监控告警

监控告警

在 IoTDB 的运行过程中，我们希望对 IoTDB 的状态进行观测，以便于排查系统问题或者及时发现系统潜在的风险，能够**反映系统运行状态的一系列指标 **就是系统监控指标。

1. 什么场景下会使用到监控?

那么什么时候会用到监控框架呢？下面列举一些常见的场景。

系统变慢了

系统变慢几乎是最常见也最头疼的问题，这时候我们需要尽可能多的信息来帮助我们找到系统变慢的原因，比如：
- JVM信息：是不是有FGC？GC耗时多少？GC后内存有没有恢复？是不是有大量的线程？
- 系统信息：CPU使用率是不是太高了？磁盘IO是不是很频繁？
- 连接数：当前连接是不是太多？
- 接口：当前TPS是多少？各个接口耗时有没有变化？
- 线程池：系统中各种任务是否有积压？
- 缓存命中率
磁盘快满了

这时候我们迫切想知道最近一段时间数据文件的增长情况，看看是不是某种文件有突增。
系统运行是否正常

此时我们可能需要通过错误日志的数量、集群节点的状态等指标来判断系统是否在正常运行。

2. 什么人需要使用监控?

所有关注系统状态的人员都可以使用，包括但不限于研发、测试、运维、DBA等等

3. 什么是监控指标？

3.1. 监控指标名词解释

在 IoTDB 的监控模块，每个监控指标被 Metric Name 和 Tags 唯一标识。

Metric Name：指标类型名称，比如logback_events表示日志事件。
Tags：指标分类，形式为Key-Value对，每个指标下面可以有0到多个分类，常见的Key-Value对：
- name = xxx：被监控对象的名称，是对业务逻辑的说明。比如对于Metric Name = entry_seconds_count 类型的监控项，name的含义是指被监控的业务接口。
- type = xxx：监控指标类型细分，是对监控指标本身的说明。比如对于Metric Name = point 类型的监控项，type的含义是指监控具体是什么类型的点数。
- status = xxx：被监控对象的状态，是对业务逻辑的说明。比如对于Metric Name = Task类型的监控项可以通过该参数，从而区分被监控对象的状态。
- user = xxx：被监控对象的相关用户，是对业务逻辑的说明。比如统计root用户的写入总点数。
- 根据具体情况自定义：比如logback_events_total下有一个level的分类，用来表示特定级别下的日志数量。
Metric Level：指标管理级别，默认启动级别为Core级别，建议启动级别为Important级别 ，审核严格程度Core > Important > Normal > All
- Core：系统的核心指标，供系统内核和运维人员使用，关乎系统的性能、稳定性、安全性，比如实例的状况，系统的负载等。
- Important：模块的重要指标，供运维和测试人员使用，直接关乎每个模块的运行状态，比如合并文件个数、执行情况等。
- Normal：模块的一般指标，供开发人员使用，方便在出现问题时定位模块，比如合并中的特定关键操作情况。
- All：模块的全部指标，供模块开发人员使用，往往在复现问题的时候使用，从而快速解决问题。

3.2. 监控指标对外获取数据格式

IoTDB 对外提供 JMX、 Prometheus 和 IoTDB 格式的监控指标：
- 对于 JMX ，可以通过org.apache.iotdb.metrics获取系统监控指标指标。
- 对于 Prometheus ，可以通过对外暴露的端口获取监控指标的值
- 对于 IoTDB 方式对外暴露：可以通过执行 IoTDB 的查询来获取监控指标

4. 监控指标有哪些？

目前，IoTDB 对外提供一些主要模块的监控指标，并且随着新功能的开发以及系统优化或者重构，监控指标也会同步添加和更新。如果想自己在 IoTDB 中添加更多系统监控指标埋点，可以参考IoTDB Metrics Frameworkopen in new window使用说明。

4.1. Core 级别监控指标

Core 级别的监控指标在系统运行中默认开启，每一个 Core 级别的监控指标的添加都需要经过谨慎的评估，目前 Core 级别的监控指标如下所述：

4.1.1. 集群运行状态

Metric	Tags	Type	Description
config_node	name=”total”,status=”Registered/Online/Unknown”	AutoGauge	已注册/在线/离线 confignode 的节点数量
data_node	name=”total”,status=”Registered/Online/Unknown”	AutoGauge	已注册/在线/离线 datanode 的节点数量
cluster_node_leader_count	name=”{ip}:{port}”	Gauge	节点上共识组Leader的数量
cluster_node_status	name=”{ip}:{port}”,type=”ConfigNode/DataNode”	Gauge	节点的状态，0=Unkonwn 1=online
entry	name=”{interface}”	Timer	Client 建立的 Thrift 的耗时情况
mem	name=”IoTConsensus”	AutoGauge	IoT共识协议的内存占用，单位为byte

