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Hologres管控台的监控指标

更新时间:

本文为您介绍Hologres各监控指标的含义。通过了解这些监控指标,您可以根据业务需求选择适合的指标,实时查看当前实例的资源使用情况和SQL语句的执行情况,及时识别系统报错并处理实例异常。

注意事项

  • 对QE和FixedQE的特别说明:

    • QE指的是HQE、SQE等Hologres自研向量计算引擎XQE的总称,在慢Query日志中,Engine Type={XQE}的Query在监控指标中都属于QE。

    • FixedQE是指走Fixed Plan链路的执行引擎,在慢Query日志中,Engine Type={FixedQE}(V2.2版本以下均为SDK)的Query在监控指标中属于FixedQE。

  • 对Command Type的特别说明:

    • SQL是什么类型,就会归属为什么类型的Command Type,例如:SQL是INSERT xxx或者INSERT xxx ON CONFLICT DO UPDATE/NOTHING,都会被识别为INSERT类型。

    • UNKNOWN:为系统无法识别的SQL进行分类,无法识别的原因可能是SQL书写错误导致引擎无法识别。

    • UTILITY:表示非SELECT、INSERT、DELETE或UPDATE类型的SQL,例如CREATE、DROP等。

  • 在云监控中,每个指标会有一个唯一的metricid(云监控指标ID),以方便更直观地映射到具体的监控指标。不同的实例类型,指标ID会有不同的前缀,通用型实例、从实例、计算组实例、湖仓加速(共享集群)分别对应standard_follower_warehouse_shared_。每种实例类型支持的指标如下:

  • 如果指标中显示暂无数据,可能当前实例版本暂不支持该指标,或者是长期没有数据。

  • 监控数据最多保留30天。

访问控制

当前Hologres管理控制台的监控页面来源于云监控,如果您使用RAM用户查看监控信息,则需要根据业务情况为RAM用户授予一定的操作权限,具体如下:

  • AliyunCloudMonitorFullAccess:管理云监控的权限。

  • AliyunCloudMonitorReadOnlyAccess:只读访问云监控的权限。

RAM用户授权详情请参见为RAM用户授权

监控指标一览表

当前Hologres提供的监控指标如下:

分类

指标

指标描述

支持的实例类型

备注

CPU

实例CPU使用率(%)

实例CPU的使用率。

通用型实例、从实例、计算组实例

Worker节点CPU使用率(%)

实例内每个Worker的CPU使用率。

Memory

实例内存使用率(%)

实例内总的内存使用率。

通用型实例、从实例、计算组实例

Worker节点内存使用率(%)

实例内每个Worker的内存使用率。

实例中内存的详细使用率(%)

实例中内存按照system、meta、cache、query及background分类的内存使用率。

仅Hologres V2.0及以上版本支持。

QE Query内存使用量(byte)

使用QE执行引擎的Query的内存使用量。

仅Hologres V2.0.44及以上版本、V2.1.22及以上版本支持。

QE Query内存使用率(%)

使用QE执行引擎的Query的内存使用率。

Query QPS and RPS

Query QPS(countS)

实例内Query的总QPS。

通用型实例、从实例、计算组实例、共享集群实例

Query QPS >= QE QPS + FixedQE QPS。

说明

总的QPS会采集所有的Query,包括UNKNOWN、UTILITY、Engine Type={PG}等的Query,因此总QPS会大于或等于QE+FixedQE QPS。

QE Query QPS(countS)

实例内使用QE引擎的Query的QPS。

通用型实例、从实例、计算组实例

仅Hologres V2.2及以上版本支持。

FixedQE Query QPS(countS)

实例内使用FixedQE(原名SDK)引擎的Query的QPS。

DML RPS(countS)

实例内DML Query的总RPS。

通用型实例、计算组实例

DML RPS = QE RPS + FixedQE RPS

QE DML RPS(countS)

实例内使用QE引擎的DML的RPS。

仅Hologres V2.2及以上版本支持。

FixedQE DML RPS(countS)

实例内使用FixedQE引擎的DML的RPS。

Query Latency

Query延迟(milliseconds)

实例内Query的延迟。

通用型实例、从实例、计算组实例、共享集群实例

QE Query延迟(milliseconds)

