随着企业数字化转型进入深水区，数据库系统越来越复杂，运维团队维护的数据库规模越来越大，传统工具化的运维已无法满足当前运维的要求，数据库运维逐渐向智能化发展。
如何更好地感知和预测数据库故障，进而进行智能诊断、自适应恢复，是我们一直探索的内容。接下来本篇将分享GaussDB在运维自动化驾驶上的探索与实践，分别从云数据库运维挑战，GaussDB运维体系架构，以及我们如何进行快速感知和快速诊断4个方向进行分享。
云数据库运维面临哪些挑战？
随着企业将数据库搬迁上云，云上数据库运维面临的挑战更加复杂。数据库可能会部署在裸金属、虚拟机、容器等多样化的基础设施上，不同的基础设施面对的故障场景也随之多样化。
如果我们遇到一个性能抖动的亚健康问题，通常解决思路是从应用数据库、操作系统、计算、存储、网络等方面多层次全面分析，每一层都可能发生故障，不同层次发生故障可能引发相同的亚健康现象。比如说一个慢SQL，可能是磁盘故障导致的，也有可能是网络抖动引起的，但是表现上对于客户来讲都是一个慢SQL。
如果运维能力不足，我们很难在短时间内去定位和解决亚健康问题，因为它在处理过程中一般有三个挑战：
第一，无法准确预测和监控亚健康问题
这里主要涉及到多和少的问题，“少”就是在每一层上缺少对亚健康问题的监控，比如说磁盘故障了，可以很容易感知到；但如果磁盘出现了坏块或者慢盘的情况，我们就没有办法快速监控。“多”体现在我们在每一层都做了监控和告警，但告警之间是没有关联性的，很难从这些告警中识别真正发生问题的点在哪里，所以很难精确发现当前的亚健康问题。
第二，发现亚健康问题之后没有办法进行快速诊断
对于数据库内部发生的问题，往往依赖DBA经验进行诊断和决策，对运维的能力要求比较高，效率也无法保证。
第三，恢复能力不足
我们当前诊断到发生问题的根源之后需要去恢复，但恢复能力不足，比如限流、扛过载的有效能力不足，涉及数据库参数调优、烂SQL优化等需要很深的数据库能力和经验的积累。
GaussDB整体运维架构
GaussDB是如何处理这些问题的？下面我们看一下GaussDB整体运维的架构，
GaussDB统一运维平台主要分为5个部分：
第一部分是实例运维，主要负责GaussDB集群生命周期的管理，比如创建、变更以及进行备份恢复和参数调整。
第二部分是容灾管理，主要提供流式容灾、同城容灾、两地三中心能力。
第三部分是智能运维，是GaussDB运维体系中最关键的部分，通过AI4DB的能力打造自治运维系统，主要分为以下四层：
第一层是数据采集层，负责采集各层的监控数据以及上层下发的操作指令。
第二层是数据计算层，负责将采集到的数据进行缓存、持久化以及数据加工，包括时序数据库、算法模型库、故障规则库等。
第三层是自治服务层，包括SQL诊断调优、安全、数据库运维等能力。
第四层是全景监控，包括告警监控、全量SQL等能力。
GaussDB通过构建一系列的智能运维中心，打造了全链路、端到端的自动驾驶体验。
GaussDB故障快速感知
数据库全景监控大盘，实时感知系统运行状态
下面我们看一下GaussDB全景监控大盘，通过全景监控可以看出我们所维护的数据库集群哪些是正常的，哪些是异常的，哪些是存在亚健康情况的。比如查看告警统计模块，通过分析可以看出整个集群当前的告警情况，如果有紧急告警和重要告警，可以优先处理。也可以看到资源使用的风险，通过资源使用预测能力预警即将会发生哪些资源瓶颈，比如说磁盘空间不足、CPU不足，方便我们及时处理和恢复。智能诊断这块，通过分析当前数据库有哪些性能瓶颈，同时也支持自定义监控大盘，选取用户重点业务数据库，自定义重点监控指标，对重点业务进行自定义维度的保障监控。
