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可观测性基础设施

具有 3000+ 指标、30+ 仪表板和企业级监控的现代可观测性堆栈

Pigsty 提供 无与伦比的可观测性，具有基于行业最佳实践构建的现代监控堆栈。自动监控每个组件，具有 3000+ 指标、30+ 仪表板。

说明

完整洞察：从高级集群健康到单个表统计的所有内容进行监控。完整洞察您基础设施的过去、现在和未来。

架构概述

Pigsty 的可观测性基础设施在一个连贯的、生产就绪的堆栈中利用经过实战考验的开源组件：

Grafana 可视化引擎

具有高级交互式可视化的仪表板

Prometheus 指标数据库

具有强大查询语言的时间序列存储

Loki 日志平台

具有基于标签索引的集中式日志记录

AlertManager

告警聚合、管理和升级

服务架构

监控仪表板

多层级仪表板层次结构

Pigsty 提供按逻辑下钻层次结构组织的 26+ PostgreSQL 仪表板：

# 全局概览仪表板
dashboards:
  - Home: 全局集群概览和关键指标
  - INFRA: 基础设施服务状态
  - NODES: 节点级资源利用率
  - Alert: 活跃告警和通知状态

目的：整个环境的高级运营可见性受众：运营团队、管理仪表板

# 集群焦点仪表板
dashboards:
  - PGSQL Cluster: 集群健康和复制状态
  - PGSQL Service: 服务端点和负载均衡
  - PGSQL Activity: 连接池和查询活动
  - PGSQL Replication: 流复制指标

目的：集群范围的 PostgreSQL 性能和健康受众：数据库管理员、SRE 团队

# 实例特定仪表板
dashboards:
  - PGSQL Instance: 详细的 PostgreSQL 服务器指标
  - PGSQL Persist: WAL、检查点和持久化
  - PGSQL Proxy: Pgbouncer 连接池指标
  - PGSQL Session: 活跃会话和锁分析

目的：深入了解单个 PostgreSQL 实例受众：数据库开发人员、性能工程师

# 数据库和对象级仪表板
dashboards:
  - PGSQL Database: 数据库特定性能指标
  - PGSQL Table: 表统计和访问模式
  - PGSQL Query: 查询性能和优化
  - PGSQL Slow: 慢查询分析和调优

目的：应用级数据库性能分析受众：应用程序开发人员、数据库分析师

仪表板功能

下钻导航

无缝探索 从概览到详细信息，具有上下文链接

时间范围控制

灵活的时间窗口 从实时到数月的历史分析

多维过滤

动态过滤 按集群、实例、数据库或自定义标签

告警集成

可视化告警关联 与指标和告警详情的直接链接

Grafana 部署

增强的 Grafana 堆栈

Pigsty 使用强大的插件和数据源扩展 Grafana，用于高级分析：

# 基本 Grafana 插件
grafana_plugins:
  - grafana-piechart-panel        # 饼图可视化
  - grafana-polystat-panel        # 多值状态面板
  - grafana-worldmap-panel        # 地理可视化
  - grafana-clock-panel           # 时间显示小部件

目的：监控仪表板的基本可视化功能

# 高级可视化插件
grafana_plugins:
  - echarts-panel                 # Apache ECharts 集成
  - volkovlabs-echarts-panel      # 增强的 ECharts 支持
  - volkovlabs-form-panel         # 交互式表单
  - volkovlabs-variable-panel     # 动态变量

目的：用于复杂数据分析的丰富交互式可视化

# 扩展数据源支持
grafana_datasources:
  - infinity-datasource           # REST API 和文件数据源
  - redis-datasource              # Redis 数据源
  - clickhouse-datasource         # ClickHouse 集成
  - postgres-datasource           # 增强的 PostgreSQL 支持

目的：连接到传统指标之外的多样化数据源

# Pigsty 特定定制
custom_features:
  - pigsty-theme                  # 自定义品牌和颜色
  - dashboard-provisioning       # 自动化仪表板部署
  - alert-templates               # 预配置告警规则
  - data-link-automation          # 上下文感知导航

目的：为 PostgreSQL 环境优化的定制用户体验

配置和定制

# 高级 Grafana 配置
grafana_config:
  # 认证
  auth.anonymous.enabled: true
  auth.anonymous.org_role: Viewer
  auth.disable_login_form: false

  # 安全性
  security.allow_embedding: true
  security.cookie_secure: true
  security.cookie_samesite: strict

  # 性能
  database.max_open_conn: 300
  database.max_idle_conn: 300
  database.conn_max_lifetime: 14400

  # 告警
  alerting.enabled: true
  alerting.execute_alerts: true
  unified_alerting.enabled: true

  # 自定义面板
  panels.enable_alpha: true
  feature_toggles.enable: ngalert,live,publicDashboards

Prometheus 堆栈

完整的监控生态系统

Pigsty 部署完整的 Prometheus 生态系统以实现全面的可观测性：

步骤 1

Prometheus 服务器

核心指标数据库 具有高级查询和存储功能

# Prometheus 配置亮点
prometheus_config:
  global:
    scrape_interval: 15s          # 默认抓取频率
    evaluation_interval: 15s      # 规则评估频率
    external_labels:
      cluster: '{{ pg_cluster }}'

  rule_files:
    - "/etc/prometheus/rules/*.yml"

  scrape_configs:
    - job_name: 'node'            # 节点级指标
    - job_name: 'postgres'        # PostgreSQL 指标
    - job_name: 'redis'           # Redis 指标
    - job_name: 'pushgateway'     # 批处理作业指标

步骤 2

AlertManager

智能告警路由 具有抑制、分组和升级功能

# AlertManager 路由配置
alertmanager_routes:
  - match:
      severity: critical
    receiver: pagerduty-critical
    group_wait: 30s
    group_interval: 5m
    repeat_interval: 4h

