控設定檔和環境變數配置啟動 OBCloud Exporter
java -Dconfig=/xx/application.yaml -jar obcloud-exporter-1.0-SNAPSHOT-jar-with-dependencies.jar --spring.config.location=/xx/application.properties

通過瀏覽器驗證部署結果，訪問對應 IP 位址的 9400 連接埠，確認是否擷取到監控資料。
說明
實際使用中，根據實際配置的地址連接埠進行訪問。

下載 Prometheus 軟體，在官網找到所需版本的 Prometheus 安裝包，進行下載，如下以 2.50.1 的 Linux 版本為例。
```
wget https://github.com/prometheus/prometheus/releases/download/v2.50.1/prometheus-2.50.1.linux-amd64.tar.gz
```

部署 Prometheus。

解壓並安裝 Prometheus 軟體，安裝目錄為 /opt/prometheus。

mkdir -p /opt/prometheus
tar -zxvf prometheus-2.50.1.linux-amd64.tar.gz -C /opt/prometheus --strip-components=1

轉移設定檔 prometheus.yml 到工作目錄，並根據需要進行編輯。

mv /opt/prometheus/prometheus.yml /usr/local/bin/
vi /usr/local/bin/prometheus.yml

修改如下參數：

global:
  scrape_interval: 30s
  scrape_timeout: 20s

scrape_configs:
  - job_name: "nodes"
    static_configs:
    - targets: ['localhost:9400']

建立 Prometheus 服務檔案和相關資料存放區目錄。

mkdir /var/lib/prometheus/
sudo vim /etc/systemd/system/Prometheus.service

填寫如下內容並儲存。

說明

User（使用者）和 Group（使用者組）參數是可選的，設定方法請參考下一步驟 設定使用者名稱和使用者組。

[Unit]
Description=Prometheus
Wants=network-online.target
After=network-online.target

[Service]
User=prometheus
Group=prometheus
Restart=on-failure
ExecStart=/opt/prometheus/prometheus \
      --config.file /usr/local/bin/prometheus.yml \
      --storage.tsdb.path /var/lib/prometheus/

[Install]
WantedBy=multi-user.target

（可選）設定使用者名稱和使用者組，上一步驟中配置已有的使用者/使用者組或者沒有配置，可忽略此步驟。

sudo groupadd prometheus
sudo useradd -r -g prometheus prometheus
sudo chown -R prometheus:prometheus /opt/prometheus /var/lib/prometheus
sudo chmod -R 755 /opt/prometheus /var/lib/prometheus

啟動 Prometheus 服務。

# 載入新的 systemd 配置
sudo systemctl daemon-reload

# 啟動 Prometheus 服務
sudo systemctl start prometheus

# 設定開機啟動
sudo systemctl enable prometheus

# 檢查服務狀態
sudo systemctl status prometheus

確認 Prometheus 是否啟動成功。
```
 sudo netstat -ntlp | grep 9090
```

通過 docker 部署 prometheus 監控 OceanBase 雲資料庫

下載 OBCloud Exporter。
說明
目前 OBCloud Exporter 暫未放開直接下載，可聯絡技術支援人員擷取。

部署 OBCloud Exporter。

解壓 OBCloud Exporter 安裝包，安裝目錄為 /opt/obcloud-exporter。
```
mkdir /opt/obcloud-exporter
unzip Obcloud_Exporter.zip -d /opt/obcloud-exporter
```
解壓後目錄包含如下檔案：
- Dockerfile：Docker 容器構建檔案。
- muticloud_metric_config.yaml：指標設定檔，此檔案預設不需要修改。
- application.yaml：採集設定檔。
- obcloud-exporter-1.0-SNAPSHOT-jar-with-dependencies.jar：OBCloud Exporter 程式。
- readme.md：專案說明。

編輯設定檔 application.yaml。

aliyun_monitor:
  ## 身份憑據
  credential:
    access_key_id: xxx
    access_key_secret: xx
    region_id: ap-southeast-1
    end_point: xxx
  metric_meta_auto_refresh: false
  default_metric:
    - sql_all_rt
    - sql_delete_rt
  ## 執行個體資訊
  instances:
    instance_id: xxx
    tenant_id: xxx
    instance_type: cluster
    metrics: 
      - sql_all_rt
      - sql_delete_rt

