Percona Monitoring and Management 部署

一、PMM介紹

二、PMM架構解析

三、安裝運行PMM Server

四、安裝運行PMM Client

五、添加MySQL監控

六、查看監控和管理平台

七、添加MongoDB監控

八、儀錶盤設定

九、經常問的問題。 一、PMM介紹

Percona Monitoring and Management (PMM)是一款開源的用於管理和監控MySQL和MongoDB效能的開源平台，通過PMM用戶端收集到的DB監控資料用第三方軟體Grafana畫圖展示出來。

PMM提供了對MyISAM、InnoDB、TokuDB和PXC/Glarera的監控，另外也提供了Query Analytics的功能，可以檢視執行了哪些SQL指令，並對執行效能較差的文法進行最佳化。另外在新版本還支援了MySQL複寫拓撲圖結構構造。Demo官網：http://pmmdemo.percona.com

PMM針對作業系統的部份也提供了硬碟、網路、CPU和RAM的監控，特別的是它提供了Context switches、Processes和interrupts的監控，Context Switches可以看到CPU上下切換文的狀況，Processes可以方便瞭解系統有多少程式在等待I/O。 二、PMM架構解析

PMM架構如下圖所示

PMM Server是作為Docker鏡像distributed，而PMM Client就是一般的RPM，它需要安裝Server端和Client端軟體。

Server組件

Query Analytics(QAN)是用來搜集指令並作效能分析的，其組件分別說明如下： QAN API：作為percona-qan-agent後端儲存和讀取Query資料用。 QAN APP：提供圖形化分析介面。

Metrics Monitor(MM)組件提供了MySQL和MongoDB曆史監控資訊，其組件分別說明如下： Prometheus：一個開源的服務監控系統和時間序列資料庫，它串連到PMM Client上的exporter聚集DB的監控資料。

– Consul：提供API讓PMM Client可以遠端替Prometheus新增、移除hosts，同時它也儲存了監控的metadata。 Grafana：這是一個第三方Dashboard和圖形構建器，用於可視化Prometheus中彙總的資料，以Web呈現。

– Percona Dashboards：是由Percona開發的一組用於Grafana的儀表板。

上述的2個Web頁面都能從PMM Landing Page(就是PMM首頁)直接連結。

Client組件 ppm-admin：命令列的PMM Client管理工具，用來新增、移除監控的資料Instance。 percona-qan-agent：用於搜集QAN查詢效能效能資料，同時連結和傳送資料給PMM Server中的QAN API。 node_exporter：Prometheus exporter用於搜集一般系統資訊（https://github.com/prometheus/node_exporter）。 mysqld_exporter：Prometheus exporter用於搜集MySQL Server的資訊（https://github.com/percona/mysqld_exporter）。 mongodb_exporter：Prometheus exporter用於搜集MongoDB server的資訊（https://github.com/percona/mongodb_exporter）。 三、安裝運行PMM Server

概覽：用一台A伺服器運行監控程式，監控程式是基於Docker構建的。然後在需要被統計的伺服器上安裝pm-admin，這個工具會將資料即時的發送到A伺服器。A伺服器會分析統計資料，然後將資料展示在web端。

Percona發布了PMM Docker鏡像，使用者只需要下載鏡像運行就全部搞定，開箱即用相當easy。

PMM伺服器的Docker映像公開託管在https://hub.docker.com/r/percona/pmm-server。如果要從Docker映像運行PMM Server，則主機必須能夠運行Docker 1.13或更高版本，並具有網路存取權限。有關使用Docker的更多資訊，請參閱Docker文檔。

你可以通過執行下面的命令，高速安裝Docker。

1	$ curl - sSL https : / / get .daocloud .io / docker | sh

適用於Ubuntu，Debian，Centos等大部分Linux，會3小時同步一次Docker官方資源。

3.1 建立PMM資料容器

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$ docker create \    - v / opt / prometheus / data \    - v / opt / consul