  - match:
      severity: warning
    receiver: slack-warnings
    group_wait: 1m
    group_interval: 10m
    repeat_interval: 24h

步骤 3

Pushgateway

批处理作业指标收集 用于短暂工作负载和 cron 作业

# 示例：备份作业指标
echo "backup_duration_seconds $(date +%s)" | curl --data-binary @- \
  http://pushgateway:9091/metrics/job/pg-backup/instance/pg-test

步骤 4

Blackbox Exporter

网络连接监控 具有 HTTP、TCP 和 ICMP 探测

# Blackbox 探测配置
blackbox_probes:
  http_2xx:
    prober: http
    timeout: 5s
    http:
      valid_status_codes: [200]

  tcp_connect:
    prober: tcp
    timeout: 5s

预配置告警规则

# PostgreSQL 告警规则示例
alert_rules:
  - alert: PostgreSQLDown
    expr: pg_up == 0
    for: 5m
    labels:
      severity: critical
    annotations:
      summary: "PostgreSQL 实例 {{ $labels.instance }} 已宕机"

  - alert: PostgreSQLHighConnections
    expr: pg_stat_database_numbackends / pg_settings_max_connections > 0.8
    for: 10m
    labels:
      severity: warning
    annotations:
      summary: "{{ $labels.instance }} 上连接使用率过高"

  - alert: PostgreSQLReplicationLag
    expr: pg_replication_lag_seconds > 300
    for: 5m
    labels:
      severity: warning
    annotations:
      summary: "{{ $labels.instance }} 上复制延迟 > 5 分钟"

pg_exporter：高级 PostgreSQL 监控

自定义指标引擎

Pigsty 的 pg_exporter 是一个高度可定制的 PostgreSQL 指标收集器，支持 所有 PostgreSQL 版本，具有细粒度指标控制：

# pg_exporter 关键功能
features:
  - auto_discovery: true          # 自动数据库发现
  - custom_queries: true          # 用户定义指标查询
  - version_aware: true           # PostgreSQL 版本检测
  - rds_compatible: true          # 云数据库支持
  - label_customization: true     # 灵活的指标标签
  - connection_pooling: true      # 高效连接重用

优势：灵活、轻量级且高度可配置

# PostgreSQL 版本支持矩阵
supported_versions:
  - postgresql_9_6: legacy_metrics_set
  - postgresql_10: enhanced_metrics_set
  - postgresql_11: advanced_metrics_set
  - postgresql_12: modern_metrics_set
  - postgresql_13: extended_metrics_set
  - postgresql_14: latest_metrics_set
  - postgresql_15: cutting_edge_metrics_set
  - postgresql_16: next_gen_metrics_set

好处：异构 PostgreSQL 环境的单一 exporter

# 自定义指标定义示例
custom_queries:
  pg_custom_business_metrics:
    query: |
      SELECT
        schemaname,
        tablename,
        n_tup_ins as inserts_total,
        n_tup_upd as updates_total,
        n_tup_del as deletes_total
      FROM pg_stat_user_tables
    metrics:
      - inserts_total:
          usage: COUNTER
          description: "插入总数"
      - updates_total:
          usage: COUNTER
          description: "更新总数"

# RDS 监控配置
rds_monitoring:
  connection_string: "postgres://monitor:[email protected]:5432/postgres"
  metrics_subset: rds_safe        # 仅 RDS 兼容指标
  auto_discovery: false           # 手动数据库规范
  query_timeout: 30s              # 保守超时

  # RDS 特定指标
  included_databases: [production, staging]
  excluded_schemas: [information_schema, pg_catalog]

主机与基础设施监控

Pigsty v3.7 在受管节点上安装 node_exporter。启用相应模块后，会将 Node、 HAProxy、Keepalived、Nginx、Etcd、MinIO、Redis、PostgreSQL、PgBouncer 与 pgBackRest 目标注册到 Prometheus。端口和开关以 v3.7 标签中的角色默认值及各模块参数页为准。

外部数据库监控

pgsql-monitor.yml 可注册现有 PostgreSQL 或云 RDS。请提供仅具有必要 pg_monitor 权限的监控连接串；Pigsty 只注册 pg_exporter 与 Grafana 数据源，不会置备或修改被监控数据库。

./pgsql-monitor.yml -e pg_exporters='{"rds":{"pg_exporter_url":"postgres://dbuser_monitor:[email protected]:5432/postgres"}}'

数据分析与可视化平台

Grafana 既可查询 Prometheus 指标，也可查询 PostgreSQL 数据。内置仪表板通过变量和 URL 链接实现下钻与上卷；ECharts 等随包提供的插件也可展示应用或业务数据。

低代码应用开发

Grafana 面板可结合 PostgreSQL 查询构建内部运维视图。这属于可视化能力，并不是独立的 Pigsty 部署模块或应用 API。

可复用基础设施

infra.yml 可以独立于 PGSQL 部署 INFRA。Nginx、DNSMasq、Prometheus、 AlertManager、Grafana 与 Loki 等服务均由已记录的 *_enabled 参数控制，因而可以复用既有基础设施或与其共存。

最佳实践

控制指标基数，并根据可用磁盘设置保留周期。
备份 Grafana 配置，定期验证告警通知渠道。
监控端点暴露到可信网络之外时，应配置访问控制与 HTTPS。
监控监控系统本身，并定期检查存储增长。

限制与注意事项

v3.7 的 Prometheus 与 Loki 默认是单节点服务。高指标基数、长保留周期和复杂仪表板需要额外容量规划。外部长周期存储和高可用监控架构属于人工集成，不是 v3.7 内置模块。