本文主要向大家介绍了Linux运维知识之Percona监控工具初探，通过具体的内容向大家展现，希望对大家学习Linux运维知识有所帮助。

安装过程描述的非常详尽，参考此文档足以

环境

操作系统版本CentOS 6.7

MySQL版本为 MySQL 5.7

1. 安装

1.1 PMM Server

负责将收集到的数据存储、聚合和展现

假定安装在192.168.100.1上

1)

docker percona/pmm-server:1.0.6

2）

docker create \
   -v /opt/prometheus/data \
   -v /opt/consul-data \
   -v /var/lib/mysql \
   -v /var/lib/grafana \
   --name pmm-data \
   percona/pmm-server:1.0.6 /bin/true

3）

$ docker run -d \
   -p 80:80 \
   --volumes-from pmm-data \
   --name pmm-server \
   --restart always \
   percona/pmm-server:1.0.6

到此，docker已经启动，可以访问

其它：

进入docker能够发现

UID        PID  PPID  C STIME TTY          TIME CMD
root         1     0  0 Nov22 ?        00:00:00 /bin/bash /opt/entrypoint.sh
root        13     1  0 Nov22 ?        00:00:28 /usr/bin/python /usr/bin/supervisord -c /etc/supervisor/supervisor
mysql       16    13  0 Nov22 ?        00:00:00 /bin/sh /usr/bin/mysqld_safe
pmm         17    13  0 Nov22 ?        00:05:23 /opt/consul agent -server -data-dir=/opt/consul-data -bootstrap -c
grafana     18    13  0 Nov22 ?        00:01:28 /usr/sbin/grafana-server --homepath=/usr/share/grafana --config=/e
root        19    13  0 Nov22 ?        00:00:00 nginx: master process nginx
root        20    13  0 Nov22 ?        00:00:00 /usr/sbin/cron -f
pmm         24    13  0 Nov22 ?        00:00:00 bash -c sleep 5 && /usr/local/percona/qan-api/start
pmm         28    13 10 Nov22 ?        02:11:57 /opt/prometheus/prometheus -config.file=/opt/prometheus/prometheus
pmm         40    13  0 Nov22 ?        00:00:00 bash -c sleep 7 && /usr/local/orchestrator/orchestrator http
root        50    13  2 Nov22 ?        00:36:27 /opt/node_exporter/node_exporter -web.listen-address=localhost:910
www-data   105    19  0 Nov22 ?        00:00:04 nginx: worker process
www-data   106    19  0 Nov22 ?        00:00:04 nginx: worker process
www-data   107    19  0 Nov22 ?        00:00:05 nginx: worker process
www-data   108    19  0 Nov22 ?        00:00:03 nginx: worker process
mysql      427    16  0 Nov22 ?        00:06:55 /usr/sbin/mysqld --basedir=/usr --datadir=/var/lib/mysql --plugin-
pmm        458    24  0 Nov22 ?        00:00:00 bash /usr/local/percona/qan-api/start
pmm        471   458  0 Nov22 ?        00:03:10 /usr/local/percona/qan-api/bin/percona-qan-api -importPath github.
pmm        480   471  0 Nov22 ?        00:00:00 perl /usr/local/percona/qan-api/src/github.com/percona/qan-api/ser
pmm        499    40  0 Nov22 ?        00:03:44 /usr/local/orchestrator/orchestrator http

依照我的推断，从client端收集到的监控数据存储在MysQL中，然后经过聚合以后，在grafana中进行展现，因此为防止收集到监控数据丢失，可以在docker启动时，用-v参数把/var/lib/mysql，/var/lib/grafana 两个目录挂到宿主机上

1.2 PMM Client

负责收集MySQL的状态数据，并发给PMM Server

假定安装在192.168.200.1上

1） 安装percona仓库

sudo yum install //www.percona.com/downloads/percona-release/redhat/0.1-4/percona-release-0.1-4.noarch.rpm

2）安装client包

sudo yum install pmm-client

3）配置监控

sudo pmm-admin add mysql --user root --password xxxx --host 127.0.0.1 --port 3306

看到这里大家可能会想可以按host和port进行配置，pmm-client 是否无须部署到MySQL对应的机器上，其实这种说法是对的

pmm-client收的监控数据来源有这么几块

a. MySQL所在机器的系统指标

b. MySQL的performance_schema库

c. slow-log(慢查询日志)

所以如果我们想收集a和c中的指标的话，最好还是将pmm-client部署在MySQL所在机器

4）查看配置后的结果

sudo pmm-admin list

pmm-admin 1.0.6

PMM Server      | 192.168.100.1:80
Client Name     | wx-test-social18
Client Address  | 192.168.200.1
Service manager | unix-systemv

---------------- ----------------- ------------ -------- ----------------------------- ------------------------
SERVICE TYPE     NAME              CLIENT PORT  RUNNING  DATA SOURCE                   OPTIONS
---------------- ----------------- ------------ -------- ----------------------------- ------------------------
linux:metrics    wx-test-social18  42000        YES      -
mysql:queries    wx-test-social18  42001        YES      root:***@tcp(127.0.0.1:3306)  query_source=perfschema
mysql:metrics    wx-test-social18  42002        YES      root:***@tcp(127.0.0.1:3306)

2. 交互界面

2.1 访问//192.168.100.1/qan/

可以查看Query的分析结果

2.2 访问//192.168.100.1/graph/

部分系统指标

MySQL的指标数据

单表的统计情况

本文由职坐标整理并发布，希望对同学们有所帮助。了解更多详情请关注系统运维Linux频道！