通过部署OBCloudExporter使用Prometheus监控OceanBase-云数据库 OceanBase 版-阿里云

本文介绍如何通过部署 OBCloud Exporter 和 Prometheus 进行 OceanBase 云数据库的监控。

背景信息

OBCloud Exporter 是云数据库 OceanBase 提供的一款数据库数据处理工具，可通过该工具完成 OceanBase 数据库的鉴权和数据获取。再结合本地 Prometheus 工具对数据库进行相应的监控。

下文通过系统直接部署和通过 docker 部署两种方式说明相应的工具使用方法。

前提条件

已部署 Java 8 及以上的运行环境。
已完成 Docker 部署。
已完成 kubectl 相关工具部署。

系统运行 Prometheus 监控 OceanBase 云数据

下载 OBCloud Exporter。
说明
目前 OBCloud Exporter 暂未放开直接下载，可联系技术支持人员获取。

部署 OBCloud Exporter。

解压 OBCloud Exporter 安装包，安装目录为 /opt/obcloud-exporter。
```
mkdir /opt/obcloud-exporter
unzip Obcloud_Exporter.zip -d /opt/obcloud-exporter
```
解压后目录包含如下文件：
- Dockerfile：Docker 容器构建文件。
- muticloud_metric_config.yaml：指标配置文件，此文件默认不需要修改。
- application.yaml：采集配置文件。
- obcloud-exporter-1.0-SNAPSHOT-jar-with-dependencies.jar：OBCloud Exporter 程序。
- readme.md：项目说明。

编辑配置文件 application.yaml。

aliyun_monitor:
  ## 身份凭据
  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
  ## 实例信息
  instances:
    instance_id: xxx
    tenant_id: xxx
    instance_type: cluster
    metrics: 
      - sql_all_rt
      - sql_delete_rt

参数说明：

参数名称	是否必填	参数描述	示例值
access_key_id	是	鉴权信息，访问我的账号 > AccessKey 获取，可在对应平台申请。具体操作，请参见，创建AccessKey。	************
access_key_secret	是	鉴权信息，访问我的账号 > AccessKey 获取，可在对应平台申请。具体操作，请参见，创建AccessKey。	************
region_id	是	地域信息，请参见公有云服务区域说明。	ap-southeast-1
end_point	是	终端地址，请参见公有云服务区域说明。	oceanbasepro.ap-southeast-1.aliyuncs.com
metric_meta_auto_refresh	否	是否定时刷新 metric 指标，默认为 false。	false
default_metric	否	默认指标，当没有配置 instances 指定采集的实例和指标时，可通过 default_metric 控制账号下所有实例采集指定的指标。	- sql_all_rt
instance_id	否	集群实例 ID 或租户实例 ID。可包含多个集群、租户实例，通过短划线（-）并列填入。	ob************
tenant_id	否	查询集群下指定租户，需配置 tenant_id, instance_type=cluster 时可以不配置。当实例为租户实例时，需 instance_id 和 tenant_id 都配置相同的实例 ID，并且指定 instance_type 为 tenant。	t************
instance_type	否	实例类型： cluster：集群主机维度监控指标，并且会自动采集集群下所有租户的监控数据。 tenant：租户数据库维度指标。	tenant
metrics	否	指标信息，默认为采集全部指标。具体指标清单，请参见本文监控指标清单章节。说明采集指标过多可能会影响采集速度，适当情况下拆分为多个 exporter。	- sql_all_rt

通过 Java 运行 OBCloud Exporter。

可以通过如下命令，指定配置文件启动 OBCloud Exporter。

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

-Dconfig：（可选）指定监控配置文件启动。

--spring.config.location：（可选）程序默认集成并开启了 SpringBoot 的 actuator 组件，默认端口为 8082，实际使用中也可以自行配置，根据实际配置的地址端口进行访问。默认配置为：

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

常见示例：

# 默认配置启动 OBCloud Exporter
java -jar obcloud-exporter-1.0-SNAPSHOT-jar-with-dependencies.jar
# 指定环境配置变量启动 OBCloud Exporter
java -jar obcloud-exporter-1.0-SNAPSHOT-jar-with-dependencies.jar --spring.config.location=/xx/application.properties
# 指定监控配置文件启动 OBCloud Exporter
java -Dconfig=/xx/application.yaml -jar obcloud-exporter-1.0-SNAPSHOT-jar-with-dependencies.jar
# 同时指定监控配置文件和环境变量配置启动 OBCloud Exporter
java -Dconfig=/xx/application.yaml -jar obcloud-exporter-1.0-SNAPSHOT-jar-with-dependencies.jar --spring.config.location=/xx/application.properties

