浅谈全链路监控： 从应用到数据库到 Runtime 黄东旭, Co-founder & CTO, PingCAP 关于我 黄东旭，联合创始人 & CTO @ PingCAP 做分布式数据库的程序员 ● 现在能写代码的时间是奢侈品 TiDB 的亲爹之一兼首席客服和新功能的第一个用户 ● 冤有头债有主，SQL 慢了来找我。。。 偶尔玩玩音乐 ● 摇滚乐->实验音乐 Go 的粉丝！！！！

. . . . 49 应用性能监控 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 49 应用链路追踪 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 49 8.10.5 相关参考 . . . 以单个服务的压力测试已无法代表真实场景。在测试环境中，如果重新搭建一整套与生产环境类似的压 测环境，成本过高，并且往往无法模拟线上环境的复杂度以及流量。因此，业内通常选择全链路压测的 方式，即在生产环境进行压测，这样所获得的测试结果能够准确地反应系统真实容量和性能水平。 8.9.2 挑战 全链路压测是一项复杂而庞大的工作。需要各个微服务、中间件之间配合与调整，以应对不同流量以及压 测标识的透传。通常会搭建一整套压测平台以适用 产数据库中真实数据造成污染。这就要求业务应用在执行 SQL 前，能够根据透传的压测标识，做好数据 分类，将相应的 SQL 路由到与之对应的数据源。 8.9.3 目标 Apache ShardingSphere 关注于全链路压测场景下，数据库层面的解决方案。将压测数据自动路由至用 户指定的数据库，是 Apache ShardingSphere 影子库模块的主要设计目标。 8.9. 影子库 45 Apache ShardingSphere

客户关系管理、收 购和盈利率 欺诈检测 欺诈分析 客户流失分析 响应时间 流量分析 产品关联/捆绑 零售 存储运营分析 客户忠诚度计划 协作规划和预估 预防亏损 优化供应链 当今的数据仓库方案 基于硬件 专有，昂贵 不可扩展 针对OLTP进行了优化 主流 10 数据库行业所面临的挑战 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 1995 250 Fast 50 2008年亚洲南 部地区成就奖 “可能会成为数据仓库和数据 库管理系统市场的突破力量” Gartner的Donald Feinberg 17 通过Greenplum超级数据处 理引擎增强竞争优势 Greenplum数据引擎：内容和方式 价值主张 – 性价比： 性能可达到传统方案（Oracle、Teradata）的 10到100倍， 而成本只是其一小部分 –

....................................................................................... 8 完善的生态工具链 ................................................................................................... 可以将 PB 级的数据仓库负 载分解，并使用所有的系统资源并行处理单个查询。同时 Greenplum 具备数据库 ACID 特性，运行符合 ANSI 标准 的 SQL，可以让服务器群集能够以单一数据超级计算机的方式运行，且性能比传统数据库或其他同类平台高出数十甚 至数百倍。其多种分析扩展功能支持 ANSI SQL，并通过封装扩展提供多种内置语言和附加功能。Greenplum 能够 管理各种规模的数据容量，数据量从数

. . . . 49 应用性能监控 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 49 应用链路追踪 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 49 8.10.5 相关参考 . . . 以单个服务的压力测试已无法代表真实场景。在测试环境中，如果重新搭建一整套与生产环境类似的压 测环境，成本过高，并且往往无法模拟线上环境的复杂度以及流量。因此，业内通常选择全链路压测的 方式，即在生产环境进行压测，这样所获得的测试结果能够准确地反应系统真实容量和性能水平。 8.9.2 挑战 全链路压测是一项复杂而庞大的工作。需要各个微服务、中间件之间配合与调整，以应对不同流量以及压 测标识的透传。通常会搭建一整套压测平台以适用 产数据库中真实数据造成污染。这就要求业务应用在执行 SQL 前，能够根据透传的压测标识，做好数据 分类，将相应的 SQL 路由到与之对应的数据源。 8.9.3 目标 Apache ShardingSphere 关注于全链路压测场景下，数据库层面的解决方案。将压测数据自动路由至用 户指定的数据库，是 Apache ShardingSphere 影子库模块的主要设计目标。 8.9. 影子库 45 Apache ShardingSphere

. . . . 49 应用性能监控 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 49 应用链路追踪 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 49 8.10.5 相关参考 . . . 以单个服务的压力测试已无法代表真实场景。在测试环境中，如果重新搭建一整套与生产环境类似的压 测环境，成本过高，并且往往无法模拟线上环境的复杂度以及流量。因此，业内通常选择全链路压测的 方式，即在生产环境进行压测，这样所获得的测试结果能够准确地反应系统真实容量和性能水平。 8.9.2 挑战 全链路压测是一项复杂而庞大的工作。需要各个微服务、中间件之间配合与调整，以应对不同流量以及压 测标识的透传。通常会搭建一整套压测平台以适用 产数据库中真实数据造成污染。这就要求业务应用在执行 SQL 前，能够根据透传的压测标识，做好数据 分类，将相应的 SQL 路由到与之对应的数据源。 8.9.3 目标 Apache ShardingSphere 关注于全链路压测场景下，数据库层面的解决方案。将压测数据自动路由至用 户指定的数据库，是 Apache ShardingSphere 影子库模块的主要设计目标。 8.9. 影子库 45 Apache ShardingSphere

