HTTP 消息监控实践

利用 Python 库 Pyora，可以轻松实现 Zabbix 对 Oracle 数据库的监控。Pyora 提供了与 Oracle 交互的便捷接口，方便获取数据库性能指标、表空间使用情况等关键信息，并将其整合到 Zabbix 监控系统中，实现对 Oracle 数据库的全面监控和性能分析。

华为GaussDB(DWS)资源监控操作指导，供新手或维护人员开展集群维护。

archive_ magic-api HTTP接口映射框架v2.1.1

Zabbix监控MySQL配置攻略，十分出色，非常适合参考和配置。

Requests模块是Python中功能强大的HTTP客户端库，用于发送HTTP/1.1请求。它简单易用，适合初学者和专业开发者。该库允许使用简单的API发送GET和POST请求。GET请求是用于获取服务器资源的常见方法，使用requests.get()发送。POST请求用于向服务器发送数据，使用requests.post()发送。可以通过pip install requests安装该库。

对卡卷数据库、卡卷机房容灾数据库、总部数据库等进行检查与监控，重点关注数据中心库、订单数据库及B2B数据库；2. 每日例行导出AWR报告并检查导入导出日志，确保运行顺畅；3. 进行权限授权与回收管理；4. 比较SGF和GP部分表的记录数；5. 实施总部数据库表的备份。

采用Storm流计算构建日志收集系统，实时汇聚日志数据，并结合离线数据分析，通过预先设定的规则对数据进行异常监测，实现实时告警和及时响应。

一、数据库监控与警报的重要性 定义与作用：数据库监控是通过测量、追踪及评估数据库的可用性、性能等关键指标，确保其健康稳定运行的过程。通过监控机制，可以及时发现并解决潜在问题，避免影响用户体验。 监控目标：包括性能指标（如查询响应时间）、可用性指标（如服务正常运行时间）、安全性检查等。 警报机制：当监控到的数据超出预设阈值时触发警报，通知相关人员采取行动。 二、AWS上的监控与可观察性 工作负载日志：收集应用程序和服务产生的日志文件，用于诊断问题和优化系统性能。 指标与事件：监测系统的实时性能数据，例如CPU利用率、内存使用情况等；同时记录关键事件，如错误发生、服务重启等。 跟踪数据：追踪请求从发起到完成的全过程，帮助理解复杂分布式系统的运作情况。 三、监控资源性能 性能监控：确保系统按预期表现，及时发现并解决性能瓶颈。 阈值设定与警报：定义关键指标的正常范围，当超出此范围时自动发送警报通知，以便快速响应处理。 四、适用于MySQL和MariaDB的Amazon RDS监控 内置工具：Amazon RDS提供了一系列内置工具用于监控数据库实例的健康状况和性能表现。 CloudWatch命名空间：利用AWS CloudWatch进行全面的性能监控与警报设置。

DB2性能监控与调优是IT领域中一个重要的议题，特别是在大数据和云计算时代，数据库的高效运行直接影响到企业的业务连续性和用户体验。徐明伟在2011年的ITPUB数据库大会上分享了关于DB2性能监控和调优的最佳实践，这一主题涵盖了性能问题识别、监控工具使用、数据分析方法以及具体的调优策略，对于DBA和IT专业人士来说具有极高的参考价值。 性能调优概述 在DB2性能调优中，首先需要理解的是性能问题的表现形式，包括但不限于响应时间慢、吞吐量低以及资源过度消耗等问题。这些问题的根源可能涉及存储、系统、中间件、数据库和应用程序等多个层面。从数据库的角度来看，关键因素包括数据库逻辑设计、物理设计（尤其是存储规划）以及SQL语句的编写。 数据库调优的关键点 在所有因素中，I/O操作的优化被视为最核心的一环。减少不必要的I/O、提高I/O效率以及合理的存储规划是提升数据库性能的基础。此外，避免表扫描和排序操作，这两者通常是导致CPU资源大量消耗的罪魁祸首。同时，虽然内存命中率是衡量性能的重要指标，但其数值并不总是反映真实的性能状况，因此需要结合实际情况综合分析。 性能调优步骤 调优是一个迭代的过程，涉及到问题的明确、数据的收集与分析，以及具体问题的定位与优化。首要任务是准确地定义问题，这需要基于实际观察而非主观臆断。随后，根据问题的不同类型，采用相应的监控工具来收集数据，如DB2的即时监控工具（Snapshot、db2pd、db2top）和事件监控工具（Event Monitor）。数据分析阶段的目标是定位问题所在，而问题的发现往往意味着解决方案已经找到了一半。 性能监控与问题定位 DB2提供了丰富的监控工具，例如用于即时监控的工具可以帮助快速查看数据库的当前状态，而事件监控工具则可用于长期的数据收集和趋势分析。值得注意的是，大多数性能瓶颈通常源于SQL语句本身的效率问题，因此优化SQL语句是提升数据库性能的关键。 自动化脚本的重要性 为了提高效率并减少人为错误，通过脚本来实现数据收集的自动化变得尤为重要。这不仅解放了DBA的时间，使其能够专注于更复杂的任务，同时也降低了对图形用户界面的依赖。在Unix/Linux环境下，可以利用shell脚本、sed、awk等工具配合Cron实现定时任务的调度；而在Windows平台上，则可以通过At/schtasks等工具达