通过浏览器验证部署结果，访问对应 IP 地址的 9400 端口，确认是否获取到监控数据。
说明
实际使用中，根据实际配置的地址端口进行访问。

下载 Prometheus 软件，在官网找到所需版本的 Prometheus 安装包，进行下载，如下以 2.50.1 的 Linux 版本为例。
```
wget https://github.com/prometheus/prometheus/releases/download/v2.50.1/prometheus-2.50.1.linux-amd64.tar.gz
```

部署 Prometheus。

解压并安装 Prometheus 软件，安装目录为 /opt/prometheus。

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

转移配置文件 prometheus.yml 到工作目录，并根据需要进行编辑。

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

修改如下参数：

global:
  scrape_interval: 30s
  scrape_timeout: 20s

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

新建 Prometheus 服务文件和相关数据存储目录。

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

填写如下内容并保存。

说明

User（用户）和 Group（用户组）参数是可选的，设置方法请参考下一步骤 设置用户名和用户组。

[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

（可选）设置用户名和用户组，上一步骤中配置已有的用户/用户组或者没有配置，可忽略此步骤。

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

启动 Prometheus 服务。

# 加载新的 systemd 配置
sudo systemctl daemon-reload

# 启动 Prometheus 服务
sudo systemctl start prometheus

# 设置开机启动
sudo systemctl enable prometheus

# 检查服务状态
sudo systemctl status prometheus

确认 Prometheus 是否启动成功。
```
 sudo netstat -ntlp | grep 9090
```

通过 docker 部署 prometheus 监控 OceanBase 云数据库

下载 OBCloud Exporter。
说明
目前 OBCloud Exporter 暂未放开直接下载，可联系技术支持人员获取。

部署 OBCloud Exporter。

解压 OBCloud Exporter 安装包，安装目录为 /opt/obcloud-exporter。
```
mkdir /opt/obcloud-exporter
unzip Obcloud_Exporter.zip -d /opt/obcloud-exporter
```
解压后目录包含如下文件：
- Dockerfile：Docker 容器构建文件。
- muticloud_metric_config.yaml：指标配置文件，此文件默认不需要修改。
- application.yaml：采集配置文件。
- obcloud-exporter-1.0-SNAPSHOT-jar-with-dependencies.jar：OBCloud Exporter 程序。
- readme.md：项目说明。

编辑配置文件 application.yaml。

aliyun_monitor:
  ## 身份凭据
  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
  ## 实例信息
  instances:
    instance_id: xxx
    tenant_id: xxx
    instance_type: cluster
    metrics: 
      - sql_all_rt
      - sql_delete_rt

参数说明：

参数名称	是否必填	参数描述	示例值
access_key_id	是	鉴权信息，访问我的账号 > AccessKey 获取，可在对应平台申请。具体操作，请参见，创建AccessKey。	************
access_key_secret	是	鉴权信息，访问我的账号 > AccessKey 获取，可在对应平台申请。具体操作，请参见，创建AccessKey。	************
region_id	是	地域信息，请参见公有云服务区域说明。	ap-southeast-1
end_point	是	终端地址，请参见公有云服务区域说明。	oceanbasepro.ap-southeast-1.aliyuncs.com
metric_meta_auto_refresh	否	是否定时刷新 metric 指标，默认为 false。	false
default_metric	否	默认指标，当没有配置 instances 指定采集的实例和指标时，可通过 default_metric 控制账号下所有实例采集指定的指标。	- sql_all_rt
instance_id	否	集群实例 ID 或租户实例 ID。可包含多个集群、租户实例，通过短划线（-）并列填入。	ob************
tenant_id	否	查询集群下指定租户，需配置 tenant_id, instance_type=cluster 时可以不配置。当实例为租户实例时，需 instance_id 和 tenant_id 都配置相同的实例 ID，并且指定 instance_type 为 tenant。	t************
instance_type	否	实例类型： cluster：集群主机维度监控指标，并且会自动采集集群下所有租户的监控数据。 tenant：租户数据库维度指标。	tenant
metrics	否	指标信息，默认为采集全部指标。具体指标清单，请参见本文监控指标清单章节。说明采集指标过多可能会影响采集速度，适当情况下拆分为多个 exporter。	- sql_all_rt

