基於InfluxDB+Grafana打造大資料監控利器
投稿：新炬網路浙江大資料團隊
這是一個大資料爆發的時代。面對資訊的激流、多元化資料的湧現，我們在獲取、儲存、傳輸、理解、分析、應用、維護大資料時，無疑需要一種便捷的資訊交流通道，以便快速、有效、準確地理解和駕馭這個過程。本文將通過時序資料庫(InfluxDB)+Grafana的實踐，來介紹如何將資料便捷地展現出來。
一、InfluxDB
開源的分散式時序、時間和指標資料庫，使用Go語言編寫，無需外部依賴。其中，時間序列資料庫是資料格式裡包含Timestamp欄位的資料，比如某一時間使用者上網流量、通話詳單等。但是，有什麼資料不包含Timestamp呢？幾乎所有的資料都可以打上一個Timestamp欄位。時間序列資料更重要的一個屬性是如何去查詢它，包括資料的過濾、計算等。
它有三大特性：
- 時序性（Time Series）：與時間相關的函式的靈活使用（例如最大、最小、求和等）；
- 度量（Metrics）：對實時大量資料進行計算；
- 事件（Event）：支援任意的事件資料，換句話說，任意事件的資料我們都可以做操作。
個人認為InfluxDB的幾個優點：
- 無特殊依賴，幾乎開箱即用（如ElasticSearch需要Java）
- 自帶資料過期功能；
- 自帶許可權管理，精細到“表”級別；
- 原生的HTTP支援，內建HTTP API
- 強大的類SQL語法，支援min, max, sum, count, mean, median 等一系列函式，方便統計。
- 自帶管理介面(如下圖)，免外掛配置。
InfluxDB基本概念
1、與傳統資料庫中的名詞做比較
2、InfluxDB中特有的概念
1）Point
Point由時間戳（time）、資料（field）、標籤（tags）組成。
Point相當於傳統資料庫裡的一行資料，如下表所示：
2）series
所有在資料庫中的資料，都需要通過圖表來展示，而這個series表示這個表裡面的資料，可以在圖表上畫成幾條線：通過tags排列組合算出來。
如下所示：
3、InfluxDB相關API
InfluxDB 支援http api 方式寫入資料。使用curl這個工具來模擬HTTP 請求，在實際使用中，可以將請求寫入程式碼中，通過其他程式語言來模擬HTTP請求。
例如：通過HTTP API向Internet_users這張表新增資料
curl -v –XPOST “http:// localhost:8086/write?db=Internet&u=user&p=password” –data-binary “Internet_users,users=小區上網使用者,mobile=移動端上網使用者,users_num=56,
mobile_num=21 1493571600000000000”
說明：
- db=Interne是指使用Interne資料庫；
- –data-binary後面是需插入資料，其中：
- Internet_users：表名（measurement）
- tag欄位：users和mobile,值分別為：小區上網用和移動端上網使用者
- field key欄位：users_num和mobile_num，值分別為56和21
- 時間戳（timestamp）：1493571600000000000
這樣，就向Interne資料庫的Internet_users表中插入了一條資料。
需要注意，DB引數必須指定一個數據庫中已經存在的資料庫名，資料體的格式遵從InfluxDB規定格式，首先是表名，後面是tags，然後是field，最後是時間戳。tags、field和時間戳三者之間以空格相分隔。
InfluxDB 資料視覺化工具
二、Grafana
設定查詢條件：
展示資料：
Grafana告警功能
沒有比”視覺化“更好的一個詞能來概括運維的本質，我想Grafana也是深知廣大運維人員的痛處：如何用視覺化資料說話？ 所以Grafana在 4.0以後版本：新增報警功能（Alerting），根據官網介紹，Grafana報警方式也有很多種，常見的Email、Slack即時通訊、webhook等。
下圖為目前叢集Grafana監控介面，主要包含對叢集主機CPU、記憶體配合Grafana的閾值預警功能：
主機記憶體和CPU使用率監控：
通過規則配置，可配置相關監控規則，包含相關邏輯與時間跨度以及監控告警條件。目前，僅支援一種條件型別—— Query 。可以指定Query字母，時間跨度和聚合函式。字母指定你在Metrics tab裡設定的聚合函式。Query的結果和聚合函式將會是一個單一的值，用於後面判斷是否超過了閾值。
規則配置完成後可在報警列表裡統一檢視報表狀態：
三、實踐案例
1、資料採集規劃
目前採集資料主要來源於Hadoop的jmx監控，獲取相關Cluster、Queue等Metrics資訊以及部分Oracle日誌資訊，通過相關介面寫入InfluxDB資料庫，根據來源及日誌資訊從資料庫層進行獨立管理設計，以便後續維護。
2、InfluxDB資料庫許可權配置
InfluxDB自帶許可權控制，許可權分別為：
- ADMIN：所有者
- READ :只讀 （精確到庫與表）
- WRITE：只寫 （精確到庫與表）
- ALL (READ 和 WRITE ) ：讀和寫
鑑於源資料流，目前只會用到三個角色，對於這三個角色分工如下：
- ADMIN：維護人員
- READ：資料展示與後臺查詢（Grafana上設定的Influnxdb為只讀）
- WRITE：外部程式（插入資料至Influnxdb）
配置資料庫許可權需開啟相關認證，操作如下：
vi /etc/InfluxDB/InfluxDB.conf
把 [http] 標籤下的 auth-enabled 選項值改為 true
[http]
enabled = true
bind-address = “:8086”
auth-enabled = true
log-enabled = true
write-tracing = false
pprof-enabled = false
https-enabled = false
https-certificate = “/etc/ssl/InfluxDB.pem”
3、Influnxdb和Grafana高可用配置
本次實踐為了避免因主機通斷而導致Influnxdb和Grafana服務無法使用的情況，所以在部署應用時用了2臺虛擬機器，2臺虛擬機器安裝的服務如下：
在系統層方面又做了如下設定：
- 主機域名設定
將兩臺主機設定為主備模式，共用同一個域名http://xxx.xxx.com
- 負載均衡設定
負載均衡設定即VIP主用與容災端域名+埠與的Localhost-01～02主備節點域名+埠對映。大家都知道InfluxDB和Grafana埠如下圖展示：
所以對映關係可設計成這樣：
- VIP：主用ip、容災ip
- VPORT：8083
- 均衡演算法：pi 32 rr
- 健康檢查：tcp
- 例項IP及埠：Localhost-01的ip 8083Localhost-02的ip 8083
其它埠均按此設定，負載均衡設定完成後，這裡不得不提Grafana配置，如果要做到視覺化展示的高可用，那麼Grafana配置資料來源就必須採用域名+埠的方式：
至此資料安全設定完畢。
4、Grafana介面配置
完成以上環境配置，根據相關需求進行Grafana介面配置以及監控配置，具體操作可以參照官網操作教程，這裡不再贅述。
HDFS目錄配額監控：
HDFS空間使用率監控：
文章來自微信公眾號：DBAplus社群