美团 MySQL 数据库巡检系统的设计与应用

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原创最新推荐文章于 2026-03-30 09:14:39 发布 924 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

说明：
作者：王琦
来源：美团技术团队
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我们生活中随处可见各种巡检系统，比如电力巡检、消防检查等，正是这些巡检工作，我们才能在稳定的环境下进行工作、生活。巡检对于数据库或者其他 IT 系统来说也同样至关重要，特别是在降低风险、提高服务稳定性方面起到了非常关键作用。

一、背景

为了保障数据库的稳定运行，以下核心功能组件必不可少：

图 1 数据库运维保障核心功能组件
其中，数据库巡检作为运维保障体系最重要的环节之一，能够帮助我们发现数据库存在的隐患，提前治理，做到防患于未然。对于大规模集群而言，灵活健壮的自动化巡检能力，至关重要。

任何系统都会经历一个原始的阶段，最早的巡检是由中控机 + 定时巡检脚本 + 前端展示构成的。但是，随着时间的推移，老巡检方案逐渐暴露出了一些问题：

所以我们需要一个灵活、稳定的巡检系统来帮助我们解决这些痛点，保障数据库的稳定。

巡检系统的设计原则，我们从以下三个方面进行考虑：

稳定：巡检作为保证数据库稳定的工具，它自身的稳定性也必须有所保证；
高效：以用户为中心，尽量化繁为简，降低用户的使用成本，让新同学也能迅速上手治理和管理隐患；提高新巡检部署效率，随着架构、版本、基础模块等运维环境不断变化，新的巡检需求层出不穷，更快的部署等于更早的保障；
可运营 ：用数据做基础，对巡检隐患进行运营，包括推进隐患治理，查看治理效率、趋势、薄弱点等。

美团 MySQL 数据库巡检系统架构图设计如下所示。接下来，我们按照架构图从下到上的顺序来对巡检系统主要模块进行简单的介绍。

图 2 美团 MySQL 数据库巡检系统架构图
1. 执行层

巡检执行环境 ：由多台巡检执行机组成，巡检任务脚本会同时部署在所有执行机上。执行机会定时从巡检 Git 仓库拉取最新的脚本，脚本使用 Python Virtualenv + Git 进行管理，方便扩充新的执行机。
任务调度 ：巡检任务使用了美团基础架构部研发的分布式定时任务系统 Crane 进行调度，解决传统定时任务单点问题。Crane 会随机指派某一台执行机执行任务，假如这台执行机出现故障，会指派其他执行机重新执行任务。一般一个巡检任务对应着一个巡检项，巡检任务会针对特定的巡检目标根据一定的规则来判断是否存在隐患。
巡检目标 ：除了对生产数据库进行巡检以外，还会对高可用组件、中间件等数据库周边产品进行巡检，尽可能覆盖所有会引发数据库故障的风险点。

2. 存储层

巡检数据库 ：主要用来保存巡检相关数据。为了规范和简化流程，我们将巡检发现的隐患保存到数据库中，提供了通用的入库函数，能够实现以下功能：

自动补齐隐患负责人、隐患发现时间等信息；
入库操作幂等；
支持半结构化的巡检结果入库，不同巡检的隐患结果包括不同的属性，比如巡检 A 的隐患有“中间件类型”，巡检 B 有“主库 CPU 核数”，以上不同结构的数据均可解析入库；
针对表粒度的隐患项，如果分库分表的表出现隐患，会自动合并成一个逻辑表隐患入库。

巡检脚本 Git 仓库 ：用来管理巡检脚本。为了方便 DBA 添加巡检，在系统建设过程中，我们增加了多个公共函数，用来降低开发新巡检的成本，也方便将老的巡检脚本迁移到新的体系中。

3. 应用层

**集成到数据库运维平台 **：作为隐患明细展示、配置巡检展示、管理白名单等功能的入口。为了提高隐患治理效率。我们做了以下设计。

隐患运营后台 ：这个模块主要目的是推进隐患的治理。

运营报表，帮助管理者从全局角度掌握隐患治理进展，报表包括隐患趋势、存量分布、增量分布、平均治理周期等核心内容，进而由上到下推动隐患治理；报表数据同样是通过 Crane 定时任务计算获得。
= 隐患治理催办功能，用来督促 DBA 处理隐患。催办内容中会带有隐患具体内容、出现时长、处理方案等。催办形式包括大象消息、告警，具体选用哪种形式可根据巡检关键程度做相应配置。

外部数据服务 ：主要是将巡检隐患数据提供给美团内部其他平台或项目使用，让巡检数据发挥更大的价值。

对接先知平台，美团 SRE 团队开发的主要面向研发人员（下称 RD）用户的风险发现和运营平台，平台接收各服务方上报的隐患数据，以 RD 视角从组织架构维度展示各服务的风险点，并跟进 RD 处理进度。巡检系统会把需要 RD 参与治理的隐患，比如大表、无唯一键表等，借助先知平台统一推送给 RD 进行治理。
运维周报，主要面向业务线 RD 负责人和业务线 DBA，以静态报告形式展示业务线数据库运行情况以及存在的问题，巡检隐患是报告内容之一。