实例内使用QE引擎的Query的延迟。

通用型实例、从实例、计算组实例

仅Hologres V2.2及以上版本支持。

FixedQE Query延迟(milliseconds)

实例内使用FixedQE引擎的Query的延迟。

Optimization阶段的耗时(milliseconds)

Query在Optimization阶段的耗时。

通用型实例、从实例、计算组实例、共享集群实例

仅Hologres V2.0.44及以上版本、V2.1.22及以上版本支持。

Start Query阶段的耗时(milliseconds)

Query在Start Query阶段的耗时。

Get next阶段的耗时(milliseconds)

Query在Get next阶段的耗时。

Query P99延迟(milliseconds)

Query的P99延迟。

本实例正在运行中Query最长的时长(milliseconds)

本实例正在运行的Query中,运行时间最长的Query的耗时。

Failed Query QPS

失败Query QPS(milliseconds)

实例内失败Query的总QPS。

通用型实例、从实例、计算组实例、共享集群实例

失败Query QPS >= QE失败Query QPS + FixedQE失败Query QPS。

说明

失败Query QPS采集的是总的失败Query,包括UNKNOWN、UTILITY、Engine Type={PG}等失败的Query,因此总失败QPS会大于或等于QE+FixedQE 失败QPS。

QE失败Query QPS(milliseconds)

实例内使用QE引擎的失败Query的QPS。

通用型实例、从实例、计算组实例

仅Hologres V2.2及以上版本支持。

FixedQE失败Query QPS(milliseconds)

实例内使用FixedQE引擎的失败Query的QPS。

通用型实例、计算组实例

Locks

FE等锁的最大耗时(milliseconds)

FE节点中的DDL锁耗时。

通用型实例、从实例、计算组实例

仅Hologres V2.0.44及以上版本、V2.1.22及以上版本支持。

FixedQE的后端拿锁耗时(milliseconds)

FixedQE的锁耗时,通常为HQE锁。

实例总的后端拿锁耗时(milliseconds)

实例内HQE锁的延迟,包括FixedQE的HQE锁延迟。

Connection

总连接数(个)

实例内使用的总连接数。

通用型实例、从实例、计算组实例、共享集群实例

连接数(按DB展开)(个)

实例内每个DB使用的连接数。

通用型实例、从实例、计算组实例

连接数(按FE展开)(个)

实例内每个FE使用的连接数。

连接数使用率最高的FE的连接数使用率(%)

实例内的连接数使用率,默认用连接数使用率最高的FE。

IO

标准IO读吞吐(byte/s)

读取标准存储数据的I/O吞吐量。

通用型实例、从实例、计算组实例

标准IO写吞吐(byte/s)

写入标准存储数据的I/O吞吐量。

通用型实例、计算组实例

低频IO读吞吐(byte/s)

读取低频存储数据的I/O吞吐量。

通用型实例、从实例、计算组实例

低频IO写吞吐(byte/s)

写入低频存储数据的I/O吞吐量。

通用型实例、计算组实例

Storage

标准存储已用容量(byte)

标准存储已使用的存储量。

通用型实例、计算组实例

标准存储使用率(%)

标准存储量的使用率。

低频存储已用容量(byte)

低频存储已使用的存储量。

低频存储使用率(%)

低频存储量的使用率。

Frameworks

FE replay延迟(milliseconds)

每个FE的Replay延迟。

通用型实例、从实例、计算组实例

仅Hologres V2.2及以上版本支持。

Shard多副本同步延迟(milliseconds)

开启Replication后的Shard多副本之间的延迟。

主从同步延迟(milliseconds)

从实例读取主实例数据时的延迟。仅从实例支持显示。

实例间文件同步延迟(milliseconds)

异地容灾实例之间的文件同步延迟。

通用型实例

Auto Analyze

每个DB统计信息缺失的表个数(countS)

每个DB内统计信息缺失的表个数。

通用型实例、计算组实例

仅Hologres V2.2及以上版本支持。

Serverless Computing

正在运行的Serverless Computing的查询中,最长的时长(milliseconds)

