标签：数据 max 蓝鲸 influxdb 监控日志断点

本文来自腾讯蓝鲸智云社区用户：fadewalk

在问答社区看到有小伙伴在落地蓝鲸的过程中出现监控平台的grafana面板数据断点问题，往往出现这种问题，都比较的头疼。

如果将CMDB（配置管理数据库）比作运维的基石，那么监控可以比作运维的"眼睛"或"感知器"。监控在运维中起着至关重要的作用，类似于人的视觉系统，它可以实时监测和感知系统、应用程序和基础设施的状态和性能。

监控在运维中是一个非常重要的组成部分，它为运维团队提供了关键的信息和洞察力，帮助他们及时响应和解决问题，保障系统的稳定运行和业务的顺利进行。下面将对监控数据断点可能得问题进行排查和分析。

我们知道Grafana是一个用于可视化和监控数据的开源平台。它提供了丰富的功能和灵活的配置选项，可以用于创建各种类型的面板来监控不同的数据源。

分析

关于数据断点的情况，如果是Grafana面板上数据图表中的断点，即数据在某个时间点突然中断或消失，或者出现一段时间连续，一段时间不连续，可能有以下几种可能的原因：

1、数据源问题：数据源在某个时间点停止发送数据或者出现故障，导致面板上的数据断点。您可以检查数据源的连接和状态，确保数据源正常工作。

2、查询问题：面板中的查询语句可能存在问题，导致数据断点。您可以检查查询语句的正确性，包括时间范围、过滤条件等，确保查询返回正确的数据。

3、数据处理问题：在数据传输或处理过程中，可能发生了错误或丢失，导致数据断点。您可以检查数据传输和处理的过程，确保数据在各个环节都得到正确处理。

4、数据可用性问题：某些数据可能只在特定的时间段内可用，而在其他时间段内不可用，导致面板上的数据断点。您可以检查数据源的可用性和数据的时间分布，确保数据在所需的时间段内可用。

以上是一些可能导致Grafana面板上数据断点的情况。具体情况可能部署的配置、数据源和查询等因素而异。

下面是蓝鲸的监控数据链路方向

从左到右是数据的采集上报的方向

采集器

蓝鲸的监控数据是通过bkmonitorbeat 这个监控插件采集。先找一台断点严重的看看bkmonitorbeat采集器的日志，有没有啥异常。

# 查看进程
ps -ef|grep bkmonitorbeat
# 查看日志
tail -f /var/log/gse_bkte/bkmonitorbeat.log

Gse Agent

确保agent的状态是绿色可用的
检查agent的日志，看下system 日志
查看 TCP:58625 端口是否存在

Gse DataServer

检查 bk-gse-data 这个pod 是否正常，日志是否正常，连接kafka是否正常

Kafka

可以检查下kafka的吞吐率，日志是否有大量堆积，消费不过来的情况。
这里建议对kafka做一个监控，可以使用kafka exporter，jmx exporter
蓝鲸默认的kafka是单节点单分区模式，
如果单节点的kafka存在瓶颈的话可以考虑扩容节点，扩建分区，比如：三节点、三分区

https://${domain_name}/admin/metadata/kafkatopicinfo/?q=1001
检查kafka topic 分区

Transfer

bk-monitor-transfer-default-* 监控链路传输组件，负责从 kafka 消费数据并写入到 ES/influxdb

检查 bk-monitor-transfer-default-xxxx 这个pod是否正常，是否在重启，日志是否正常。

蓝鲸容器版本的Transfer pod 做了limit 资源的限额，如果你采集的数据量很大，存在Transfer pod 消费写入压力比较大，或者出现OOM被杀，而频繁重启。建议去掉Transfer pod的资源限制。

检查Transfer的日志，是否有链接kafka失败，获取topics失败的日志。

服务端的功能排查，主要集中在 transfer 和 influxdb-proxy 两个模块。两个模块都提供有指标接口，分别可以通过下面的方式获取两个模块的指标数据

#transfer
curl $BK_MONITORV3_TRANSFER_IP:$BK_TRANSFER_HTTP_PORT/metrics


1) 排查transfer是否正常
* 指标 transfer_pipeline_frontend_dropped_total
含义: transfer拉取kafka数据失败条数
处理建议: 如果观察该值不断增长，需要观察transfer日志，排查transfer与kafka的链接是否正常

