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SequoiaDB监控与开发实践分析

原创 国内数据库 作者:OliverFinn 时间:2020-07-05 21:36:47 0 删除 编辑

使用背景

公司近期上线了一个新应用,底层数据库采用了国产的分布式数据库 – SequoiaDB。


因为需要将 SequoiaDB 集群纳入到公司的整个监控体系中,所以需要对 SequoiaDB 的状态、性能指标等信息收集起来,然后提供监控系统使用。


SequoiaDB 数据库本身提供了一个图形化的监控界面 – SAC,但是里面的监控项,和我们公司过去常用的指标有很大出入。所以在咨询了 SequoiaDB 的相关人员后,决定自己开发一套监控程序。


SequoiaDB 存储引擎的监控

在 SequoiaDB 数据库,存在两个大的体系,一个是计算层,像我们就是使用了 MySQL 实例,另外一个就是 SequoiaDB 的分布式存储层,也是整个数据库对性能影响最大的部分。

关于 MySQL 的监控,公司本来就已经存在一整套完备的监控程序,所以这块就不需要再额外的开发了。但是对于 SequoiaDB 底层的分布式,还是非常有必要将相关指标收集起来的。


SequoiaDB 在监控体系上,其实做得还是比较完整的,只是在展现方式上,还需要再打磨一下。SequoiaDB 底层分布式的所有运行信息,用户都可以通过snapshot,或者是list 命令获取。


我从 SequoiaDB 的技术人员中了解到,其实像 SAC,或者 sdbtop 等这种 SequoiaDB 官方提供的监控工具,实际上也是基于 snapshot 和 list 命令开发。大家可以通过查阅官网信息中心了解更多的方法说明,snapshot 方法介绍 和 list 方法介绍。


2.1 SequoiaDB 的快照说明

在 SequoiaDB 存储引擎中,如果你要查看运行状况,可以通过快照来获取信息。


SequoiaDB 的快照命令非常简答,如果使用它提供的 sdb 客户端,可以这么来执行,例如查看整个集群中,每个 table 的使用情况:

> db.snapshot(SDB_SNAP_COLLECTIONS)
{
  "Name": "foo.bar",
  "UniqueID": 4294967297,
  "Details": [
    {
      "GroupName": "group1",
      "Group": [
        {
          "ID": 0,
          "LogicalID": 0,
          "Sequence": 1,
          "Indexes": 1,
          "Status": "Normal",
          "TotalRecords": 1,
          "TotalDataPages": 1,
          "TotalIndexPages": 2,
          "TotalLobPages": 0,
          "TotalDataFreeSpace": 65432,
          "TotalIndexFreeSpace": 65486,
          "TotalDataRead": 1,
          "TotalIndexRead": 0,
          "TotalDataWrite": 1,
          "TotalIndexWrite": 1,
          "TotalUpdate": 0,
          "TotalDelete": 0,
          "TotalInsert": 1,
          "TotalSelect": 1,
          "TotalRead": 1,
          "TotalWrite": 1,
          "TotalTbScan": 1,
          "TotalIxScan": 0,
          "ResetTimestamp": "2020-05-26-13.42.20.163109",
          "NodeName": "datanode:11820"
        }
      ]
    }
  ]
}


大家从返回的结果就能够了解,首先 SequoiaDB 的分布式存储引擎,在获取快照时,它返回的结果格式为 JSON ,这个和我们过去使用 Oracle 或者 MySQL 数据非常的不同,可能有一些朋友在开始时不大适应。但是当你习惯了JSON 的灵活结构后,你会打开一片新的大陆 。


我给大家演示的例子中,是查询整个集群表级的快照信息。它能够让大家清晰地了解每个table 在各个 group 上的分布,以及它对应的数据读,索引读这类关键信息的瞬时绝对值。当然,如果大家直接这么查看信息,估计大家眼睛都要看瞎,所以在后续的工具跟进上,SequoiaDB 数据库还需要多多努力的。


