MySQL性能诊断与调优之：`MySQL`的`Metrics Exporter`：其在`Prometheus`中的指标采集。

好的，让我们开始吧。

MySQL 性能诊断与调优：Metrics Exporter 与 Prometheus 指标采集

大家好，今天我们来深入探讨 MySQL 性能诊断与调优的一个重要方面：如何使用 MySQL Metrics Exporter 将 MySQL 的关键性能指标暴露给 Prometheus，并进行监控和分析。

1. 监控的重要性

在生产环境中，对数据库进行持续的监控至关重要。监控能帮助我们：

• 尽早发现问题： 在性能下降影响用户体验之前，及时发现潜在的瓶颈。
• 容量规划： 根据历史数据预测未来的资源需求，避免资源不足。
• 故障排查： 当出现问题时，监控数据可以提供关键的线索，帮助我们快速定位问题根源。
• 性能优化： 通过监控，我们可以识别性能瓶颈，并针对性地进行优化。

2. Prometheus 简介

Prometheus 是一个开源的监控和警报工具包，特别适合用于监控动态环境。它的主要特点包括：

• 多维数据模型： 通过键值对标识时间序列数据。
• PromQL 查询语言： 强大的查询语言，用于分析和聚合监控数据。
• 基于 HTTP 的 pull 模型： Prometheus 定期从目标（如 Metrics Exporter）抓取指标。
• 灵活的存储和可视化： 可以将数据存储在本地或远程存储系统中，并可以使用 Grafana 等工具进行可视化。

3. MySQL Metrics Exporter 的作用

MySQL Metrics Exporter 是一个独立的应用程序，它连接到 MySQL 数据库，定期查询数据库的性能指标，并将这些指标以 Prometheus 可以理解的格式（通常是文本格式）暴露出来。 Prometheus 通过 HTTP 端点抓取这些指标，并将它们存储起来。

4. 安装和配置 MySQL Metrics Exporter

这里以 mysqld_exporter 为例，它是 Prometheus 官方推荐的 MySQL Metrics Exporter。

步骤 1: 下载和安装

# 下载最新版本 (请替换为实际版本号)
wget https://github.com/prometheus/mysqld_exporter/releases/download/v0.15.0/mysqld_exporter-0.15.0.linux-amd64.tar.gz

# 解压
tar -zxvf mysqld_exporter-0.15.0.linux-amd64.tar.gz

# 移动到 /usr/local/bin 目录
sudo mv mysqld_exporter-0.15.0.linux-amd64/mysqld_exporter /usr/local/bin/

# 创建用户和组 (可选，但推荐)
sudo groupadd -r prometheus
sudo useradd -r -g prometheus mysqld_exporter

# 更改文件所有者 (可选，但推荐)
sudo chown mysqld_exporter:prometheus /usr/local/bin/mysqld_exporter

步骤 2: 创建配置文件

推荐使用 --config.my-cnf 参数指定配置文件，而不是直接在命令行中传递密码。

sudo mkdir /etc/mysqld_exporter
sudo touch /etc/mysqld_exporter/.my.cnf
sudo chown mysqld_exporter:prometheus /etc/mysqld_exporter/.my.cnf
sudo chmod 400 /etc/mysqld_exporter/.my.cnf

编辑 /etc/mysqld_exporter/.my.cnf 文件，添加 MySQL 连接信息：

[client]
user = exporter
password = your_exporter_password
host = localhost
port = 3306

重要: exporter 用户需要有足够的权限来查询 MySQL 的性能指标。 建议创建一个专门用于监控的用户，并授予必要的权限。

CREATE USER 'exporter'@'%' IDENTIFIED BY 'your_exporter_password';

GRANT PROCESS, REPLICATION CLIENT, SELECT ON performance_schema.* TO 'exporter'@'%';
GRANT SELECT ON information_schema.* TO 'exporter'@'%';
GRANT SELECT ON mysql.slave_master_info TO 'exporter'@'%';
GRANT SELECT ON mysql.slave_relay_log_info TO 'exporter'@'%';

FLUSH PRIVILEGES;

步骤 3: 创建 Systemd 服务 (推荐)

