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深入探究數(shù)據(jù)庫日志分析的核心技術(shù)與實踐(數(shù)據(jù)庫日志分析)

隨著企業(yè)運營數(shù)據(jù)的不斷增長，數(shù)據(jù)庫成為了承載數(shù)據(jù)的核心存儲介質(zhì)。然而，在大量數(shù)據(jù)存儲與快速查詢的同時，數(shù)據(jù)庫日志的復(fù)雜性不斷增加也成為數(shù)據(jù)庫管理員的煩惱。

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為解決這一難題，數(shù)據(jù)庫日志分析技術(shù)應(yīng)運而生。本文將，為讀者提供一份指引。

1. 數(shù)據(jù)庫日志的基本概念

數(shù)據(jù)庫日志是對數(shù)據(jù)庫中所有操作的詳細記錄，包括對表的創(chuàng)建、修改和刪除，對記錄的增、刪、改等操作。日志通常由兩個部分組成：操作日志和恢復(fù)日志。

操作日志記載了每一個操作對數(shù)據(jù)庫的影響，例如修改了哪一個表格中的哪些數(shù)據(jù)、向表格中插入了哪些數(shù)據(jù)、刪除了哪些數(shù)據(jù)?；謴?fù)日志則用于恢復(fù)操作發(fā)生前的狀態(tài)。

在實際應(yīng)用中，數(shù)據(jù)庫日志的數(shù)量和大小與業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)規(guī)模和工作負載有關(guān)。特別是在關(guān)鍵業(yè)務(wù)場景下，數(shù)據(jù)庫日志越來越大，其內(nèi)容也越來越復(fù)雜，這時候數(shù)據(jù)庫管理員需要通過分析日志，以便及時發(fā)現(xiàn)潛在問題，迅速做出調(diào)整。

2. 數(shù)據(jù)庫日志分析的重要性

數(shù)據(jù)庫日志分析是一項重要的任務(wù)，其目的在于幫助數(shù)據(jù)庫管理員識別潛在的問題，以優(yōu)化數(shù)據(jù)庫的性能和可用性。下面是數(shù)據(jù)庫日志分析的重要性：

（1）避免數(shù)據(jù)丟失

數(shù)據(jù)庫日志記錄了對數(shù)據(jù)庫的每一個操作，包括對表的創(chuàng)建、修改和刪除，對記錄的增、刪、改等操作。這有助于管理員快速恢復(fù)數(shù)據(jù)，減少數(shù)據(jù)丟失。

（2）優(yōu)化數(shù)據(jù)庫性能

通過分析日志中的數(shù)據(jù)，管理員可以發(fā)現(xiàn)哪些查詢或事務(wù)開銷非常高，并采取相應(yīng)的優(yōu)化措施，以提高數(shù)據(jù)庫性能。

（3）監(jiān)控數(shù)據(jù)庫安全

數(shù)據(jù)庫日志分析可以監(jiān)測非授權(quán)的數(shù)據(jù)訪問、SQL注入攻擊、錯誤登錄等問題。管理員可以通過日志分析快速發(fā)現(xiàn)問題，并及時采取防范措施。

3. 數(shù)據(jù)庫日志分析的核心技術(shù)

數(shù)據(jù)庫日志分析的核心技術(shù)主要包括數(shù)據(jù)采集、解析、存儲、分析和可視化五個部分。

（1）數(shù)據(jù)采集

數(shù)據(jù)采集是數(shù)據(jù)庫日志分析的之一步。這一過程通常使用日志采集器來實現(xiàn)，該工具可以自動反復(fù)收集日志數(shù)據(jù)，以便管理員可以對日志進行分析和審計。唯有采集到數(shù)據(jù)，才能進行后續(xù)操作。

（2）解析

解析是日志分析的第二步，該過程主要涉及將日志數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成容易理解的格式。例如，將SQL命令從二進制日志轉(zhuǎn)換成文本格式，以便管理員可以查看、分析和發(fā)送SQL。