參數說明：

參數名稱	是否必填	參數描述	樣本值
access_key_id	是	鑒權資訊，訪問我的帳號 > AccessKey 擷取，可在對應平台申請。具體操作，請參見，建立AccessKey。	************
access_key_secret	是	鑒權資訊，訪問我的帳號 > AccessKey 擷取，可在對應平台申請。具體操作，請參見，建立AccessKey。	************
region_id	是	地區資訊，請參見公用雲端服務地區說明。	ap-southeast-1
end_point	是	終端地址，請參見公用雲端服務地區說明。	oceanbasepro.ap-southeast-1.aliyuncs.com
metric_meta_auto_refresh	否	是否定時重新整理 metric 指標，預設為 false。	false
default_metric	否	預設指標，當沒有配置 instances 指定採集的執行個體和指標時，可通過 default_metric 控制帳號下所有執行個體採集指定的指標。	- sql_all_rt
instance_id	否	叢集執行個體 ID 或租戶執行個體 ID。可包含多個叢集、租戶執行個體，通過短劃線（-）並列填入。	ob************
tenant_id	否	查詢叢集下指定租戶，需配置 tenant_id, instance_type=cluster 時可以不配置。當執行個體為租戶執行個體時，需 instance_id 和 tenant_id 都配置相同的執行個體 ID，並且指定 instance_type 為 tenant。	t************
instance_type	否	執行個體類型： cluster：叢集主機維度監控指標，並且會自動採集叢集下所有租戶的監控資料。 tenant：租戶資料庫維度指標。	tenant
metrics	否	指標資訊，預設為採集全部指標。具體指標清單，請參見本文監控指標清單章節。說明採集指標過多可能會影響採集速度，適當情況下拆分為多個 exporter。	- sql_all_rt

通過 Docker 啟動 OBCloud Exporter。

在/opt/obcloud-exporter目錄下，構建 obcloud-exporter 容器。
```
cd /opt/obcloud-exporter
docker build -t obcloud-exporter:1.0 .
```

啟動容器或者映射外部設定檔啟動。

直接啟動 Docker 容器

docker run -itd -p9400:9400 --name obcloud-exporter obcloud-exporter:1.0

通過映射外部設定檔啟動 Docker 容器。

docker run -itd -p9400:9400 -v /opt/obcloud-exporter/application.yaml:/app/application.yaml --name obcloud-exporter obcloud-exporter:1.0

通過瀏覽器驗證部署結果，訪問對應 IP 位址的 9400 連接埠，確認是否擷取到監控資料。
說明
實際使用中，根據實際配置的地址連接埠進行訪問。

建立 Prometheus 設定檔 prometheus.yml。

vi /usr/local/bin/prometheus.yml

編輯設定檔內容：

global:
  scrape_interval: 30s
  evaluation_interval: 30s

scrape_configs:
  - job_name: obcloud-exporter-test
    static_configs:
        # 本機伺服器加連接埠
      - targets: ['obcloud-exporter:9400']
        labels:
          instance: obcloud-exporter

啟動 Prometheus 服務。

 docker run  -d \
   -p 9090:9090 \
   -v /usr/local/bin/prometheus.yml:/etc/prometheus/prometheus.yml  \
   --link obcloud-exporter  \
   --name prometheus \
   prom/prometheus