* 指标 transfer_pipeline_processor_dropped_total
含义: transfer处理异常数据丢弃数量
处理建议: 如果观察该值不断增长，观察日志确认数据被丢弃原因

* 指标 transfer_pipeline_backend_dropped_total
含义: transfer数据入库丢弃数量
处理建议: 如果该值不断增长，可以观察日志确认写入失败原因，同时检查对应的存储(influxdb/ES)是否有异常
如果观察到是写入异常或无任何异常指标，此时需要观察influxdb-proxy

Influxdb-Proxy

bk-monitor-influxdb-proxy-* influxdb-proxy 负责 influxdb 的直接写入和查询。
这个pod是跟Influxdb 打交道的，这个默认也做了limit限制，如果你的数据量很大，建议去掉limit限制。

#influxdb_proxy
curl $BK_MONITORV3_INFLUXDB_PROXY_IP:$BK_INFLUXDB_PROXY_PORT/metrics
2) 排查influxdb-proxy及influxdb

* 指标 influxdb_proxy_backend_alive_status
含义: influxdb_proxy_backend_alive_status
处理建议: 如果发现有任何一个后端为0，表示此时proxy到influxdb链接异常，需要检查influxdb为何不存活或链接异常

* 指标 influxdb_proxy_backend_backup_status
含义: influxdb-proxy异常数据备份数量
处理建议: 如果该值不断在增长，此时应该检查influxdb-proxy确认influxdb写入异常原因，并对influxdb进行修复

Influxdb

最后到了数据真正写入的节点。
社区版本的蓝鲸influxdb 是单节点的，蓝鲸企业版本是influx双节点。
influxdb 的社区免费版本也是单节点的，高可用的版本需要购买influxdb license。
当然社区也有一些魔改的各种版本，感兴趣的小伙伴可以尝试。

当出现数据断点的时候开启对influx的监控，将influx的内部情况做到一个grafana 面板，可以使用telegraf 或者在蓝鲸的grafana直接配置influx的数据源。
可以根据自己的需求选择

1、Telegraf: system dashboard
InfluxDB dashboards for telegraf metrics

2、采用influx数据源，读取internal 监控库的可以使用下面这个面板
InfluxDB Internals
InfluxDB internal metrics display

这里我使用的是第二种监控方式，
当出现数据断点的时候，通过前面的排查，都莫有发现明显的异常。
但是到了influxdb这里，检查监控发现

influxdb Cache监控发现 disk bytes 为0B
Https 监控出现了大量的客户端 client error
database 监控发现了大量的 write error

一开始怀疑是 Transfer pod 的问题，但是检查发现Transfer pod 并未出现明显的异常，没有重启。
influx-proxy 有大量的 http 请求失败的日志
因此可以断定是influxdb 写入失败，导致客户端大量请求异常，从而导致采集的数据无法入库，自然在grafana监控面板出现数据断断续续。

经过检查influx的数据库表和配置参数

发现是 series 超过了influx 的默认限额导致无法写入数据

每个数据库允许的最大series数。默认设置为 1000000（一百万）。将设置更改为 0 以允许每个数据库的系列数量不受限制。
如果某个点导致数据库中的系列数量超过 max-series-per-database，InfluxDB 将不会写入该点，并返回 500 并显示以下错误：

{"error":"max series per database exceeded: <series>"}

[max-series(https://docs.influxdata.com/influxdb/v1.7/administration/config/#max-series-per-database–1000000)

这里将influx 部署的yaml 配置文件修改为

....
config:
  data:
    max-series-per-database: 0
....

influx 内存优化

更改索引方式

InfluxDB 默认的索引是在内存上维护的，不断地数据增长会使用越来越多的内存，并有一个参数 index-version 可以设置索引方式1。如果是直接在主机上部署的可以修改配置文件，Docker 部署则需要通过环境变量设置：

index-version = "inmem"
用于新分片的分片索引类型。默认 (inmem) 索引是在启动时重新创建的内存中索引。要启用基于磁盘的时间序列索引 (TSI) 索引，请将值设置为 tsi1。