（3）存儲

存儲是指將日志數(shù)據(jù)存儲在中央倉庫中，以供未來分析和審計。數(shù)據(jù)庫管理員的重要使命之一是保護日志數(shù)據(jù)安全，以免泄漏數(shù)據(jù)庫機密。

（4）分析

分析是日志分析的關(guān)鍵步驟，這其中包括識別潛在問題、分析占用資源的查詢和事務(wù)、分析安全事件。管理員可以使用日志分析工具進行分析，如：LogStash、ELK、Graylog等。

（5）可視化

可視化是最后一步，這需要將各項分析結(jié)果展示給管理員。通常，將其表示在 Dashboard 和報告中，這可以讓管理員很容易查看和理解分析結(jié)果。這一步驟有助于數(shù)據(jù)庫管理員了解數(shù)據(jù)庫的狀況，同時也可以向管理層匯報數(shù)據(jù)庫的性能和安全情況。

4. 數(shù)據(jù)庫日志分析的實踐

下面我們將以ELK為例，介紹日志分析的實踐過程。

在使用ELK進行日志分析之前，您需要安裝以下軟件：

– Elasticsearch – 用于存儲數(shù)據(jù)和搜索。

– Logstash – 用于采集數(shù)據(jù)并將其傳送到Elasticsearch。

– Kibana – 用于可視化數(shù)據(jù)，并將數(shù)據(jù)從 Elasticsearch 檢索。

在ELK安裝之后，您首先需要配置Logstash，以安裝數(shù)據(jù)庫的日志收集器插件，然后將數(shù)據(jù)發(fā)送到 Elasticsearch。

在分析數(shù)據(jù)之前，您需要先配置Elasticsearch，以便它可以搜索和分析數(shù)據(jù)。

您可以使用Kibana進行數(shù)據(jù)可視化，運用Dashboard、圖形等方式對數(shù)據(jù)進行分析。

5. 結(jié)論

數(shù)據(jù)庫日志分析對于維護和優(yōu)化數(shù)據(jù)庫的性能是至關(guān)重要的。通過數(shù)據(jù)采集、解析、存儲、分析和可視化，管理員可以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)庫中隱藏的問題并及時解決。

若你正遇到日志分析問題，不妨試試ELK或其他類似工具，這可以大幅簡化日志分析程序，同時幫您提高數(shù)據(jù)庫的性能和可用性。將這些步驟納入到日?；顒又?，您可以讓數(shù)據(jù)庫更可靠、可預(yù)測、并在有限的預(yù)算下，為組織提供更多的價值。

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269-什么是凳陪數(shù)據(jù)遲答庫日棗旦蠢志

希望對你有幫助!Oracle數(shù)據(jù)庫的日志有：Redologfile—-重做日志Archivelogfile—-歸檔日志Tracefile—-跟蹤日答碧虛志backupground_dump_dest—-后臺進程跟蹤core_dump_dest—-Oracle內(nèi)核日志User_dump_dest—-用戶跟蹤（服務(wù)器進程）簡稱日志一般指的是聯(lián)機重做日志文件（Redlog）。主要功能是恢復(fù)異常關(guān)閉的數(shù)據(jù)庫和保證數(shù)據(jù)的完整性、一致性。還有可恢復(fù)近期丟失的數(shù)據(jù)（這要看重做日志文件的容量）。重做文件的原理是：把DML（Insert、Update、清燃Delete）語句所處理的前后記錄都寫入重做日志慧姿文件中。當數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)出故障時利用重做日志文件中的數(shù)據(jù)重新運行一次之前做過的業(yè)務(wù)，以此來恢復(fù)數(shù)據(jù)庫中除了故障的數(shù)據(jù)。重做日志文件至少要有兩組，一般是三組。寫滿之一組寫第二組，寫滿第二組寫第三組，寫滿第三組返回覆蓋寫之一組，以此類推。

oracle數(shù)據(jù)庫的警告日志如何查看

告警日志文件是一類特殊的跟蹤文件（trace file）。告警日志文件命名爛察一般為alert_.log，其中SID為ORACLE數(shù)據(jù)庫脊歷空實例名稱。數(shù)據(jù)庫告警日志是櫻瞎按時間順序記錄message和錯誤信息。