4.1.2. 接口层统计

Metric	Tags	Type	Description
thrift_connections	name=”ConfigNodeRPC”	AutoGauge	ConfigNode 的内部 Thrift 连接数
thrift_connections	name=”InternalRPC”	AutoGauge	DataNode 的内部 Thrift 连接数
thrift_connections	name=”MPPDataExchangeRPC”	AutoGauge	MPP 框架的内部 Thrift 连接数
thrift_connections	name=”ClientRPC”	AutoGauge	Client 建立的 Thrift 连接数
thrift_active_threads	name=”ConfigNodeRPC-Service”	AutoGauge	ConfigNode 的内部活跃 Thrift 连接数
thrift_active_threads	name=”DataNodeInternalRPC-Service”	AutoGauge	DataNode 的内部活跃 Thrift 连接数
thrift_active_threads	name=”MPPDataExchangeRPC-Service”	AutoGauge	MPP 框架的内部活跃 Thrift 连接数
thrift_active_threads	name=”ClientRPC-Service”	AutoGauge	Client 建立的活跃 Thrift 连接数
session_idle_time	name = “sessionId”	Histogram	不同 Session 的空闲时间分布情况

4.1.3. 节点统计

Metric	Tags	Type	Description
quantity	name=”database”	AutoGauge	系统数据库数量
quantity	name=”timeSeries”	AutoGauge	系统时间序列数量
quantity	name=”pointsIn”	Counter	系统累计写入点数
points	database=”{database}”, type=”flush”	Gauge	最新一个刷盘的memtale的点数

4.1.4. 集群全链路

Metric	Tags	Type	Description
performance_overview	interface=”{interface}”, type=”{statement_type}”	Timer	客户端执行的操作的耗时情况
performance_overview_detail	stage=”authority”	Timer	权限认证总耗时
performance_overview_detail	stage=”parser”	Timer	解析构造总耗时
performance_overview_detail	stage=”analyzer”	Timer	语句分析总耗时
performance_overview_detail	stage=”planner”	Timer	请求规划总耗时
performance_overview_detail	stage=”scheduler”	Timer	请求执行总耗时
performance_overview_schedule_detail	stage=”local_scheduler”	Timer	本地请求执行总耗时
performance_overview_schedule_detail	stage=”remote_scheduler”	Timer	远程请求执行总耗时
performance_overview_local_detail	stage=”schema_validate”	Timer	元数据验证总耗时
performance_overview_local_detail	stage=”trigger”	Timer	Trigger 触发总耗时
performance_overview_local_detail	stage=”storage”	Timer	共识层总耗时
performance_overview_storage_detail	stage=”engine”	Timer	DataRegion 抢锁总耗时
performance_overview_engine_detail	stage=”lock”	Timer	DataRegion 抢锁总耗时
performance_overview_engine_detail	stage=”create_memtable_block”	Timer	创建新的 Memtable 耗时
performance_overview_engine_detail	stage=”memory_block”	Timer	内存控制阻塞总耗时
performance_overview_engine_detail	stage=”wal”	Timer	写入 Wal 总耗时
performance_overview_engine_detail	stage=”memtable”	Timer	写入 Memtable 总耗时
performance_overview_engine_detail	stage=”last_cache”	Timer	更新 LastCache 总耗时

4.1.5. 任务统计

Metric	Tags	Type	Description
queue	name=”compaction_inner”, status=”running/waiting”	Gauge	空间内合并任务数
queue	name=”compaction_cross”, status=”running/waiting”	Gauge	跨空间合并任务数
queue	name=”flush”,status=”running/waiting”	AutoGauge	刷盘任务数
cost_task	name=”inner_compaction/cross_compaction/flush”	Gauge	任务耗时情况

4.1.6. IoTDB 进程运行状态

Metric	Tags	Type	Description
process_cpu_load	name=”process”	AutoGauge	IoTDB 进程的 CPU 占用率，单位为%
process_cpu_time	name=”process”	AutoGauge	IoTDB 进程占用的 CPU 时间，单位为ns
process_max_mem	name=”memory”	AutoGauge	IoTDB 进程最大可用内存
process_total_mem	name=”memory”	AutoGauge	IoTDB 进程当前已申请内存
process_free_mem	name=”memory”	AutoGauge	IoTDB 进程当前剩余可用内存

4.1.7. 系统运行状态

Metric	Tags	Type	Description
sys_cpu_load	name=”system”	AutoGauge	系统的 CPU 占用率，单位为%
sys_cpu_cores	name=”system”	Gauge	系统的可用处理器数
sys_total_physical_memory_size	name=”memory”	Gauge	系统的最大物理内存
sys_free_physical_memory_size	name=”memory”	AutoGauge	系统的剩余可用内存
sys_total_swap_space_size	name=”memory”	AutoGauge	系统的交换区最大空间
sys_free_swap_space_size	name=”memory”	AutoGauge	系统的交换区剩余可用空间
sys_committed_vm_size	name=”memory”	AutoGauge	系统保证可用于正在运行的进程的虚拟内存量
sys_disk_total_space	name=”disk”	AutoGauge	系统磁盘总大小
sys_disk_free_space	name=”disk”	AutoGauge	系统磁盘可用大小