確認 Prometheus 是否啟動成功。
```
sudo netstat -ntlp | grep 9090
```

通過 kubenetes 部署 Prometheus 監控 OceanBase 資料庫

下載 OBCloud Exporter。
說明
目前 OBCloud Exporter 暫未放開直接下載，可聯絡技術支援人員擷取。
解壓 OBCloud Exporter 安裝包，安裝目錄為 /opt/obcloud-exporter。
```
mkdir /opt/obcloud-exporter
unzip Obcloud_Exporter.zip -d /opt/obcloud-exporter
```
解壓後目錄包含如下檔案：
- Dockerfile：Docker 容器構建檔案。
- muticloud_metric_config.yaml：指標設定檔，此檔案預設不需要修改。
- application.yaml：採集設定檔。
- obcloud-exporter-1.0-SNAPSHOT-jar-with-dependencies.jar：OBCloud Exporter 程式。
- readme.md：專案說明。
打包並上傳 OBCloud Exporter 的鏡像檔案。
1. 在/opt/obcloud-exporter目錄下，構建 obcloud-exporter 容器。
```
cd /opt/obcloud-exporter
docker build -t obcloud-exporter:1.0 .
```
2. 登入雲廠商鏡像倉庫，下文以阿里雲鏡像庫為例，實際使用中根據個人需要修改。
```
docker login registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com
Username: ****@test.com
Password:
```
3. 將鏡像名稱改成對應的鏡像倉庫名。
```
docker tag obcloud-exporter:1.0 registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/obcloud-exporter:1.0
```
4. docker push 上傳到鏡像倉庫。
```
docker push registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/obcloud-exporter:1.0
```

在本地編輯設定檔 deployment.yml。

建立設定檔 deployment.yml。
```
vi /opt/obcloud-exporter/deployment.yml
```

編輯設定檔：

apiVersion: v1
kind: ConfigMap
metadata:
  name: exporter-config
  namespace: default
  labels: {}
  annotations: {}
data:
  application.yaml: |
    ## 監控名稱
    aliyun_monitor:
      ## 身份憑據
      credential:
        access_key_id: xxx
        access_key_secret: xx
        region_id: ap-southeast-1
        ## 終端地址
        end_point: xxx
      ## 是否定時重新整理metric指標，預設為false（目前僅支援阿里雲）
      metric_meta_auto_refresh: false
      ## 預設指標，當沒有配置instances自動擷取執行個體時，可通過default_metric指定採集的指標
      default_metric:
        - sql_all_rt
        - sql_delete_rt
      instances:
        - ## 執行個體id
          instance_id: xxx
          ## 執行個體類型：cluster叢集主機維度監控指標（包含tenant維度）， tenant租戶資料庫維度指標.
          instance_type: cluster
          ## 指定採集的指標
          metrics:
            - sql_all_rt
            - sql_delete_rt
        - ## 執行個體id
          instance_id: xxx
          ## 查詢叢集下指定租戶，需配置tenant_id, instance_type=cluster時可不配。
          ## 當執行個體為租戶執行個體時，需instance_id和tenant_id都配置相同的執行個體id，並且指定instance_type為tenant
          tenant_id: xxx
          ## 執行個體類型：cluster叢集主機維度監控指標（包含tenant維度）， tenant租戶資料庫維度指標.
          instance_type: tenant
          ## 指定採集的指標
          metrics:
            - sql_all_rt
            - sql_delete_rt
    ## 監控名稱
    muti_monitor:
      ## 身份憑據
      credential:
        access_key_id: xxx
        access_key_secret: xx
        ## 終端地址
        end_point: xxx
        ## 是否定時重新整理metric指標，預設為false（目前僅支援阿里雲）
        metric_meta_auto_refresh: false
      instances:
        - ## 執行個體id
          instance_id: xxx
          ## 查詢叢集下指定租戶，需配置tenant_id, instance_type=cluster時可不配。
          ## 當執行個體為租戶執行個體時，需instance_id和tenant_id都配置相同的執行個體id，並且指定instance_type為tenant
          tenant_id: xxx
          ## 執行個體類型：cluster叢集主機維度監控指標（包含tenant維度）， tenant租戶資料庫維度指標.
          instance_type: tenant
          metrics:
            - sql_all_rt
            - sql_delete_rt
---
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: obcloud-exporter
  namespace: default
spec:
  replicas: 1
  selector:
    matchLabels:
      app: obcloud-exporter
  template:
    metadata:
      labels:
        app: obcloud-exporter
    spec:
      containers:
        - name: exporter
          image: registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/obcloud-exporter:1.0
          env:
          - name: TZ
            value: "Asia/Shanghai"  # 設定時區
          command: ["java", "-jar", "/app/obcloud-exporter.jar"]
          imagePullPolicy: IfNotPresent
          livenessProbe:
            httpGet:
              path: /actuator/health
              port: 8082
            initialDelaySeconds: 15
            periodSeconds: 20
          readinessProbe:
            httpGet:
              path: /
              port: 9400
            initialDelaySeconds: 5
            periodSeconds: 10
          volumeMounts:
            - name: config-volume
              mountPath: /app/application.yaml
              subPath: application.yaml
      volumes:
        - name: config-volume
          configMap:
            name: exporter-config
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: exporter-service
  namespace: default
spec:
  selector:
    app: obcloud-exporter
  ports:
    - protocol: TCP
      port: 9400
      targetPort: 9400
  type: ClusterIP

