一、引言

在当今数字化的时代，数据库的稳定运行对于企业的业务发展至关重要。PolarDB 作为阿里云自主研发的云原生关系型数据库，凭借其高可扩展性、高性能等优势，被广泛应用于各类企业级应用中。然而，要确保 PolarDB 数据库始终保持良好的运行状态，构建一个完善的监控体系是必不可少的。本文将详细介绍 PolarDB 监控体系的构建，包括关键性能计数器的选择以及云监控告警阈值的配置，帮助大家更好地管理和维护 PolarDB 数据库。

二、PolarDB 简介

2.1 PolarDB 概述

PolarDB 是阿里云推出的一款云原生关系型数据库，它兼容 MySQL、PostgreSQL 等开源数据库，为用户提供了无缝的迁移体验。PolarDB 采用了存储计算分离的架构，计算节点和存储节点通过高速网络连接，具备高可扩展性和高性能。在面对海量数据和高并发访问时，PolarDB 能够轻松应对，保证数据的高效读写和处理。

2.2 应用场景

  • 电商业务：在电商平台的促销活动期间，会迎来大量的用户访问和订单处理。PolarDB 可以快速处理这些高并发的请求，确保商品信息的实时更新和订单的准确处理，为用户提供流畅的购物体验。例如，在“双 11”购物节期间，某知名电商平台使用 PolarDB 来支撑其核心业务系统，成功应对了每秒数十万次的请求，保障了活动的顺利进行。
  • 金融行业：金融机构对数据的安全性和准确性要求极高。PolarDB 提供了强大的数据备份和恢复功能，以及严格的权限管理机制，能够满足金融行业的合规需求。同时，其高性能的处理能力可以快速完成交易处理和风险评估等任务。比如，某银行使用 PolarDB 来存储和处理客户的交易数据，确保了交易的实时性和准确性。

三、关键性能计数器

3.1 性能计数器的重要性

性能计数器是监控系统的核心组成部分，它可以实时收集数据库的各种性能指标，帮助我们了解数据库的运行状态。通过对这些性能计数器的分析，我们可以及时发现数据库的潜在问题，如性能瓶颈、资源耗尽等，并采取相应的措施进行优化和调整。

3.2 常见的关键性能计数器

3.2.1 CPU 使用率

CPU 使用率是衡量数据库服务器 CPU 资源使用情况的重要指标。如果 CPU 使用率过高，可能会导致数据库响应变慢，甚至出现卡顿现象。例如，当数据库执行复杂的查询语句时，CPU 使用率可能会急剧上升。我们可以通过监控 CPU 使用率，及时发现是否存在不合理的查询或者资源竞争问题。

3.2.2 内存使用率

内存是数据库运行的重要资源之一。内存使用率反映了数据库服务器内存的使用情况。如果内存不足，数据库可能会频繁进行磁盘 I/O 操作，从而影响性能。例如，当数据库缓存数据过多，导致内存耗尽时，就会出现性能下降的问题。我们可以通过监控内存使用率，合理调整数据库的内存分配策略。

3.2.3 磁盘 I/O 读写速率

磁盘 I/O 读写速率是衡量数据库磁盘性能的关键指标。如果磁盘 I/O 读写速率过低，会严重影响数据库的读写性能。例如，在批量数据导入时，如果磁盘 I/O 读写速率跟不上，就会导致导入时间过长。我们可以通过监控磁盘 I/O 读写速率，及时发现磁盘性能瓶颈，并采取相应的优化措施，如更换高性能磁盘或者优化磁盘配置。

3.2.4 网络带宽使用率

网络带宽使用率反映了数据库服务器网络带宽的使用情况。在存储计算分离的架构下，PolarDB 的计算节点和存储节点通过网络进行数据传输。如果网络带宽不足，会影响数据的传输速度，从而影响数据库的性能。例如，当大量数据需要从存储节点传输到计算节点时，如果网络带宽使用率过高，就会导致传输延迟增加。我们可以通过监控网络带宽使用率，合理规划网络资源，确保数据的高效传输。

3.2.5 连接数

连接数是指同时连接到数据库的客户端数量。如果连接数过高，可能会导致数据库资源耗尽，影响数据库的正常运行。例如，在高并发的应用场景下，如果没有对连接数进行合理的限制，可能会出现大量的连接请求，导致数据库无法及时处理。我们可以通过监控连接数，设置合理的连接池大小，避免连接数过多对数据库造成压力。

3.3 示例：使用 SQL 查询获取性能计数器

以下是使用 MySQL 语法查询 PolarDB 部分性能计数器的示例：

-- 查询 CPU 使用率
SHOW GLOBAL STATUS LIKE 'Cpu_usage';

-- 查询内存使用率
SHOW GLOBAL STATUS LIKE 'Memory_usage';

-- 查询磁盘 I/O 读写速率
SHOW GLOBAL STATUS LIKE 'Disk_read_rate';
SHOW GLOBAL STATUS LIKE 'Disk_write_rate';

-- 查询网络带宽使用率
SHOW GLOBAL STATUS LIKE 'Network_bandwidth_usage';

-- 查询连接数
SHOW STATUS LIKE 'Threads_connected';

注释：

  • SHOW GLOBAL STATUS 语句用于显示数据库的全局状态信息。
  • LIKE 关键字用于模糊匹配状态变量的名称，通过指定不同的名称可以获取相应的性能计数器值。

