一、背景

有些时候，我们想看每天系统的登录人数、或者系统中订单的数据，比如：成功的订单、异常的订单等等。这些数据都在我们的数据库中，通过sql_exporter我们可以将这些数据接入到prometheus中，进行监控告警。

二、sql-exporter的使用

1、下载

1、访问下载地址：https://github.com/free/sql_exporter/releases

# 下载

wget https://github.com/free/sql_exporter/releases/download/0.5/sql_exporter-0.5.darwin-amd64.tar.gz

# 解压

tar -zxvf sql_exporter-0.5.darwin-amd64.tar.gz

2、配置文件

1、sql_exporter.yml

# 全局配置

global:

  # 可以理解为执行sql语句的超时时间，这个值需要比prometheus的 `scrape_timeout` 值要小。如果配置了下方的 scrape_timeout_offset 值，那么最终的超时时间为， min(scrape_timeout, X-Prometheus-Scrape-Timeout-Seconds - scrape_timeout_offset)

  # X-Prometheus-Scrape-Timeout-Seconds 为 prometheus 的超时时间，从请求头中获取的

  scrape_timeout: 10s

  # 从 prometheus 的超时时间中减去一个偏移量，防止 prometheus 先超时。

  scrape_timeout_offset: 500ms

  # 各个sql收集器之间运行间隔的秒数

  min_interval: 0s

  # 允许获取到的数据库最大的连接数， <=0 表示不限制。

  max_connections: 3

  # 允许空闲连接数的个数，<=0 不做限制

  max_idle_connections: 3

# 配置监控的数据库和抓取信息

target:

  # 配置数据库链接信息

  # mysql://root(用户名):root(密码)@tcp(localhost:3306)/temp_work(库名)

  data_source_name: 'mysql://root:root@tcp(localhost:3306)/temp_work'

  # 收集器的名字, 对应者下方 collector_files 中具体的文件的 collector_name 的值

  collectors: [collector_user,collector_payment_orders]

collector_files:

  - "collectors/*.collector.yml"

2、collectors 目录中的配置文件

1、collector_user的配置

cat  collectors/collector_user.collector.yml

统计的是某个字段的值，该行只有一个单个的值，比如注册数等等，对应sql 类似 select count(*) from table

# 收集器的名字

collector_name: collector_user

metrics:

  - metric_name: every_day_register_users # 指标的名字

    type: counter # 类型

    help: '统计每天的注册人数.' # 描述

    values: [register_users] # 值

    query: |

      select count(*) register_users from t_users where create_date between concat(curdate(),' 00:00:00') and concat(curdate(),' 23:59:59')

2、collector_payment_orders的配置

cat collectors/collector_payment_orders.collector.yml

1、统计的是一行只有一个值。比如统计每个用户(需要有一个指标名称) 的订单数量（值）对应sql 类似 select count(1), user_name from table group by user_name 。
2、统计的是一行可以有多个值。比如统计每个用户(需要有指标名称) 的订单数量(指标名称和值)或订单金额（指标名称和值）对应sql 类似 select user_name,count(1),sum(1) from table group by user_name。



# 收集器的名字

collector_name: collector_payment_orders

metrics:

  - metric_name: every_day_order_cnt

    type: gauge

    help: '每个人每天的订单数量和订单数量.'

    key_labels:

    - user_name # 会存在 {"user_name"="列user_name的值"}的标签

    values:

    - order_cnt # 指标的值是 order_cnt 的值

    query: |

      select user_name as user_name,

       count(*) as order_cnt,

       sum(amount) as order_amount from payment_order

      where create_date between concat(curdate(),' 00:00:00') and concat(curdate(),' 23:59:59')

      group by user_name

  - metric_name: user_order_cnt_or_amount

    type: counter

    help: '统计每个人(user_name)在每种订单状态(order_status)下的下单数量(order_cnt)或下单金额(order_amount)'

    key_labels: ["user_name","order_status"] # 每一行数据上会增加 {"user_name"="列user_name的值","order_status"="列order_status的值"} 标签

    value_label: 'operation' # 随便取一个名字，比如operation ,那么根据下方的 values 会存在 {"operation"="order_cnt"}或者{"operation"="order_amount"} 标签

    values: ["order_cnt","order_amount"]

    query: |

      select user_name as user_name,

       status as order_status,

       count(*) as order_cnt,

       sum(amount) as order_amount from payment_order

      group by user_name,status

3、集成到prometheus中

scrape_configs:

  - job_name: 'sql-exporter'

    static_configs:

    - targets: ['localhost:9089']

      labels:

        nodename: 'sql-exporter'

4、启动

#!/usr/bin

nohup /Users/huan/soft/prometheus/sql_exporter/sql_exporter \

--config.file="/Users/huan/soft/prometheus/sql_exporter/sql_exporter.yml" \

--web.listen-address="0.0.0.0:9089" \

> logs/sql_exporter.out 2>&1 &

5、访问看是否有指标数据抓取

我的一个简单的理解：
1、every_day_register_users 5 就是查询出来一个值

2、every_day_order_cnt {user_name=“lisi”} 2 多了一个自定义的label，它的值是values指定的值。

3、user_order_cnt_or_amount{operation=“order_amount”,order_status=“2”,user_name=“lisi”} 3
user_order_cnt_or_amount{operation=“order_amount”,order_status=“2”,user_name=“wangwu”} 4
user_order_cnt_or_amount{operation=“order_cnt”,order_status=“1”,user_name=“lisi”} 1 可以看到每个多了 user_name和order_status和operation 这3个label,该时间序列的是 operation标签对应的列的值。

三、建表语句

CREATE TABLE `t_users` (

  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,

  `create_date` datetime DEFAULT NULL,

  PRIMARY KEY (`id`)

) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

CREATE TABLE `payment_order` (

  `id` int(11) NOT NULL AUTO_INCREMENT,

  `status` tinyint(4) DEFAULT NULL,

  `create_date` datetime DEFAULT NULL,

  `user_name` varchar(30) DEFAULT NULL,

  `amount` int(11) DEFAULT NULL,

  PRIMARY KEY (`id`)

) ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8;

INSERT INTO temp_work.t_users (id, create_date) VALUES (1, '2021-03-13 10:11:35');

INSERT INTO temp_work.t_users (id, create_date) VALUES (2, '2021-03-13 10:11:39');

INSERT INTO temp_work.t_users (id, create_date) VALUES (3, '2021-03-13 10:11:41');

INSERT INTO temp_work.t_users (id, create_date) VALUES (4, '2021-03-13 10:11:44');

INSERT INTO temp_work.t_users (id, create_date) VALUES (5, '2021-03-13 10:11:45');

INSERT INTO temp_work.payment_order (id, status, create_date, user_name, amount) VALUES (1, 1, '2021-03-13 10:12:49', 'zhangsan', 1);

INSERT INTO temp_work.payment_order (id, status, create_date, user_name, amount) VALUES (2, 1, '2021-03-13 10:12:51', 'zhangsan', 2);

INSERT INTO temp_work.payment_order (id, status, create_date, user_name, amount) VALUES (3, 2, '2021-03-13 10:12:53', 'lisi', 3);

INSERT INTO temp_work.payment_order (id, status, create_date, user_name, amount) VALUES (4, 2, '2021-03-13 10:12:54', 'wangwu', 4);

INSERT INTO temp_work.payment_order (id, status, create_date, user_name, amount) VALUES (5, 1, '2021-03-13 10:12:55', 'lisi', 5);

四、参考链接

1、sql-exporter下载链接
2、sql_exporter默认的配置文件

巴特西

sql_exporter的使用