本次监控将采用Prometheus、Grafana可视化工具以及postgres_exporter对OpenTenBase进行全面监控和优化.

安装监控

Docker安装

1、Docker要求 CentOs 系统的内核版本高于 3.10 。

通过 uname-r命令查看你当前的内核版本 。

uname -r 。

2、使用 root 权限登录 Centos。确保 yum 包更新到最新.

yum -y update 。

3、卸载旧版本(如果安装过旧版本的话) 。

sudo yum remove -y docker* 。

4、安装需要的软件包，yum-utl 提供yum-config-manager功能，另外两个是devicemapper驱动依赖的 。

yum install -y yum-utils 。

5、设置yum源，并更新yum 的包索引 。

yum-config-manager --add-repo http://mirrors.aliyun.com/docker-ce/linux/centos/docker-ce.repo
yum makecache

6、安装docker 。

yum install -y docker-ce 。

8、启动并加入开机启动 。

systemctl start docker && systemctl enable docker 。

9、验证安装是否成功(有client和service两部分表示docker安装启动都成功了) 。

docker version 。

10、配置docker镜像 。

cd /etc/docker然后编辑vim daemon.json 。

{
  "registry-mirrors": ["https://jbw52uwf.mirror.aliyuncs.com"]
}

保存退出.

重启docker服务 。

systemctl daemon-reload
systemctl restart docker

下载Prometheus

在进行监控优化时，您可以从Prometheus官方网站下载最新版：https://prometheus.io/download/ 。

您可以选择下载源代码并解压使用，也可以通过Docker直接启动。本教程将重点介绍使用Docker进行快速部署.

执行命令:

docker run -d -p 9090:9090 -v /etc/prometheus:/etc/prometheus prom/prometheus 。

完成挂载后，请对配置文件进行必要的修改以确保系统正常监控.

vim prometheus.yml 。

# 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: ["192.168.56.10:9090"]
  # 主要修改这里，添加文件形式的扫描
  - job_name: "node"
    file_sd_configs:
    - refresh_interval: 10s
      files:
      - "/etc/prometheus/conf/node*.yaml"

当前Prometheus的配置采用文件形式进行服务发现。在修改配置时，无需重新启动，系统将自动更新并生效，更新间隔为10秒.

为了修改相关配置文件，首先创建一个名为conf的目录（mkdir conf）然后通过cd命令进入目录（cd /etc/prometheus/conf）接着使用vim编辑器来修改文件（vim node-ms.yaml） 。

- targets:
  - "ip:port"
  labels:
    hostname: pg

为了自定义配置信息，请将相应的IP地址和主机名修改为您自己的信息。完成修改后，启动Prometheus服务，然后您可以通过访问http://您的IP地址:9090/ 来查看Prometheus的监控数据.

下载Grafana

为了确保配置的持久性，我们可以通过Docker容器以持久化形式启动Grafana。您可以使用以下命令来启动Grafana容器，并在容器重启后保留配置信息:

docker run -d -p 3000:3000 --name=grafana --volume grafana-storage:/var/lib/grafana grafana/grafana-enterprise 。

启动后，您可以在浏览器中输入http://您的IP地址:3000/ 。

使用默认的用户名和密码admin/admin登录，以查看Grafana监控界面.

配置数据源

在这里，您只需填写URL（http://ip:9090/ ）即可保存配置。这个URL指向Prometheus的地址，Grafana将通过该地址与Prometheus建立连接，从而获取数据用于展示监控面板.

下载Exporter

Prometheus官方提供了丰富的Exporter，您可以在https://prometheus.io/docs/instrumenting/exporters/ 找到相关信息.

我们可以安装postgres_exporter来监控数据库，官方地址为https://github.com/prometheus-community/postgres_exporter.

同样可以以Docker启动:

docker run --net=host -e DATA_SOURCE_NAME="postgresql://opentenbase:@ip:port/postgres?sslmode=disable" quay.io/prometheuscommunity/postgres-exporter 。

ip和host修改为自己的信息即可，官方示例中对opentenbase用户并没有设置登录密码，我们也不设置密码进行登录.