參數說明：

參數名稱	是否必填	參數描述	樣本值
access_key_id	是	鑒權資訊，訪問我的帳號 > AccessKey 擷取，可在對應平台申請。具體操作，請參見，建立AccessKey。	************
access_key_secret	是	鑒權資訊，訪問我的帳號 > AccessKey 擷取，可在對應平台申請。具體操作，請參見，建立AccessKey。	************
region_id	是	地區資訊，請參見公用雲端服務地區說明。	ap-southeast-1
end_point	是	終端地址，請參見公用雲端服務地區說明。	oceanbasepro.ap-southeast-1.aliyuncs.com
metric_meta_auto_refresh	否	是否定時重新整理 metric 指標，預設為 false。	false
default_metric	否	預設指標，當沒有配置 instances 指定採集的執行個體和指標時，可通過 default_metric 控制帳號下所有執行個體採集指定的指標。	- sql_all_rt
instance_id	否	叢集執行個體 ID 或租戶執行個體 ID。可包含多個叢集、租戶執行個體，通過短劃線（-）並列填入。	ob************
tenant_id	否	查詢叢集下指定租戶，需配置 tenant_id, instance_type=cluster 時可以不配置。當執行個體為租戶執行個體時，需 instance_id 和 tenant_id 都配置相同的執行個體 ID，並且指定 instance_type 為 tenant。	t************
instance_type	否	執行個體類型： cluster：叢集主機維度監控指標，並且會自動採集叢集下所有租戶的監控資料。 tenant：租戶資料庫維度指標。	tenant
metrics	否	指標資訊，預設為採集全部指標。具體指標清單，請參見本文監控指標清單章節。說明採集指標過多可能會影響採集速度，適當情況下拆分為多個 exporter。	- sql_all_rt

儲存並更新部署檔案後，運行以下命令來應用修改：
```
kubectl apply -f /opt/obcloud-exporter/deployment.yml
```

建立 Prometheus 設定檔 prometheus.yml。

vi /opt/obcloud-exporter/prometheus.yml

編輯設定檔內容：

apiVersion: v1
kind: ConfigMap
metadata:
  name: prometheus-config
  namespace: default
data:
  prometheus.yaml: |
    global:
      scrape_interval: 60s
      scrape_timeout: 55s
    scrape_configs:
    - job_name: "exporter"
      static_configs:
      - targets: ['exporter-service:9400']
---
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: prometheus
  namespace: default
spec:
  selector:
    matchLabels:
      app: prometheus
  template:
    metadata:
      labels:
        app: prometheus
    spec:
      volumes:
        - name: config-volume
          configMap:
            name: prometheus-config
      containers:
        - image: prom/prometheus:v2.35.0
          name: prometheus
          args:
            - "--config.file=/etc/prometheus/prometheus.yaml"
            - "--storage.tsdb.path=/prometheus" # 指定tsdb資料路徑
            - "--storage.tsdb.retention.time=15d"
            - "--web.enable-lifecycle" # 支援熱更新，直接執行localhost:30000/-/reload立即生效
          ports:
            - containerPort: 9090
              name: http
          securityContext:
            runAsUser: 0
          volumeMounts:
            - mountPath: "/etc/prometheus"
              name: config-volume
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: prometheus
  namespace: default
spec:
  selector:
    app: prometheus
  type: NodePort
  ports:
    - name: web
      port: 9090
      nodePort: 30000 #預設開啟節點的 30000 連接埠
      targetPort: http

