包含zabbix监控postgresql的词条

zabbix怎么监控多端口mysql

一.zabbix监控机导入模板导入模板Mysql_Multiport_Monitor.xml,导入后,模版默认名为Percona MySQL Server Multiport Template。

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二.被监控端

cat /usr/local/zabbix/etc/zabbix_agentd.conf | grep '^Include'

Include=/usr/local/zabbix/etc/zabbix_agentd.conf.d/

如何从Zabbix数据库中获取监控数据

Zabbix可以通过两种方式获取历史数据：

1.通过Zabbix前台获取历史数据

通过Zabbix前台查看历史数据非常简单，可以通过Monitoring-Lastest data的方式查看。也可以点击右上角的As plain test按钮保存成文本文件。

2.通过前台获取的数据进行处理和二次查询有很多限制，因此可以通过SQL语句直接从后台DB查询数据。

首先大家应该熟悉SQL语句Select 常用用法：

SELECT [ALL | DISTINCT] Select_List [INTO [New_Table_name]

FROM { Table_name | View_name} [ [,{table2_name | view2_name}

[,...] ]

[ WHERE Serch_conditions ]

[ GROUP BY Group_by_list ]

[ HAVING Serch_conditions ]

[ ORDER BY Order_list [ASC| DEsC] ]

说明：

1)SELECT子句指定要查询的特定表中的列，它可以是*，表达式，列表等。

2)INTO子句指定要生成新的表。

3)FROM子句指定要查询的表或者视图。

4)WHERE子句用来限定查询的范围和条件。

5)GROUP BY子句指定分组查询子句。

6)HAVING子句用于指定分组子句的条件。

7)ORDER BY可以根据一个或者多个列来排序查询结果，在该子句中，既可以使用列名，也可以使用相对列号，ASC表示升序，DESC表示降序。

8）mysql聚合函数：sum()，count()，avg()，max()，avg()等都是聚合函数，当我们在用聚合函数的时候，一般都要用到GROUP BY 先进行分组，然后再进行聚合函数的运算。运算完后就要用到Having子句进行判断了,例如聚合函数的值是否大于某一个值等等。

从Zabbix数据库中查询监控项目方法,这里已查询主机的网卡流量为例子：

1）通过hosts表查找host的ID。

mysql select host,hostid from hosts where host="WWW05";

+-------+--------+

| host | hostid |

+-------+--------+

| WWW05 | 10534 |

+-------+--------+

1 row in set (0.00 sec)

2）通过items表查找主的监控项和key以及itemid。

mysql select itemid,name,key_ from items where hostid=10534 and key_="net.if.out[eth0]";

+--------+-----------------+------------------+

| itemid | name | key_ |

+--------+-----------------+------------------+

| 58860 | 发送流量： | net.if.out[eth0] |

+--------+-----------------+------------------+

1 row in set (0.00 sec)

3）通过itemid查询主机的监控项目（history_uint或者trends_uint)，单位为M。

主机流入流量：

mysql select from_unixtime(clock) as DateTime,round(value/1024/1024,2) as Traffic_in from history_uint where itemid="58855" and from_unixtime(clock)='2014-09-20' and from_unixtime(clock)'2014-09-21' limit 20;

+---------------------+------------+

| DateTime | Traffic_in |

+---------------------+------------+

| 2014-09-20 00:00:55 | 0.10 |

| 2014-09-20 00:01:55 | 0.09 |

| 2014-09-20 00:02:55 | 0.07 |

| 2014-09-20 00:03:55 | 0.05 |

| 2014-09-20 00:04:55 | 0.03 |

| 2014-09-20 00:05:55 | 0.06 |

| 2014-09-20 00:06:55 | 0.12 |

| 2014-09-20 00:07:55 | 0.05 |

| 2014-09-20 00:08:55 | 0.10 |

| 2014-09-20 00:09:55 | 0.10 |

| 2014-09-20 00:10:55 | 0.12 |

| 2014-09-20 00:11:55 | 0.12 |

| 2014-09-20 00:12:55 | 0.13 |

| 2014-09-20 00:13:55 | 3.16 |

| 2014-09-20 00:14:55 | 0.23 |

| 2014-09-20 00:15:55 | 0.24 |

| 2014-09-20 00:16:55 | 0.26 |

| 2014-09-20 00:17:55 | 0.23 |

| 2014-09-20 00:18:55 | 0.14 |

| 2014-09-20 00:19:55 | 0.16 |

+---------------------+------------+

20 rows in set (0.82 sec)

主机流出流量：

mysql select from_unixtime(clock) as DateTime,round(value/1024/1024,2) as Traffic_out from history_uint where itemid="58860" and from_unixtime(clock)='2014-09-20' and from_unixtime(clock)'2014-09-21' limit 20;

