作者：大睿
云厂商可以帮助我们解决 8-90% 的“脏乱臭”的活，方便得不要不要的，当然也是有得有失吧。但个人觉得 RDS 监控 用起来确实有点不是太方便，自然要想办法改善使用。
Prometheus+Grafana，这套万金流自然首当其冲（有的人喜欢 zabbix，都可以，仁者见仁）
1. 工具收集阶段
1.1 Prometheus+Grafana 环境部署
此处不做过多赘述，网上文章很多。
推荐电子书：prometheus-book
https://yunlzheng.gitbook.io/prometheus-book/
1.2 阿里云 RDS（mysqld）相关监控
MySQL 数据采集工具：mysqld_exporter
https://github.com/prometheus/mysqld_exporter
此工具也是 prometheus 官方工具
下载地址：https://github.com/prometheus/mysqld_exporter/releases
export DATA_SOURCE_NAME='user:password@(hostname:3306)/'./mysqld_exporter 1.3 资源监控
除了 RDS（MySQL）本身的一些监控，还需要关注资源的一些信息。如果是自建 IDC，肯定是使用 node_exporter
https://github.com/prometheus/node_exporter
谁让我们使用的是云产品呢，哎～
幸运的是 PingCAP 的工程师 Aylei
https://github.com/aylei
写了一套 aliyun-exporter
https://github.com/aylei/aliyun-exporter
阿里云API 收集监控数据（可以监控 ECS、SLB、Redis、Mongodb、RDS 等），以 prometheus 格式存储，同时非常 nice 的做了非常漂亮的 Grafana 图。但是，由于“年久失修”，在使用的时候遇到不少问题，再加上个人代码能力青铜三段，重写有点难，那就硬修吧。以下是在使用时遇到的问题。
1.3.1 重新打包 Dockerfile
原因是 pip3 install aliyun-exporter 拉的镜像没有 SLB 的模块（其实这个跟 RDS 监控没什么关系，另一位同事在搞 SLB 的监控，顺道都修了），人肉了很久，发现 github 中最新的代码有这个功能。尴尬～想用也只能自己动手了，替换最新的代码文件 info_provider.py，重新打包。脚本如下：
$ cat docker.fileFROM aylei/aliyun-exporter:0.3.0RUN pip3 install -U aliyun-exporter==0.3.1PyYAML==5.1.2RUN pip3 install aliyun-python-sdk-slb aliyun-python-sdk-ddsCOPY info_provider.py /usr/local/lib/python3.7/site-packages/aliyun_exporter/info_provider.py# 注意：作者没有把最新的代码打包进docker中，没办法只能我们先去下载代码，然后替换$ docker build -f docker.file -t aliyun-exporter:0.3.1.1.3.2 修改 bug 配置
这个地方应该是一个 bug。首先说明 aliyun_exporter 本身是可以获取所有监控信息，也就是说 1.2中的 mysqld_exporter 完全可以不需要，但是，在实际使用中又发现，如果增加 rds_performance的监控项，服务无法启动。所以无奈，对于 RDS 仅限于做资源监控。
幸运的是有 mysqld_exporter 作为补充。
1.3.3 启动 docker
$ docker run -d -p 9526:9525 -e "ALIYUN_ACCESS_ID=XXXX" -e "ALIYUN_ACCESS_SECRET=XXXX" -e "ALIYUN_REGION=cn-XXXX" -v $(pwd)/aliyun-exporter-test.yml:/aliyun-exporter.yml aliyun-exporter:0.3.1 -p 9525 -c /aliyun-exporter.yml1.3.4 Grafana 配置图
这部分的大小改动也不少：数据源的配置啊、怎么划分部门啊、加标签啊、Alter 怎么解决不能给模版加告警啊 等等等等，就不赘述了。具体问题具体分析吧。
2. 工具组合
2.1 架构图
+----+|RDS1+-------++----+ | ECS >+-------------------+ +-------------+. | mysqld_exporter | | Prometheus |. +-------->+ + +----> + |. | aliyun_exporter | | Grafana |. >+-------------------+ +-------------+ |+----+ ||RDSn+------++----+如上图，需要一台 ECS 部署 mysqld_exporter 和 aliyun_exporter 进行信息采集，再将采集的信息丢给 Prometheus。