通过 Docker 启动 OBCloud Exporter。

在/opt/obcloud-exporter目录下，构建 obcloud-exporter 容器。
```
cd /opt/obcloud-exporter
docker build -t obcloud-exporter:1.0 .
```

启动容器或者映射外部配置文件启动。

直接启动 Docker 容器

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

通过映射外部配置文件启动 Docker 容器。

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

通过浏览器验证部署结果，访问对应 IP 地址的 9400 端口，确认是否获取到监控数据。
说明
实际使用中，根据实际配置的地址端口进行访问。

创建 Prometheus 配置文件 prometheus.yml。

vi /usr/local/bin/prometheus.yml

编辑配置文件内容：

global:
  scrape_interval: 30s
  evaluation_interval: 30s

scrape_configs:
  - job_name: obcloud-exporter-test
    static_configs:
        # 本地服务器加端口
      - targets: ['obcloud-exporter:9400']
        labels:
          instance: obcloud-exporter

启动 Prometheus 服务。

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

确认 Prometheus 是否启动成功。
```
sudo netstat -ntlp | grep 9090
```

通过 kubenetes 部署 Prometheus 监控 OceanBase 数据库

下载 OBCloud Exporter。
说明
目前 OBCloud Exporter 暂未放开直接下载，可联系技术支持人员获取。
解压 OBCloud Exporter 安装包，安装目录为 /opt/obcloud-exporter。
```
mkdir /opt/obcloud-exporter
unzip Obcloud_Exporter.zip -d /opt/obcloud-exporter
```
解压后目录包含如下文件：
- Dockerfile：Docker 容器构建文件。
- muticloud_metric_config.yaml：指标配置文件，此文件默认不需要修改。
- application.yaml：采集配置文件。
- obcloud-exporter-1.0-SNAPSHOT-jar-with-dependencies.jar：OBCloud Exporter 程序。
- readme.md：项目说明。
打包并上传 OBCloud Exporter 的镜像文件。
1. 在/opt/obcloud-exporter目录下，构建 obcloud-exporter 容器。
```
cd /opt/obcloud-exporter
docker build -t obcloud-exporter:1.0 .
```
2. 登录云厂商镜像仓库，下文以阿里云镜像库为例，实际使用中根据个人需要修改。
```
docker login registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com
Username: ****@test.com
Password:
```
3. 将镜像名称改成对应的镜像仓库名。
```
docker tag obcloud-exporter:1.0 registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/obcloud-exporter:1.0
```
4. docker push 上传到镜像仓库。
```
docker push registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/obcloud-exporter:1.0
```

在本地编辑配置文件 deployment.yml。

创建配置文件 deployment.yml。
```
vi /opt/obcloud-exporter/deployment.yml
```

编辑配置文件：

apiVersion: v1
kind: ConfigMap
metadata:
  name: exporter-config
  namespace: default
  labels: {}
  annotations: {}
data:
  application.yaml: |
    ## 监控名称
    aliyun_monitor:
      ## 身份凭据
      credential:
        access_key_id: xxx
        access_key_secret: xx
        region_id: ap-southeast-1
        ## 终端地址
        end_point: xxx
      ## 是否定时刷新metric指标，默认为false（目前仅支持阿里云）
      metric_meta_auto_refresh: false
      ## 默认指标，当没有配置instances自动获取实例时，可通过default_metric指定采集的指标
      default_metric:
        - sql_all_rt
        - sql_delete_rt
      instances:
        - ## 实例id
          instance_id: xxx
          ## 实例类型：cluster集群主机维度监控指标（包含tenant维度）， tenant租户数据库维度指标.
          instance_type: cluster
          ## 指定采集的指标
          metrics:
            - sql_all_rt
            - sql_delete_rt
        - ## 实例id
          instance_id: xxx
          ## 查询集群下指定租户，需配置tenant_id, instance_type=cluster时可不配。
          ## 当实例为租户实例时，需instance_id和tenant_id都配置相同的实例id，并且指定instance_type为tenant
          tenant_id: xxx
          ## 实例类型：cluster集群主机维度监控指标（包含tenant维度）， tenant租户数据库维度指标.
          instance_type: tenant
          ## 指定采集的指标
          metrics:
            - sql_all_rt
            - sql_delete_rt
    ## 监控名称
    muti_monitor:
      ## 身份凭据
      credential:
        access_key_id: xxx
        access_key_secret: xx
        ## 终端地址
        end_point: xxx
        ## 是否定时刷新metric指标，默认为false（目前仅支持阿里云）
        metric_meta_auto_refresh: false
      instances:
        - ## 实例id
          instance_id: xxx
          ## 查询集群下指定租户，需配置tenant_id, instance_type=cluster时可不配。
          ## 当实例为租户实例时，需instance_id和tenant_id都配置相同的实例id，并且指定instance_type为tenant
          tenant_id: xxx
          ## 实例类型：cluster集群主机维度监控指标（包含tenant维度）， tenant租户数据库维度指标.
          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"  # 设置时区
          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