2.2 SequoiaDB SQL 快速处理

如果大家已经在使用SequoiaDB 存储引擎提供的 snapshot 和 list 功能了,那么你是否也发现了一个问题,sdb 客户端提供的 api 命令,执行起来的计算能力实在太弱了,例如我要关联把 SDB_SNAP_SESSIONS 快照(http://doc.sequoiadb.com/cn/sequoiadb-cat_id-1479173713-edition_id-304)和 SDB_SNAP_TRANSACTIONS 快照(http://doc.sequoiadb.com/cn/sequoiadb-cat_id-1479173720-edition_id-304) 关联起来,查看当前 SequoiaDB 存储引擎中,到底有哪些事务在等待锁。这个时候,单纯使用 api 就会痛苦万分,因为要自己手工编写一个关联程序。我相信大部分的 DBA 朋友都会怀念那些单纯使用 SQL 命令的时光。


通过自己不断的努力(翻官网信息中心),终于找到了一种优雅的方式来解决,就是 sql 语法的监控视图 (http://doc.sequoiadb.com/cn/sequoiadb-cat_id-1559546719-edition_id-304)。

例如刚才的提出的问题,就可以通过这个 sql 命令获取信息:

> db.exec("select trans.NodeName as node, session.LastOpType as lastOpType, session.LastOpInfo as lastOpInfo from $SNAPSHOT_TRANS as trans inner join $SNAPSHOT_SESSION as session on trans.RelatedID = session.RelatedID where trans.WaitLock.CSID is not null ")
{
  "node": "datanode:11820",
  "lastOpType": "GETMORE",
  "lastOpInfo": "ContextID:297, NumToRead:-1"
}
{
  "node": "datanode:11820",
  "lastOpType": "UPDATE",
  "lastOpInfo": ""
}


SequoiaDB 存储引擎中这个简易版的 SQL 语法解析,对于日常的操作和运维监控来说,已经达到了事半功倍的效果了。


2.3 开发语言选择

SequoiaDB 存储引擎,支持多种开发语言获取引擎的监控信息,包括常见的:Java、PHP、Python、C++、C等等。大家在开发时,可以在 SequoiaDB 官网中下载对应的驱动包,在开发和编译时,将 SequoiaDB 的驱动包加入到 ClassPath 就可以了。


对于我个人来说,虽然 Java 很香,但是我还是选择了 REST 接口作为我的程序与 SequoiaDB 引擎的交互方式。REST 接口虽然不像 Driver 驱动使用那么便利,但是它胜在脱离语言与环境的要求,我可以在任何地方调用它,并且获得的结果都是一样的。


引玉抛砖引玉的Demo程序

为了给大家演示,我基于 SequoiaDB 提供的 REST 接口,使用 Python 语言做了一个能够实时监控 SequoiaDB 中某张表的数据读、写情况的小程序,算是回馈 SequoiaDB 社区的小贡献。


程序的源码可以从:

https://github.com/yuki0703/Demo

Github项目中获取。


程序的逻辑非常简单,就是通过 SequoiaDB 提供的 REST 接口,通过 SequoiaDB 的 SQL 语法中的监控视图方法,获取某张表的快照信息,然后通过计算1秒以内的数值差距,得出该表每秒钟所执行数据操作。

程序的 help 信息如下:

SequoiaDB Monitor
optional arguments:
  -h, --help   show this help message and exit
  --host HOST  coord host
  -u USERNAME  username
  -p PASSWORD  password
  -t TABLE     table nam


监控 SequoiaDB 某张表的效果如下:


后记

整理来看,SequoiaDB 所提供的接口还是很丰富的,但是在可视化监控界面上,还需要多多努力,能够直接提供对接目前市面上大部分的监控系统,那样就更加完美了。但是不管怎么说,能够做出一款属于国人自己的分布式数据库,还是非常值得大家敬佩和学习的。


共勉之!

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