数据库全景大盘首先要依赖全链路、全方位的监控。数据库的可观测能力对于数据库的运维十分重要，GaussDB全链路监控具备从硬件、OS、DB等分层监控，构建从采集、发送、展示、分析到巡检等全链路能力，并且打通了硬件到操作系统，到数据库整个监控链的通道。比如说硬件出现故障问题，如果在云上，硬件故障属于不同部门维护，数据库部门只能看到数据库集群，如何感知到硬件发生亚健康或者操作系统存在问题，这个时候就得联合硬件部门，打通硬件到操作系统、数据库的通知机制，如果在这层发生了亚健康问题，可以把故障信息向上通知相关的运维部门解决。
全量SQL数据采集分析
接下来看一下全量SQL采集的能力。相较于传统全量SQL采集方式，即通过流量抓取或者日志方式获取全量SQL，GaussDB通过轻量化的方式构建了全量SQL的洞察。采集进程与数据库建立内存缓冲区通道，直接从内存通道里把SQL信息进行采集并转存到外部设备中，这个过程不需要发生任何磁盘IO操作，对性能影响极低。
传统的采集场景我们可能需要开启全量SQL，对业务的影响在30%左右，一般情况下，用户是不敢开启的。而GaussDB的全量SQL，可以把风险降到最低。GaussDB提供的全量SQL方案具备以下4个特点：
低风险
GaussDB通过内存方式把日志信息全部读取完再转存到第三方，对数据库性能损耗不超过5%。
低成本
GaussDB不将全量SQL数据转存到本地IO，而是直接转存到第三方，比如说云上的OBS，并支持全量SQL的压缩，成本比较低。
高扩展
GaussDB全量SQL会默认采集部分信息，如果这些信息不满足当前的诉求，可以进行扩展。
高安全
当需要将全量SQL转存到第三方设备上时，GaussDB在转存过程中进行了默认的数据脱敏，确保数据安全。
通过全链路监控，GaussDB支持快速自动巡检，对可用性、可靠性、性能、资源使用趋势等内容进行巡检，并输出巡检报告，由此可以查看当前存在的问题，并给出一些相应建议。所以，通过上述全链路以及自动巡检的能力，GaussDB可以做到快速感知。
GaussDB智能诊断
下面我们看一下GaussDB在故障诊断方面有哪些能力？
- SQL自诊断
我们基于离线+在线的方式进行SQL诊断，首先收集可能存在慢SQL的场景，包括SQL文本、SQL执行时间以及扫描行数、返回行数，并收集跟数据库、操作系统或者是资源相关的关键指标，通过业务SQL信息和关键指标信息，进行离线的训练，最终得到一个慢SQL特征库。
这个特征库有什么用呢？当我们在生产环境中遇到慢SQL问题，可以基于特征库和KNN算法进行在线推理，诊断出SQL产生的原因，然后针对根因给出一些优化建议。
- SQL全链路分析
之前有客户反馈，平时我们的SQL执行非常快，能在一秒内返回，但是最近反馈偶现执行频繁超时。我们业务人员通过查看每一层状况，对客户端、数据库CN、DN、操作系统等进行串行分析，发现这个偶现的问题可能发生在某个分片上，这样的诊断效率非常低。
GaussDB提供的SQL全链路监控分析能力则很好地解决了这个问题。它包括全链路追踪和聚合分析两方面，通过业务SQL关键字或客户端traceID等条件查询到数据库SQLID，并追踪该SQL在数据库集群中的解析过程和执行耗时，以及每条SQL在集群中的转发、聚合情况，进而追踪到问题发生的源头。
- 多维指标关联分析
数据库运维过程中需要对大量指标进行监控，当其中某个或多个关键指标发生异常时，运维人员需要快速准确定位到异常根因，以便决定下一步的操作。但是当指标数量很多时，筛选信息的工作量也会很庞大，因此我们需要一个高效的工具去解决这个问题。
