关于mysql:分布式-如何搭建-DBLE-的-JVM-指标监控系统

本篇文章采纳 Docker 形式搭建 Grafana + Prometheus 实现对 DBLE 的 JVM 相干指标的监控零碎。

作者：文韵涵

爱可生 DBLE 团队开发成员，次要负责 DBLE 需要开发，故障排查和社区问题解答。

本文起源：原创投稿

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前言

本篇文章将采纳 Docker 形式搭建 Grafana + Prometheus 实现对 DBLE 的 JVM 相干指标（如：CPU、Memory Pool、GC、Thread）的监控零碎。

筹备

• Linux 服务器：10.186.63.8
• 曾经装置 Docker

搭建环境

1. 部署 DBLE

该局部参考参考自 Docker 疾速开始

筹备 MySQL 容器

# 创立一个 Docker 网段 dble-net：172.18.0.0/16
docker network create -o "com.docker.network.bridge.name"="dble-net" --subnet 172.18.0.0/16 dble-net

# 创立两个 MySQL 容器，别离映射到主机的 33061 和 33062 作为 MySQL 的服务端口
docker run --name backend-mysql1 --ip 172.18.0.2 -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=123456 -p 33061:3306 --network=dble-net -d mysql:5.7 --server-id=1
docker run --name backend-mysql2 --ip 172.18.0.3 -e MYSQL_ROOT_PASSWORD=123456 -p 33062:3306 --network=dble-net -d mysql:5.7 --server-id=2

如果执行 docker run... 时呈现 408 Request Time-out 报错，请多尝试几次。

部署 DBLE

• 利用 Docker 部署 DBLE 服务。

docker run -d -i -t --name dble-server --ip 172.18.0.4 -p 8066:8066  -p 9066:9066  -p 8099:8099 \
-v /opt/jmx-exporter:/jmx-exporter \
--network=dble-net \
actiontech/dble:latest

其中，8099 示意作为后续裸露监控指标映射端口。

应用 JMX Exporter 提供的 JVM 过程内启动（in-process）形式裸露 JVM 的监控指标。在 JVM 启动时指定参数，通过 javaagent 的模式运行 JMX-Exporter 的 jar 包，过程内读取 JVM 运行时状态数据，转换为 Prometheus metrics 格局，并裸露端口让 Prometheus 采集。

# 创立目录
mkdir /opt/jmx-exporter

# 在 jmx-exporter 目录中，下载 jmx_prometheus_javaagent-0.15.0.jar
wget https://repo1.maven.org/maven2/io/prometheus/jmx/jmx_prometheus_javaagent/0.15.0/jmx_prometheus_javaagent-0.15.0.jar

目前 DBLE 反对最高版本为 jmx_prometheus_javaagent-0.15.0.jar，若版本 >0.15.0，DBLE 启动时会失败。

同时，增加 prometheus-jmx-config.yaml 文件配置，其内容为：

ssl: false
lowercaseOutputName: false
lowercaseOutputLabelNames: false

进入 dble-server 容器并增加配置。

docker exec -it dble-server bash

vi /opt/dble/conf/bootstrap.cnf

# 增加配置：-javaagent:/jmx-exporter/jmx_prometheus_javaagent-0.15.0.jar=8099:/jmx-exporter/prometheus-jmx-config.yaml

重启 dble 服务，查看 DBLE 是否启动并退出容器。

/opt/dble/bin/dble restart

vi /opt/dble/logs/wrraper.log

查看 DBLE JVM metric

查问地址：http://10.186.63.8:8099

2. 部署 Prometheus

利用 Docker 部署 Prometheus 服务。

docker run -itd --name prometheus --ip 172.18.0.5 -p 9090:9090 --network=dble-net prom/prometheus

其中，9090 为拜访 Prometheus 服务端口。

进入 Prometheus 容器并批改配置，创立 DBLE_Job，增加 target：172.18.0.4:8099。

docker exec -it prometheus sh

vi /etc/prometheus/prometheus.yml

# 配置内容（将原配置笼罩）为：scrape_configs:
  - job_name: 'DBLE_Job'
    scrape_interval: 30s
    static_configs:
    - targets:
      - '172.18.0.4:8099'

留神：这里 172.18.0.4 是对应 dble-server 容器的 IP。

退出并重新启动 Prometheus 容器，拜访 Prometheus 页面 http://10.186.63.8:9090/targets 验证配置失效。

3. 部署 Grafana

利用 Docker 部署 Grafana 服务。

docker run -itd --name=grafana --ip 172.18.0.6 -p 3000:3000 --network=dble-net grafana/grafana

拜访 Grafana 的页面 http://10.186.63.8:3000，应用默认用户 admin/admin 登录。

监控指标

导入 JVM 监控模版

在 Grafana 中配置「Data source」。

抉择增加 Prometheus。

填写裸露 Prometheus metrics 的地址并且保留。

留神：填写 Prometheus 容器 IP：http://172.18.0.5:9090 并且保留。

增加「Dashboards」，抉择 Import。

应用模版 ID 为 8878 或者可导入 8878 对应的 JSON 文件（JVM 模版 ID 还有 8563）。

自定义 Dashboard Name。

成果如下，其中有 CPU、Memory Pool、GC、Thread 等相干指标。

版本留神

• DBLE 版本 <=2.20.04.0，在 bin 目录中的 wrapper.cnf 配置 JMX-Exporter：

wrapper.java.additional. 序号 =-javaagent:/jmx-exporter/jmx_prometheus_javaagent-0.15.0.jar=8099:/jmx-exporter/prometheus-jmx-config.yaml

• DBLE 版本 = 3.20.07.0、3.20.10.0，不反对配置 -javaagent，因而无奈配置以上监控。
• DBLE 版本 >=3.21.02.0，依照上文配置。
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