2.2 supervisor+mysqld_exporter
mysqld_exporter 裸跑有点慌。所以使用进程管理工具 supervisor 协助管理。
# 脚本模版$ cat mysqld_exporter.xxxx.conf[program:xxxx]directory = /opt/mysqld_exportercommand = /bin/nohup /opt/mysqld_exporter/mysqld_exporter --web.listen-address=[IP]:[PORT] --collect.global_status --collect.global_variables --collect.slave_status --collect.binlog_size --collect.engine_innodb_status --collect.info_schema.innodb_metrics --collect.info_schema.innodb_tablespaces --collect.info_schema.processlist --collect.info_schema.tablestats --collect.perf_schema.eventsstatements --collect.perf_schema.eventswaits --collect.perf_schema.file_eventsautostart = truestartsecs = 5autorestart = truestartretries = 3user = rootredirect_stderr = truestdout_logfile_maxbytes = 20MBstdout_logfile_backups = 20stdout_logfile = /var/log/supervisor/xxxx.logenvironment=DATA_SOURCE_NAME='user:password@(hostname:3306)/'查看服务
$ supervisorctl statusmysql_xxx_01 RUNNING pid 13935, uptime 4:15:15mysql_xxx_02 RUNNING pid 14053, uptime 4:15:15mysql_xxx_03 RUNNING pid 13866, uptime 4:15:15...2.3 prometheus 服务发现
# 主配置文件$ cat prometheus.yml... - job_name: 'mysqld_exporter' file_sd_configs: - files: - '/usr/local/prometheus/sd_cfg/mysqld_exporter.yml' refresh_interval: 15s...# 服务发现配置文件$ cat /usr/local/prometheus/sd_cfg/mysqld_exporter.yml- labels: alias : test depart : "TEST" targets: - [ECS_IP]:[PORT_TEST]- labels: alias : qa depart : "QA" targets: - [ECS_IP]:[PORT_QA]- labels: alias : pro1 depart : "PRO" targets: - [ECS_IP]:[PORT_PRO1]- labels: alias : pro2 depart : "PRO" targets: - [ECS_IP]:[PORT_PRO2]...服务发现好处不言而喻，自动加载新增 RDS
2.4 最后一哆嗦
目前已经完成了阿里云 RDS 所有层面的监控，难道每次新增一套 RDS 都要人肉一遍这个流程？显然有点二了。
只描述思路，就不贴脚本了：
1. 通过阿里云 API，获取所有 RDS 信息；
2. 根据获取的信息为每个 RDS 生成 mysqld_exporter 启动脚本，并通过 supervisor 控制自启动；
3. 根据获取的信息更新 sd_cfg/mysqld_exporter.yml，实现服务自发现；
4. 最后，计划任务定期去扫阿里云 API，判断是否有新的 RDS 创建/删除
至此，再也不用人肉去加监控了，脚本不死，一切自动。
3. 简单效果展示
Alien_exporter 采集的数据
Detail 的数据源是两部分
- 资源监控
- mysql 监控
4. 遗憾
一个 mysqld_exporter 进程只能监控一个 RDS 实例，所以 N 多 RDS 实例，就要对应启动 N 个 mysqld_exporter，同时要分配 N 个不同端口（后续可以通过修改 mysqld_exporter 源码优化只启动一个 mysqld_exporter 服务）
水平有限，一个监控搞的那么碎，东拼西凑的，如哪位大佬有更优的解决方案求指导。
另外，调用阿里云API每个月是有上限的，超出要付费的，还好一个月 50 块钱的足够用。另外，会有 API 获取不到数据的情况。出现断图也是很常见，但 mysqld_exporter 还是很 ok 的。
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