+---------------------+-------------+

| DateTime | Traffic_out |

+---------------------+-------------+

| 2014-09-20 00:00:00 | 4.13 |

| 2014-09-20 00:01:00 | 3.21 |

| 2014-09-20 00:02:00 | 2.18 |

| 2014-09-20 00:03:01 | 1.61 |

| 2014-09-20 00:04:00 | 1.07 |

| 2014-09-20 00:05:00 | 0.92 |

| 2014-09-20 00:06:00 | 1.23 |

| 2014-09-20 00:07:00 | 2.76 |

| 2014-09-20 00:08:00 | 1.35 |

| 2014-09-20 00:09:00 | 3.11 |

| 2014-09-20 00:10:00 | 2.99 |

| 2014-09-20 00:11:00 | 2.68 |

| 2014-09-20 00:12:00 | 2.55 |

| 2014-09-20 00:13:00 | 2.89 |

| 2014-09-20 00:14:00 | 4.98 |

| 2014-09-20 00:15:00 | 6.56 |

| 2014-09-20 00:16:00 | 7.34 |

| 2014-09-20 00:17:00 | 6.81 |

| 2014-09-20 00:18:00 | 7.67 |

| 2014-09-20 00:19:00 | 4.11 |

+---------------------+-------------+

20 rows in set (0.74 sec)

4）如果是两台设备，汇总流量，假如公司出口有两台设备，可以用下面的SQL语句汇总每天的流量。下面SQL语句是汇总上面主机网卡的进出流量的。

mysql select from_unixtime(clock,"%Y-%m-%d %H:%i") as DateTime,sum(round(value/1024/1024,2)) as Traffic_total from history_uint where itemid in (58855,58860) and from_unixtime(clock)='2014-09-20'and from_unixtime(clock)'2014-09-21' group by from_unixtime(clock,"%Y-%m-%d %H:%i") limit 20;

+------------------+---------------+

| DateTime | Traffic_total |

+------------------+---------------+

| 2014-09-20 00:00 | 4.23 |

| 2014-09-20 00:01 | 3.30 |

| 2014-09-20 00:02 | 2.25 |

| 2014-09-20 00:03 | 1.66 |

| 2014-09-20 00:04 | 1.10 |

| 2014-09-20 00:05 | 0.98 |

| 2014-09-20 00:06 | 1.35 |

| 2014-09-20 00:07 | 2.81 |

| 2014-09-20 00:08 | 1.45 |

| 2014-09-20 00:09 | 3.21 |

| 2014-09-20 00:10 | 3.11 |

| 2014-09-20 00:11 | 2.80 |

| 2014-09-20 00:12 | 2.68 |

| 2014-09-20 00:13 | 6.05 |

| 2014-09-20 00:14 | 5.21 |

| 2014-09-20 00:15 | 6.80 |

| 2014-09-20 00:16 | 7.60 |

| 2014-09-20 00:17 | 7.04 |

| 2014-09-20 00:18 | 7.81 |

| 2014-09-20 00:19 | 4.27 |

+------------------+---------------+

20 rows in set (1.52 sec)

5)查询一天中主机流量的最大值，最小值和平均值。

mysql select date as DateTime,round(min(traffic)/2014/1024,2) as TotalMinIN,round(avg(traffic)/1024/1024,2) as TotalAvgIN,round(max(traffic)/1024/1024,2) as TotalMaxIN from (select from_unixtime(clock,"%Y-%m-%d") as date,sum(value) as traffic from history_uint where itemid in (58855,58860) and from_unixtime(clock)='2014-09-20' and from_unixtime(clock)'2014-09-21' group by from_unixtime(clock,"%Y-%m-%d %H:%i") ) tmp;

+------------+------------+------------+------------+

+------------+------------+------------+------------+

| 2014-09-20 | 0.01 | 4.63 | 191.30 |

+------------+------------+------------+------------+

1 row in set (1.74 sec)

6）查询主机组里面所有主机CPU Idle平均值（原始值）。

mysql select from_unixtime(hi.clock,"%Y-%m-%d %H:%i") as DateTime,g.name as Group_Name,h.host as Host, hi.value as Cpu_Avg_Idle from hosts_groups hg join groups g on g.groupid = hg.groupid join items i on hg.hostid = i.hostid join hosts h on h.hostid=i.hostid join history hi on i.itemid = hi.itemid where g.name='上海机房--项目测试' and i.key_='system.cpu.util[,idle]' and from_unixtime(clock)='2014-09-24' and from_unixtime(clock)'2014-09-25' group by h.host,from_unixtime(hi.clock,"%Y-%m-%d %H:%i") limit 10;