我们知道某些数据库指标之间是存在强关联性的，通过有方向性的关联性算法，在异常发生时将同一时间段的指标进行比对，根据相关性的强弱将异常时间段内与关键指标相关的指标筛选出来。GaussDB当前支持毛刺、持续增长、漂移、周期性等场景的检测算法，可以帮助运维人员迅速定位问题，减轻运维人员的工作量，助其锁定问题的根因。
- 趋势预测
在日常系统运维及故障处置实践中，负载的变化往往也蕴含着当前系统的亚健康及故障的影响反馈，基于传统的组件指标监控和告警，在故障异常发现的及时性上具有挑战。GaussDB通过建立对实例级关键指标的监控，基于历史数据和时序预测、异常检测等关键算法，对黄金KPI进行指标预测，发现异常信息，进而提醒用户采取措施，避免异常情况造成严重后果。
- 索引推荐
应用开发者在对SQL进行优化的过程中，索引优化是关键的优化内容，但由于其在性能分析、优化手段等多方面存在复杂分析和实践门槛，给SQL优化带来了挑战。
索引推荐的核心方法是基于原生的词法和语法解析，对查询语句中的字句和谓词进行分析和处理，再结合字段选择度、聚合条件、多表join关系等输出最优的索引建议。GaussDB 提供索引推荐功能，给出索引推荐列表，以及每一个索引的正向和负向SQL的收益，识别当前数据库存在的冗余索引、无用索引，优化数据库查询速度。GaussDB还提供了优化器评估能力，它提供了一个虚拟索引的能力，不需要真实创建索引，通过虚拟索引评估索引推荐的结果是不是合适；通过持续对索引配置进行优化，可以解决用户的负载漂移情况，及时发现索引不优、冗余索引，以便避免故障发生。
- SQL会话查杀
应用开发的复杂逻辑可能导致人工难以发现的逻辑问题，出现异常SQL，需要有对应手段帮助运维人员快速对异常会话进行查杀限制。GaussDB应用平台提供了一个会话管理的能力，实时会话页面支持会话统计、活跃会话、会话锁分析、会话查杀等功能，帮助运维和管理人员快速掌握实例的会话信息，管理实例会话，并高效定位数据库会话连接相关人工难以发现的逻辑问题。
- SQL限流和自治限流
我们可以想象一个场景，在数据库正常运行过程中，某一个应用上线了一个新功能，这个新功能引入了一个超级烂SQL，导致数据库逐渐从正常对外服务状态转为资源使用逐渐升高，大量的SQL因为获取不到线程、CPU等资源而执行的速度变慢，最终导致业务异常。如果遇到异常SQL(如不优索引)、SQL并发上升等场景，会对整个数据库的可服务性影响比较大，这时我们就可以通过对SQL精准化限流的方式进行抑制，保证业务能够正常运行。
GaussDB提供的SQL限流提供了以下能力：
全局快慢车道。所谓全局快慢车道，就是定义两个资源池，一个是正常资源池，我们称为快车道，快车道提供大量的资源，正常业务在快车道运行，如果出现交通事故，这里的交通事故就是指异常的SQL业务，我们可以通过页面一键将异常SQL放到慢车道中，慢车道限制了对资源的使用，这样交通事故处理完了，快车道可以继续保持高速运行。
单类SQL精准管控。对于单类SQL，需要从执行时间、IO使用等角度进行精准管控，因为管控这类SQL的资源占用，可以起到紧急限流的效果。
内存熔断。提供内存上下限配置，内存使用超过最大内存上限后禁止新连接接入并kill当前会话，待内存恢复到内存下限后停止kill会话并允许新连接接入。
SQL自治限流。提供按照一定的SQL规则，或者CPU、内存等资源使用规则，来进行SQL的自治限流能力，避免对应类别的SQL拖慢整个数据库。
今天我分享的内容主要到这里，谢谢大家！
标签：运维,GaussDB,解读,索引,监控,SQL,数据库 From： https://www.cnblogs.com/xiaoxu0211/p/18572341