?測試環(huán)境中出現(xiàn)了一個異常的告警現(xiàn)象：一條告警通過 Thanos Ruler 的 HTTP 接口觀察到持續(xù)處于 active 狀態(tài)，但是從 AlertManager 這邊看這條告警為已解決狀態(tài)。按照 DMP 平臺的設(shè)計，告警已解決指的是告警上設(shè)置的結(jié)束時間已經(jīng)過了當前時間。一條發(fā)送至 AlertManager 的告警為已解決狀態(tài)有三種可能：1. 手動解決了告警2. 告警只產(chǎn)生了一次，第二次計算告警規(guī)則時會發(fā)送一個已解決的告警3. AlertManager 接收到的告警會帶著一個自動解決時間，如果還沒到達自動解決時間，則將該時間重置為 24h 后首先，因為了解到測試環(huán)境沒有手動解決過異常告警，排除之一條；其次，由于該告警持續(xù)處于 active 狀態(tài)，所以不會是因為告警只產(chǎn)生了一次而接收到已解決狀態(tài)的告警，排除第二條；最后，告警的告警的產(chǎn)生時間念亂與自動解決時間相差不是 24h，排除第三條。那問題出在什么地方呢？

分析

下面我們開始分析這個問題。綜合之一節(jié)的描述，初步的猜想是告警在到達 AlertManager 前悉含的某些階段的處理過程太長，導(dǎo)致告警到達 AlertManager 后就已經(jīng)過了自動解決時間。我們從分析平臺里一條告警的流轉(zhuǎn)過程入手，找出告警在哪個處理階段耗時過長。首先，一條告警的產(chǎn)生需要兩方面的配合：

metric 數(shù)據(jù)

告警規(guī)則

將 metric

數(shù)據(jù)輸入

到告警規(guī)則進行計算，如果符合條件則產(chǎn)生告警。DMP 平臺集成了 Thanos 的相關(guān)組件，數(shù)據(jù)的提供和計算則會分開，數(shù)據(jù)還是由 Prometheus Server 提供，而告警規(guī)則的計算則交由 Thanos Rule（下文簡稱 Ruler）處理。下圖是 Ruler 組件在集群中所處的位置：

看來，想要弄清楚現(xiàn)告警的產(chǎn)生到 AlertManager 之間的過程，需要先弄清除 Ruler 的大致機制。官方文檔對 Ruler 的介紹是：You can think of Rule as a simplified Prometheus that does not require a sidecar and does not scrape and do PromQL evaluation (no QueryAPI)。

不難推測，Ruler 應(yīng)該是在 Prometheus 上封裝了一層，并提供一些額外的功能。通過翻閱資料大致了解，Ruler 使用 Prometheus 提供的庫計算告警規(guī)則，并提供一些額外的功能。下面是 Ruler 中告警流轉(zhuǎn)過程：

請點擊輸入圖片描述

首先，圖中每個告警規(guī)則 Rule 都有一個 active queue（下面簡稱本地隊列），用來保存一個告警規(guī)則下的活躍告警。

其次，從本地隊列中取出告警，發(fā)送至 AlertManager 前，會被放入 Thanos Rule Queue（下面簡稱緩沖隊列），該緩沖隊列有兩個屬性：

capacity（默認值為 10000）：控制緩沖隊列的大小，

maxBatchSize（默認值為 100）：控制單次發(fā)送到 AlertManager 的更大告警數(shù)

了解了上述過程，再通過翻閱 Ruler 源碼發(fā)現(xiàn)，一條告警在放入緩沖隊列前，會為其設(shè)置一個默認的自動解決時間（當前時間 + 3m），這里是影響告警自動解決的開始時間，在這以后，有兩個階段可能影響告警的處理：1. 緩沖隊列階段2. 出緩沖隊列到 AlertManager 階段（