+------------------+----------------------------+----------+--------------+

+------------------+----------------------------+----------+--------------+

| 2014-09-24 00:02 | 上海机房--项目测试 | testwb01 | 94.3960 |

| 2014-09-24 00:07 | 上海机房--项目测试 | testwb01 | 95.2086 |

| 2014-09-24 00:12 | 上海机房--项目测试 | testwb01 | 95.4308 |

| 2014-09-24 00:17 | 上海机房--项目测试 | testwe01 | 95.4580 |

| 2014-09-24 00:22 | 上海机房--项目测试 | testwb01 | 95.4611 |

| 2014-09-24 00:27 | 上海机房--项目测试 | testwb01 | 95.2939 |

| 2014-09-24 00:32 | 上海机房--项目测试 | testwb01 | 96.0896 |

| 2014-09-24 00:37 | 上海机房--项目测试 | testwb01 | 96.5286 |

| 2014-09-24 00:42 | 上海机房--项目测试 | testwb01 | 96.8086 |

| 2014-09-24 00:47 | 上海机房--项目测试 | testwb01 | 96.6854 |

+------------------+----------------------------+----------+--------------+

10 rows in set (0.75 sec)

7)查询主机组里面所有主机 CPU Idle平均值（汇总值）。

mysql select from_unixtime(hi.clock,"%Y-%m-%d %H:%i") as Date,g.name as Group_Name,h.host as Host, hi.value_avg as Cpu_Avg_Idle from hosts_groups hg join groups g on g.groupid = hg.groupid join items i on hg.hostid = i.hostid join hosts h on h.hostid=i.hostid join trends hi on i.itemid = hi.itemid where g.name='上海机房--项目测试' and i.key_='system.cpu.util[,idle]' and from_unixtime(clock)='2014-09-10' and from_unixtime(clock)'2014-09-11' group by h.host,from_unixtime(hi.clock,"%Y-%m-%d %H:%i") limit 10;

+------------------+----------------------------+----------+--------------+

+------------------+----------------------------+----------+--------------+

| 2014-09-10 00:00 | 上海机房--项目测试 | testwb01 | 99.9826 |

| 2014-09-10 01:00 | 上海机房--项目测试 | testwb01 | 99.9826 |

| 2014-09-10 02:00 | 上海机房--项目测试 | testwb01 | 99.9825 |

| 2014-09-10 03:00 | 上海机房--项目测试 | testwb01 | 99.9751 |

| 2014-09-10 04:00 | 上海机房--项目测试 | testwb01 | 99.9843 |

| 2014-09-10 05:00 | 上海机房--项目测试 | testwb01 | 99.9831 |

| 2014-09-10 06:00 | 上海机房--项目测试 | testwb01 | 99.9829 |

| 2014-09-10 07:00 | 上海机房--项目测试 | testwb01 | 99.9843 |

| 2014-09-10 08:00 | 上海机房--项目测试 | testwb01 | 99.9849 |

| 2014-09-10 09:00 | 上海机房--项目测试 | testwb01 | 99.9849 |

+------------------+----------------------------+----------+--------------+

10 rows in set (0.01 sec)

8）其它与Zabbix相关的SQL语句。

查询主机已经添加但没有开启监控主机：

select host from hosts where status=1;

查询NVPS的值：

mysql SELECT round(SUM(1.0/i.delay),2) AS qps FROM items i,hosts h WHERE i.status='0' AND i.hostid=h.hostid AND h.status='0' AND i.delay0;

+--------+

| qps |

+--------+

| 503.40 |

+--------+

1 row in set (0.11 sec)

望采纳

zabbix怎么监控mysql

您好，很高兴为您解答。使用shell或者python脚本对系统日志进行过滤出错误日志，重定向到指定文件。然后在zabbix定义模板对该脚本进行监控。并指定触发事件，当系统出现错误日志时，触发警告。如若满意，请点击右侧【采纳答案】，如若还有问题，请点击【追问】希望我的回答对您有所帮助，望采纳！~O(∩_∩)O~

如何实施zabbix对mysql全面监控

做过Zabbix的同学都知道，Zabbix通过专用的Agent或者SNMP收集相关的监控数据，然后存储到数据库里面实时在前台展示。Zabbix监控数据主要分为以下两类：历史数据：history相关表,从history_uint表里面可以查询到设备监控项目的最大

有两种方法，一种方法使用mysql的check table和repair table 的sql语句，另一种方法是使用MySQL提供的多个myisamchk, isamchk数据检测恢复工具。前者使用起来比较简便。推荐使用。 1. check table 和 repair table 登陆mysql 终端

mysql主从同步延迟zabbix怎么监控

使用 bcc 工具观测 MySQL：1）dbstat功能：将 MySQL/PostgreSQL 的查询延迟汇总为直方图

语法：

dbstat [-h] [-v] [-p [PID [PID ...]]] [-m THRESHOLD] [-u] [-i INTERVAL] {mysql,postgres}

