# PostgreSQL监控系统Pigsty概述 LLMS 索引： [llms.txt](/llms.txt) --- 近自己做了套数据库监控系统，搞的还可以，简单给大家介绍一下。 > Pigsty is an advanced PostgreSQL monitoring systemd based on open source projects like prometheus & grafana. PIGSTY /pɪɡ staɪ/ is the abbreviation of "Postgres in Grafana Style". Pigsty是一个基于Grafana与Prometheus与Consul的Postgres数据库监控系统。 ## 整体架构 > TLDR: (Node/Pg/Pgbouncer) Exporter Discovered by Consul to Prometheus to Grafana ┏━━━━━━━━━━━┓ ┏━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┓ ┃ Node ┃ --> ┃ Node Exporter-┃┐ ┃ Pgbouncer ┃ --> ┃ Pgbouncer Exporter-┃┼--> Prometheus ---> Grafana ┃ Postgres ┃ --> ┃ Postgres Exporter-┃┘ ↑ ┃ ┃ ┗━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━┛ (Service Discovery) ┃ Consul ┃ -----------------------------> Consul ┗━━━━━━━━━━━┛ ### 一言以蔽之：用Exporter取指标数据，通过Consul服务发现赋予身份标签与组织结构，存进Prometheus中进行预处理计算，最后使用Grafana展示 这里能看到的主要还是Grafana里的Dashboard，因此主要还是介绍脸面上的东西。\ ### 层次组织 ![图片](01.webp) 监控主要分为五个层次，集群（cluster），服务（service），实例（instance），数据库（database），与节点（node）。不过在本系统中，服务层次的监控指标被整合至集群级别，数据库层次的监控指标被整合至实例级别。因此实际上，只有三个核心层次的监控展示：集群，实例，节点。 - 集群使用`cls`唯一标识，名称类似于：`pg-test-tt` - 实例使用`ins`唯一标识，名称类似于：`pg-test-tt-0`， 以集群为前缀，序号为后缀。后缀为0的实例通常是集群中的主库。 - 节点使用`ip`唯一标识。 除此之外，还有一些其他层次的Dashboard：例如全局大盘概览，分片库专用的Shard Dashboard，每一个数据库具体的Database Dashboard、连接池Pool层次的Dashboard，具体到某一个库上某一个查询的PG Query Dashboard，Pgbouncer中间件专用Dashboard，等等，这些衍生或周边的Dashboard就不介绍了。 ## 功能简介 核心功能：日常巡检，故障排查，性能优化，全知即全能。 - PG全局监控 - PG Shard监控 - PG集群监控 - PG实例监控 - PG实例监控（故障排查专用视图） - PG节点监控 - PG慢查询平台 - Redis全局概览 - Redis集群监控 - Redis实例监控 - PG集群健康度评估系统 ## 首页导航概览 包含PG和Redis两部分，左侧为全局指标概览，右侧为集群导航。中间为全局报警与事件提醒。点击右上角的导航链接，或者页面中的可导航元素（Shard，集群名，实例名，IP等）可跳转至感兴趣的面板 ![图片](02.webp) ## DB监控：指标介绍 ### 指标丰富程度 > 你可以不看，我不能没有。 每个实例包括了约3300个指标，其中： 数据库与连接池指标1000个，其中规则定义衍生指标250个。 节点指标约2000个，其中规则定义的衍生指标700个。 举个例子，单纯一个QPS，就可以衍生出下面近30个指标。\ ![图片](03.webp) 这里随便挑一些重要的指标介绍一下\ ### 指标内容 按Google SRE实践划分的四类黄金指标 **错误** - 配置错误：关键功能是否配置正常：校验和，Numa，透明大页，同步提交等。 - 内存错误，TCP错误，时间漂移错误 - 服务宕机：机器，数据库，连接池，监控组件 - 数据库客户端排队，IdleInXact连接，超长事务，死锁，复制中断，大量回滚，监控报错 **饱和度** - **PG Load,** Node Load - CPU使用，内存使用，磁盘使用，网卡带宽利用率，缓存命中率，后端连接使用，连接池使用 **流量** - 数据库直接指标：QPS，TPS，查询细分QPS - 间接流量指标：连接池进出流量，WAL写入量，增删改查条数，块访问量，缓冲区访问量 - 节点流量：磁盘IO流量，网络IO流量，内存页面换入换出 **延迟** - 事务平均响应时间 Xact RT - 查询平均响应时间 Query RT - 语句平均响应时间：Statement RT - 磁盘平均响应时间：Disk R/W Latency - 复制延迟（以秒或字节计算） - 监控查询延迟 ## DB监控：PG实例 ### 实例概览 - 实例身份信息：集群名，ID，所属节点，软件版本，所属集群其他成员等 - 实例配置信息：一些关键配置，目录，端口，配置路径等 - 实例健康信息，实例角色（Primary，Standby）等。 - 黄金指标：PG Load，复制延迟，活跃后端，排队连接，查询延迟，TPS，数据库年龄 - 数据库负载：实时（Load0），1分钟，5分钟，15分钟 - 数据库警报与提醒事件 ![图片](04.webp) 关于PG Load，可以参考本号前一篇文章，如何给PostgreSQL定KPI ### 节点概览 - 四大基本资源：CPU，内存，磁盘，网卡的配置规格，关键功能，与核心指标 - 右侧是网卡详情与磁盘详情 ![图片](05.webp) #### 单日统计 以最近1日为周期的统计信息（从当前时刻算起的前24小时），比如最近一天的查询总数，返回的记录总数等。上面两行是节点级别的统计，下面两行是主要是PG相关的统计指标。 对于计量计费，水位评估特别有用。 #### 复制 - 当前节点的Replication配置 - 复制延迟：以秒计，以字节计的复制延迟，复制槽堆积量 - 下游节点对应的Walsender统计 - 各种LSN进度，综合展示集群的复制状况与持久化状态。 - 下游节点数量统计，可以看出复制中断的问题 ![图片](06.webp) #### 事务 事务部分用于洞悉实例中的活动情况，包括TPS，响应时间，锁等。 - TPS概览信息：TPS，TPS与过去两天的DoD环比。DB事务数与回滚数 - 回滚事务数量与回滚率 - TPS详情：绿色条带为±1σ，黄色条带为±3σ，以过去30分钟作为计算标准，通常超出黄色条带可认为TPS波动过大 - Xact RT，事务平均响应时间，从连接池抓取。绿色条带为±1σ，黄色条带为±3σ。 - TPS与RT的偏离程度，是一个无量纲的可横向比较的值，越大表示指标抖动越厉害，计算方式为：(μ/σ)^2 - 按照DB细分的TPS与事务响应时间，通常一个实例只有一个DB，但少量实例有多个DB。 - 事务数，回滚数（TPS来自连接池，而这两个指标直接来自DB本身） - 锁的数量，按模式聚合（8种表锁），按大类聚合（读锁，写锁，排他锁） ![图片](07.webp) #### 查询 大多数指标与事务中的指标类似，不过统计单位从事务变成了查询语句。查询部分可用于分析实例上的慢查询，定位性能瓶颈。 - QPS 每秒查询数，与Query RT查询平均响应时间，以及这两者的波动程度，QPS的周期环比等 - 生产环境对查询平均响应时间有要求：1ms为红线，100ms就该约谈了。 ![图片](08.webp) #### 语句 语句展示了查询中按语句细分的指标。每条语句（查询语法树抽离常量变量后如果一致，则算同一条查询）都会有一个查询ID，可以在慢查询平台中获取到具体的语句与详细指标与统计。 - 左侧慢查询列表是按`pg_stat_statments`中的平均响应时间从大到小排序的，点击查询ID会自动跳转到慢查询平台 - 这里列出的查询，是累计查询耗时最长的32个查询，但排除只有零星调用的长耗时单次查询与监控查询。 - 右侧包括了每个查询的实时QPS，平均响应时间。按照RT与总耗时的排名。 #### 后端进程 后端进程用于显示与PG本身的连接，后端进程相关的统计指标。特别是按照各种维度进行聚合的结果，特别适合定位雪崩，慢查询，其他疑难杂症。 - 后端进程数按种类聚合，后端进程按状态聚合，后端进程按DB聚合，后端进程按等待事件类型聚合。 - 活跃状态的进程/连接，在事务中空闲的连接，长事务。 ![图片](09.webp) #### 连接池 连接池部分与后端进程部分类似，但全都是从Pgbouncer中间件上获取的监控指标 - 连接池后端连接的状态：活跃，刚用过，空闲，测试过，登录状态。 - 分别按照User，按照DB，按照Pool（User:DB）聚合的前端连接，用于排查异常连接问题。 - 等待客户端数（重要），以及队首客户端等待的时长，用于定位连接堆积问题。 - 连接池可用连接使用比例。 #### 数据库概览 Database部分主要来自`pg_stat_database`与`pg_database`，包含数据库相关的指标： - WAL Rate，标识数据库的写入负载，每秒产生的WAL字节数量。 - Buffer Hit Rate，数据库 ShareBuffer 命中率，未命中的页面将从操作系统PageCache和磁盘获取。 - 每秒增删改查的记录条数 - 临时文件数量与临时文件大小，可以定位大型查询问题。 ![图片](10.webp) #### 持久化 持久化主要包含数据落盘，Checkpoint，块访问相关的指标 - 重要的持久化参数，比如是否出现数据校验和验证失败（如果启用可以检测到数据腐坏） - 数据库文件（DB，WAL，Log）的大小与增速。 - 检查点的数量与检查点耗时。 - 每秒分配的块，与每秒刷盘的块。每秒访问的块，以及每秒从磁盘中读取的块。（以字节计，注意一个Buffer Page是8192，一个Disk Block是4096） #### 监控Exporter Exporter展示了监控系统组件本身的监控指标，包括： - Exporter是否存活，Uptime，Exporter每分钟被抓取的次数 - 每个监控查询的耗时，产生的指标数量与错误数量。 ![图片](11.webp) ## DB监控：PG集群 PG集群监控是最常用的Dashboard，因为PG以集群为单位提供服务，因此Cluster集合了最完整全面的信息。 大多数监控图都是实例级监控的泛化与上卷，即从展示单个实例内的细节，变为展现集群内每个实例的信息，以及集群和服务层次聚合后的指标。 ### 集群概览 Cluster级别的集群概览相比实例级别多了一些东西： - 时间线与领导权，当数据库发生Failover或Switchover时，时间线会步进，领导权会发生变化。 - 集群拓扑，集群拓扑展现了集群中的复制拓扑，以及采用的复制方式（同步/异步）。 - 集群负载，包括整个集群实时、1分钟、5分钟、15分钟的负载情况。以及集群中每个节点的Load1 - 集群报警与事件。 ![图片](12.webp) ### 集群复制 Cluster级别的Dashboard与Instance级别Dashboard最重要的区别之一就是提供了整个集群的复制全景。包括： - 集群中的主库与级联桥接库。集群是否启用同步提交，同步从库名称。桥接库与级联库数量，最大从库配置 - 成对出现的Walsender与Walreceiver列表，体现一对主从关系的复制状态 - 以秒和字节衡量的复制延迟（通常1秒的复制延迟对应10M~100M不等的字节延迟），复制槽堆积量。 - 从库视角的复制延迟 - 集群中从库的数量，备份或拉取从库时可以从这里看到异常。 - 集群的LSN进度，用于整体展示集群的复制状态与持久化状态。 ![图片](13.webp) ### 节点指标 PG机器的相关指标，按照集群进行聚合。 ![图片](14.webp) ### 事务与查询 与实例级别的类似，但添加了Service层次的聚合（一个集群通常提供`primary`与`standby`两种Service）。 ![图片](15.webp) 其他指标与实例级别差别不大。\ ## DB监控：PG慢查询平台 显示慢查询相关的指标，上方是本实例的查询总览。鼠标悬停查询ID可以看到查询语句，点击查询ID会跳转到对应的查询细分指标页（Query Detail）。 - 左侧是格式化后的查询语句，右侧是查询的主要指标，包括 - 每秒查询数量：QPS - 实时的平均响应时间（RT Realtime） - 每次查询平均返回的行数 - 每次查询平均用于BlockIO的时长 - 响应时间的均值，标准差，最小值，最大值（自从上一次统计周期以来） - 查询最近一天的调用次数，返回行数，总耗时。以及自重置以来的总调用次数。 - 下方是指定时间段的查询指标图表，是概览指标的细化。 ![图片](16.webp)