开启Serverless Computing后,在Serverless Computing中运行时间最长的Query的时长。

通用型实例、计算组实例

仅Hologres V2.1及以上版本支持。

Binlog

每秒消费Binlog的条数

每秒消费Binlog的条数。

通用型实例、从实例、计算组实例

仅Hologres V2.2及以上版本支持。

每秒消费Binlog的字节数

每秒消费Binlog的字节数。

每个FE的wal sender的使用数(个)

每个FE的Walsender 的使用数。

wal sender使用率最高的FE的wal sender使用率(%)

Walsender使用率最高的FE的Walsender使用率。

Computing Resource

Warehouse_timed_elastic_cores(Count)

实例分时弹性弹出的Core数。

计算组实例

仅Hologres V2.2.21及以上版本支持。

CPU

CPU相关的指标如下。

实例CPU使用率(%)

实例CPU指实例整体的CPU使用率,代表实例的计算负载情况。

  • 在没有查询的时候,后台常驻进程或者异步执行的Compaction都可能占用CPU,因此实例无查询负载时,有少量CPU使用率是正常现象。

  • Hologres因其设计原理可以充分发挥多核并行计算的能力,通常来说单个查询可以迅速将CPU使用率提高到100%,这说明计算资源得到了充分利用。

  • 当实例CPU使用率长期接近100%时(例如CPU使用率连续3小时满载100%,或者连续12小时达到90%以上等),说明实例负载非常高,这通常意味着CPU资源成为了系统的瓶颈,需要分析具体的业务场景和查询,以判断原因。可以从以下几方面判断:

    • 是否有比较大的离线数据导入(INSERT),且数据规模还在日渐增长。

    • 是否有高QPS的查询或写入,共同占用了CPU的全部资源。

    • 是否有上述或上述场景以外的混合负载。

  • 如果确定是业务场景需要,将资源用满,可以对实例进行扩容,以适应更复杂的查询或更大的数据量。

Worker节点CPU使用率(%)

Worker节点CPU指实例内每个Worker的CPU使用率,代表每个Worker的计算负载情况。Hologres根据实例规格,提供不同的Worker节点数,详情见实例规格概述

  • 当前指标只有Hologres V1.1及以上版本支持显示。

  • 当实例内所有Worker节点CPU使用率都长期接近100%时,说明实例的负载非常高,需要根据业务情况合理地优化资源使用或者扩容。

  • 当实例只有部分Worker节点的CPU水位比较高,部分Worker节点的CPU水位较低时,说明Worker资源有倾斜,常见倾斜原因以及排查方法请参见监控指标常见问题

Memory

内存相关的指标如下。

实例内存使用率(%)

实例内存使用率代表实例整体的内存综合使用率。

  • Hologres的内存资源采用预留模式,在没有查询的时候,也会有数据表的元数据、索引、数据缓存等加载到内存中,以便加快检索和计算,此时内存使用率不为零是正常情况。理论上,在无查询的情况,内存使用率达到30%~40%左右都属于正常情况。

  • 当内存使用率稳定增长,长期接近80%时,通常意味着内存资源可能成为了系统的瓶颈,可能会影响实例的稳定性或性能。

  • 可以根据实例内存分布使用率,并结合业务的QPS等指标综合判断谁占用了较高的内存,从而做相应的优化。详情可以参见OOM常见问题排查指南

Worker节点内存使用率(%)

Worker节点内存使用率指实例内每个Worker的内存使用率,代表每个内存的计算负载情况。Hologres根据实例规格,提供不同的Worker节点数,详情见实例规格概述

  • 当前指标仅Hologres V1.1及以上版本支持显示。

  • 当实例內所有Worker节点的内存水位都长期接近80%时,说明实例的负载非常高,需要根据业务情况合理地优化资源或者扩容。

  • 当实例只有部分Worker节点内存水位比较高,部分Worker节点内存水位较低时,说明Worker资源有倾斜,常见倾斜原因以及排查方法请参见监控指标常见问题

实例中内存的详细使用率(%)

在Hologres中,内存会分为系统(system)、元数据(meta)、缓存(cache)、计算(query)、后端进程(background)等几个部分。从V2.0.15版本开始,支持实例内存分布使用率的监控指标,可以通过该指标查看内存的分布情况,从而进行针对性优化。主要包括以下指标:

