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10.1 为什么数据库中间件需要集成监控？

随着微服务化与分布式系统的普及，数据库中间件的运行状态、SQL 执行效率、连接状态等信息越来越重要。中间件一旦出现瓶颈，可能直接拖垮整个系统的性能和稳定性。

所以，监控系统不再是“可选项”，而是“核心组件”。

 10.2 监控目标与全链路观测范围

类型	观测指标	说明
中间件性能	QPS / TPS、请求延迟	每秒处理的查询数，事务数
SQL 执行	SQL 响应时间、慢查询分析	排查卡顿 SQL
连接状态	活跃连接数、等待队列长度	判断是否连接数耗尽
数据库后端	后端 MySQL 响应、健康状态	判断 DB 故障或卡顿
系统资源	CPU、内存、网络、IO	判断宿主机是否瓶颈
异常报警	错误率、不可达节点	自动预警与告警通知

 10.3 全链路监控体系架构设计

                ┌───────────────┐│   用户请求    │└──────┬────────┘↓┌────────────────────────────┐│      数据库中间件集群       │└──────┬──────┬──────┬────────┘↓      ↓      ↓SQL 执行  日志采集  指标采集↓        ↓        ↓┌────────┐┌────────┐┌────────┐│ OpenTelemetry │ Prometheus│ Filebeat │└────────┘└────────┘└────────┘↓        ↓        ↓┌────────────┐┌───────────────┐┌────────────┐│ Jaeger/Zipkin│   Grafana     │   ELK Stack │└────────────┘└───────────────┘└────────────┘

10.4 核心监控指标汇总

✅ 请求处理指标

- middleware_qps - middleware_request_latency_ms - middleware_connection_wait_time

✅ SQL 执行与路由

- sql_exec_time - sql_slow_query_count - sql_parse_error_total - sql_route_node_count

✅ 后端数据库状态

- mysql_up{instance=“192.168.1.3”} - mysql_conn_active - mysql_qps_backend

✅ 系统与资源层指标

- node_cpu_usage - node_memory_usage - node_network_io - node_disk_read/write

 10.5 实战方案：Prometheus + Grafana 监控中间件

1️⃣ 安装 Prometheus 和 Node Exporter

docker run -d --name prometheus \ -p 9090:9090 \ -v /prometheus.yml:/etc/prometheus/prometheus.yml \ prom/prometheus

docker run -d --name node-exporter \ -p 9100:9100 \ prom/node-exporter

2️⃣ 中间件暴露指标接口（/metrics）

• 每个实例暴露 HTTP 接口供 Prometheus 定时抓取

• 支持指标分标签（按 SQL 类型、客户端来源分组）

---

3️⃣ 使用 Grafana 创建 Dashboard

• 自定义中间件 QPS、延迟、SQL 分布、慢查询等图表

• 设置告警规则：延迟 > 100ms / QPS 突增 / 连接数 > 90%

10.6 接入链路追踪（Tracing）

使用 OpenTelemetry 进行 Trace 注入：

• 每条 SQL 的生命周期会生成 trace-id 和 span-id

• 支持分布式调用链上下文透传

工具选型：

工具	说明
Jaeger	CNCF 支持，K8s 友好，生产可用
Zipkin	轻量，适合小规模部署

10.7 日志采集与分析（ELK/EFK）

日志是诊断问题的关键手段。中间件日志可以包含：

• SQL 执行语句和返回码

• SQL 路由详情

• 错误信息与异常堆栈

filebeat.inputs: - type: log paths: - /var/log/middleware/*.log

• ELK/EFK 实现全文检索与多维过滤分析

10.8 告警机制设计

⚙ 触发条件示例

指标	阈值	告警等级
SQL 延迟	> 300ms	严重
慢查询比例	> 10%	警告
后端 MySQL 不可达	连续失败3次	严重
中间件内存占用	> 80%	警告

通知方式

• 邮件、短信、钉钉、飞书

• Webhook → 自定义报警平台对接

10.9 最佳实践建议

建议	说明
实时可视化	所有监控指标应可图形化展示
Trace 可关联 SQL	trace-id 可还原业务链路问题
指标与日志关联	Trace ID 可关联 ELK 日志进行分析
异常预警	告警不能太频繁但需及时
灰度发布监控	新版本指标需重点观察
数据留存策略	日志/指标保留策略应合理控制成本

10.10 总结

本篇你将掌握：

• 数据库中间件的全链路监控指标体系

• Prometheus + Grafana 的性能指标采集实践

• OpenTelemetry 实现 SQL 全链路追踪

• ELK 日志分析与 Trace ID 联动

• 告警策略设计与系统异常自发现机制