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告别“凭感觉”告警，金仓数据库替换MongoDB让运维更精准

news 2025/10/31 8:13:15

作者简介：深耕解决方案领域15年，兼具甲乙双方实战经验，覆盖广电、运营商、制造、环保、医疗等行业，擅长系统开发与软件架构设计。获5项发明专利及15+实用新型专利，以跨行业视野与技术功底，实现理论到实践的深度融合。

引言

作为一名刚从大学毕业的数据库管理员，我有幸见证了公司从使用MongoDB系统全面转换到采用国产数据库Kingbase ES的过程。这次技术迁移不仅让我看到了国产数据库的价值，也深刻体会到了精细化运维的重要性。在MongoDB时代，我们依赖经验设置告警阈值，例如“CPU > 80% 就告警”。然而，这种粗放的经验式告警方式在实际应用中常常导致误报。通过引入Kingbase ES，我们学会了基于业务特征进行精细化调参，从而实现更加精准的告警逻辑。

核心技术原理

1. MongoDB 的告警机制

MongoDB 的告警机制主要依赖于监控工具和脚本。常用的监控工具如Prometheus、Grafana等，可以实时监控数据库的各项指标，并根据预设的阈值触发告警。在我们的实践中，通常会设置一些简单的阈值，例如：

CPU 使用率超过 80%
内存使用率超过 90%
磁盘使用率超过 85%

这些阈值通常是基于经验设定的，缺乏对具体业务负载的细致分析。

2. Kingbase ES 的可观测性

Kingbase ES 提供了丰富的监控和诊断工具，使得我们可以更精细地分析数据库的运行状态。其中，sys_stat_statements 是一个非常强大的工具，它可以记录每个SQL语句的执行情况，包括执行次数、总时间、平均时间等。通过分析这些数据，我们可以准确地了解数据库的负载来源，从而优化告警逻辑。

3. `sys_stat_statements` 的使用方法

sys_stat_statements 是一个视图，可以通过以下步骤启用和查询：

启用 sys_stat_statements：

-- 启用统计信息收集
ALTER SYSTEM SET shared_preload_libraries = 'pg_stat_statements';
-- 重启数据库服务
SELECT pg_reload_conf();

查询 sys_stat_statements：

-- 查询最近执行的SQL语句及其性能指标
SELECT query, calls, total_time, mean_time, rows, shared_blks_hit, shared_blks_read, shared_blks_dirtied, shared_blks_written
FROM sys_stat_statements
ORDER BY total_time DESC
LIMIT 10;

通过这些数据，我们可以清楚地看到哪些SQL语句占用了最多的资源，从而有针对性地进行优化。

负载分析图

实践案例

一次真实的误报事件

在MongoDB时代，我们曾遇到过一次典型的误报事件。由于未区分读写负载，导致主库CPU短时飙高被误判为故障。具体过程如下：

事件背景：
- 某天凌晨，我们接到了一条告警：主库CPU使用率超过了80%。
- 运维团队立即响应，检查了数据库的运行状态，但并未发现明显的异常。
问题分析：
- 经过进一步排查，我们发现这是一次批量插入操作导致的CPU短暂飙升。
- 由于没有区分读写负载，告警系统将这种正常的操作误判为故障。
解决方案：
- 引入Kingbase ES后，我们开始使用sys_stat_statements来分析真实负载来源。
- 通过查询sys_stat_statements，我们发现了导致CPU飙升的具体SQL语句。
- 优化告警逻辑，将读写负载分开处理，设置不同的阈值。

优化后的告警逻辑

通过sys_stat_statements，我们了解到具体的负载来源后，优化了告警逻辑，具体步骤如下：

区分读写负载：
- 通过sys_stat_statements，我们可以识别出哪些是读操作，哪些是写操作。
- 为读操作和写操作分别设置不同的告警阈值。
设置新的告警规则：
- 读操作：CPU使用率超过70%告警
- 写操作：CPU使用率超过80%告警

配置示例：

# Prometheus 配置文件示例
- alert: HighReadCPULoadexpr: (rate(node_cpu_seconds_total{mode="user"}[1m]) * 100) > 70for: 1mlabels:severity: warningannotations:summary: "High CPU load on read operations"description: "The CPU usage for read operations is above 70%."- alert: HighWriteCPULoadexpr: (rate(node_cpu_seconds_total{mode="user"}[1m]) * 100) > 80for: 1mlabels:severity: criticalannotations:summary: "High CPU load on write operations"description: "The CPU usage for write operations is above 80%."