化服务，用户遇到问题，反馈给专业技术支持人员，或者专业售后服务团队，他们会同 用户一起排查和解决问题，如果有需要，还会保持与研发的持续沟通，虽然以前也是这 种工作模式，但由于时区和语言文化等诸多差异，沟通链路较长，时间较久，研发的本 地化，使得沟通的效率大大提高。 GP 是一个纯软件实现的 MPP 数据库产品，采用 Share-Nothing 架构，可管理和 处理分布在多个不同主机上的大规模数据集。对于 的情况下，通过不同网段间的 Primary 与 Mirror 之间的对应关系也可以达到网络保障的效果，但依然强烈建议采用网卡绑 定的方式实现网络的高可用。建议采用支持 802.3ad 协议的交换机以实现多网口的链 路聚合，这样，在操作系统层面，多个物理网口将聚合并表现为一个 IP 地址，当任何 的网络或者交换机出现故障时，在操作系统级别将不会有任何的连接性异常的感知，只 是网络带宽出现下降，整个数据库集群的 Instance 的所有权限限制。任何人通 过 gpadmin 登录到 GP 主机后，都可以 Read、Alter、Delete 任何数据，包括系统 表的访问和任何数据库操作，因此，保护好 gpadmin 用户账号是很重要的。超级用户 (gpadmin)只应该用于执行特定的系统管理任务(例如备份恢复、故障处理、升级、扩 容等)。一般的数据库访问不应该使用 gpadmin 账号，ETL 等生产系统也不应该使用 gpadmin 账号。不要闲的无聊，试图将

密码， 点击即可，将自动成为超级管理员。 具体操作详见： 。也可以参照如下步骤： 4.1 注册账户 1. 在 PieCloudDB 登录界面，如果需要注册一个新账户，点击下方的 ，来到 “注册 PieCloudDB 账户”界面。 2. 根据提示，作为注册新账户的用户，需要填写用户名、邮箱、账户名和密码，点击 即可，将自动成为超级管理员。 例如，用户 “汤姆” “汤姆” 使用用户名 “tom”、邮箱 “tom@openpie.com” 和密码 “12345Tom!”注册了组织账户 “piebar”，“tom” 成为了 “piebar” 该组织账户的超级管理 员。 a. 需要前往注册时使用的邮箱，查收激活账户请求的邮件，点击“激活账户”即可完成注 册，同时会返回 PieCloudDB 界面。这里需要注意的是，PieCloudDB 社区版默认不开 启 在菜单栏点击 ，查看现有的角色列表，主账户有四种预设的系统角色，分别是 public、usermanager（用户管理员）、dbmanager（数据库管理员）和 supermanager （超级管理员）。对于每一种角色，都有相对应不同层级的系统权限和数据库对象权限。 8. 如果需要添加自定义角色，可以点击 ，输入名称和权限等信息即可。 9. 例如，“tom” 可以添加一个自定义角色

助。Greenplum 解决方案的架构设计目的是管理 非常复杂的查询，以及为符合 ANSI 标准的 SQL 提供强有力的分析改进。通过自动对数据进行分区和并行运行查询，它让 服务器群集能够以单一数据超级计算机的方式运行，且性能比传统数据库或其他同类平台高出数十甚至数百倍。其多种分 析扩展功能支持 ANSI SQL，并通过封装扩展提供多种内置语言和附加功能。Greenplum 能够管理各种规模的数据卷，数 Manager 的功能，还引入了 一种管理数据库查询的新方法——资源组，可让数据库管理员更好地控制用户活动，尤其是在 CPU 和内存管理方面。资 源组一经定义，便会将所有用户活动纳入管理范围，包括超级用户。某个超级用户执行的所有语句都会路由至一个默认资 源组，管理员可以根据需要调整该资源组，增加或减少其系统资源。如果队列中没有可用于某个查询的空位，或者内存不 足以运行该查询，它会自动排队，直到有能够成功执行的资源为止。

for SQLite 简介 NetBackup for SQLite 支持的功能 ■ (Windows) 确保执行备份和还原的用户具有管理权限。 ■ (Linux) 确保执行备份和还原的用户为超级用户或具有超级用户权限。 8 NetBackup for SQLite 简介 NetBackup for SQLite 的前提条件 配置 NetBackup for SQLite 本章节包括下列主题：