啟動 Prometheus 服務。

kubectl apply -f /opt/obcloud-exporter/prometheus.yml

通過 Prometheus 查看資料庫監控

通過瀏覽器訪問 Prometheus 服務地址：http://localhost:9090/targets，查看相應的監控資訊。 lQLPJxcJ683eZ_HNAmbNDuKwDdAnFkHqjxkF4KMzI2DYAA_3810_614

配置樣本

說明

建議根據實際需求配置監控指標，以確保任務執行效率，避免過多指標影響採集效率。

動態擷取帳號下執行個體

採集指定指標

## 監控名稱
monitor:
  ## 身份憑據
  credential:
    access_key_id: xxx
    access_key_secret: xx
    region_id: ap-southeast-1
    ## 終端地址
    end_point: xxx
  metric_meta_auto_refresh: false
  ## 預設指標，當沒有配置instances自動擷取執行個體時，可通過 default_metric 指定採集的指標
  default_metric:
    - sql_all_rt
    - sql_delete_rt

採集所有指標

## 監控名稱
monitor:
  ## 身份憑據
  credential:
    access_key_id: xxx
    access_key_secret: xx
    region_id: ap-southeast-1
    ## 終端地址
    end_point: xxx
  metric_meta_auto_refresh: false

採集帳號下指定的叢集

採集指定的指標，可根據實際情況選擇 instance_type。

## 監控名稱
monitor:
  ## 身份憑據
  credential:
    access_key_id: xxx
    access_key_secret: xx
    region_id: ap-southeast-1
    end_point: xxx
  metric_meta_auto_refresh: false
  instances:
      instance_id: xxx
      tenant_id: xxx
      instance_type: tenant
      metrics: 
        - sql_all_rt
        - sql_delete_rt

採集所有指標，instance_type 值設定為 cluster 時，可同時採集叢集的主機指標和租戶資料庫指標。

## 監控名稱
monitor:
  ## 身份憑據
  credential:
    access_key_id: xxx
    access_key_secret: xx
    region_id: ap-southeast-1
    end_point: xxx
  metric_meta_auto_refresh: false
  instances:
      instance_id: xxx
      instance_type: cluster

採集租戶資料庫所有指標，instance_type 值設定為 tenant 時，只採集指定租戶的租戶資料庫指標。

## 監控名稱
monitor:
  ## 身份憑據
  credential:
    access_key_id: xxx
    access_key_secret: xx
    region_id: ap-southeast-1
    end_point: xxx
  metric_meta_auto_refresh: false
  instances:
      instance_id: xxx
      tenant_id: xx
      instance_type: tenant

採集多個帳號

## 監控名稱
aliyun:
  ## 身份憑據
  credential:
    access_key_id: xxx
    access_key_secret: xx
    region_id: ap-southeast-1
    end_point: xxx
  metric_meta_auto_refresh: false
muti:
  ## 身份憑據
  credential:
    access_key_id: xxx
    access_key_secret: xx
    end_point: xxx

