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使用 Grafana 监控 TiDB 的最佳实践 |
了解高效利用 Grafana 监控 TiDB 的七个技巧。 |
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使用 TiUP 部署 TiDB 集群时，如果在拓扑配置中添加了 Grafana 和 Prometheus，会部署一套 Grafana + Prometheus 的监控平台，用于收集和展示 TiDB 集群各个组件和机器的 metric 信息。本文主要介绍使用 TiDB 监控的最佳实践，旨在帮助 TiDB 用户高效利用丰富的 metric 信息来分析 TiDB 的集群状态或进行故障诊断。
Prometheus 是一个拥有多维度数据模型和灵活查询语句的时序数据库。Grafana 是一个开源的 metric 分析及可视化系统。
从 TiDB 2.1.3 版本开始，监控可以支持 pull，这是一个非常好的调整，它有以下几个优点：
- 如果 Prometheus 需要迁移，无需重启整个 TiDB 集群。调整前，因为组件要调整 push 的目标地址，迁移 Prometheus 需要重启整个集群。
- 支持部署 2 套独立的 Grafana + Prometheus 的监控平台（非 HA），防止监控的单点。
- 去掉了 Pushgateway 这个单点组件。
TiDB 的 3 个核心组件（TiDB server、TiKV server 和 PD server）可以通过 HTTP 接口来获取 metric 数据。这些 metric 均是从程序代码中上传的，默认端口如下：
| 组件 | 端口 |
|---|---|
| TiDB server | 10080 |
| TiKV server | 20181 |
| PD server | 2379 |
下面以 TiDB server 为例，展示如何通过 HTTP 接口查看一个语句的 QPS 数据：
{{< copyable "shell-regular" >}}
curl http://__tidb_ip__:10080/metrics |grep tidb_executor_statement_total# 可以看到实时 QPS 数据，并根据不同 type 对 SQL 语句进行了区分，value 是 counter 类型的累计值（科学计数法）。
tidb_executor_statement_total{type="Delete"} 520197
tidb_executor_statement_total{type="Explain"} 1
tidb_executor_statement_total{type="Insert"} 7.20799402e+08
tidb_executor_statement_total{type="Select"} 2.64983586e+08
tidb_executor_statement_total{type="Set"} 2.399075e+06
tidb_executor_statement_total{type="Show"} 500531
tidb_executor_statement_total{type="Use"} 466016
这些数据会存储在 Prometheus 中，然后在 Grafana 上进行展示。在面板上点击鼠标右键会出现 Edit 按钮（或直接按 E 键），如下图所示：
点击 Edit 按钮之后，在 Metrics 面板上可以看到利用该 metric 的 query 表达式。面板上一些细节的含义如下：
rate[1m]：表示 1 分钟的增长速率，只能用于 counter 类型的数据。sum：表示 value 求和。by type：表示将求和后的数据按 metric 原始值中的 type 进行分组。Legend format：表示指标名称的格式。Resolution：默认打点步长是 15s，Resolution 表示是否将多个样本数据合并成一个点。
Metrics 面板中的表达式如下：
Prometheus 支持很多表达式与函数，更多表达式请参考 Prometheus 官网页面。
本小节介绍高效利用 Grafana 监控分析 TiDB 指标的七个技巧。
在监控数据的来源与展示一节的示例中，数据是按照 type 进行分组的。如果你想知道是否还能按其它维度分组，并快速查看还有哪些维度，可采用以下技巧：在 query 的表达式上只保留指标名称，不做任何计算，Legend format 也留空。这样就能显示出原始的 metric 数据。比如，下图能看到有 3 个维度（instance、job 和 type）：
然后调整表达式，在原有的 type 后面加上 instance 这个维度，在 Legend format 处增加 {{instance}}，就可以看到每个 TiDB server 上执行的不同类型 SQL 语句的 QPS 了。如下图所示：
以 Query Duration 指标为例，默认的比例尺采用 2 的对数计算，显示上会将差距缩小。为了观察到明显的变化，可以将比例尺改为线性，从下面两张图中可以看到显示上的区别，明显发现那个时刻有个 SQL 语句运行较慢。
当然也不是所有场景都适合用线性，比如观察 1 个月的性能趋势，用线性可能就会有很多噪点，不好观察。
标尺默认的比例尺为 2 的对数：
将标尺的比例尺调整为线性：
建议：
结合技巧 1，会发现这里还有一个
sql_type的维度，可以立刻分析出是SELECT慢还是UPDATE慢；并且可以分析出是哪个 instance 上的语句慢。
有时已经用了线性比例尺，却还是看不出变化趋势。比如下图中，在扩容后想观察 Store size 的实时变化效果，但由于基数较大，观察不到微弱的变化。这时可以将 Y 轴最小值从 0 改为 auto，将上部放大。观察下面两张图的区别，可以看出数据已开始迁移了。
基线默认为 0：
将基线调整为 auto：
在 Settings 面板中，有一个 Graph Tooltip 设置项，默认使用 Default。
下面将图形展示工具分别调整为 Shared crosshair 和 Shared Tooltip 看看效果。可以看到标尺能联动展示了，方便排查问题时确认 2 个指标的关联性。
将图形展示工具调整为 Shared crosshair：
将图形展示工具调整为 Shared Tooltip：
PD 的 dashboard 只展示当前 leader 的 metric 信息，而有时想看历史上 PD leader 当时的状况，但是 instance 下拉列表中已不存在这个成员了。此时，可以手动输入 ip:2379 来查看当时的数据。
通常默认图例中只有 Max 和 Current 函数。当指标波动较大时，可以增加 Avg 等其它汇总函数的图例，来看一段时间的整体趋势。
增加 Avg 等汇总函数：
然后查看整体趋势：
Grafana 通过 Prometheus 的接口获取数据，你也可以用该接口来获取数据，这个用法还可以衍生出许多功能：
- 自动获取集群规模、状态等信息。
- 对表达式稍加改动给报表提供数据，如统计每天的 QPS 总量、每天的 QPS 峰值和每天的响应时间。
- 将重要的指标进行定期健康巡检。
Prometheus 的 API 接口如下：
{{< copyable "shell-regular" >}}
curl -u user:pass 'http://__grafana_ip__:3000/api/datasources/proxy/1/api/v1/query_range?query=sum(tikv_engine_size_bytes%7Binstancexxxxxxxxx20181%22%7D)%20by%20(instance)&start=1565879269&end=1565882869&step=30' |python -m json.tool{
"data": {
"result": [
{
"metric": {
"instance": "xxxxxxxxxx:20181"
},
"values": [
[
1565879269,
"1006046235280"
],
[
1565879299,
"1006057877794"
],
[
1565879329,
"1006021550039"
],
[
1565879359,
"1006021550039"
],
[
1565882869,
"1006132630123"
]
]
}
],
"resultType": "matrix"
},
"status": "success"
}
Grafana + Prometheus 监控平台是一套非常强大的组合工具，用好这套工具可以为分析节省很多时间，提高效率，更重要的是，我们可以更容易发现问题。在运维 TiDB 集群，尤其是数据量大的情况下，这套工具能派上大用场。