OpenTelemetry 与数据库监控
介绍
在现代分布式系统中,数据库是核心组件之一,其性能直接影响整体应用的响应速度。OpenTelemetry(简称OTel)作为云原生可观测性工具,能够帮助开发者监控数据库操作,追踪慢查询,并分析事务链路。本文将介绍如何通过OpenTelemetry实现数据库监控,包括指标(Metrics)、追踪(Traces)和日志(Logs)的集成。
关键概念
- Span:表示一个独立的工作单元(如一次数据库查询)。
- Metric:数值化指标(如查询耗时、错误率)。
- Context Propagation:跨服务传递追踪上下文。
基础配置
1. 安装依赖
首先为你的应用添加OpenTelemetry数据库 instrumentation 库。以Node.js为例:
npm install @opentelemetry/sdk-node \
@opentelemetry/instrumentation \
@opentelemetry/instrumentation-pg \ # PostgreSQL专用
@opentelemetry/instrumentation-mysql
2. 初始化OpenTelemetry
以下代码展示如何初始化一个基础配置:
const { NodeSDK } = require('@opentelemetry/sdk-node');
const { PgInstrumentation } = require('@opentelemetry/instrumentation-pg');
const sdk = new NodeSDK({
instrumentations: [new PgInstrumentation()],
});
sdk.start();
监控数据库查询
追踪SQL操作
OpenTelemetry会自动为每个数据库查询创建Span。例如,执行以下PostgreSQL查询时:
const { Client } = require('pg');
const client = new Client();
async function queryUsers() {
const res = await client.query('SELECT * FROM users WHERE active = $1', [true]);
return res.rows;
}
生成的Span将包含:
- 操作名称:
pg.query
- 属性:SQL语句、参数、数据库名称。
可视化追踪
通过Jaeger或Zipkin查看追踪数据,你会看到类似这样的链路:
指标收集
关键数据库指标
OpenTelemetry可自动收集以下指标:
db.query.duration
:查询耗时(毫秒)db.connections
:当前连接数db.errors
:错误计数
通过Prometheus暴露指标:
# prometheus.yml 配置示例
scrape_configs:
- job_name: 'opentelemetry'
static_configs:
- targets: ['localhost:9464']