四、云监控告警阈值配置

4.1 告警阈值配置的意义

告警阈值配置是监控体系的重要环节，它可以在数据库的性能指标超过预设的阈值时及时发出告警，提醒我们采取相应的措施。通过合理配置告警阈值，我们可以及时发现数据库的异常情况，避免问题进一步恶化，保障数据库的稳定运行。

4.2 配置告警阈值的步骤

4.2.1 确定监控指标

首先，我们需要根据数据库的特点和业务需求，确定需要监控的性能指标。例如，对于高并发的应用场景，我们可以重点监控连接数和 CPU 使用率；对于数据量较大的应用场景，我们可以重点监控磁盘 I/O 读写速率和内存使用率。

4.2.2 分析历史数据

在确定告警阈值之前，我们需要分析数据库的历史性能数据，了解各项性能指标的正常波动范围。例如，通过分析过去一周的 CPU 使用率数据，我们可以发现其正常范围在 20% - 50% 之间。这样，我们就可以根据这个范围来设置合理的告警阈值。

4.2.3 设置告警阈值

根据分析结果，我们可以设置相应的告警阈值。告警阈值可以分为不同的级别，如警告级别和严重级别。例如，对于 CPU 使用率，我们可以将警告级别阈值设置为 70%，严重级别阈值设置为 90%。当 CPU 使用率超过 70% 时，系统会发出警告告警；当超过 90% 时，系统会发出严重告警。

4.2.4 选择告警方式

云监控提供了多种告警方式，如短信、邮件、钉钉等。我们可以根据实际情况选择合适的告警方式，确保在出现异常情况时能够及时收到通知。例如，对于重要的数据库，我们可以同时选择短信和邮件告警方式，以确保不会错过任何重要的告警信息。

4.3 示例：使用阿里云云监控配置告警阈值

以下是在阿里云云监控中配置 CPU 使用率告警阈值的示例步骤：

  1. 登录阿里云控制台，进入云监控服务页面。
  2. 在左侧导航栏中选择“告警规则”，点击“创建告警规则”。
  3. 在“选择监控对象”中选择需要监控的 PolarDB 实例。
  4. 在“选择指标”中选择“CPU 使用率”。
  5. 设置告警阈值，如警告级别阈值为 70%，严重级别阈值为 90%。
  6. 选择告警方式，如短信和邮件。
  7. 点击“确定”保存告警规则。

注释：

  • 通过以上步骤，我们可以在阿里云云监控中轻松配置 CPU 使用率的告警阈值。当 CPU 使用率超过预设的阈值时，系统会按照我们选择的告警方式及时通知我们。

五、技术优缺点分析

5.1 优点

5.1.1 实时监控

PolarDB 监控体系可以实时收集和分析数据库的性能指标，让我们及时了解数据库的运行状态。例如，通过实时监控 CPU 使用率，我们可以在 CPU 使用率过高时及时采取措施，避免数据库出现性能问题。

5.1.2 自动化告警

云监控告警阈值配置可以实现自动化告警，当数据库的性能指标超过预设的阈值时，系统会自动发出告警通知。这样可以大大提高我们的响应速度，减少问题处理的时间。

5.1.3 数据可视化

云监控提供了直观的数据可视化界面，我们可以通过图表和报表的形式直观地查看数据库的性能指标。例如，通过折线图可以清晰地看到 CPU 使用率随时间的变化趋势，方便我们进行数据分析和决策。

5.2 缺点

5.2.1 配置复杂

告警阈值的配置需要对数据库的性能指标和业务需求有深入的了解。如果配置不当，可能会导致误告警或者漏告警的情况发生。例如，如果告警阈值设置过低，可能会频繁收到告警信息，影响我们的工作效率；如果设置过高，可能会错过一些重要的异常情况。

5.2.2 依赖网络

云监控依赖网络连接来收集和传输性能数据。如果网络不稳定，可能会导致数据采集不及时或者丢失，影响监控的准确性。例如，在网络故障时，云监控可能无法及时获取数据库的性能指标，从而无法及时发出告警。

六、注意事项

6.1 合理设置告警阈值

在设置告警阈值时，要充分考虑数据库的历史性能数据和业务需求。避免设置过低或过高的阈值，以免出现误告警或漏告警的情况。同时，要定期对告警阈值进行评估和调整，以适应数据库的变化。

6.2 监控数据的准确性

要确保监控数据的准确性，需要保证监控系统的正常运行和网络连接的稳定。定期检查监控系统的配置和数据采集情况，及时发现和解决数据异常问题。

6.3 告警处理流程

建立完善的告警处理流程，当收到告警通知时，要及时进行响应和处理。明确不同级别告警的处理责任人，确保问题能够得到及时解决。例如，对于严重级别的告警，要立即组织技术人员进行排查和处理。

七、文章总结

本文详细介绍了 PolarDB 监控体系的构建，包括关键性能计数器的选择和云监控告警阈值的配置。通过选择合适的关键性能计数器，如 CPU 使用率、内存使用率、磁盘 I/O 读写速率等，我们可以实时了解数据库的运行状态。同时，合理配置云监控告警阈值，能够在数据库出现异常情况时及时发出告警，提醒我们采取相应的措施。

虽然 PolarDB 监控体系具有实时监控、自动化告警和数据可视化等优点，但也存在配置复杂和依赖网络等缺点。在实际应用中，我们需要注意合理设置告警阈值、确保监控数据的准确性以及建立完善的告警处理流程。

通过构建完善的 PolarDB 监控体系，我们可以更好地管理和维护 PolarDB 数据库，保障数据库的稳定运行，为企业的业务发展提供有力支持。