Archery数据库监控面板：自定义Grafana Dashboard开发-优快云博客

Archery数据库监控面板：自定义Grafana Dashboard开发

【免费下载链接】Archery hhyo/Archery: 这是一个用于辅助MySQL数据库管理和开发的Web工具。适合用于需要管理和开发MySQL数据库的场景。特点：易于使用，具有多种数据库管理功能，包括查询构建、数据库结构管理、数据导入导出等。项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ar/Archery

一、监控痛点与解决方案

1.1 数据库监控现状分析

传统数据库监控面临三大挑战：

数据孤岛：MySQL性能指标、慢查询日志、业务SQL执行情况分散在不同系统
告警延迟：依赖被动告警，无法主动发现潜在性能问题
定制困难：通用监控面板无法匹配业务个性化需求

1.2 Archery+Grafana集成优势

Archery作为数据库管理平台，与Grafana结合可实现： mermaid

二、环境准备与架构设计

2.1 技术栈选型

组件	版本要求	作用
Archery	v1.9.0+	数据库性能数据采集
Prometheus	v2.30+	时序数据存储
Grafana	v8.0+	可视化面板展示
mysqld_exporter	v0.13.0+	MySQL指标暴露

2.2 部署架构图

mermaid

三、数据采集实现

3.1 Archery指标暴露

修改archery/views.py添加监控数据接口：

from django.http import JsonResponse
import time

def monitoring_metrics(request):
    """暴露数据库性能指标"""
    metrics = {
        "query_count": get_query_count(),  # 从Archery审计日志统计
        "slow_query_rate": get_slow_query_rate(),
        "avg_exec_time": get_avg_exec_time(),
        "timestamp": int(time.time())
    }
    return JsonResponse(metrics)

3.2 Prometheus配置

创建prometheus.yml配置文件：

scrape_configs:
  - job_name: 'archery'
    static_configs:
      - targets: ['archery-server:8000']
    metrics_path: '/monitoring/metrics/'
    interval: 10s
  
  - job_name: 'mysql'
    static_configs:
      - targets: ['mysqld-exporter:9104']

四、Dashboard核心指标设计

4.1 关键监控指标体系

mermaid

4.2 指标计算公式

指标名称	计算公式	告警阈值
慢查询率	慢查询次数/总查询次数	>5%
连接使用率	当前连接数/最大连接数	>80%
缓存命中率	Qcache_hits/(Qcache_hits+Qcache_inserts)	<90%

五、自定义Dashboard开发

5.1 面板布局设计

推荐采用三区域布局：

+----------------+----------------+----------------+
| 全局概览       | 性能趋势       | 慢查询排行     |
| - QPS/TPS      | - 连接数趋势   | - SQL语句      |
| - 慢查询数     | - 执行耗时分布 | - 平均耗时     |
| - 错误率       | - 锁等待趋势   | - 影响行数     |
+----------------+----------------+----------------+
| SQL审计统计    | 表空间增长     | 告警事件       |
+----------------+----------------+----------------+

5.2 JSON模型示例

Grafana面板JSON结构：

{
  "panels": [
    {
      "type": "graph",
      "title": "MySQL QPS趋势",
      "targets": [
        {
          "expr": "rate(mysql_global_status_queries[5m])",
          "interval": "1m",
          "legendFormat": "QPS"
        }
      ],
      "gridPos": {
        "h": 8,
        "w": 12,
        "x": 0,
        "y": 0
      }
    }
  ]
}

六、高级功能实现

6.1 变量与模板

配置动态变量实现多实例切换：

variables:
  - name: instance
    type: query
    query: label_values(mysql_global_status_uptime, instance)

6.2 业务关联监控

通过Archery的SQL审计日志，关联业务指标：

SELECT 
  DATE_FORMAT(create_time, '%Y-%m-%d %H:%i') as time,
  count(*) as query_count,
  sum(affected_rows) as total_rows
FROM sql_audit
WHERE 
  create_time > NOW() - INTERVAL 24 HOUR
GROUP BY time

七、部署与维护

7.1 部署流程

# 1. 启用Archery监控模块
sed -i 's/MONITOR_ENABLED = False/MONITOR_ENABLED = True/' archery/settings.py

# 2. 启动Prometheus
docker-compose up -d prometheus

# 3. 导入Grafana模板
curl -X POST -H "Content-Type: application/json" -d @dashboard.json http://grafana:3000/api/dashboards/db

7.2 维护检查表

检查项	周期	方法
数据采集完整性	每日	Prometheus targets检查
Dashboard性能	每周	Grafana渲染时间监控
指标阈值合理性	每月	业务增长趋势分析

八、案例分析与最佳实践

8.1 电商场景Dashboard

某电商平台通过自定义Dashboard实现：

订单峰值期自动扩容预警
SQL热点商品查询实时监控
分库分表性能差异对比

8.2 慢查询优化案例

通过监控发现： mermaid

九、未来展望

AI辅助诊断：结合Archery的SQL分析能力，实现异常指标智能归因
自动化运维：基于监控数据自动生成优化建议
多维度关联：整合数据库、应用、基础设施监控数据

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创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考