  • System:系统内存,指系统组件运行时占用的内存,组件包括Holohub、Gateway、FE(Frontend)等,其中FE会包括FE Master和FE Query,因此System内存也会随着Query的运行而波动。

  • Cache:缓存占用的内存,缓存的内存主要包括:

    • SQL相关的缓存:例如result cache、block cache等,与SQL有关,根据Query运行状态动态变化。如果SQL有命中缓存(例如通过explain analyze查看Physical read bytes字段,数据越小说明缓存命中率越高),将会提升查询性能。但SQL的缓存也有一定的上限。

    • Meta缓存:包括表的Schema Meta、文件Meta等,为了Query的高效执行,Hologres的存储引擎会预先将Meta相关的数据加载进缓存中,从而减少Meta的冷访问,提升查询性能。

    • 缓存有固定大小,一般占用实例总内存的30%左右。当实例没有查询负载时,也会存在一定的缓存占用,主要是Meta占用的缓存。

  • Meta:元数据、文件等占用的内存,元数据的内存使用采用Lazy Open模式,即频繁被访问的元数据会常驻内存中,未被访问的元数据则不会放在内存中,以此来减少元数据对内存的占用。一般建议Meta占用的内存维持在总内存的30%以内。如果Meta占用的内存较高,说明实例中访问的文件数较多,或者分区表较多,可以通过表统计信息查看与分析对实例中的表做相关治理。

  • Query:代表执行SQL时消耗的内存,与Query的复杂度、并发度等正相关。主要包括Fixed Plan、HQE、SQE等执行SQL消耗的内存。

    • Query计算的内存会采用弹性机制,即单个Worker最低使用20 GB,最高使用根据实例的总空闲内存浮动,其他分类中内存占用越多,会导致计算部分弹性的内存越少。

    • 如果Query占用的内存较多,甚至出现了OOM的现象,说明Query较复杂或者并发度较高,建议对Query调优或者对实例扩容,以避免实例高水位运行,详情请参见优化查询性能

  • Background:后台任务占用的内存,包括Compaction、Flush等任务,一般Background消耗的内存较少,约在5%以内。但如果对表修改了索引、执行了大量的写入或更新等操作,Background的内存占用将会上升,并随任务的结束而下降。

  • Memtable:内存表占用的内存,在Hologres中Memtable(内存表)主要用于存储有实时写入、更新、删除等操作完成之后的表数据。一般Memtable的内存占用在5%以内。

QE Query内存使用量(byte)

指实例中使用了HQE、SQE等Hologres自研引擎XQE的Query,在运行过程中的内存使用量。

  • 该指标仅Hologres V2.0.44及以上版本、V2.1.22及以上版本支持显示。

  • 在内存细分类中,Query的内存使用量大于QE Query内存使用量。

通过QE Query内存使用量可知该实例中运行的Query复杂度,如果内存使用量较多,说明Query比较复杂,使用的内存较多。

QE Query内存使用率(%)

QE Query内存使用率可以判断当前实例的负载情况,如果QE内存使用率较高,可能因内存不足而导致OOM,需要治理Query或者扩容。

该指标仅Hologres V2.0.44及以上版本、V2.1.22及以上版本支持显示。

Query QPS and RPS

Query QPS(countS)

Query QPS代表实例中平均每秒SQL语句的执行次数,为实例内总的QPS。包括SELECT、INSERT、UPDATE和DELETE、UTILITY、UNKNOWN等SQL语句。Query QPS >= QE Query + FixedQE Query QPS

QE Query QPS(countS)

指实例内使用QE引擎的Query每秒执行的次数。包括SELECT、INSERT、UPDATE和DELETE四种类型的SQL语句。

该指标仅Hologres V2.2及以上版本支持显示。

FixedQE Query QPS(countS)

指实例内使用FixedQE引擎的Query每秒执行的次数(走Fixed Plan链路,原名SDK)。包括SELECT、INSERT、UPDATE和DELETE四种类型的SQL语句。

该指标仅Hologres V2.2及以上版本支持显示。

DML RPS(countS)

DML RPS代表实例内Query每秒导入或者更新的数据记录条数,包括INSERT、UPDATE和DELETE三种类型的SQL语句,因此DML RPS = QE DML RPS + FixedQE DML RPS