4.1.8. IoTDB 日志统计

Metric	Tags	Type	Description
logback_events	level=”trace/debug/info/warn/error”	Counter	不同类型的日志个数

4.1.9. 文件统计信息

Metric	Tags	Type	Description
file_size	name=”wal”	AutoGauge	写前日志总大小，单位为byte
file_size	name=”seq”	AutoGauge	顺序TsFile总大小，单位为byte
file_size	name=”unseq”	AutoGauge	乱序TsFile总大小，单位为byte
file_size	name=”inner-seq-temp”	AutoGauge	顺序空间内合并临时文件大小，单位为byte
file_size	name=”inner-unseq-temp”	AutoGauge	乱序空间内合并临时文件大小，单位为byte
file_size	name=”cross-temp”	AutoGauge	跨空间合并临时文件大小，单位为byte
file_size	name=”mods”	AutoGauge	Modification 文件的大小
file_count	name=”wal”	AutoGauge	写前日志文件个数
file_count	name=”seq”	AutoGauge	顺序TsFile文件个数
file_count	name=”unseq”	AutoGauge	乱序TsFile文件个数
file_count	name=”inner-seq-temp”	AutoGauge	顺序空间内合并临时文件个数
file_count	name=”inner-unseq-temp”	AutoGauge	乱序空间内合并临时文件个数
file_count	name=”cross-temp”	AutoGauge	跨空间合并临时文件个数
file_count	name=”open_file_handlers”	AutoGauge	IoTDB 进程打开文件数，仅支持Linux和MacOS
file_count	name=”mods	AutoGauge	Modification 文件的数目

4.1.10. JVM 内存统计

Metric	Tags	Type	Description
jvm_buffer_memory_used_bytes	id=”direct/mapped”	AutoGauge	已经使用的缓冲区大小
jvm_buffer_total_capacity_bytes	id=”direct/mapped”	AutoGauge	最大缓冲区大小
jvm_buffer_count_buffers	id=”direct/mapped”	AutoGauge	当前缓冲区数量
jvm_memory_committed_bytes		AutoGauge	当前申请的内存大小
jvm_memory_max_bytes		AutoGauge	最大内存
jvm_memory_used_bytes		AutoGauge	已使用内存大小

4.1.11. JVM 线程统计

Metric	Tags	Type	Description
jvm_threads_live_threads		AutoGauge	当前线程数
jvm_threads_daemon_threads		AutoGauge	当前 Daemon 线程数
jvm_threads_peak_threads		AutoGauge	峰值线程数
jvm_threads_states_threads	state=”runnable/blocked/waiting/timed-waiting/new/terminated”	AutoGauge	当前处于各种状态的线程数

4.1.12. JVM GC 统计

Metric	Tags	Type	Description
jvm_gc_pause	action=”end of major GC/end of minor GC”,cause=”xxxx”	Timer	不同原因的Young GC/Full GC的次数与耗时

jvm_gc_concurrent_phase_time	action=”{action}”,cause=”{cause}”	Timer	不同原因的Young GC/Full GC的次数与耗时

jvm_gc_max_data_size_bytes		AutoGauge	老年代内存的历史最大值
jvm_gc_live_data_size_bytes		AutoGauge	老年代内存的使用值
jvm_gc_memory_promoted_bytes		Counter	老年代内存正向增长累计值
jvm_gc_memory_allocated_bytes		Counter	GC分配内存正向增长累计值

4.2. Important 级别监控指标

目前 Important 级别的监控指标如下所述：

4.2.1. 节点统计

Metric	Tags	Type	Description
region	name=”total”,type=”SchemaRegion”	AutoGauge	分区表中 SchemaRegion 总数量
region	name=”total”,type=”DataRegion”	AutoGauge	分区表中 DataRegion 总数量
region	name=”{ip}:{port}”,type=”SchemaRegion”	Gauge	分区表中对应节点上 DataRegion 总数量
region	name=”{ip}:{port}”,type=”DataRegion”	Gauge	分区表中对应节点上 DataRegion 总数量

4.2.2. Ratis共识协议统计

Metric	Tags	Type	Description
ratis_consensus_write	stage=”writeLocally”	Timer	本地写入阶段的时间
ratis_consensus_write	stage=”writeRemotely”	Timer	远程写入阶段的时间
ratis_consensus_write	stage=”writeStateMachine”	Timer	写入状态机阶段的时间
ratis_server	clientWriteRequest	Timer	处理来自客户端写请求的时间
ratis_server	followerAppendEntryLatency	Timer	跟随者追加日志条目的总时间
ratis_log_worker	appendEntryLatency	Timer	领导者追加日志条目的总时间
ratis_log_worker	queueingDelay	Timer	一个 Raft 日志操作被请求后进入队列的时间，等待队列未满
ratis_log_worker	enqueuedTime	Timer	一个 Raft 日志操作在队列中的时间
ratis_log_worker	writelogExecutionTime	Timer	一个 Raft 日志写入操作完成执行的时间
ratis_log_worker	flushTime	Timer	刷新日志的时间
ratis_log_worker	closedSegmentsSizeInBytes	Gauge	关闭的 Raft 日志段的总大小
ratis_log_worker	openSegmentSizeInBytes	Gauge	打开的 Raft 日志段的总大小

