在数据驱动的业务环境中，数据库的性能监控是确保数据流畅和系统稳定的关键。PostgreSQL，作为强大的开源关系型数据库，其性能监控尤为重要。Grafana，一个开源的数据可视化和监控平台，提供了一个直观的界面来监控和分析数据。本文将带您了解如何利用Grafana来监控PostgreSQL，让您的数据库运维工作更加高效。
数据不说谎，监控到位，故障无处遁形
1、下载postgres_exporter部署包
$ curl -L -O https://github.com/prometheus-community/postgres_exporter/releases/download/v0.15.0/postgres_exporter-0.15.0.linux-amd64.tar.gz
2、解压并拷贝命令
$ temdir=$(mktemp -d)
$ tar xvf postgres_exporter-0.15.0.linux-amd64.tar.gz -C ${temdir}
$ sudo cp ${temdir}/postgres_exporter-0.15.0.linux-amd64/postgres_exporter /usr/local/bin/
3、启动postgres_exporter服务
$ cat <<'EOF' | sudo tee /usr/lib/systemd/system/postgres_exporter.service >> /dev/null
[Unit]
Description=postgres_exporter
Documentation=https://github.com/prometheus-community/postgres_exporter
Wants=network.service
After=network.service
[Service]
Type=simple
User=postgres
Environment=DATA_SOURCE_USER=postgres
Environment=DATA_SOURCE_PASS=123456
Environment=DATA_SOURCE_URI=localhost:5432/postgres?sslmode=disable
ExecStart=/usr/local/bin/postgres_exporter --web.listen-address=:9187 --collector.postmaster --collector.stat_statements
ExecStop=/bin/kill -s SIGTERM $MAINPID
Restart=on-failure
[Install]
WantedBy=multi-user.target
EOF
$ sudo systemctl daemon-reload
$ sudo systemctl enable postgres_exporter.service --now
4、清理文件
$ sudo rm -rf ${temdir}
1、验证是否有编译pg_stat_statements扩展
ls /app/postgresql/lib/pg_stat_statements.so
2、编译pg_stat_statements扩展
$ cd ./postgresql-14.10/contrib/pg_stat_statements/
$ make && sudo make install
3、修改postgresql配置文件
$ grep shared_preload_libraries $PGDATA/postgresql.confshared_preload_libraries = 'pg_stat_statements' # (change requires restart)
$ sudo systemctl restart postgresql
4、验证是否有pg_stat_statements扩展
$ psql -h localhost -p 5432 -U postgres -W -c "select name from pg_available_extensions where name = 'pg_stat_statements';"
Password:
name
--------------------
pg_stat_statements
(1 row)
5、添加pg_stat_statements扩展
$ psql -h localhost -p 5432 -U postgres -W -c "CREATE EXTENSION pg_stat_statements;"
Password:
1、Prometheus采集postgres数据
$ kubectl -n kube-system edit cm prometheus
- job_name: "postgres-exporter"
static_configs:
- targets:
- "172.139.20.17:9187"
- "172.139.20.81:9187"
- "172.139.20.177:9187"
2、验证是否采集成功
$ curl -s $(kubectl -n kube-system get svc prometheus -ojsonpath='{.spec.clusterIP}:{.spec.ports[0].port}')/prometheus/api/v1/query --data-urlencode 'query=up{job="postgres-exporter"}'
{"status":"success","data":{"resultType":"vector","result":[{"metric":{"__name__":"up","instance":"172.139.20.17:9187","job":"postgres-exporter"},"value":[1731314524.901,"1"]},{"metric":{"__name__":"up","instance":"172.139.20.81:9187","job":"postgres-exporter"},"value":[1731314524.901,"1"]},{"metric":{"__name__":"up","instance":"172.139.20.177:9187","job":"postgres-exporter"},"value":[1731314524.901,"1"]}]}}
3、grafana上添加postgres_exporter dashboard，对应的id为12485
Tip：postgres_exporter dashboard官网地址：https://grafana.com/grafana/dashboards/12485-postgresql-exporter/，可能会有些坑，需要自行修改json适配各位环境。
通过本文的介绍，您应该对如何使用Grafana来监控PostgreSQL有了更深入的了解。Grafana不仅提供了强大的数据可视化功能，还通过与Prometheus的集成，为PostgreSQL的性能监控提供了一个全面的解决方案。开始使用Grafana来监控您的PostgreSQL数据库，让您的数据运维工作更加智能和高效。
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