TiDB 可观测性最佳实践

TiDB 介绍

TiDB,由 PingCAP 公司自主研发的开源分布式关系型数据库,是一款创新的 HTAP 数据库产品,它融合了在线事务处理(OLTP)和在线分析处理(OLAP)的能力,支持水平扩容和缩容,确保金融级的高可用性。TiDB 的实时 HTAP 特性使其能够同时高效处理高速事务和复杂分析查询,同时,它还是一个云原生的分布式数据库,兼容 MySQL 协议和生态,为用户提供一站式的 OLTP、OLAP 和 HTAP 解决方案,非常适合对高可用性、强一致性有较高要求以及需要处理大规模数据的应用场景。

对 TiDB 进行可观测和监控是确保数据库健康、稳定运行的关键,它允许实时跟踪性能指标,及时发现并解决潜在问题,从而优化性能和资源使用。这种监控还有助于预防故障、提升可靠性、保障数据安全、支持合规性要求、增强用户体验,并为业务决策提供洞察。此外,它支持有效的容量规划、成本控制和自动化运维,使得数据库管理更加高效和经济。简而言之,可观测和监控是维护TiDB高性能、高可用性和数据一致性的基础,对于满足业务需求和保障系统稳定性至关重要。

观测云

观测云是一款专为 IT 工程师打造的全链路可观测产品,它集成了基础设施监控、应用程序性能监控和日志管理,为整个技术栈提供实时可观察性。这款产品能够帮助工程师全面了解端到端的用户体验追踪,了解应用内函数的每一次调用,以及全面监控云时代的基础设施。此外,观测云还具备快速发现系统安全风险的能力,为数字化时代提供安全保障。

部署 DataKit

DataKit 是一个开源的、跨平台的数据收集和监控工具,由观测云开发并维护。它旨在帮助用户收集、处理和分析各种数据源,如日志、指标和事件,以便进行有效的监控和故障排查。DataKit 支持多种数据输入和输出格式,可以轻松集成到现有的监控系统中。

登录观测云控制台,在「集成」 - 「DataKit」选择对应安装方式,当前采用 Linux 主机部署 DataKit。


数据采集

前置条件

已经安装好 TiDB,安装方式可以参考:[TiDB 数据库快速上手指南](https://docs.pingcap.com/zh/tidb/stable/quick-start-with-tidb/) 。

以下采集流程,均按照 TiDB 在单机上模拟部署生产环境集群方式进行采集。TiDB 各组件(共 4 个组件)均已暴露 `metrics`,协议为 http。


配置采集器

进入 DataKit 安装目录下的 `conf.d/db` 目录,复制 `TiDB.conf.sample` 。示例如下:

1、TiDB 指标采集

复制配置文件:

  cd /usr/local/datakit/conf.d/prom/

  cp prom.conf.sample tidb_prom.conf

调整配置文件:

# {"version": "1.61.0", "desc": "do NOT edit this line"}

[[inputs.prom]]

  ## Exporter URLs.

  urls = ["http://10.0.1.1:10080/metrics"]

...

  ## Collector alias.

  source = "tidb_prom"

...

  [inputs.prom.tags]

    # some_tag = "some_value"

    tidb_cluster="test"

2、PD 指标采集

复制配置文件:

cd /usr/local/datakit/conf.d/prom/

cp prom.conf.sample tidb_pd_prom.conf

调整配置文件:

# {"version": "1.61.0", "desc": "do NOT edit this line"}

[[inputs.prom]]

  ## Exporter URLs.

  urls = ["http://10.0.1.1:2379/metrics"]

  ## Collector alias.

  source = "tidb_pd_prom"

...

  ## Customize tags.

  [inputs.prom.tags]

    tidb_cluster="test"

...