監控指標清單

叢集主機

採集項名稱	採集項說明	採集項單位
load1	過去1分鐘系統平均負載	-
load5	過去5分鐘系統平均負載	-
load15	過去15分鐘系統平均負載	-
cpu_percent	CPU 使用率	%
memory_buffers	核心 Buffer Cache 大小	GB
memory_cached	緩衝使用的記憶體	GB
memory_free	可用實體記憶體大小	GB
memory_used	使用實體記憶體大小	%
net_recv	每秒接收資料量	MB
net_send	每秒發送資料量	MB
net_throughput	網路吞吐率	MB
ntp_offset_milliseconds	ntp時鐘位移	ms
ob_data_disk_percent	OB 資料盤使用率	%
ob_clog_disk_percent	OB 日誌盤使用率	%
ob_data_disk_used_size	磁碟使用量	GB
ob_process_exists	OB進程存活狀態	-
ob_clog_io	OB 日誌盤平均每秒 IO 次數	times/s
ob_clog_io_read	OB 日誌盤平均每秒讀 IO 次數	times/s
ob_clog_io_write	OB 日誌盤平均每秒寫IO 次數	times/s
ob_clog_io_read_time	OB 日誌盤平均每次讀 IO 耗時	ms
ob_clog_io_time	OB 日誌盤平均每次 IO 耗時	ms
ob_clog_io_write_time	OB 日誌盤平均每次寫 IO 耗時	ms
ob_clog_io_byte	OB 日誌盤平均每秒 IO 資料量	MB
ob_clog_io_read_byte	OB 日誌盤每秒讀 IO 資料量	MB
ob_clog_io_write_byte	OB 日誌盤每秒寫 IO 資料量	MB
ob_clog_io_util	OB 日誌盤 IO 使用率	%
ob_data_io	OB 資料盤平均每秒 IO 次數	times/s
ob_data_io_read	OB 資料盤平均每秒讀 IO 次數	times/s
ob_data_io_write	OB 資料盤平均每秒寫 IO 次數	times/s
ob_data_io_read_time	OB 資料盤平均每次讀 IO 耗時	ms
ob_data_io_time	OB 資料盤平均每次 IO 耗時	ms
ob_data_io_write_time	OB 資料盤平均每次寫 IO 耗時	ms
ob_data_io_byte	OB 資料盤平均每秒 IO 資料量	MB
ob_data_io_read_byte	OB 資料盤每秒讀 IO 資料量	MB
ob_data_io_write_byte	OB 資料盤每秒寫 IO 資料量	MB
ob_data_io_util	OB 資料盤 IO 使用率	%

租戶資料庫

效能與 SQL

採集項名稱	採集項說明	採集項單位
sql_all_count	每秒處理 SQL 陳述式數	times/s
sql_delete_count	每秒處理 Delete 語句數	times/s
sql_insert_count	每秒處理 Insert 語句數	times/s
sql_other_count	DDL, DCL, DTL 等其他語句數	times/s
sql_replace_count	每秒處理 Replace 語句數	times/s
sql_select_count	每秒處理 Select 語句數	times/s
sql_update_count	每秒處理 Update 語句數	times/s
sql_all_rt	SQL 陳述式平均處理耗時	ms
sql_delete_rt	Delete 語句平均處理耗時	ms
sql_insert_rt	Insert 語句平均處理耗時	ms
sql_other_rt	DDL, DCL, DTL 等其他語句平均處理耗時	ms
sql_replace_rt	Replace 語句平均處理耗時	ms
sql_select_rt	Select 語句平均處理耗時	ms
sql_update_rt	Update 語句平均處理耗時	ms
p99_sql_all_rt	99 分位 SQL 陳述式平均處理耗時	ms
active_session	當前活躍會話數	-
all_session	當前會話數	-
sql_distributed_count	每秒處理分布式執行計畫數	times/s
sql_local_count	每秒處理本地執行數	times/s
sql_remote_count	每秒處理遠程執行計畫數	times/s
system_event_internal_total_waits	每秒內部等待事件次數	times/s
system_event_io_total_waits	每秒 IO 等待事件次數	times/s
system_event_latch_total_waits	每秒 latch 等待事件次數	times/s
system_event_other_total_waits	每秒其他等待事件次數	times/s
system_event_row_lock_wait_total_waits	每秒鎖等待事件次數	times/s
system_event_sync_rpc_total_waits	每秒同步 RPC 等待事件次數	times/s
wait_event_count	每秒等待事件次數	times/s
system_event_internal_time_waited	內部等待事件平均耗時	ms
system_event_io_time_waited	IO 等待事件平均耗時	ms
system_event_latch_time_waited	latch 等待事件平均耗時	ms
system_event_other_time_waited	其他等待事件平均耗時	ms
system_event_row_lock_wait_time_waited	鎖等待時間平均耗時	ms
system_event_sync_rpc_time_waited	同步 RPC 等待事件平均耗時	ms
wait_event_rt	等待事件平均耗時	ms
request_dequeue_count	從處理隊列出隊的請求數量	times/s
request_enqueue_count	進入處理隊列的請求數量	times/s
request_queue_time	SQL 請求在等待隊列中的等待耗時	μs
ob_cpu_percent	租戶線程CPU使用率	-
memstore_percent	MEMStore使用百分比	-
rpc_packet_in_rt	Rpc 收包平均耗時	μs
rpc_packet_out_rt	Rpc 發包平均耗時	μs
rpc_packet_in	Rpc 收包輸送量	byte
rpc_packet_out	Rpc 發包輸送量	byte
opened_cursors_count	開啟的遊標數	-
ob_worktime	資料庫工作時間	s
ob_foreground_worktime	資料庫前台工作時間	s
ob_background_worktime	資料庫後台工作時間	s
ob_no_idle_waiting_time	資料庫非空閑等待時間	s
ob_foreground_no_idle_waiting_time	資料庫前台非空閑等待時間	s
ob_background_no_idle_waiting_time	資料庫後台非空閑等待時間	s
slow_sql_count	慢sql數量	-