4.2.3. IoT共识协议统计

Metric	Tags	Type	Description
iot_consensus	name=”logDispatcher-{IP}:{Port}”, region=”{region}”, type=”currentSyncIndex”	AutoGauge	副本组同步线程的当前同步进度
iot_consensus	name=”logDispatcher-{IP}:{Port}”, region=”{region}”, type=”cachedRequestInMemoryQueue”	AutoGauge	副本组同步线程缓存队列请求总大小
iot_consensus	name=”IoTConsensusServerImpl”, region=”{region}”, type=”searchIndex”	AutoGauge	副本组主流程写入进度
iot_consensus	name=”IoTConsensusServerImpl”, region=”{region}”, type=”safeIndex”	AutoGauge	副本组同步进度
iot_consensus	name=”IoTConsensusServerImpl”, region=”{region}”, type=”syncLag”	AutoGauge	副本组写入进度与同步进度差
iot_consensus	name=”IoTConsensusServerImpl”, region=”{region}”, type=”LogEntriesFromWAL”	AutoGauge	副本组Batch中来自WAL的日志项数量
iot_consensus	name=”IoTConsensusServerImpl”, region=”{region}”, type=”LogEntriesFromQueue”	AutoGauge	副本组Batch中来自队列的日志项数量
stage	name=”iot_consensus”, region=”{region}”, type=”getStateMachineLock”	Histogram	主流程获取状态机锁耗时
stage	name=”iot_consensus”, region=”{region}”, type=”checkingBeforeWrite”	Histogram	主流程写入状态机检查耗时
stage	name=”iot_consensus”, region=”{region}”, type=”writeStateMachine”	Histogram	主流程写入状态机耗时
stage	name=”iot_consensus”, region=”{region}”, type=”offerRequestToQueue”	Histogram	主流程尝试添加队列耗时
stage	name=”iot_consensus”, region=”{region}”, type=”consensusWrite”	Histogram	主流程全写入耗时
stage	name=”iot_consensus”, region=”{region}”, type=”constructBatch”	Histogram	同步线程构造 Batch 耗时
stage	name=”iot_consensus”, region=”{region}”, type=”syncLogTimePerRequest”	Histogram	异步回调流程同步日志耗时

4.2.4. 缓存统计

Metric	Tags	Type	Description
cache_hit	name=”chunk”	AutoGauge	ChunkCache的命中率，单位为%
cache_hit	name=”schema”	AutoGauge	SchemaCache的命中率，单位为%
cache_hit	name=”timeSeriesMeta”	AutoGauge	TimeseriesMetadataCache的命中率，单位为%
cache_hit	name=”bloomFilter”	AutoGauge	TimeseriesMetadataCache中的bloomFilter的拦截率，单位为%
cache	name=”Database”, type=”hit”	Counter	Database Cache 的命中次数
cache	name=”Database”, type=”all”	Counter	Database Cache 的访问次数
cache	name=”SchemaPartition”, type=”hit”	Counter	SchemaPartition Cache 的命中次数
cache	name=”SchemaPartition”, type=”all”	Counter	SchemaPartition Cache 的访问次数
cache	name=”DataPartition”, type=”hit”	Counter	DataPartition Cache 的命中次数
cache	name=”DataPartition”, type=”all”	Counter	DataPartition Cache 的访问次数

4.2.5. 内存统计

Metric	Tags	Type	Description
mem	name=”database{name}”	AutoGauge	DataNode内对应DataRegion的内存占用，单位为byte
mem	name=”chunkMetaData{name}”	AutoGauge	写入TsFile时的ChunkMetaData的内存占用，单位为byte
mem	name=”IoTConsensus”	AutoGauge	IoT共识协议的内存占用，单位为byte
mem	name=”IoTConsensusQueue”	AutoGauge	IoT共识协议用于队列的内存占用，单位为byte
mem	name=”IoTConsensusSync”	AutoGauge	IoT共识协议用于同步的内存占用，单位为byte
mem	name=”schema_region_total_usage”	AutoGauge	所有SchemaRegion的总内存占用，单位为byte

4.2.6. 合并统计

Metric	Tags	Type	Description
data_written	name=”compaction”, type=”aligned/not-aligned/total”	Counter	合并时写入量
data_read	name=”compaction”	Counter	合并时的读取量
compaction_task_count	name = “inner_compaction”, type=”sequence”	Counter	顺序空间内合并次数
compaction_task_count	name = “inner_compaction”, type=”unsequence”	Counter	乱序空间内合并次数
compaction_task_count	name = “cross_compaction”, type=”cross”	Counter	跨空间合并次数