[Environment variable: INFLUXDB_DATA_INDEX_VERSION](https://docs.influxdata.com/influxdb/v1.7/administration/config/#index-version--inmem)

将索引数据存储在磁盘上，可以通过日志或者查看分片的目录结构验证修改是否生效，若索引方式为 tsi1，在分片目录下会有一个名为 index 的目录，inmem 索引则没有。

具体位置是 /var/lib/influxdb/data/<数据库>/<保留策略>/<分片>。

[root@izuf6czs1dw6siz3zokdiez 1_day]# ls
1  10  11  12  13  14  15  16  18  19  20  21  3  4  5  6  7  8  9
[root@izuf6czs1dw6siz3zokdiez 1_day]# cd 15
[root@izuf6czs1dw6siz3zokdiez 15]# ls
000000001-000000001.tsm  fields.idx  index

存储介质

硬件方面
influx 这种高IO的软件一般都建议使用SSD固态硬盘进行存放数据。

因为参数优化需要结合不同的实际环境，所以这里更多的需要小伙伴自己去探索。更多的优化，比如请求等可以参考influx config 文档

其他优化

在InfluxDB的配置文件中，通常有两个主要部分：http和data 可以进行参考优化

http部分：

max-concurrent-write-limit: 0：此参数控制同时写入数据的最大并发连接数。设置为0表示没有限制，可以并发无限制写入数据。

max-enqueued-write-limit: 0：此参数设置写入数据时的最大队列长度。设置为0表示没有队列长度限制。

max-connection-limit: 0：此参数控制InfluxDB HTTP服务的最大连接数。设置为0表示没有连接数限制。

max-row-limit: 0：此参数控制查询结果的最大行数限制。设置为0表示没有行数限制。

max-body-size: 0：此参数设置HTTP请求的最大请求体大小限制（以字节为单位）。设置为0表示没有请求体大小限制。

log-enabled: false：此参数控制是否启用HTTP请求的访问日志。设置为false表示禁用访问日志。

data部分：

max-series-per-database: 0：此参数控制单个数据库中允许的最大时间序列数量。设置为0表示没有时间序列数量限制。

max-values-per-tag: 0：此参数控制单个标签键值对(tag key-value pair)允许的最大值数量。设置为0表示没有标签键值对数量限制。

max-series-per-request: 0：此参数控制单个请求中允许的最大时间序列数量。设置为0表示没有请求中时间序列数量限制。

index-version: tsi1：此参数设置InfluxDB使用的索引引擎版本。"tsi1"表示使用Time-Structured Merge Tree索引引擎。这里是数字1 注意，不是英文的l 容易混淆

cd /root/bkhelmfile/blueking
vim ./environments/default/influxdb-custom-values.yaml.gotmpl


config:
  data:
    max-series-per-database: 0
    max-values-per-tag: 0
    max-series-per-request: 0
    index-version: tsi1   # 最后面是数字 1
  http:
    max-concurrent-write-limit: 0
    max-enqueued-write-limit: 0
    max-connection-limit: 0
    max-row-limit: 0
    max-body-size: 0
    log-enabled: false

同步配置

helmfile -f monitor-storage.yaml.gotmpl -l name=bk-influxdb sync

重启pod生效

kubectl rollout restart StatefulSet -n blueking bk-influxdb

索引 index-version: tsi1 这里如果一开始没有采用tsi1，那么你改配置后是不生效的，需要重建influxdb才能使生效。重建会有数据丢失风险，根据自己的需要调整。

小结

总结监控数据断点的解决思路
1、检查数据各节点进程、日志
2、确保各节点传输正常
3、确保内存资源充足
4、最后最关键的就是influx的参数优化

可以发现蓝鲸的大多数组件都是默认的参数配置，这是为了控制部署的时候的资源消耗，但我们在实际运用的过程中，资源足够的情况下，还是要结合直接的真实环境区去除或者优化参数，以达到最佳的体验效果，保障系统的稳定性。

以上便是这次分享，如果其他小伙伴有其他的思路和问题，可以留言一起讨论。

标签：数据,max,蓝鲸,influxdb,监控,日志,断点
From： https://www.cnblogs.com/tencent-blueking/p/18152301

【问题处理】蓝鲸监控-数据断点解决

分析

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