为了方便管理，建议将 mysqld_exporter 配置为 Systemd 服务。

创建 /etc/systemd/system/mysqld_exporter.service 文件：

[Unit]
Description=MySQL Exporter
After=network.target

[Service]
User=mysqld_exporter
Group=prometheus
Type=simple
ExecStart=/usr/local/bin/mysqld_exporter --config.my-cnf=/etc/mysqld_exporter/.my.cnf --web.listen-address=:9104

[Install]
WantedBy=multi-user.target

步骤 4: 启动服务

sudo systemctl daemon-reload
sudo systemctl enable mysqld_exporter
sudo systemctl start mysqld_exporter
sudo systemctl status mysqld_exporter

步骤 5: 验证

在浏览器中访问 http://localhost:9104/metrics (如果exporter运行在localhost，并且监听端口是9104)，你应该看到一大堆以 Prometheus 格式暴露的指标。

5. 配置 Prometheus 抓取指标

编辑 Prometheus 配置文件 (prometheus.yml)，添加如下配置：

scrape_configs:
  - job_name: 'mysql'
    static_configs:
      - targets: ['localhost:9104'] # 或者 exporter 所在的 IP 地址和端口

重启 Prometheus 服务：

sudo systemctl restart prometheus

6. 监控指标详解

mysqld_exporter 暴露了大量的 MySQL 指标。 以下是一些重要的指标及其含义：

指标名称	描述	示例 PromQL 查询
mysql_up	表示 MySQL 服务是否可用 (1 表示可用，0 表示不可用)	mysql_up
mysql_global_status_threads_connected	当前连接到 MySQL 服务器的线程数	mysql_global_status_threads_connected
mysql_global_status_questions_total	MySQL 服务器接收到的查询总数	rate(mysql_global_status_questions_total[5m]) (过去 5 分钟内每秒的查询速率)
mysql_global_status_slow_queries	慢查询的数量	increase(mysql_global_status_slow_queries[1h]) (过去 1 小时内的慢查询数量)
mysql_global_status_bytes_received	MySQL 服务器接收到的字节数	rate(mysql_global_status_bytes_received[5m]) (过去 5 分钟内每秒接收到的字节数)
mysql_global_status_bytes_sent	MySQL 服务器发送的字节数	rate(mysql_global_status_bytes_sent[5m]) (过去 5 分钟内每秒发送的字节数)
mysql_global_status_innodb_row_lock_time	InnoDB 行锁定的总时间 (以毫秒为单位)	rate(mysql_global_status_innodb_row_lock_time[5m]) (过去 5 分钟内每秒的 InnoDB 行锁定时间)
mysql_global_status_innodb_buffer_pool_reads	InnoDB 缓冲池中物理读取的数量	rate(mysql_global_status_innodb_buffer_pool_reads[5m]) (过去 5 分钟内每秒的 InnoDB 缓冲池物理读取数量)
mysql_global_status_innodb_buffer_pool_read_requests	从 InnoDB 缓冲池读取数据的请求总数	rate(mysql_global_status_innodb_buffer_pool_read_requests[5m]) (过去 5 分钟内每秒的 InnoDB 缓冲池读取请求数量)
mysql_global_status_innodb_log_writes	InnoDB 日志写入的数量	rate(mysql_global_status_innodb_log_writes[5m]) (过去 5 分钟内每秒的 InnoDB 日志写入数量)
mysql_global_status_com_select	SELECT 语句的数量	rate(mysql_global_status_com_select[5m]) (过去 5 分钟内每秒的 SELECT 语句数量)
mysql_global_status_com_insert	INSERT 语句的数量	rate(mysql_global_status_com_insert[5m]) (过去 5 分钟内每秒的 INSERT 语句数量)
mysql_global_status_com_update	UPDATE 语句的数量	rate(mysql_global_status_com_update[5m]) (过去 5 分钟内每秒的 UPDATE 语句数量)
mysql_global_status_com_delete	DELETE 语句的数量	rate(mysql_global_status_com_delete[5m]) (过去 5 分钟内每秒的 DELETE 语句数量)
mysql_info_schema_table_statistics_index_size	各个 table index 的大小，可以观察哪个 index 增长速度快	mysql_info_schema_table_statistics_index_size
mysql_info_schema_table_statistics_data_size	各个 table data 的大小，可以观察哪个 table 增长速度快	mysql_info_schema_table_statistics_data_size
mysql_slave_status_seconds_behind_master	主从延迟的秒数，如果该指标持续增大，说明主从同步存在问题	mysql_slave_status_seconds_behind_master