4.2.7. IoTDB 进程统计

Metric	Tags	Type	Description
process_used_mem	name=”memory”	AutoGauge	IoTDB 进程当前使用内存
process_mem_ratio	name=”memory”	AutoGauge	IoTDB 进程的内存占用比例
process_threads_count	name=”process”	AutoGauge	IoTDB 进程当前线程数
process_status	name=”process”	AutoGauge	IoTDB 进程存活状态，1为存活，0为终止

4.2.8. JVM 类加载统计

Metric	Tags	Type	Description
jvm_classes_unloaded_classes		AutoGauge	累计卸载的class数量
jvm_classes_loaded_classes		AutoGauge	累计加载的class数量

4.2.9. JVM 编译时间统计

Metric	Tags	Type	Description
jvm_compilation_time_ms		AutoGauge	耗费在编译上的时间

4.2.10. 查询规划耗时统计

Metric	Tags	Type	Description
query_plan_cost	stage=”analyzer”	Timer	查询语句分析耗时
query_plan_cost	stage=”logical_planner”	Timer	查询逻辑计划规划耗时
query_plan_cost	stage=”distribution_planner”	Timer	查询分布式执行计划规划耗时
query_plan_cost	stage=”partition_fetcher”	Timer	分区信息拉取耗时
query_plan_cost	stage=”schema_fetcher”	Timer	元数据信息拉取耗时

4.2.11. 执行计划分发耗时统计

Metric	Tags	Type	Description
dispatcher	stage=”wait_for_dispatch”	Timer	分发执行计划耗时
dispatcher	stage=”dispatch_read”	Timer	查询执行计划发送耗时

4.2.12. 查询资源访问统计

Metric	Tags	Type	Description
query_resource	type=”sequence_tsfile”	Rate	顺序文件访问频率
query_resource	type=”unsequence_tsfile”	Rate	乱序文件访问频率
query_resource	type=”flushing_memtable”	Rate	flushing memtable 访问频率
query_resource	type=”working_memtable”	Rate	working memtable 访问频率

4.2.13. 数据传输模块统计

Metric	Tags	Type	Description
data_exchange_cost	operation=”source_handle_get_tsblock”, type=”local/remote”	Timer	source handle 接收 TsBlock 耗时
data_exchange_cost	operation=”source_handle_deserialize_tsblock”, type=”local/remote”	Timer	source handle 反序列化 TsBlock 耗时
data_exchange_cost	operation=”sink_handle_send_tsblock”, type=”local/remote”	Timer	sink handle 发送 TsBlock 耗时
data_exchange_cost	operation=”send_new_data_block_event_task”, type=”server/caller”	Timer	sink handle 发送 TsBlock RPC 耗时
data_exchange_cost	operation=”get_data_block_task”, type=”server/caller”	Timer	source handle 接收 TsBlock RPC 耗时
data_exchange_cost	operation=”on_acknowledge_data_block_event_task”, type=”server/caller”	Timer	source handle 确认接收 TsBlock RPC 耗时
data_exchange_count	name=”send_new_data_block_num”, type=”server/caller”	Histogram	sink handle 发送 TsBlock数量
data_exchange_count	name=”get_data_block_num”, type=”server/caller”	Histogram	source handle 接收 TsBlock 数量
data_exchange_count	name=”on_acknowledge_data_block_num”, type=”server/caller”	Histogram	source handle 确认接收 TsBlock 数量

4.2.14. 查询任务调度统计

Metric	Tags	Type	Description
driver_scheduler	name=”ready_queued_time”	Timer	就绪队列排队时间
driver_scheduler	name=”block_queued_time”	Timer	阻塞队列排队时间
driver_scheduler	name=”ready_queue_task_count”	AutoGauge	就绪队列排队任务数
driver_scheduler	name=”block_queued_task_count”	AutoGauge	阻塞队列排队任务数