参数说明：

参数名称	是否必填	参数描述	示例值
access_key_id	是	鉴权信息，访问我的账号 > AccessKey 获取，可在对应平台申请。具体操作，请参见，创建AccessKey。	************
access_key_secret	是	鉴权信息，访问我的账号 > AccessKey 获取，可在对应平台申请。具体操作，请参见，创建AccessKey。	************
region_id	是	地域信息，请参见公有云服务区域说明。	ap-southeast-1
end_point	是	终端地址，请参见公有云服务区域说明。	oceanbasepro.ap-southeast-1.aliyuncs.com
metric_meta_auto_refresh	否	是否定时刷新 metric 指标，默认为 false。	false
default_metric	否	默认指标，当没有配置 instances 指定采集的实例和指标时，可通过 default_metric 控制账号下所有实例采集指定的指标。	- sql_all_rt
instance_id	否	集群实例 ID 或租户实例 ID。可包含多个集群、租户实例，通过短划线（-）并列填入。	ob************
tenant_id	否	查询集群下指定租户，需配置 tenant_id, instance_type=cluster 时可以不配置。当实例为租户实例时，需 instance_id 和 tenant_id 都配置相同的实例 ID，并且指定 instance_type 为 tenant。	t************
instance_type	否	实例类型： cluster：集群主机维度监控指标，并且会自动采集集群下所有租户的监控数据。 tenant：租户数据库维度指标。	tenant
metrics	否	指标信息，默认为采集全部指标。具体指标清单，请参见本文监控指标清单章节。说明采集指标过多可能会影响采集速度，适当情况下拆分为多个 exporter。	- sql_all_rt

保存并更新部署文件后，运行以下命令来应用修改：
```
kubectl apply -f /opt/obcloud-exporter/deployment.yml
```

创建 Prometheus 配置文件 prometheus.yml。

vi /opt/obcloud-exporter/prometheus.yml

编辑配置文件内容：

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数据路径
            - "--storage.tsdb.retention.time=15d"
            - "--web.enable-lifecycle" # 支持热更新，直接执行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 #默认开启节点的 30000 端口
      targetPort: http

启动 Prometheus 服务。

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

通过 Prometheus 查看数据库监控

通过浏览器访问 Prometheus 服务地址：http://localhost:9090/targets，查看相应的监控信息。 lQLPJxcJ683eZ_HNAmbNDuKwDdAnFkHqjxkF4KMzI2DYAA_3810_614

配置示例

说明

建议根据实际需求配置监控指标，以确保任务执行效率，避免过多指标影响采集效率。

动态获取账号下实例

采集指定指标

## 监控名称
monitor:
  ## 身份凭据
  credential:
    access_key_id: xxx
    access_key_secret: xx
    region_id: ap-southeast-1
    ## 终端地址
    end_point: xxx
  metric_meta_auto_refresh: false
  ## 默认指标，当没有配置instances自动获取实例时，可通过 default_metric 指定采集的指标
  default_metric:
    - sql_all_rt
    - sql_delete_rt

采集所有指标

## 监控名称
monitor:
  ## 身份凭据
  credential:
    access_key_id: xxx
    access_key_secret: xx
    region_id: ap-southeast-1
    ## 终端地址
    end_point: xxx
  metric_meta_auto_refresh: false

采集账号下指定的集群

采集指定的指标，可根据实际情况选择 instance_type。

## 监控名称
monitor:
  ## 身份凭据
  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

采集所有指标，instance_type 值设定为 cluster 时，可同时采集集群的主机指标和租户数据库指标。

## 监控名称
monitor:
  ## 身份凭据
  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

采集租户数据库所有指标，instance_type 值设定为 tenant 时，只采集指定租户的租户数据库指标。

## 监控名称
monitor:
  ## 身份凭据
  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

采集多个账号

## 监控名称
aliyun:
  ## 身份凭据
  credential:
    access_key_id: xxx
    access_key_secret: xx
    region_id: ap-southeast-1
    end_point: xxx
  metric_meta_auto_refresh: false
muti:
  ## 身份凭据
  credential:
    access_key_id: xxx
    access_key_secret: xx
    end_point: xxx

