告别“凭感觉”告警，金仓数据库替换MongoDB让运维更精准

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：

sql 复制代码

-- 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：

sql 复制代码

-- 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。

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：

yaml 复制代码

# Prometheus 配置文件示例
- alert: HighReadCPULoad
  expr: (rate(node_cpu_seconds_total{mode="user"}[1m]) * 100) > 70
  for: 1m
  labels:
    severity: warning
  annotations:
    summary: "High CPU load on read operations"
    description: "The CPU usage for read operations is above 70%."

- alert: HighWriteCPULoad
  expr: (rate(node_cpu_seconds_total{mode="user"}[1m]) * 100) > 80
  for: 1m
  labels:
    severity: critical
  annotations:
    summary: "High CPU load on write operations"
    description: "The CPU usage for write operations is above 80%."

通过这种方式，我们实现了更加精准的告警逻辑，减少了误报的发生。

总结与展望

通过这次技术迁移，我们深刻体会到了Kingbase ES提供的多维可观测性带来的巨大价值。从"凭感觉"设置告警阈值到"看数据说话"的精细化管理，这一转变不仅提升了我们的运维专业性，还显著提高了系统的稳定性和可靠性。

未来，我们将继续探索Kingbase ES的更多功能，不断优化我们的运维策略。同时，我们也期待国产数据库在生态和工具链方面能够不断完善，为更多的企业和开发者提供更好的支持。

希望这篇文章能够帮助到同样刚毕业的数据库应届生以及对数据库感兴趣但缺乏基础的小白。记住，学习是一个不断进步的过程，保持积极的心态，勇于面对挑战，你一定能够成为一名优秀的数据库管理员！💪🌟