选项：

{mysql,postgres} # 观测哪种数据库-h, --help # 显示帮助然后退出-v, --verbose # 显示BPF程序-p [PID [PID ...]], --pid [PID [PID ...]] # 要观测的进程号，空格分隔-m THRESHOLD, --threshold THRESHOLD # 只统计查询延迟比此阈值高的-u, --microseconds # 以微秒为时间单位来显示延迟(默认单位：毫秒)-i INTERVAL, --interval INTERVAL # 打印摘要的时间间隔(单位：秒)

示例：

# 使用 sysbench 在被观测数据库上执行 select[root@liuan tools]# dbstat mysql -p `pidof mysqld` -uTracing database queries for pids 3350 slower than 0 ms...^C[14:42:26] query latency (us)

2）dbslower

功能：跟踪 MySQL/PostgreSQL 的查询时间高于阈值

语法：

dbslower [-h] [-v] [-p [PID [PID ...]]] [-x PATH] [-m THRESHOLD] {mysql,postgres}

参数：

{mysql,postgres} # 观测哪种数据库 -h, --help # 显示帮助然后退出 -v, --verbose # 显示BPF程序 -p [PID [PID ...]], --pid [PID [PID ...]] # 要观测的进程号，空格分隔 -m THRESHOLD, --threshold THRESHOLD # 只统计查询延迟比此阈值高的 -x PATH, --exe PATH # 数据库二进制文件的位置

示例：

# 使用sysbench在被观测数据库上执行update_index [root@liuan tools]# dbslower mysql -p `pidof mysqld` -m 2 Tracing database queries for pids 3350 slower than 2 ms... TIME(s) PID MS QUERY 1.765087 3350 2.996 UPDATE sbtest1 SET k=k+1 WHERE id=963 3.187147 3350 2.069 UPDATE sbtest1 SET k=k+1 WHERE id=628 5.945987 3350 2.171 UPDATE sbtest1 SET k=k+1 WHERE id=325 7.771761 3350 3.853 UPDATE sbtest1 SET k=k+1 WHERE id=5955. 使用限制

bcc 基于 eBPF 开发（需要 Linux 3.15 及更高版本）。bcc 使用的大部分内容都需要 Linux 4.1 及更高版本。

"bcc.usdt.USDTException: failed to enable probe 'query__start'; a possible cause can be that the probe requires a pid to enable" 需要 MySQL 具备 Dtrace tracepoint。

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# yum install

# yum list postgres*

# yum install postgresql94-server

# su - postgres

$ /usr/pgsql-9.4/bin/initdb -D /var/lib/pgsql/9.4/data

# systemctl enable postgresql-9.4

# systemctl start postgresql-9.4

#su - postgres

$createuser -W zabbix

$createdb -U postgres -O zabbix -E UTF8 zabbix

$psql

# cp -f /var/lib/pgsql/9.4/data/pg_hba.conf /var/lib/pgsql/9.4/data/pg_hba.conf.bk

#vi /var/lib/pgsql/9.4/data/pg_hba.conf

#service postgresql-9.4 restart

#ps ax | grep postgres

#psql -U zabbix -d zabbix -h 127.0.0.1 -p 5432

#\q

#exit

# rpm -ivh

# yum-config-manager --enable rhel-7-server-optional-rpms

# yum install zabbix-server-pgsql zabbix-web-pgsql

# yum install zabbix-agent

# yum install zabbix-get

# zcat /usr/share/doc/zabbix-server-pgsql*/create.sql.gz | sudo -u zabbix psql zabbix

#cp -f /etc/zabbix/zabbix_server.conf /etc/zabbix/zabbix_server.conf.bk

#vi /etc/zabbix/zabbix_server.conf

#systemctl enable zabbix-server.service

#systemctl restart zabbix-server.service

# yum install httpd php php-pgsql php-mbstring php-bcmath php-xml php-gd

# yum install readline-devel zlib-devel

# cp /etc/php.ini /etc/php.ini.org

# vi /etc/php.ini

# cd /var/www/html/

# ln -s /usr/share/zabbix .

# systemctl enable httpd.service'.

# systemctl status httpd

# cp -f /etc/zabbix/zabbix_agentd.conf /etc/zabbix/zabbix_agentd.conf.org

# vi /etc/zabbix/zabbix_agentd.conf

# systemctl enable zabbix-agent.service

# systemctl start zabbix-agent.service

接下来就是登录Web端初始化设定及添加Agent啦

现在就动手----阿里云ECS

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