监控指标清单

集群主机

采集项名称	采集项说明	采集项单位
load1	过去1分钟系统平均负载	-
load5	过去5分钟系统平均负载	-
load15	过去15分钟系统平均负载	-
cpu_percent	CPU 使用率	%
memory_buffers	内核 Buffer Cache 大小	GB
memory_cached	缓存使用的内存	GB
memory_free	可用物理内存大小	GB
memory_used	使用物理内存大小	%
net_recv	每秒接收数据量	MB
net_send	每秒发送数据量	MB
net_throughput	网络吞吐率	MB
ntp_offset_milliseconds	ntp时钟偏移	ms
ob_data_disk_percent	OB 数据盘使用率	%
ob_clog_disk_percent	OB 日志盘使用率	%
ob_data_disk_used_size	磁盘使用量	GB
ob_process_exists	OB进程存活状态	-
ob_clog_io	OB 日志盘平均每秒 IO 次数	times/s
ob_clog_io_read	OB 日志盘平均每秒读 IO 次数	times/s
ob_clog_io_write	OB 日志盘平均每秒写IO 次数	times/s
ob_clog_io_read_time	OB 日志盘平均每次读 IO 耗时	ms
ob_clog_io_time	OB 日志盘平均每次 IO 耗时	ms
ob_clog_io_write_time	OB 日志盘平均每次写 IO 耗时	ms
ob_clog_io_byte	OB 日志盘平均每秒 IO 数据量	MB
ob_clog_io_read_byte	OB 日志盘每秒读 IO 数据量	MB
ob_clog_io_write_byte	OB 日志盘每秒写 IO 数据量	MB
ob_clog_io_util	OB 日志盘 IO 使用率	%
ob_data_io	OB 数据盘平均每秒 IO 次数	times/s
ob_data_io_read	OB 数据盘平均每秒读 IO 次数	times/s
ob_data_io_write	OB 数据盘平均每秒写 IO 次数	times/s
ob_data_io_read_time	OB 数据盘平均每次读 IO 耗时	ms
ob_data_io_time	OB 数据盘平均每次 IO 耗时	ms
ob_data_io_write_time	OB 数据盘平均每次写 IO 耗时	ms
ob_data_io_byte	OB 数据盘平均每秒 IO 数据量	MB
ob_data_io_read_byte	OB 数据盘每秒读 IO 数据量	MB
ob_data_io_write_byte	OB 数据盘每秒写 IO 数据量	MB
ob_data_io_util	OB 数据盘 IO 使用率	%

租户数据库

性能与 SQL

采集项名称	采集项说明	采集项单位
sql_all_count	每秒处理 SQL 语句数	times/s
sql_delete_count	每秒处理 Delete 语句数	times/s
sql_insert_count	每秒处理 Insert 语句数	times/s
sql_other_count	DDL, DCL, DTL 等其他语句数	times/s
sql_replace_count	每秒处理 Replace 语句数	times/s
sql_select_count	每秒处理 Select 语句数	times/s
sql_update_count	每秒处理 Update 语句数	times/s
sql_all_rt	SQL 语句平均处理耗时	ms
sql_delete_rt	Delete 语句平均处理耗时	ms
sql_insert_rt	Insert 语句平均处理耗时	ms
sql_other_rt	DDL, DCL, DTL 等其他语句平均处理耗时	ms
sql_replace_rt	Replace 语句平均处理耗时	ms
sql_select_rt	Select 语句平均处理耗时	ms
sql_update_rt	Update 语句平均处理耗时	ms
p99_sql_all_rt	99 分位 SQL 语句平均处理耗时	ms
active_session	当前活跃会话数	-
all_session	当前会话数	-
sql_distributed_count	每秒处理分布式执行计划数	times/s
sql_local_count	每秒处理本地执行数	times/s
sql_remote_count	每秒处理远程执行计划数	times/s
system_event_internal_total_waits	每秒内部等待事件次数	times/s
system_event_io_total_waits	每秒 IO 等待事件次数	times/s
system_event_latch_total_waits	每秒 latch 等待事件次数	times/s
system_event_other_total_waits	每秒其他等待事件次数	times/s
system_event_row_lock_wait_total_waits	每秒锁等待事件次数	times/s
system_event_sync_rpc_total_waits	每秒同步 RPC 等待事件次数	times/s
wait_event_count	每秒等待事件次数	times/s
system_event_internal_time_waited	内部等待事件平均耗时	ms
system_event_io_time_waited	IO 等待事件平均耗时	ms
system_event_latch_time_waited	latch 等待事件平均耗时	ms
system_event_other_time_waited	其他等待事件平均耗时	ms
system_event_row_lock_wait_time_waited	锁等待时间平均耗时	ms
system_event_sync_rpc_time_waited	同步 RPC 等待事件平均耗时	ms
wait_event_rt	等待事件平均耗时	ms
request_dequeue_count	从处理队列出队的请求数量	times/s
request_enqueue_count	进入处理队列的请求数量	times/s
request_queue_time	SQL 请求在等待队列中的等待耗时	μs
ob_cpu_percent	租户线程CPU使用率	-
memstore_percent	MEMStore使用百分比	-
rpc_packet_in_rt	Rpc 收包平均耗时	μs
rpc_packet_out_rt	Rpc 发包平均耗时	μs
rpc_packet_in	Rpc 收包吞吐量	byte
rpc_packet_out	Rpc 发包吞吐量	byte
opened_cursors_count	打开的游标数	-
ob_worktime	数据库工作时间	s
ob_foreground_worktime	数据库前台工作时间	s
ob_background_worktime	数据库后台工作时间	s
ob_no_idle_waiting_time	数据库非空闲等待时间	s
ob_foreground_no_idle_waiting_time	数据库前台非空闲等待时间	s
ob_background_no_idle_waiting_time	数据库后台非空闲等待时间	s
slow_sql_count	慢sql数量	-