4.2.15. 查询执行耗时统计

Metric	Tags	Type	Description
query_execution	stage=”local_execution_planner”	Timer	算子树构造耗时
query_execution	stage=”query_resource_init”	Timer	查询资源初始化耗时
query_execution	stage=”get_query_resource_from_mem”	Timer	查询资源内存查询与构造耗时
query_execution	stage=”driver_internal_process”	Timer	Driver 执行耗时
query_execution	stage=”wait_for_result”	Timer	从resultHandle 获取一次查询结果的耗时
operator_execution_cost	name=”{operator_name}”	Timer	算子执行耗时
operator_execution_count	name=”{operator_name}”	Counter	算子调用次数（以 next 方法调用次数计算）
aggregation	from=”raw_data”	Timer	从一批原始数据进行一次聚合计算的耗时
aggregation	from=”statistics”	Timer	使用统计信息更新一次聚合值的耗时
series_scan_cost	stage=”load_timeseries_metadata”, type=”aligned/non_aligned”, from=”mem/disk”	Timer	加载 TimeseriesMetadata 耗时
series_scan_cost	stage=”read_timeseries_metadata”, type=””, from=”cache/file”	Timer	读取一个文件的 Metadata 耗时
series_scan_cost	stage=”timeseries_metadata_modification”, type=”aligned/non_aligned”, from=”null”	Timer	过滤删除的 TimeseriesMetadata 耗时
series_scan_cost	stage=”load_chunk_metadata_list”, type=”aligned/non_aligned”, from=”mem/disk”	Timer	加载 ChunkMetadata 列表耗时
series_scan_cost	stage=”chunk_metadata_modification”, type=”aligned/non_aligned”, from=”mem/disk”	Timer	过滤删除的 ChunkMetadata 耗时
series_scan_cost	stage=”chunk_metadata_filter”, type=”aligned/non_aligned”, from=”mem/disk”	Timer	根据查询过滤条件过滤 ChunkMetadata 耗时
series_scan_cost	stage=”construct_chunk_reader”, type=”aligned/non_aligned”, from=”mem/disk”	Timer	构造 ChunkReader 耗时
series_scan_cost	stage=”read_chunk”, type=””, from=”cache/file”	Timer	读取 Chunk 的耗时
series_scan_cost	stage=”init_chunk_reader”, type=”aligned/non_aligned”, from=”mem/disk”	Timer	初始化 ChunkReader（构造 PageReader）耗时
series_scan_cost	stage=”build_tsblock_from_page_reader”, type=”aligned/non_aligned”, from=”mem/disk”	Timer	从 PageReader 构造 Tsblock 耗时
series_scan_cost	stage=”build_tsblock_from_merge_reader”, type=”aligned/non_aligned”, from=”null”	Timer	从 MergeReader 构造 Tsblock （解乱序数据）耗时

4.2.16 元数据引擎统计

Metric	Tags	Type	Description
schema_engine	name=”schema_region_total_mem_usage”	AutoGauge	SchemaRegion 全局内存使用量
schema_engine	name=”schema_region_mem_capacity”	AutoGauge	SchemaRegion 全局可用内存
schema_engine	name=”schema_engine_mode”	Gauge	SchemaEngine 模式
schema_engine	name=”schema_region_consensus”	Gauge	元数据管理引擎共识协议
schema_engine	name=”schema_region_number”	AutoGauge	SchemaRegion 个数
quantity	name=”template_series_cnt”	AutoGauge	模板序列数
schema_region	name=”schema_region_mem_usage”, region=”SchemaRegion[{regionId}]”	AutoGauge	每个 SchemaRegion 分别的内存使用量
schema_region	name=”schema_region_series_cnt”, region=”SchemaRegion[{regionId}]”	AutoGauge	每个 SchemaRegion 分别的时间序列数
schema_region	name=”activated_template_cnt”, region=”SchemaRegion[{regionId}]”	AutoGauge	每个 SchemaRegion 激活的模板数
schema_region	name=”template_series_cnt”, region=”SchemaRegion[{regionId}]”	AutoGauge	每个 SchemaRegion 的模板序列数

4.3. Normal 级别监控指标

4.3.1. 集群

Metric	Tags	Type	Description
region	name=”{DatabaseName}”,type=”SchemaRegion/DataRegion”	AutoGauge	特定节点上不同 Database 的 DataRegion/SchemaRegion 个数
slot	name=”{DatabaseName}”,type=”schemaSlotNumber/dataSlotNumber”	AutoGauge	特定节点上不同 Database 的 DataSlot/SchemaSlot 个数

4.4. All 级别监控指标

目前还没有All级别的监控指标，后续会持续添加。

5. 怎样获取这些系统监控？

监控模块的相关配置均在conf/iotdb-{datanode/confignode}.properties中，所有配置项支持通过load configuration命令热加载。

5.1. 使用 JMX 方式

对于使用 JMX 对外暴露的指标，可以通过 Jconsole 来进行查看。在进入 Jconsole 监控页面后，首先会看到 IoTDB 的各类运行情况的概览。在这里，您可以看到堆内存信息、线程信息、类信息以及服务器的 CPU 使用情况。

5.1.1. 获取监控指标数据

连接到 JMX 后，您可以通过 “MBeans” 标签找到名为 “org.apache.iotdb.metrics” 的 “MBean”，可以在侧边栏中查看所有监控指标的具体值。

5.1.2. 获取其他相关数据

连接到 JMX 后，您可以通过 “MBeans” 标签找到名为 “org.apache.iotdb.service” 的 “MBean”，如下图所示，了解服务的基本状态

为了提高查询性能，IOTDB 对 ChunkMetaData 和 TsFileMetaData 进行了缓存。用户可以使用 MXBean ，展开侧边栏org.apache.iotdb.db.service查看缓存命中率：