启动后，我们首先登录到数据库中，然后进行数据库用户的相关设置.

CREATE OR REPLACE FUNCTION __tmp_create_user() returns void as $$
BEGIN
  IF NOT EXISTS (
          SELECT                       -- SELECT list can stay empty for this
          FROM   pg_catalog.pg_user
          WHERE  usename = 'postgres_exporter') THEN
    CREATE USER postgres_exporter;
  END IF;
END;
$$ language plpgsql;

SELECT __tmp_create_user();

DROP FUNCTION __tmp_create_user();

ALTER USER postgres_exporter WITH PASSWORD 'password';

ALTER USER postgres_exporter SET SEARCH_PATH TO postgres_exporter,pg_catalog;

GRANT CONNECT ON DATABASE postgres TO postgres_exporter;

-- OpenTenBase中集成的PostgreSQL版本是10，所以可以执行以下语句，历史版本可前往开源地址进行查看。
GRANT pg_monitor to postgres_exporter;

postgres_exporter启动报错修复

panic: Error converting setting "session_memory_size" value "3M" to float: strconv.ParseFloat: parsing "3M": invalid syntax

goroutine 42 [running]:
main.(*pgSetting).metric(0xc000081720, 0xc0000d5c50?)
        /app/cmd/postgres_exporter/pg_setting.go:87 +0x325
main.querySettings(0x0?, 0xc00010d290)
        /app/cmd/postgres_exporter/pg_setting.go:56 +0x287
main.(*Server).Scrape(0xc00010d290, 0xc000028011?, 0x90?)
        /app/cmd/postgres_exporter/server.go:121 +0xcb
main.(*Exporter).scrapeDSN(0xc0000000c0, 0x44d406?, {0xc000028011, 0x46})
        /app/cmd/postgres_exporter/datasource.go:115 +0x1c5
main.(*Exporter).scrape(0xc0000000c0, 0x0?)
        /app/cmd/postgres_exporter/postgres_exporter.go:679 +0x16c
main.(*Exporter).Collect(0xc0000000c0, 0xc00003ff60?)
        /app/cmd/postgres_exporter/postgres_exporter.go:568 +0x25
github.com/prometheus/client_golang/prometheus.(*Registry).Gather.func1()
        /go/pkg/mod/github.com/prometheus/client_golang@v1.17.0/prometheus/registry.go:457 +0xe7
created by github.com/prometheus/client_golang/prometheus.(*Registry).Gather in goroutine 18
        /go/pkg/mod/github.com/prometheus/client_golang@v1.17.0/prometheus/registry.go:547 +0xbab

查看postgres_exporter其源码发现端倪:

SELECT name, setting, COALESCE(unit, ''), short_desc, vartype FROM pg_settings WHERE vartype IN ('bool', 'integer', 'real') AND name != 'sync_commit_cancel_wait';

确实是因为session_memory_size的显示问题，不过我已经提交了PR修复，官方修复后即可成功.

配置监控面板

一旦所有组件都成功启动，接下来我们需要前往市场寻找我们想要的监控面板。你可以访问Grafana的官方仪表板市场：https://grafana.com/grafana/dashboards/?search=postgresql 。

一旦找到您喜欢的面板，请点击此处进行导入。以下以ID：9628为示例进行导入操作.

这里选择我们的数据源.

让我们来看一下效果如何:

总结

本次监控将采用Prometheus、Grafana可视化工具以及postgres_exporter对OpenTenBase进行全面监控和优化。首先，通过Docker安装了Prometheus，配置了必要的文件形式进行服务发现，实现了系统正常监控。接着，使用Docker启动Grafana，并配置数据源连接到Prometheus，展示监控面板。最后，安装了postgres_exporter以监控数据库，并解决了启动报错问题。在配置监控面板时，通过Grafana的仪表板市场找到了适合的监控面板，并成功导入使用.

最后此篇关于踩坑指南：入门OpenTenBase之监控篇的文章就讲到这里了,如果你想了解更多关于踩坑指南：入门OpenTenBase之监控篇的内容请搜索CFSDN的文章或继续浏览相关文章，希望大家以后支持我的博客！ 。