数字化时代,数据是企业最宝贵的资产之一。然而,随着数据量的增长,数据库管理的复杂性也在不断上升。数据库故障可能导致业务中断,给公司带来巨大的财务和声誉损失。在本篇博客中,我们将分享 KaiwuDB 是如何设计故障诊断工具以及具体的示例演示
为确保能够提供全面的诊断,工具将对一系列关键指标进行采集,包括但不限于:
工具将提供两种运行模式以满足不同场景需求:
收集到的数据将被用于执行趋势分析,能力包括:
故障诊断工具分成采集和分析两个部分:
采集器是运维人员在现场直接使用的工具,通过操作系统、数据库以及监控服务,获取到现场的各项原始信息。默认支持采集后压缩直接导出。也可以使用本地规则做最基本的分析,如 找出并打印所有的 Error 信息。
考虑到直接采集用户业务数据可能会导致暴露用户信息的风险,因此在数据库采集器收集过程中,只会抓取用户的数据特征,不进行数据复制。而其他数据为了保证完整性与准确性,在分析之前会对采集数据不进行任何加工、且保持必要的数据,提供完整信息。为节约空间,采集到的数据应被压缩。同时,采集器要兼容大部分操作系统运行且不需要额外的依赖。
为了后续的数据分析,规则引擎需要兼容采集器的数据提供标准化数据输出,并具备一定的可扩展能力。如分析特定 SQL 执行时 CPU 使用增高的情况,需要将 SQL 查询的元数据(例如 SQL 文本、执行时间等)与性能指标(例如 CPU 使用率)统一按照时序引擎的格式输出,以便分析性能瓶颈。
为了提供足够的扩展性并且能够覆盖不断扩充的规则集,包括功能性问题比如错误码校验,规则引擎从外部文件中读取规则,然后应用这些规则来分析数据。以下为部分代码示例:
Python
import pandas as pd
import json
# 加载规则
def load\_rules(rule\_file):
with open(rule_file, 'r') as file:
return json.load(file)
# 自定义规则函数,这个函数将检查特定SQL执行时CPU使用率是否有显著增加
def sql\_cpu\_bottleneck(row, threshold):
# 比较当前行的CPU使用率是否超过阈值
return row\['sql\_query'\] == 'SELECT * FROM table\_name' and row\['cpu_usage'\] > threshold
# 应用规则
def apply\_rules(data, rules\_config, custom_rules):
for rule in rules_config:
data\[rule\['name'\]\] = data.eval(rule\['expression'\])
for rule\_name, custom\_rule in custom_rules.items():
data\[rule\_name\] = data.apply(custom\_rule, axis=1)
return data
# 读取CSV数据
df = pd.read\_csv('sql\_performance_data.csv')
# 加载规则
rules\_config = load\_rules('rules.json')
# 定义自定义规则
custom_rules = {
'sql\_cpu\_bottleneck': lambda row: sql\_cpu\_bottleneck(row, threshold=80)
}
# 应用规则并得到结果
df = apply\_rules(df, rules\_config, custom_rules)
# 输出带有规则检查结果的数据
df.to\_csv('evaluated\_sql_performance.csv', index=False)
规则文件应随着版本迭代不断扩展并支持热更新。以下是一个 JSON 格式的规则配置文件示例。规则是以 JSON 对象的形式定义的,每个规则包含一个名称以及一个 Pandas DataFrame 可理解的表达式。
JSON
\[
{
"name": "high\_execution\_time",
"expression": "execution_time > 5"
},
{
"name": "general\_high\_cpu_usage",
"expression": "cpu_usage > 80"
},
{
"name": "slow_query",
"expression": "query_time > 5"
},
{
"name": "error\_code\_check",
"expression": "error_code not in \[0, 200, 404\]"
}
// 其他规则可以在此添加
\]
诊断工具可对接预测引擎,提前发现潜在风险。如下示例使用 scikit-learn 决策树分类器训练模型,并使用该模型进行预测:
Python
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.model\_selection import train\_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score
# 读取CSV数据
df = pd.read\_csv('performance\_data.csv')
# 假设我们已经有了一个标记了性能问题的列 'performance_issue'
# 这个列可以通过规则引擎或历史数据分析得到
# 特征和标签
X = df\[\['cpu\_usage', 'disk\_io', 'query_time'\]\]
y = df\['performance_issue'\]
# 分割数据集为训练集和测试集
X\_train, X\_test, y\_train, y\_test = train\_test\_split(X, y, test\_size=0.2, random\_state=42)
# 创建决策树模型
model = DecisionTreeClassifier()
# 训练模型
model.fit(X\_train, y\_train)
# 预测测试集
y\_pred = model.predict(X\_test)
# 打印准确率
print(f'Accuracy: {accuracy\_score(y\_test, y_pred)}')
# 保存模型,以便以后使用
import joblib
joblib.dump(model, 'performance\_predictor\_model.joblib')
# 若要使用模型进行实时预测
def predict\_performance(cpu\_usage, disk\_io, query\_time):
model = joblib.load('performance\_predictor\_model.joblib')
prediction = model.predict(\[\[cpu\_usage, disk\_io, query_time\]\])
return 'Issue' if prediction\[0\] == 1 else 'No issue'
# 示例:使用模型预测一个新的数据点
print(predict_performance(85, 90, 3))
假设场景:您是一家物联网公司的 IT 专家,发现时序数据库处理设备状态数据的查询响应时间在某些时段非常缓慢, 此时可以如何处理呢?
您使用的数据库诊断工具开始收集以下数据:
1、查询日志:发现一个查询,频繁出现,且执行时间远高于其他查询。
Plaintext
SELECT avg(temperature) FROM device_readings
WHERE device_id = ? AND time > now() - interval '1 hour'
GROUP BY time_bucket('5 minutes', time);Plaintext
2、执行计划:该查询的执行计划显示这个 SQL 会进行全表扫描后,再进行 device_id 的过滤。
3、索引使用情况:device_readings 表上的 device_id 没有建立 TAG 索引。
4、资源使用情况:CPU 和 I/O 在执行此查询时达到高峰。
5、锁定和等待事件:没有发现异常的锁定事件。
诊断工具通过分析查询和执行计划,识别出以下模式:
工具使用内置规则,匹配到以下诊断结果:查询效率低下是由于缺乏适当的索引导致的。
根据这个模式,诊断工具生成以下建议:在 device_readings 表的 device_id 字段上创建一个 TAG 索引。
数据库管理员执行以下 SQL 语句来创建索引:
SQL
ALTER TABLE device\_readings ADD TAG device\_id;
索引创建后,数据库诊断工具再次收集数据,并发现:
在这个例子中,诊断工具会使用以下算法和逻辑:
|