網(wǎng)絡(luò)延遲

影響）由于測試環(huán)境是局域網(wǎng)環(huán)境，并且也沒在環(huán)境上發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)相關(guān)的問題，我們初步排除第二個階段的影響，下面我們將注意力放在緩沖隊列上。通過相關(guān)源碼發(fā)現(xiàn)，告警在緩沖隊列中的處理過程大致如下：如果本地隊列中存在一條告警，其上次發(fā)送之間距離現(xiàn)在超過了 1m（默認值，可修改），則將該告警放入緩沖隊列，并從緩沖隊列中推送最多 maxBatchSize 個告警發(fā)送至 AlertManager。反之，如果所有睜高笑本地隊列中的告警，在最近 1m 內(nèi)都有發(fā)送過，那么就不會推送緩沖隊列中的告警。也就是說，如果在一段時間內(nèi)，產(chǎn)生了大量重復(fù)的告警，緩沖隊列的推送頻率會下降。隊列的生產(chǎn)

方太

多，消費方太少，該隊列中的告警就會產(chǎn)生堆積的現(xiàn)象。因此我們不難猜測，問題原因很可能是是緩沖隊列推送頻率變低的情況下，單次推送的告警數(shù)量太少，導(dǎo)致緩沖隊列堆積。下面我們通過兩個方面驗證上述猜想：首先通過日志可以得到隊列在大約 20230s 內(nèi)推送了大約 2023 次，即平均 10s 推送一次。結(jié)合緩沖隊列的具體屬性，一條存在于隊列中的告警大約需要 (capacity/maxBatchSize)*10s = 16m，AlertManager 在接收到告警后早已超過了默認的自動解決時間（3m）。其次，Ruler 提供了 3 個 metric 的值來監(jiān)控緩沖隊列的運行情況：

thanos_alert_queue_alerts_dropped_total

thanos_alert_queue_alerts_pushed_total

thanos_alert_queue_alerts_popped_total

通過觀察 thanos_alert_queue_alerts_dropped_total 的值，看到存在告警丟失的總數(shù)，也能佐證了緩沖隊列在某些時刻存在已滿的情況。

解決通過以上的分析，我們基本確定了問題的根源：Ruler 組件內(nèi)置的緩沖隊列堆積造成了告警發(fā)送的延遲。針對這個問題，我們選擇調(diào)整隊列的 maxBatchSize 值。下面介紹一下這個值如何設(shè)置的思路。由于每計算一次告警規(guī)則就會嘗試推送一次緩沖隊列，我們通過估計一個告警數(shù)量的更大值，得到 maxBatchSize 可以設(shè)置的最小值。假設(shè)你的業(yè)務(wù)系統(tǒng)需要監(jiān)控的實體數(shù)量分別為 x1、x2、x3、…、xn，實體上的告警規(guī)則數(shù)量分別有 y1、y2、y3、…、yn，那么一次能產(chǎn)生的告警數(shù)量最多是(x1 * y2 + x2 * y2 + x3 * y3 + … + xn * yn)，最多推送（y1 + y2 + y3 + … + yn）次，所以要使緩沖隊列不堆積，maxBatchSize 應(yīng)該滿足：maxBatchSize >= (x1 * y2 + x2 * y2 + x3 * y3 + … + xn * yn) / (y1 + y2 + y3 + … + yn)，假設(shè) x = max(x1,x2, …,xn), 將不等式右邊適當放大后為 x，即 maxBatchSize 的最小值為 x。也就是說，可以將 maxBatchSize 設(shè)置為系統(tǒng)中數(shù)量更大的那一類監(jiān)控實體，對于 DMP 平臺，一般來說是 MySQL 實例。

注意事項

上面的計算過程只是提供一個參考思路，如果最終計算出該值過大，很有可能對 AlertManager 造成壓力，因而失去緩沖隊列的作用，所以還是需要結(jié)合實際情況，具體分析。因為 DMP 將 Ruler 集成到了自己的組件中，所以可以比較方便地對這個值進行修改。如果是依照官方文檔的介紹使用的 Ruler 組件，那么需要對源碼文件進行定制化修改。

關(guān)于數(shù)據(jù)庫日志分析的介紹到此就結(jié)束了，不知道你從中找到你需要的信息了嗎？如果你還想了解更多這方面的信息，記得收藏關(guān)注本站。

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