QE DML RPS(countS)

指实例内使用QE引擎的Query每秒导入或者更新的数据记录条数,包括INSERT、UPDATE和DELETE三种类型的SQL语句。

  • 该指标仅Hologres V2.2及以上版本支持显示。

  • 使用QE引擎导入或更新数据的常见场景如下:

    • MaxCompute或OSS外部表的批量导入或更新。

    • Copy批量写入或更新。

    • Hologres表之间的批量导入。

FixedQE DML RPS(countS)

指实例内使用FixedQE引擎的Query每秒导入或者更新的数据记录条数(原指标名为SDK),包括INSERT、UPDATE和DELETE三种类型的SQL语句。其中:

Query Latency

Query延迟(milliseconds

实例内运行的所有Query的平均延迟,包括SELECT、INSERT、UPDATE和DELETE、UTILITY、UNKNOWN等SQL语句。Query延迟 >= MAX(QE Query延迟,FixedQE Query延迟)

QE Query延迟(milliseconds)

实例内使用QE引擎的Query的平均延迟,包括SELECT、INSERT、UPDATE和DELETE四种类型的Query。

  • 该指标仅Hologres V2.2及以上版本支持显示。

  • 对于QE Query的延迟增加排查,可以结合Optimization耗时、Start Query耗时、Get next耗时、QE QPS等指标一起排查。

FixedQE Query延迟(milliseconds)

实例内使用FixedQE引擎的Query的平均延迟,包括SELECT、INSERT、UPDATE和DELETE四种类型的Query。

  • 该指标仅Hologres V2.2及以上版本支持显示。

  • FixedQE Query延迟高可能是如下原因:

    • 偶发变高:可能是因为存在HQE锁,可以查看FixedQE的后端拿锁耗时是否增加,若增加说明有锁,可以通过Query洞察排查具体的拿锁Query。

    • 一直延迟高:可能是因为建表不合理,或着受其他复杂Query的影响等,可以参考Blink和Flink常见问题及诊断进行排查。

Optimization阶段的耗时(milliseconds)

实例内Query在Optimization阶段的耗时,该阶段主要用于优化器QO解析SQL,并生成对应的物理Plan以便执行引擎跟进Plan去执行。

  • 该指标仅Hologres V2.0.44及以上版本、V2.1.22及以上版本支持显示。

  • 如果Optimization阶段耗时较长,说明实例中Query较复杂,导致解析Query耗费较多时间。如果实例中的Query只是传入的参数不同,建议使用Prepared Statement模式降低QO耗时,详情请参见JDBC

Start Query阶段的耗时(milliseconds)

实例内Query在Start Query阶段的耗时,该阶段为真正开始执行Query前的初始化阶段,包括了加锁,对齐Schema版本等过程。

  • 该指标仅Hologres V2.0.44及以上版本、V2.1.22及以上版本支持显示。

  • 如果Start Query阶段耗时较长,通常是由于等待锁或者高CPU占用导致资源等待,可以结合执行计划等细致分析。

Get next阶段的耗时(milliseconds)

Get next是指从Start Query阶段结束开始计算,到所有结果均返回所花费的时间,包括计算、返回结果等步骤的耗时。

  • 该指标仅Hologres V2.0.44及以上版本、V2.1.22及以上版本支持显示。

  • 如果Get next阶段耗时较长,通常是由于计算复杂导致,可以结合QE内存使用、QE QPS等指标一起排查。如无明显异常,也可能是客户端在等待返回数据。

Query P99延迟(milliseconds)

实例内运行的所有Query的P99延迟,包括SELECT、INSERT、UPDATE和UTILITY、以及系统Query等。

本实例正在运行中Query最长的时长(milliseconds)

指实例中正在运行的Query持续时长,默认汇报当前时刻运行时间最长的Query时长,包括SELECT、INSERT、UPDATE和DELETE、UTILITY、UNKNOWN等SQL语句。