7. 使用 Grafana 可视化监控数据

Grafana 是一个流行的开源数据可视化工具，可以与 Prometheus 集成。

步骤 1: 添加 Prometheus 数据源

在 Grafana 中，添加一个 Prometheus 数据源，并配置 Prometheus 服务器的地址。

步骤 2: 创建 Dashboard

创建一个新的 Grafana Dashboard，并添加各种图表来可视化 MySQL 的监控数据。

例如，可以创建一个图表来显示 mysql_global_status_threads_connected 的变化趋势，或者创建一个图表来显示 mysql_global_status_slow_queries 的数量。

8. 报警配置

Prometheus 的 Alertmanager 组件可以根据监控数据触发警报。

例如，可以配置一个警报，当 mysql_global_status_threads_connected 超过某个阈值时，发送通知。

9. 性能调优案例

以下是一些常见的性能调优案例，以及如何使用 Prometheus 监控数据来诊断和解决问题：

• 慢查询： 通过监控 mysql_global_status_slow_queries 指标，可以发现慢查询。 然后，可以使用 EXPLAIN 语句分析慢查询的执行计划，并优化 SQL 语句或添加索引。
• 连接数过多： 通过监控 mysql_global_status_threads_connected 指标，可以发现连接数是否超过了 MySQL 服务器的承受能力。 可以调整 max_connections 参数来限制连接数，或者优化应用程序的代码，减少连接的创建和销毁。
• InnoDB 缓冲池命中率低： 通过监控 mysql_global_status_innodb_buffer_pool_reads 和 mysql_global_status_innodb_buffer_pool_read_requests 指标，可以计算 InnoDB 缓冲池的命中率。 如果命中率较低，可以增加 innodb_buffer_pool_size 参数来增加缓冲池的大小。
• 主从延迟： 通过监控 mysql_slave_status_seconds_behind_master 指标，可以发现主从同步是否存在延迟。 可以检查网络连接、IO 瓶颈或 SQL 语句的执行效率，来解决主从延迟问题。

10. 注意事项

• 权限控制： 确保 exporter 用户只拥有必要的权限，避免安全风险。
• 资源消耗： mysqld_exporter 本身也会消耗一定的资源，需要根据实际情况进行调整。
• 指标选择： 不要监控过多的指标，只选择关键的指标进行监控。
• 版本兼容性： 确保 mysqld_exporter 和 MySQL 服务器的版本兼容。
• 监控频率： 调整 Prometheus 的抓取频率，以获得足够的数据精度，同时避免对 MySQL 服务器造成过大的压力。

11. 高级配置

• 自定义收集器: mysqld_exporter 允许你编写自定义收集器来收集特定的指标。
• 过滤指标: 可以使用 --collect.exclude 和 --collect.include 参数来过滤收集的指标。
• TLS 加密: 可以配置 mysqld_exporter 使用 TLS 加密来保护监控数据的安全。

12. 示例 Grafana Dashboard (JSON 格式)