3、TiKV指标采集

复制配置文件:

cd /usr/local/datakit/conf.d/prom/

cp prom.conf.sample tidb_tikv_prom.conf

调整配置文件:

# {"version": "1.61.0", "desc": "do NOT edit this line"}

[[inputs.prom]]

  ## Exporter URLs.

  urls = ["http://10.0.1.1:20810/metrics", "http://10.0.1.1:20811/metrics", "http://10.0.1.1:20812/metrics"]

...

  ## Collector alias.

  source = "tidb_tikv_prom"

...

  ## Customize tags.

  [inputs.prom.tags]

    tidb_cluster="test"

...

4、TiFlash 指标采集

复制配置文件:

  cd /usr/local/datakit/conf.d/prom/

  cp prom.conf.sample tidb_tiflash_prom.conf

调整配置文件:

# {"version": "1.61.0", "desc": "do NOT edit this line"}

[[inputs.prom]]

  ## Exporter URLs.

  urls = ["http://10.0.1.1:8234/metrics", "http://10.0.1.1:20292/metrics"]

  ## Collector alias.

  source = "tidb_tiflash_prom"

...

  ## Customize tags.

  [inputs.prom.tags]

    tidb_cluster="test"

...

上述配置文件中 urls、source、tidb_cluster 需要修改,其他部分按需修改。

主要参数说明:

- urls:prometheus 指标地址,这里填写对应组件暴露出来的指标 url

- source:采集器别名,建议做区分

- interval:采集间隔

- measurement_prefix: 指标集前缀,方便管理分类

- tls_open:TLS 配置

- metric_types:指标类型,不填,代表采集所有指标,建议按需填写,涉及到时间线

- tags_ignore: 忽略不需要的 tag

- [inputs.prom.tags_rename.mapping]:tag 重命名,如果遇到 tag 与 filed 重名,则需要重命名 tag ,否则整个指标都无法进行采集。

- [inputs.prom.tags] :设置 tag,应用于当前 metrics 的所有指标

重启 DataKit

https://docs.guance.com/datakit/datakit-service-how-to/#manage-service

关键指标

TiDB 指标


TiKV 指标


PD 指标


场景视图

登录[观测云控制台](https://console.guance.com/),点击「场景」 -「新建仪表板」,输入 “TiDB”, 选择 “TiDB监控视图”,点击 “确定” 即可添加视图。


监控器(告警)

TiDB 重载最新的 Schema 信息失败次数过多

TiDB 重载最新的 Schema 信息失败的总次数。如果在 10 分钟之内重载失败次数超过 10 次,则报警。


TiDB 的 P99 请求的响应时间过长

TiDB 处理请求的延时。99% 的请求的响应时间都应在 1 秒之内,否则报警。


TiDB 访问 TiKV 错误重试的次数过多

TiDB 访问 TiKV 发生错误时发起重试的次数。如果在 10 分钟之内重试次数多于 10 次,则报警。


TiDB 中等待执行的 DDL 任务的数量过多

如果 TiDB 中等待执行的 DDL 任务的数量大于 5,则报警。


PD_etcd_write_disk_latenc

fsync 操作延迟大于 1s,代表 etcd 写盘慢,这很容易引起 PD leader 超时或者 TSO 无法及时存盘等问题,从而导致整个集群停止服务。


TiDB 集群空间占用超过 80%

集群空间占用超过 80%。


TiKV_raft_log_lag

这个值偏大,表明 Follower 已经远远落后于 Leader,Raft 没法正常同步了。可能的原因是 Follower 所在的 TiKV 卡住或者挂掉了。


总结

TiDB 作为一款高性能的分布式数据库,通过观测云平台进行统一采集和监控其关键指标,对于维护系统性能和稳定性至关重要。监控指标如缓存命中率、内存使用情况和延迟等,为我们提供了洞察数据库行为和性能的窗口。这些指标的实时追踪不仅帮助我们优化缓存策略,提高效率,还能识别性能瓶颈,预防和快速响应故障,确保系统的高可用性。

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