事务

采集项名称	采集项说明	采集项单位
transaction_commit_count	每秒提交事务数	times/s
transaction_count	TPS	times/s
transaction_rollback_count	每秒回滚事务数	times/s
transaction_timeout_count	每秒超时事务数	times/s
transaction_commit_rt	事务平均提交耗时	ms
transaction_rollback_rt	事务平均回滚耗时	ms
transaction_rt	服务端每个事务平均处理时间	ms
trans_commit_log_count	每秒提交的事务日志数	times/s
clog_trans_log_total_size	每秒提交的事务日志大小	byte
memstore_write_lock_fail_count	写锁等待失败次数	times/s
memstore_write_lock_succ_count	写锁等待成功次数	times/s
memstore_write_lock_wait_time	写锁平均等待耗时	μs
transaction_multi_partition_count	每秒分布式事务数	times/s
transaction_single_partition_count	每秒普通事务数	times/s
trans_commit_log_sync_rt	每次事务日志网络同步平均耗时	ms

存储与缓存

采集项名称	采集项说明	采集项单位
active_memstore_used	活跃 MEMStore 大小	MB
major_freeze_trigger	触发合并阈值	MB
memstore_limit	MEMStore的limit	MB
total_memstore_used	MEMStore 总大小	MB
io_read_count	SSStore 每秒读次数	times/s
io_write_count	SSStore 每秒写次	times/s
io_read_rt	SSStore 每次读取平均耗时	ms
io_write_rt	SSStore 每次写入平均耗时	ms
io_read_size	SSStore 每秒读取数据量	byte
io_write_size	SSStore 每秒写入数据量	byte
block_cache_size	块缓存大小	MB
bloom_filter_cache_size	bloom filter 缓存大小	MB
clog_cache_size	Clog 缓存大小	MB
location_cache_size	location 缓存大小	MB
plan_cache_size	执行计划缓存大小	MB
row_cache_size	行缓存大小	MB
block_cache_hit_ratio	块缓存命中率	-
bloom_filter_cache_hit_ratio	bloom filter 缓存命中率	-
clog_cache_hit_ratio	Clog 缓存命中率	-
location_cache_hit_ratio	location 缓存命中率	-
plan_cache_hit_ratio	执行计划缓存命中率	-
row_cache_hit_ratio	行缓存命中率	-
block_cache_req_total	块缓存请求次数	-
bloom_filter_cache_req_total	bloom filter 缓存请求次数	-
clog_cache_req_total	Clog 缓存请求次数	-
location_cache_req_total	location 缓存请求次数	-
row_cache_req_total	行缓存请求次数	-
ob_tenant_binlog_disk_used	binlog日志磁盘使用量	GB
ob_tenant_memory_percent	OB租户内存使用率	%
ob_tenant_log_disk_total_bytes	日志盘总量	GB
ob_tenant_log_disk_used_bytes	日志盘使用量	GB
ob_tenant_server_required_size	数据占用量	GB
ob_tenant_server_data_size	数据量	GB