  • 该指标仅Hologres V1.1及以上版本支持显示。

  • Hologres是分布式系统,根据实例的规格会有不同的Worker节点。Query运行时会在不同的Worker节点随机分发。正在运行的Query持续时长会根据每个Worker节点上Query运行时长,汇报当前时刻运行时间最长的Query,例如当前时刻不同的Worker节点分别在运行持续时长为10分钟、5分钟和30秒的Query,此时正在运行的Query持续时长将会显示为10分钟。

  • 可以根据Query的运行时长,并结合活跃Query或者慢Query日志判断Query运行时长是否合理,排查并解决Query运行时间较长的问题,及早处理死锁、卡住等情况。

说明

监控指标每隔1分钟汇报一次,因此指标中“正在运行的持续时长” x轴开始时间与Query真正开始的时间有误差,该指标仅作为异常情况问题排查的辅助指标,即通过该指标快速定位到实例有运行时长较长的Query,作为自运维的辅助指标,不提供精确Query运行时间。

Failed Query QPS

失败Query QPS(milliseconds)

失败Query数代表实例内平均每秒SQL语句失败的次数,包括SELECT、INSERT、UPDATE和DELETE、UTILITY、UNKNOWN等SQL语句。失败Query QPS >= QE 失败Query QPS + FixedQE 失败Query RPS

可以根据失败的Query类型和次数,在慢Query日志中查找失败的Query并分析原因,以提高系统的可用性。

QE失败Query QPS(milliseconds)

指实例内使用QE引擎的Query每秒失败的次数。包括SELECT、INSERT、UPDATE和DELETE四种SQL语句。

该指标仅Hologres V2.2及以上版本支持显示。

FixedQE失败Query QPS(milliseconds)

指实例内使用FixedQE引擎的Query每秒失败的次数。包括SELECT、INSERT、UPDATE和DELETE四种SQL语句。

该指标仅Hologres V2.2及以上版本支持显示。

Locks

FE等锁的最大耗时(milliseconds)

Hologres是分布式系统,会有多个FE节点负责SQL的解析、分发及路由。当不同的连接请求被路由到同一个FE节点,并对同一个表做DDL操作(如CREATE、DROP)时,会产生FE锁。FE等锁耗时反映了每个FE等待DDL锁的耗时。

  • 该指标仅Hologres V2.2及以上版本支持显示。

  • 一般来说,只要执行DDL操作就可能会产生锁耗时,FE锁耗时超过5分钟,同时“FE replay延迟”指标也出现较高的延迟,可能是因为有DDL执行卡住了,通过Query管理排查运行时间较长的Query并及时终止该进程。

FixedQE的后端拿锁耗时(milliseconds)

对于INSERT、DELETE或UPDATE等类型,走HQE链路的Query会使用表锁,走FixedPlan链路的Query会使用行锁。FixedQE的后端拿锁表示走FixedPlan链路的Query涉及到的表被加了行锁,同时走HQE链路的Query对该表加了表锁,导致FixedPlan的Query需要等锁,进而导致FixedQE拿锁耗时增加。

  • 该指标仅Hologres V2.2及以上版本支持显示。

  • 如果FixedQE的拿锁耗时较长,可以通过慢Query日志定位到比较慢的FixedQE Query,然后通过Query洞察排查拿锁的HQE Query。

实例总的后端拿锁耗时(milliseconds)

表示INSERT、DELETE或UPDATE类型的Query在实例中总的拿锁耗时,包括FixedQE的拿锁耗时和HQE Query之间的拿锁耗时。

  • 该指标仅Hologres V2.2及以上版本支持显示。

  • 如果拿锁耗时较长,可以通过慢Query日志定位到比较慢的INSERT、DELETE或UPDATE类型的Query,再通过Query洞察排查拿锁的HQE Query。

Connection

总连接数(个)

Hologres根据实例的规格,设置不同的默认总连接数,详情请参见实例规格概述。总连接数代表实例当前已经使用的连接总个数,包括active(活跃)、idle(空闲)、idle in transaction(已失败事务中的空闲状态)等连接状态。可以通过Query管理查看当前的连接使用情况,当出现连接不足时,及时kill空闲连接。

连接数(按DB展开)(个)

按照DB汇总的连接数使用个数,判断每个DB的连接使用情况。其中:

  • 每个DB的总连接数上限默认是128,详情请参见实例规格概述

  • 当每个DB的连接数长期接近最大值时,说明实例的连接数使用较多,可以根据业务情况查看是空闲连接还是业务连接,详情请参见连接数管理,并根据业务情况及时清理空闲连接或者扩容获取更多的连接。

  • 当部分Worker节点连接数较高,部分Worker节点的连接数较低时,说明实例的连接负载不均,通过连接数管理查看空闲连接并及时清理,以缓解连接负载不均的情况。

连接数(按FE展开)(个)

按照FE汇总的连接数使用个数,判断每个FE的连接使用情况。其中:

  • 每个FE节点的总连接数上限默认是128,详情请参见实例规格概述

  • 当每个FE节点的连接数长期接近最大值时,说明实例的连接数使用较多,可以根据业务情况查看是空闲连接还是业务连接,详情请参见连接数管理,并根据业务情况及时清理空闲连接或者扩容获取更多的连接。

  • 当部分Worker节点连接数较高,部分Worker节点的连接数较低时,说明实例的连接负载不均,通过连接数管理查看空闲连接并及时清理,以缓解连接负载不均的情况。

连接数使用率最高的FE的连接数使用率(%)

代表使用率最高的FE(Frontend)节点的使用率,汇报每个FE节点的最大值,即Max(frontend_connection_used_rate),可以更加方便的知道使用的连接数是否即将超过某个Frontend节点的最大连接数,造成无法连接的情况。多个FE节点之间采用轮训策略(Round Robin),新建连接依次与不同Frontend节点建立物理连接。可以通过Query管理查看当前的连接使用情况,当出现连接不足时,及时kill空闲连接。

IO

I/O吞吐代表实例的I/O吞吐量,描述实例的读写数据量,反映实例访问磁盘时读写的繁忙度。您可以从I/O层面了解实例的压力情况和负载变化,及时诊断问题。其中1 GiB=1024 MiB=1024 * 1024 KiB

标准IO读吞吐(byte/s

代表Query读取标准存储数据时的I/O吞吐。

标准IO写吞吐(byte/s)

代表Query写入标准存储数据时的I/O吞吐。

低频IO读吞吐(byte/s)

代表Query读取低频存储数据时的I/O吞吐。

低频IO写吞吐(byte/s)

代表Query写入低频存储数据时的I/O吞吐

Storage

实例存储的数据占用的逻辑磁盘大小,是所有DB存储用量的总和。其中1 GiB=1024 MiB=1024*1024 KiB。Hologres存储用量可以持续增加,没有硬限制。

包年包月付费模式下购买的实例存储用量用完后,超出部分会自动转为按量计费,不会影响系统稳定性与使用

建议超出存储资源之后及时对存储进行升级配置,或者及时清理无用的数据,避免造成不必要的更昂贵的存储费用。节省的存储资费,可以用来投入到计算资源当中。

可以通过pg_relation_size函数查看表和DB的存储大小,以及存储明细。同时也可以使用Table Info对实例中的表进行精细化管理。

标准存储已用容量(byte)

标准存储已经使用的存储容量,若超过购买的存储容量,可以适当扩容存储。

标准存储使用率(%)

标准存储已经使用的存储使用率,若超过购买的存储容量,可以适当扩容存储。

低频存储已用容量(byte)

低频存储已经使用的存储容量,若超过购买的存储容量,可以适当扩容存储。

低频存储使用率(%)

低频存储已经使用的存储使用率,若超过购买的存储容量,可以适当扩容存储。

Framework

FE replay延迟(milliseconds)

Hologres为分布式系统,在接入层有多个Frontend(FE)负责SQL的解析、分发、路由。对于DDL,Hologres的原理是先在一个FE执行,然后其余FE节点replay。其中:

  • FE replay需要一定的时间,一般来说,Relay延迟在毫秒级、秒级都为正常情况。

  • 当某个FE replay的延迟超过分钟级时,可能是由于DDL太多,replay不及时;若是延迟一直增加,可能是Query卡住了,可以通过hg_stat_activity排查耗时较高的Query,并及时Kill。

  • 该指标仅Hologres V2.2及以上版本支持。

Shard多副本同步延迟(milliseconds)