以下是一个简单的 Grafana Dashboard 的 JSON 格式示例，用于监控 MySQL 的一些关键指标：

{
  "annotations": {
    "list": []
  },
  "editable": true,
  "gnetId": null,
  "graphTooltip": 0,
  "id": null,
  "links": [],
  "panels": [
    {
      "aliasColors": {},
      "bars": false,
      "dashLength": 10,
      "dashes": false,
      "datasource": "Prometheus",
      "decimals": 2,
      "fill": 1,
      "fillGradient": 0,
      "gridPos": {
        "h": 8,
        "w": 12,
        "x": 0,
        "y": 0
      },
      "hiddenSeries": false,
      "id": 2,
      "legend": {
        "alignAsTable": true,
        "avg": true,
        "current": true,
        "max": true,
        "min": true,
        "show": true,
        "total": false,
        "values": true
      },
      "lines": true,
      "linewidth": 1,
      "nullPointMode": "null",
      "options": {
        "dataLinks": []
      },
      "percentage": false,
      "pluginVersion": "7.5.7",
      "pointradius": 2,
      "points": false,
      "renderer": "flot",
      "seriesOverrides": [],
      "spaceLength": 10,
      "stack": false,
      "steppedLine": false,
      "targets": [
        {
          "expr": "mysql_global_status_threads_connected",
          "legendFormat": "Threads Connected",
          "refId": "A"
        }
      ],
      "thresholds": [],
      "timeFrom": null,
      "timeRegions": [],
      "timeShift": null,
      "title": "MySQL Threads Connected",
      "tooltip": {
        "shared": true,
        "sort": 0,
        "value_type": "individual"
      },
      "type": "graph",
      "xaxis": {
        "buckets": null,
        "mode": "time",
        "name": null,
        "show": true,
        "values": []
      },
      "yaxes": [
        {
          "decimals": null,
          "format": "short",
          "label": null,
          "logBase": 1,
          "max": null,
          "min": 0,
          "show": true
        },
        {
          "format": "short",
          "label": null,
          "logBase": 1,
          "max": null,
          "min": null,
          "show": true
        }
      ],
      "yaxis": {
        "align": false,
        "alignLevel": null
      }
    },
    {
      "aliasColors": {},
      "bars": false,
      "dashLength": 10,
      "dashes": false,
      "datasource": "Prometheus",
      "decimals": 2,
      "fill": 1,
      "fillGradient": 0,
      "gridPos": {
        "h": 8,
        "w": 12,
        "x": 12,
        "y": 0
      },
      "hiddenSeries": false,
      "id": 4,
      "legend": {
        "alignAsTable": true,
        "avg": true,
        "current": true,
        "max": true,
        "min": true,
        "show": true,
        "total": false,
        "values": true
      },
      "lines": true,
      "linewidth": 1,
      "nullPointMode": "null",
      "options": {
        "dataLinks": []
      },
      "percentage": false,
      "pluginVersion": "7.5.7",
      "pointradius": 2,
      "points": false,
      "renderer": "flot",
      "seriesOverrides": [],
      "spaceLength": 10,
      "stack": false,
      "steppedLine": false,
      "targets": [
        {
          "expr": "rate(mysql_global_status_questions_total[5m])",
          "legendFormat": "Queries per Second",
          "refId": "A"
        }
      ],
      "thresholds": [],
      "timeFrom": null,
      "timeRegions": [],
      "timeShift": null,
      "title": "MySQL Queries per Second",
      "tooltip": {
        "shared": true,
        "sort": 0,
        "value_type": "individual"
      },
      "type": "graph",
      "xaxis": {
        "buckets": null,
        "mode": "time",
        "name": null,
        "show": true,
        "values": []
      },
      "yaxes": [
        {
          "decimals": null,
          "format": "short",
          "label": null,
          "logBase": 1,
          "max": null,
          "min": 0,
          "show": true
        },
        {
          "format": "short",
          "label": null,
          "logBase": 1,
          "max": null,
          "min": null,
          "show": true
        }
      ],
      "yaxis": {
        "align": false,
        "alignLevel": null
      }
    }
  ],
  "refresh": "5s",
  "schemaVersion": 27,
  "style": "dark",
  "tags": [],
  "templating": {
    "list": []
  },
  "time": {
    "from": "now-15m",
    "to": "now"
  },
  "timepicker": {
    "refresh_intervals": [
      "5s",
      "10s",
      "30s",
      "1m",
      "5m",
      "15m",
      "30m",
      "1h",
      "2h",
      "1d"
    ],
    "time_options": [
      "5m",
      "15m",
      "1h",
      "6h",
      "12h",
      "24h",
      "2d",
      "7d",
      "30d"
    ]
  },
  "timezone": "",
  "title": "MySQL Performance Monitoring",
  "uid": "your_dashboard_uid",
  "version": 1
}

13. 总结

通过 mysqld_exporter 将 MySQL 指标暴露给 Prometheus，并使用 Grafana 进行可视化，我们可以全面监控 MySQL 的性能，及时发现和解决问题，并进行容量规划和性能优化。 监控是数据库运维的重要组成部分，希望今天的讲解能够帮助大家更好地监控和管理 MySQL 数据库。

14. 指标监控是高效运维的基石

监控是数据库运维的基石。 使用 Metrics Exporter 和 Prometheus 能够让我们更加高效地进行 MySQL 性能诊断与调优。