5.2. 使用 Prometheus 方式

5.2.1. 监控指标的 Prometheus 映射关系

对于 Metric Name 为 name, Tags 为 K1=V1, …, Kn=Vn 的监控指标有如下映射，其中 value 为具体值

监控指标类型	映射关系
Counter	name_total{cluster=”clusterName”, nodeType=”nodeType”, nodeId=”nodeId”,k1=”V1” , …, Kn=”Vn”} value
AutoGauge、Gauge	name{cluster=”clusterName”, nodeType=”nodeType”, nodeId=”nodeId”,k1=”V1” , …, Kn=”Vn”} value
Histogram	name_max{cluster=”clusterName”, nodeType=”nodeType”, nodeId=”nodeId”,k1=”V1” , …, Kn=”Vn”} value name_sum{cluster=”clusterName”, nodeType=”nodeType”, nodeId=”nodeId”,k1=”V1” , …, Kn=”Vn”} value name_count{cluster=”clusterName”, nodeType=”nodeType”, nodeId=”nodeId”,k1=”V1” , …, Kn=”Vn”} value name{cluster=”clusterName”, nodeType=”nodeType”, nodeId=”nodeId”,k1=”V1” , …, Kn=”Vn”, quantile=”0.0”} value name{cluster=”clusterName”, nodeType=”nodeType”, nodeId=”nodeId”,k1=”V1” , …, Kn=”Vn”, quantile=”0.5”} value name{cluster=”clusterName”, nodeType=”nodeType”, nodeId=”nodeId”,k1=”V1” , …, Kn=”Vn”, quantile=”0.99”} value name{cluster=”clusterName”, nodeType=”nodeType”, nodeId=”nodeId”,k1=”V1” , …, Kn=”Vn”, quantile=”0.999”} value
Rate	name_total{cluster=”clusterName”, nodeType=”nodeType”, nodeId=”nodeId”,k1=”V1” , …, Kn=”Vn”} value name_total{cluster=”clusterName”, nodeType=”nodeType”, nodeId=”nodeId”,k1=”V1” , …, Kn=”Vn”, rate=”m1”} value name_total{cluster=”clusterName”, nodeType=”nodeType”, nodeId=”nodeId”,k1=”V1” , …, Kn=”Vn”, rate=”m5”} value name_total{cluster=”clusterName”, nodeType=”nodeType”, nodeId=”nodeId”,k1=”V1” , …, Kn=”Vn”, rate=”m15”} value name_total{cluster=”clusterName”, nodeType=”nodeType”, nodeId=”nodeId”,k1=”V1” , …, Kn=”Vn”, rate=”mean”} value
Timer	name_seconds_max{cluster=”clusterName”, nodeType=”nodeType”, nodeId=”nodeId”,k1=”V1” , …, Kn=”Vn”} value name_seconds_sum{cluster=”clusterName”, nodeType=”nodeType”, nodeId=”nodeId”,k1=”V1” , …, Kn=”Vn”} value name_seconds_count{cluster=”clusterName”, nodeType=”nodeType”, nodeId=”nodeId”,k1=”V1” , …, Kn=”Vn”} value name_seconds{cluster=”clusterName”, nodeType=”nodeType”, nodeId=”nodeId”,k1=”V1” , …, Kn=”Vn”, quantile=”0.0”} value name_seconds{cluster=”clusterName”, nodeType=”nodeType”, nodeId=”nodeId”,k1=”V1” , …, Kn=”Vn”, quantile=”0.5”} value value name_seconds{cluster=”clusterName”, nodeType=”nodeType”, nodeId=”nodeId”,k1=”V1” , …, Kn=”Vn”, quantile=”0.99”} value name_seconds{cluster=”clusterName”, nodeType=”nodeType”, nodeId=”nodeId”,k1=”V1” , …, Kn=”Vn”, quantile=”0.999”} value

5.2.2. 修改配置文件

以 DataNode 为例，修改 iotdb-datanode.properties 配置文件如下：

dn_metric_reporter_list=PROMETHEUS
dn_metric_level=CORE
dn_metric_prometheus_reporter_port=9091

启动 IoTDB DataNode
打开浏览器或者用curl 访问 http://servier_ip:9091/metrics, 就能得到如下 metric 数据：

...
# HELP file_count
# TYPE file_count gauge
file_count{name="wal",} 0.0
file_count{name="unseq",} 0.0
file_count{name="seq",} 2.0
...

