GreenPlum¶

Greenplum 是一个基于大规模并行处理(MPP)架构的高性能、高可用的数据库系统，它主要用于处理和分析大规模数据集。Greenplum 适用于数据仓库、商业智能和大数据分析等场景，特别是在需要处理PB级数据量时，能够提供高效的数据存储和分析能力。Greenplum 的可观测性包括对数据库性能的监控、故障的检测和通知、以及对系统运行状态的可视化。

安装配置¶

前置条件¶

greenplum 5或6版本, 已测试的版本:

6.24.3

Exporter 安装¶

可从此处下载并安装 greenplum exporter ，这是一个将 greenplum 指标暴露为 prometheus 的数据采集器，同时支持GP5和GP6.

以 CentOS 为例，启动命令如下：

export GPDB_DATA_SOURCE_URL=postgres://gpadmin:password@10.17.20.11:5432/postgres?sslmode=disable
./greenplum_exporter --web.listen-address="0.0.0.0:9297" --web.telemetry-path="/metrics" --log.level=error

如果是 Docker 运行，启动命令如下：

docker run -d -p 9297:9297 -e GPDB_DATA_SOURCE_URL=postgres://gpadmin:password@10.17.20.11:5432/postgres?sslmode=disable inrgihc/greenplum-exporter:latest

注：环境变量 GPDB_DATA_SOURCE_URL 指定了连接 Greenplum 数据库的连接串（请使用 gpadmin 账号连接postgres库），该连接串以postgres://为前缀，具体格式如下：

postgres://gpadmin:password@10.17.20.11:5432/postgres?sslmode=disable
postgres://[数据库连接账号，必须为gpadmin]:[账号密码，即gpadmin的密码]@[数据库的IP地址]:[数据库端口号]/[数据库名称，必须为postgres]?[参数名]=[参数值]&[参数名]=[参数值]

然后访问监控指标的URL地址：http://127.0.0.1:9297/metrics

更多启动参数：

usage: greenplum_exporter [<flags>]

Flags:
  -h, --help                   Show context-sensitive help (also try --help-long and --help-man).
      --web.listen-address="0.0.0.0:9297"  
                               web endpoint
      --web.telemetry-path="/metrics"
                               Path under which to expose metrics.
      --disableDefaultMetrics  do not report default metric
      (go metrics and process metrics)
      --version                Show application version.
      --log.level="info"       Only log messages with the given severity or above. Valid levels: [debug, info, warn, error, fatal]
      --log.format="logger:stderr"  
                               Set the log target and format. Example: "logger:syslog?appname=bob&local=7" or "logger:stdout?json=true"

采集器配置¶

主机安装¶

安装Datakit

配置采集器¶

由于greenplum exporter 能够直接暴露metrics url，所以可以直接通过 prom 采集器，配置对应的 url 进行采集。进入 DataKit 安装目录下的 conf.d/prom 目录，复制 prom.conf.sample 并命名为 greenplum.conf

cp prom.conf.sample greenplum.conf

调整greenplum.conf内容如下：

[[inputs.prom]]
  ## Exporter URLs.
  urls = ["http://127.0.0.1:9297/metrics"]
  ## Collector alias.
  source = "greenplum"
...

其他配置按需调整，调整参数说明：

urls：prom 指标地址，这里填写对应 greenplum 暴露出来的指标 url，如果DataKit安装在 greenplum 主机上，默认是http://127.0.0.1:9297/metrics
source：数据源，修改为 greenplum，后续方便筛选指标
interval：采集间隔

重启Datakit¶

重启Datakit

指标¶

GreenPlum指标集¶

Metrics	描述	单位
`cluster_state`	`gp 可达状态 ?：1→ 可用;0→ 不可用`	boolean
`cluster_uptime`	`启动持续的时间`	s
`cluster_max_connections`	`最大连接个数`	int
`cluster_total_connections`	`当前连接个数`	int
`cluster_idle_connections`	`idle连接数`	int
`cluster_active_connections`	`活动连接数`	int
`cluster_running_connections`	`正在执行查询的连接数`	int
`cluster_waiting_connections`	`等待执行查询的连接数`	int
`node_segment_status`	`segment的状态`	int
`node_segment_role`	`segment的role角色`	int
`node_segment_mode`	`segment的mode`	int
`node_segment_disk_free_mb_size`	`segment主机磁盘空间剩余大小（MB)`	MB
`cluster_total_connections_per_client`	`每个客户端的total连接数`	int
`cluster_idle_connections_per_client`	`每个客户端的idle连接数`	int
`cluster_active_connections_per_client`	`每个客户端的active连接数`	int
`cluster_total_online_user_count`	`在线账号数`	int
`cluster_total_client_count`	`当前所有连接的客户端个数`	int
`cluster_total_connections_per_user`	`每个账号的total连接数`	int
`cluster_idle_connections_per_user`	`每个账号的idle连接数`	int
`cluster_active_connections_per_user`	`每个账号的active连接数`	int
`cluster_config_last_load_time_seconds`	`系统配置加载时间`	s
`node_database_name_mb_size`	`每个数据库占用的存储空间大小`	MB
`node_database_table_total_count`	`每个数据库内表的总数量`	int
`exporter_total_scraped`	`成功抓取（scrape）的指标数量`	int
`exporter_total_error`	`错误总数`	int
`exporter_scrape_duration_second`	`采集数据的持续时间`	s
`server_users_name_list`	`用户总数`	int
`server_users_total_count`	`用户明细`	int
`server_locks_table_detail`	`锁信息`	int
`server_database_hit_cache_percent_rate`	`缓存命中率`	float
`server_database_transition_commit_percent_rate`	`事务提交率`	float
`server_database_table_bloat_list`	`数据膨胀列表`	int
`server_locks_table_detail`	`锁信息`	int