数据库监控概述

欢迎来到第 11 章的学习。在前面的章节中，我们学习了前端和后端的可观察性集成。现在我们要学习数据库监控和追踪，这是完整可观察性系统的重要组成部分。

本节将学习：为什么需要数据库监控、监控指标类型、以及与应用程序追踪的关联。

为什么需要数据库监控

为什么需要数据库监控？ 数据库是大多数应用的核心组件，数据库性能直接影响应用性能，数据库问题往往是应用性能瓶颈的根源。

数据库监控的价值包括哪些呢？

第一个：性能优化。 识别慢查询，优化查询性能，提升应用响应速度。

第二个：问题诊断。 快速定位数据库问题，减少故障排查时间。

第三个：容量规划。 了解数据库资源使用情况，规划容量扩展。

第四个：业务洞察。 了解数据库使用模式，优化业务逻辑。

数据库监控场景：

• 场景1：慢查询识别。 识别执行时间过长的查询，优化索引和查询语句。
• 场景2：连接池耗尽。 监控连接池使用情况，识别连接泄漏，优化连接管理。
• 场景3：数据库资源瓶颈。 监控 CPU、内存、磁盘使用情况，识别资源瓶颈。
• 场景4：事务性能问题。 监控事务处理时间，识别锁等待，优化事务逻辑。

监控指标类型

监控指标类型包括哪些呢？

第一类：性能指标。 查询执行时间、事务处理时间、连接池使用情况等。

第二类：资源指标。 CPU 使用率、内存使用率、磁盘 I/O、网络流量等。

第三类：可用性指标。 数据库连接数、错误率、超时率等。

第四类：业务指标。 查询数量、数据量、并发用户数等。

性能指标示例：

• 查询执行时间： 衡量查询性能的关键指标
• 事务处理时间： 衡量事务性能的关键指标
• 连接池使用率： 衡量连接池压力
• 慢查询数量： 识别性能问题的指标

资源指标示例：

• CPU 使用率： 数据库服务器的 CPU 使用情况
• 内存使用率： 数据库服务器的内存使用情况
• 磁盘 I/O： 数据库的磁盘读写性能
• 网络流量： 数据库的网络传输量

与应用程序追踪的关联

与应用程序追踪的关联是什么？ 数据库查询是应用请求链路的一部分，通过 Trace ID 关联，可以构建完整的端到端追踪链路。

关联的价值包括哪些呢？

第一个：完整链路。 将数据库查询关联到应用请求，构建完整的请求链路。

第二个：问题定位。 快速定位数据库问题在请求链路中的位置。

第三个：性能分析。 分析数据库查询对整体性能的影响。

第四个：根因分析。 通过关联追踪，快速找到问题的根本原因。

关联方式：

关联实现：

在 Spring Boot 应用中，OpenTelemetry 会自动将 Trace ID 注入到数据库查询中。数据库查询 Span 会作为应用 Span 的子 Span，通过 Trace ID 关联。

本节小结

在本节中，我们学习了数据库监控概述：

第一个是为什么需要数据库监控。 数据库是应用的核心组件，数据库性能直接影响应用性能，数据库问题往往是性能瓶颈的根源。

第二个是监控指标类型。 性能指标、资源指标、可用性指标、业务指标。

第三个是与应用程序追踪的关联。 通过 Trace ID 关联数据库查询和应用请求，构建完整的端到端追踪链路。

数据库监控流程： 收集指标 → 追踪查询 → 关联应用追踪 → 可视化分析 → 优化性能。

这就是数据库监控概述。通过数据库监控，我们可以全面了解数据库的性能和健康状况。

在下一节，我们将学习 SQL 查询追踪。学习如何追踪 SQL 查询。