数据库告警收敛需求文档

数据库告警收敛

 

 

 

需求来源

         为保障前台业务数据库系统的安全稳定,需要从多个维度监控DB:含有QPS告警、连接数告警、并发数告警、主从延时告警、主从切换告警、端口延时告警、基础监控告警等,每天产生大量的告警,导致有效的告警被淹没,无法在第一时间被发现处理;

        

目标:

         对现有的告警进行分类梳理、逐个收敛; 减少告警数量,降低告警频率,使告警通道发出的告警皆为有效告警,告警的信息得以被及时接收并处理;

 

 

DB性能告警

  1. QPS告警:

描述:QPS与数据库性能成正比,理论上越高越好。如果屏蔽QPS告警,则流量异常上涨、缓存穿透等问题无法知晓。

新告警算法:与昨天同比,QPS超过1.5倍 并且超过QPS阈值则告警;

收敛策略:同比浮动,阈值上调

告警接收人:DBA 和 研发

 

2,连接数告警:

现在为浮动告警,(50%浮动告警)条数比较少,保持不变;

3,线程并发数告警:

监控DB性能重要指标,无需收敛, 保持不变;

4,主从复制延时告警:

         告警接收人:

接收人由DBA和研发 修改为直接发送给对应研发;

         收敛策略:   

加长告警时间间隔,告警频率修改为每半小时告警一次;

5, 主从复制错误告警:

         收敛策略: 加长告警时间间隔,告警频率修改为每半小时告警一次;

6,数据库采集告警:

         DB宕机告警:保持不变

         DB下线或缩容告警:保持不变

         DB新增机器告警:保持不变

         批量采集开关: 每分钟超过50台(1%) 采数失败,则关闭告警;(需要单独开关)

7,  实例端口告警:

         后续新部署实例,本地端口告警取消;更新mysql部署脚本;

 

 

数据库实例基础监控告警:

  1. CPU/IO告警:

原有告警:CPU和IO告警阈值均为95%

收敛告警:

a, 将CPU和IO告警拆分, IO阈值95%不变, CPU改为60%;

         b, 修改为组合告警:

CPU && 并发数 告警

IO && DML(INSERT,DELETE,UPDATE)

  1. Memory告警:

内存告警为浮动30%告警,保持不变;

  1. DISK告警:

原有告警:

shwx机器 单独设置告警阈值,DBS机器原先无告警阈值:

         收敛告警:

                  DBS统一设置85% 告警阈值;

                  磁盘告警间隔为60min;

         网络延时告警:

                 

其他功能类告警:

  1. DDL/DML/授权 等工单通知:

保持不变

  1. 每天DB备份告警:

保持不变

  1. 数据库主从切换告警:

保持不变

 

新增告警:

  1. DBS同步脚本,每天凌晨5点开始执行,并添加执行结果告警(成功/失败),每天一条;
  2. 量化告警:
  1. 量化告警,生成历史曲线图;
  2. 告警收敛前后告警量化对比,降低的百分比;

 