5.2.3. Prometheus + Grafana

如上所示，IoTDB 对外暴露出标准的 Prometheus 格式的监控指标数据，可以使用 Prometheus 采集并存储监控指标，使用 Grafana 可视化监控指标。

IoTDB、Prometheus、Grafana三者的关系如下图所示:

iotdb_prometheus_grafana

IoTDB在运行过程中持续收集监控指标数据。
Prometheus以固定的间隔（可配置）从IoTDB的HTTP接口拉取监控指标数据。
Prometheus将拉取到的监控指标数据存储到自己的TSDB中。
Grafana以固定的间隔（可配置）从Prometheus查询监控指标数据并绘图展示。

从交互流程可以看出，我们需要做一些额外的工作来部署和配置Prometheus和Grafana。

比如，你可以对Prometheus进行如下的配置（部分参数可以自行调整）来从IoTDB获取监控数据

job_name: pull-metrics
honor_labels: true
honor_timestamps: true
scrape_interval: 15s
scrape_timeout: 10s
metrics_path: /metrics
scheme: http
follow_redirects: true
static_configs:
  - targets:
      - localhost:9091

更多细节可以参考下面的文档：

Prometheus安装使用文档open in new window

Prometheus从HTTP接口拉取metrics数据的配置说明open in new window

Grafana安装使用文档open in new window

Grafana从Prometheus查询数据并绘图的文档open in new window

5.2.4. Apache IoTDB Dashboard

我们提供了Apache IoTDB Dashboard，在Grafana中显示的效果图如下所示：

Apache IoTDB Dashboard

你可以在企业版中获取到 Dashboard 的 Json文件。

5.3. 使用 IoTDB 方式

5.3.1. 监控指标的 IoTDB 映射关系

对于 Metric Name 为 name, Tags 为 K1=V1, …, Kn=Vn 的监控指标有如下映射，以默认写到 root.__system.metric.clusterName.nodeType.nodeId 为例

监控指标类型	映射关系
Counter	root.system.metric.`clusterName`.`nodeType`.`nodeId`.name.`K1=V1`…`Kn=Vn`.value
AutoGauge、Gauge	root.system.metric.`clusterName`.`nodeType`.`nodeId`.name.`K1=V1`…`Kn=Vn`.value
Histogram	root.system.metric.`clusterName`.`nodeType`.`nodeId`.name.`K1=V1`…`Kn=Vn`.count root.system.metric.`clusterName`.`nodeType`.`nodeId`.name.`K1=V1`…`Kn=Vn`.max root.system.metric.`clusterName`.`nodeType`.`nodeId`.name.`K1=V1`…`Kn=Vn`.sum root.system.metric.`clusterName`.`nodeType`.`nodeId`.name.`K1=V1`…`Kn=Vn`.p0 root.system.metric.`clusterName`.`nodeType`.`nodeId`.name.`K1=V1`…`Kn=Vn`.p50 root.system.metric.`clusterName`.`nodeType`.`nodeId`.name.`K1=V1`…`Kn=Vn`.p75 root.system.metric.`clusterName`.`nodeType`.`nodeId`.name.`K1=V1`…`Kn=Vn`.p99 root.system.metric.`clusterName`.`nodeType`.`nodeId`.name.`K1=V1`…`Kn=Vn`.p999
Rate	root.system.metric.`clusterName`.`nodeType`.`nodeId`.name.`K1=V1`…`Kn=Vn`.count root.system.metric.`clusterName`.`nodeType`.`nodeId`.name.`K1=V1`…`Kn=Vn`.mean root.system.metric.`clusterName`.`nodeType`.`nodeId`.name.`K1=V1`…`Kn=Vn`.m1 root.system.metric.`clusterName`.`nodeType`.`nodeId`.name.`K1=V1`…`Kn=Vn`.m5 root.system.metric.`clusterName`.`nodeType`.`nodeId`.name.`K1=V1`…`Kn=Vn`.m15
Timer	root.system.metric.`clusterName`.`nodeType`.`nodeId`.name.`K1=V1`…`Kn=Vn`.count root.system.metric.`clusterName`.`nodeType`.`nodeId`.name.`K1=V1`…`Kn=Vn`.max root.system.metric.`clusterName`.`nodeType`.`nodeId`.name.`K1=V1`…`Kn=Vn`.mean root.system.metric.`clusterName`.`nodeType`.`nodeId`.name.`K1=V1`…`Kn=Vn`.sum root.system.metric.`clusterName`.`nodeType`.`nodeId`.name.`K1=V1`…`Kn=Vn`.p0 root.system.metric.`clusterName`.`nodeType`.`nodeId`.name.`K1=V1`…`Kn=Vn`.p50 root.system.metric.`clusterName`.`nodeType`.`nodeId`.name.`K1=V1`…`Kn=Vn`.p75 root.system.metric.`clusterName`.`nodeType`.`nodeId`.name.`K1=V1`…`Kn=Vn`.p99 root.system.metric.`clusterName`.`nodeType`.`nodeId`.name.`K1=V1`…`Kn=Vn`.p999 root.system.metric.`clusterName`.`nodeType`.`nodeId`.name.`K1=V1`…`Kn=Vn`.m1 root.system.metric.`clusterName`.`nodeType`.`nodeId`.name.`K1=V1`…`Kn=Vn`.m5 root.__system.metric.`clusterName`.`nodeType`.`nodeId`.name.`K1=V1`…`Kn=Vn`.m15

5.3.2. 获取监控指标

根据如上的映射关系，可以构成相关的 IoTDB 查询语句获取监控指标

监控工具