title | category | aliases | ||
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集群监控部署 |
how-to |
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本文档适用于希望手动部署 TiDB 监控报警系统的用户。TiUP 部署方式,会同时自动部署监控报警系统,无需手动部署。
假设 TiDB 的拓扑结构如下:
节点 | 主机 IP | 服务 |
---|---|---|
Node1 | 192.168.199.113 | PD1, TiDB, node_export, Prometheus, Grafana |
Node2 | 192.168.199.114 | PD2, node_export |
Node3 | 192.168.199.115 | PD3, node_export |
Node4 | 192.168.199.116 | TiKV1, node_export |
Node5 | 192.168.199.117 | TiKV2, node_export |
Node6 | 192.168.199.118 | TiKV3, node_export |
下载二进制包:
{{< copyable "shell-regular" >}}
wget https://download.pingcap.org/prometheus-2.8.1.linux-amd64.tar.gz
wget https://download.pingcap.org/node_exporter-0.17.0.linux-amd64.tar.gz
wget https://download.pingcap.org/grafana-6.1.6.linux-amd64.tar.gz
解压二进制包:
{{< copyable "shell-regular" >}}
tar -xzf prometheus-2.8.1.linux-amd64.tar.gz
tar -xzf node_exporter-0.17.0.linux-amd64.tar.gz
tar -xzf grafana-6.1.6.linux-amd64.tar.gz
{{< copyable "shell-regular" >}}
cd node_exporter-0.17.0.linux-amd64
启动 node_exporter 服务:
{{< copyable "shell-regular" >}}
./node_exporter --web.listen-address=":9100" \
--log.level="info" &
编辑 Prometheus 的配置文件:
{{< copyable "shell-regular" >}}
cd prometheus-2.8.1.linux-amd64 &&
vi prometheus.yml
...
global:
scrape_interval: 15s
evaluation_interval: 15s
# scrape_timeout 设置为全局默认值 (10s)
external_labels:
cluster: 'test-cluster'
monitor: "prometheus"
scrape_configs:
- job_name: 'overwritten-nodes'
honor_labels: true # 不要覆盖 job 和实例的 label
static_configs:
- targets:
- '192.168.199.113:9100'
- '192.168.199.114:9100'
- '192.168.199.115:9100'
- '192.168.199.116:9100'
- '192.168.199.117:9100'
- '192.168.199.118:9100'
- job_name: 'tidb'
honor_labels: true # 不要覆盖 job 和实例的 label
static_configs:
- targets:
- '192.168.199.113:10080'
- job_name: 'pd'
honor_labels: true # 不要覆盖 job 和实例的 label
static_configs:
- targets:
- '192.168.199.113:2379'
- '192.168.199.114:2379'
- '192.168.199.115:2379'
- job_name: 'tikv'
honor_labels: true # 不要覆盖 job 和实例的 label
static_configs:
- targets:
- '192.168.199.116:20180'
- '192.168.199.117:20180'
- '192.168.199.118:20180'
...
启动 Prometheus 服务:
{{< copyable "shell-regular" >}}
./prometheus \
--config.file="./prometheus.yml" \
--web.listen-address=":9090" \
--web.external-url="http://192.168.199.113:9090/" \
--web.enable-admin-api \
--log.level="info" \
--storage.tsdb.path="./data.metrics" \
--storage.tsdb.retention="15d" &
编辑 Grafana 的配置文件:
cd grafana-6.1.6 &&
vi conf/grafana.ini
...
[paths]
data = ./data
logs = ./data/log
plugins = ./data/plugins
[server]
http_port = 3000
domain = 192.168.199.113
[database]
[session]
[analytics]
check_for_updates = true
[security]
admin_user = admin
admin_password = admin
[snapshots]
[users]
[auth.anonymous]
[auth.basic]
[auth.ldap]
[smtp]
[emails]
[log]
mode = file
[log.console]
[log.file]
level = info
format = text
[log.syslog]
[event_publisher]
[dashboards.json]
enabled = false
path = ./data/dashboards
[metrics]
[grafana_net]
url = https://grafana.net
...
启动 Grafana 服务:
{{< copyable "shell-regular" >}}
./bin/grafana-server \
--config="./conf/grafana.ini" &
本小节介绍如何配置 Grafana。
-
登录 Grafana 界面。
- 默认地址:
http://localhost:3000
- 默认账户:admin
- 默认密码:admin
注意:
Change Password 步骤可以选择 Skip。
- 默认地址:
-
点击 Grafana 侧边栏菜单 Configuration 中的 Data Source。
-
点击 Add data source。
-
指定数据源的相关信息:
- 在 Name 处,为数据源指定一个名称。
- 在 Type 处,选择 Prometheus。
- 在 URL 处,指定 Prometheus 的 IP 地址。
- 根据需求指定其它字段。
-
点击 Add 保存新的数据源。
执行以下步骤,为 PD Server、TiKV Server 和 TiDB Server 分别导入 Grafana 面板:
-
点击侧边栏的 Grafana 图标。
-
在侧边栏菜单中,依次点击 Dashboards > Import 打开 Import Dashboard 窗口。
-
点击 Upload .json File 上传对应的 JSON 文件(下载 TiDB Grafana 配置文件)。
注意:
TiKV、PD 和 TiDB 面板对应的 JSON 文件分别为
tikv_summary.json
,tikv_details.json
,tikv_trouble_shooting.json
,pd.json
,tidb.json
,tidb_summary.json
。 -
点击 Load。
-
选择一个 Prometheus 数据源。
-
点击 Import,Prometheus 面板即导入成功。
在顶部菜单中,点击 New dashboard,选择要查看的面板。
可查看以下集群组件信息:
-
TiDB Server:
- query 处理时间,可以看到延迟和吞吐
- ddl 过程监控
- TiKV client 相关的监控
- PD client 相关的监控
-
PD Server:
- 命令执行的总次数
- 某个命令执行失败的总次数
- 某个命令执行成功的耗时统计
- 某个命令执行失败的耗时统计
- 某个命令执行完成并返回结果的耗时统计
-
TiKV Server:
- GC 监控
- 执行 KV 命令的总次数
- Scheduler 执行命令的耗时统计
- Raft propose 命令的总次数
- Raft 执行命令的耗时统计
- Raft 执行命令失败的总次数
- Raft 处理 ready 状态的总次数