Shard多副本延迟是指实例开了Replication后,主从Shard之间的副本数据同步延迟。

  • 通常Shard多副本延迟为毫秒级。

  • 当有大量数据写入、更新或频繁执行DDL操作时,可能会导致同步延迟。

主从同步延迟(milliseconds)

主从实例同步延迟表示从实例读取主实例数据时的延迟(毫秒),其中:

  • 仅从实例显示该指标,主实例默认不显示。

  • 只有在从实例绑定了主实例之后,该指标才会显示数据(0ms),当主实例有数据写入时,从实例的同步延迟会出现数据波动。

  • 通常情况下,主从实例的同步延迟为毫秒级,当实例偶尔出现延迟抖动时,可能原因为主实例在做DDL等元数据修改的操作,可忽略。若长期延迟较大(大于秒),可能原因为实例水位较高,资源不足,您可以结合CPU、内存等水位情况综合评估,并适当扩容以减少延迟。

  • 实例重启或者升级期间,同步延迟可能增加到分钟级别,并会自动恢复。

实例间文件同步延迟(milliseconds)

指异地容灾实例间的文件同步延迟,仅在Follower实例(只读从实例)上展示该指标。

Auto Analyze

每个DB统计信息缺失的表个数(countS)

代表每个DB中,统计信息缺失的表的个数。

  • 该指标仅Hologres V2.2及以上版本支持显示。

  • 对于Hologres V2.0及以上版本的实例,会默认开启新版本Auto Analyze机制,当表刚创建或者有大量数据写入或更新时,Auto Analyze可能未及时更新统计信息,可以先暂时观测一段时间。

  • 如果某个DB长期(超过数小时或数天)有缺失统计信息的表,可能是因为未到达Auto Analyze的阈值,可以通过HG_STATS_MISSING视图查看哪些表缺失统计信息,并对表手动执行Analyze以更新统计信息。

  • 如果某个DB长期(超过数小时或数天)有缺失统计信息的表,可能是因为未达到Auto Analyze的阈值,可以查看表的统计信息,并手动对表执行Analyze。详情请参见ANALYZE和AUTO ANALYZE

Serverless Computing

正在运行的Serverless Computing的查询中,最长的时长(milliseconds)

Hologres支持Serverless Computing,可以将指定的Query运行在Serverless Computing资源池中,隔离本实例以及任务,确保Query快速运行。

  • 该指标仅Hologres V2.1及以上版本支持显示。

  • 该指标反映了Query在Serverless Computing的运行时长,默认展示运行时间最长的Query的时长,同时结合hg_stat_activity定位Query在Serverless的运行情况。

Binlog

每秒消费Binlog的条数或字节数

Hologres支持订阅Hologres Binlog功能,通过Binlog可以实现数据的实时分层,加速数据流转。

每秒消费Binlog的条数(countS)

指每秒钟消费Binlog的条数。该指标仅在Hologres V2.2及以上版本支持显示。

每秒消费Binlog的字节数(byte/s)

指每秒钟消费Binlog的字节数。字节数的增加可能是由于存在较大的字段或数据量增加所致。该指标仅在Hologres V2.2及以上版本支持显示。

wal sender的使用数和使用率

同普通连接类似,在使用JDBC进行Binlog的消费时,所消费的每张表的每个Shard都会使用1个Walsender连接,Walsender连接与普通连接独立,互不影响。Walsenders数有默认上限。

每个FE的wal sender的使用数(个)

指每个FE节点使用的Walsender数。

wal sender使用率最高的FE的wal sender使用率(%)

指使用Walsender数最大的FE的使用率。

结合上述两个指标,可以判断当前实例中Walsender的使用情况,若Walsender到达上限,可以通过JDBC消费Hologres Binlog排查并处理。

Computing Resource

Warehouse_timed_elastic_cores(Count)

Hologres计算组实例支持分时弹性功能,详情请参见计算组分时弹性(Beta)。该指标表示实例通过分时弹性弹出的Core数。

常见监控指标问题

监控指标常见问题汇总了使用监控指标中的常见问题,可以帮助业务快速诊断、定位问题,并提供对应的解决办法,提升自运维能力。

监控指标告警

您可以通过云监控对监控指标设置告警,以便及时发现异常,并排查处理,降低业务影响。详情请参见云监控