<think>嗯,用户需要一份关于Java微服务监控运维的文档,重点在监控体系、告警机制和监控数据分析三个模块。从引用内容看,用户提供的参考资料主要集中在Spring Cloud生态、Prometheus和Grafana的应用上,尤其是引用4给出了具体的仪盘配置和告警规则示例,这些都需要整合进文档。 用户可能是个Java开发者或运维工程师,正在搭建或优化微服务监控体系。ta特意强调"不是单纯工具介绍",说明需要落地实践指导。引用3提到的"从看得见到看得懂"很关键,文档应该体现这种思维转变,比如在指标定义部分区分基础监控和业务监控。 监控体系部分可以分层设计: - 基础设施层用Node Exporter抓取主机指标,引用4的up指标示例可以直接复用 - 应用层用Micrometer接入Spring Boot Actuator,补充JVM监控的阈值设置(如引用4的P2告警) - 业务层要关联用户提到的"接口错误率"(引用4的P1告警),增加自定义指标示例 告警机制需要突出流程闭环。引用4的告警分级格很完整,但可以补充"响应流程"细节: - P0级告警对应自动化的服务熔断 - 误报处理加入特征分析,比如短暂网络抖动导致up==0时增加重试机制 监控数据分析部分,用户提到"异常溯源",这和引用3的"看得懂"理念呼应。准备在文档中加入: - 如何用Jaeger追踪跨服务异常 - 日志与指标的关联分析(如通过LogQL同时查询错误日志和接口错误率突增) 最后考虑用Grafana画业务健康度趋势图,把引用4的仪盘配置扩展成周报模板。用户可能还需要知道如何定制报,比如按服务分组统计MTTR(平均恢复时间)。 </think>以下是根据您需求整理的Java微服务监控运维文档框架,涵盖核心模块和实践细节: --- ### **Java微服务监控运维文档:监控与告警体系** #### **一、监控体系** 1. **监控范围分层** - **基础设施层**:服务器CPU/内存/磁盘、网络流量 - **应用层**:JVM内存(堆/非堆)、GC次数、线程池状态 - **服务层**:API响应时间(P90/P99)、QPS、错误率(如HTTP 5xx) - **依赖层**:数据库连接池、Redis/MQ中间件、第三方API可用性 2. **核心工具链** ```mermaid graph LR A[微服务]-->|暴露指标|B(Prometheus) B-->|存储/查询|C[PromQL] C-->|可视化|D[Grafana] D-->|告警触发|E[Alertmanager] E-->F[邮件/钉钉/Webhook] ``` - **数据采集**:Prometheus + Micrometer(Java指标埋点) - **可视化**:Grafana动态仪盘(参考引用4的阈值配色方案[^4]) - **分布式追踪**:Zipkin/SkyWalking(异常溯源) 3. **关键指标定义示例** | 指标类型 | PromQL达式 | 说明 | |-------------------|---------------------------------------|--------------------------| | 服务可用性 | `up{job="service-name"}` | 0=宕机,1=健康(引用4) | | 接口错误率 | `sum(rate(http_requests_total{status=~"5.."}[5m]))/sum(rate(http_requests_total[5m]))` | >5%触发告警(引用4) | | JVM内存使用率 | `jvm_memory_used_bytes/jvm_memory_max_bytes` | >85%告警(引用4) | #### **二、告警机制** 1. **分级告警策略** ```plaintext P0(紧急) → 服务不可用 → 电话通知 → 15分钟响应 P1(重要) → 错误率超阈值 → 企业微信 → 1小时处理 P2(警告) → 资源水位预警 → 邮件 → 当天处理 ``` 2. **误报处理流程** ```mermaid graph TD A[告警触发] --> B{是否误报?} B -->|是| C[分析误报原因] C --> D[调整阈值/检测周期] B -->|否| E[启动应急预案] ``` 3. **告警收敛机制** - 相同告警10分钟内不重复通知 - 依赖拓扑识别:当数据库宕机时,抑制关联服务的派生告警 #### **三、监控数据分析** 1. **日常报** - **服务健康度看板**:服务可用率、错误率TOP5(Grafana单统计图,引用4[^4]) - **资源消耗日报**:CPU/内存峰值、网络IO趋势 2. **趋势分析实践** - **容量规划**:通过`predict_linear(node_memory_available_bytes[6h], 60*60*24)`预测3天内内存枯竭 - **黄金指标关联**:响应时间上升时,关联分析线程池队列长度与数据库连接等待时间 3. **异常溯源方法** ```mermaid graph LR A[接口超时告警] --> B[查询TraceID] B --> C[定位慢调用链] C --> D{根因分析} D --> E[数据库慢SQL] D --> F[第三方API阻塞] ``` #### **四、最佳实践参考** 1. **Spring Cloud集成方案** ```java // 启用Actuator监控端点 @SpringBootApplication @EnablePrometheusEndpoint public class App { public static void main(String[] args) { SpringApplication.run(App.class, args); } } ``` 2. **告警规则配置模板(引用4优化版)** ```yaml - alert: HighErrorRate expr: sum(rate(http_requests_total{status=~"5.."}[5m])) by(service) > 0.05 for: 3m # 持续触发才告警 annotations: summary: "服务 {{ $labels.service }} 错误率超标" ``` --- **附录:关键工具链文档** - [Prometheus官方配置指南](https://prometheus.io/docs/introduction/overview/) - [Grafana仪盘模板库](https://grafana.com/grafana/dashboards)
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