事務

採集項名稱	採集項說明	採集項單位
transaction_commit_count	每秒提交事務數	times/s
transaction_count	TPS	times/s
transaction_rollback_count	每秒復原事務數	times/s
transaction_timeout_count	每秒逾時事務數	times/s
transaction_commit_rt	事務平均提交耗時	ms
transaction_rollback_rt	事務平均復原耗時	ms
transaction_rt	服務端每個事務平均處理時間	ms
trans_commit_log_count	每秒提交的交易記錄數	times/s
clog_trans_log_total_size	每秒提交的交易記錄大小	byte
memstore_write_lock_fail_count	寫鎖等待失敗次數	times/s
memstore_write_lock_succ_count	寫鎖等待成功次數	times/s
memstore_write_lock_wait_time	寫鎖平均等待耗時	μs
transaction_multi_partition_count	每秒分散式交易數	times/s
transaction_single_partition_count	每秒普通事務數	times/s
trans_commit_log_sync_rt	每次交易記錄網路同步平均耗時	ms

儲存與緩衝

採集項名稱	採集項說明	採集項單位
active_memstore_used	活躍 MEMStore 大小	MB
major_freeze_trigger	觸發合并閾值	MB
memstore_limit	MEMStore的limit	MB
total_memstore_used	MEMStore 總大小	MB
io_read_count	SSStore 每秒讀次數	times/s
io_write_count	SSStore 每秒寫次	times/s
io_read_rt	SSStore 每次讀取平均耗時	ms
io_write_rt	SSStore 每次寫入平均耗時	ms
io_read_size	SSStore 每秒讀取資料量	byte
io_write_size	SSStore 每秒寫入資料量	byte
block_cache_size	塊緩衝大小	MB
bloom_filter_cache_size	bloom filter 緩衝大小	MB
clog_cache_size	Clog 緩衝大小	MB
location_cache_size	location 緩衝大小	MB
plan_cache_size	執行計畫緩衝大小	MB
row_cache_size	行緩衝大小	MB
block_cache_hit_ratio	塊快取命中率	-
bloom_filter_cache_hit_ratio	bloom filter 快取命中率	-
clog_cache_hit_ratio	Clog 快取命中率	-
location_cache_hit_ratio	location 快取命中率	-
plan_cache_hit_ratio	執行計畫快取命中率	-
row_cache_hit_ratio	行快取命中率	-
block_cache_req_total	塊緩衝請求次數	-
bloom_filter_cache_req_total	bloom filter 緩衝請求次數	-
clog_cache_req_total	Clog 緩衝請求次數	-
location_cache_req_total	location 緩衝請求次數	-
row_cache_req_total	行緩衝請求次數	-
ob_tenant_binlog_disk_used	binlog日誌磁碟使用量	GB
ob_tenant_memory_percent	OB租戶記憶體使用量率	%
ob_tenant_log_disk_total_bytes	日誌盤總量	GB
ob_tenant_log_disk_used_bytes	日誌盤使用量	GB
ob_tenant_server_required_size	資料佔用量	GB
ob_tenant_server_data_size	資料量	GB