KaiwuDB 数据库故障诊断工具详解

数字化时代，数据是企业最宝贵的资产之一。然而，随着数据量的增长，数据库管理的复杂性也在不断上升。数据库故障可能导致业务中断，给公司带来巨大的财务和声誉损失。在本篇博客中，我们将分享 KaiwuDB 是如何设计故障诊断工具以及具体的示例演示

01 设计思路

遵循核心原则

• 用户友好：即使是具有不同技能水平的用户也能轻松使用我们的工具；
• 全面监控：全面监控数据库系统的各个方面，包括性能指标、系统资源和查询效率；
• 智能诊断：利用先进的算法来识别问题的根本原因；
• 自动化修复：提供一键修复建议，并在可能的情况下，自动应用这些修复；
• 扩展性：允许用户根据他们特定的需求扩展和定制工具功能。

支持关键指标采集

为确保能够提供全面的诊断，工具将对一系列关键指标进行采集，包括但不限于：

• 系统配置：数据库版本、操作系统、CPU 架构和数量、内存容量、磁盘类型和容量、挂载点、文件系统类型；
• 部署情况：是否裸机或容器部署、数据库实例的部署模式和节点数量；数据组织：数据目录的结构、本地与集群配置、系统表和参数；
• 数据库统计：业务数据库数量、各库下的表数量及表结构；
• 列特征：数值列和枚举列的统计特征，字符串列的长度和特殊字符检测；
• 日志文件：关系日志、时序日志、错误日志、审计日志；
• PID 信息：数据库进程打开句柄数、打开 MMAP 数、stat 等信息；
• 性能数据：SQL 执行计划、系统监控数据（CPU、内存、I/O）、索引使用情况和效率、数据访问模式、锁(事务冲突和等待事件）、系统事件等。

支持不同运行模式

工具将提供两种运行模式以满足不同场景需求：

• 一次性采集：快速抓取当前的系统状态和性能数据，适用于即时的问题诊断；
• 定时采集：按照预设的计划周期性地收集数据，用于长期的性能监控和趋势分析。

适配各类趋势分析

收集到的数据将被用于执行趋势分析，能力包括：

• 性能趋势：识别数据库性能随时间的变化趋势，预测潜在的性能瓶颈；
• 资源使用：追踪系统资源使用情况，帮助优化资源分配；
• 日志分析：分析日志文件，识别异常模式和频繁的错误；
• 查询优化：通过分析 SQL 执行计划，提供查询优化建议;
• 最佳实践：通过综合分析数据分布、硬件资源，提供最佳配置建议。

02 整体架构

故障诊断工具分成采集和分析两个部分：

• 采集部分对接目标操作系统/数据库/监控服务器，支持本地规则简化分析，并输出纯文本报告；