运维实战来了｜手把手教你构建 YashanDB 的 Prometheus Exporter

今天和大家分享一位用户的实战投稿，主题是：如何从零构建一个适用于 YashanDB 的 Prometheus Exporter，打通监控全链路，打造更智能的数据库运维体系。

一、为什么需要 YashanDB Exporter？

在数据库运维中，实时监控系统的健康状态是关键一环。目前比较主流的监控解决方案有 Prometheus+Grafana、Zabbix、Nagios 等，而 Prometheus+Grafana 因其易部署、强可视化能力和丰富的生态被广泛使用。

在这个方案中，Exporter 是连接数据库与 Prometheus 的桥梁。它的核心职责就是从数据库中采集指定的指标，并将数据按 Prometheus 规范格式暴露出去。

二、架构设计思路

为了实现对多个 YashanDB 实例的统一监控，我们设计了一个支持多实例采集的 Exporter，整个架构包括数据采集、格式包装和数据暴露三部分：

数据采集通过 SQL 查询数据库指标，支持并发执行;

格式包装是将采集结果转成 Prometheus 可识别的格式;

数据暴露则是以 HTTP 服务形式提供 /metrics 接口供 Prometheus 抓取。

为了增强灵活性，Exporter 支持两个配置文件：一个用于定义采集哪些数据库实例，另一个用于配置要采集哪些指标、对应的 SQL 是什么。

三、核心功能实现解析

Exporter 是用 Go 编写的，通过官方提供的 Prometheus 客户端包开发。程序启动时会完成几个关键动作：

初始化配置，创建 Exporter 实例;

注册 Exporter 到 Prometheus;

启动 HTTP 服务，绑定 /metrics 接口;

接收到抓取请求时，执行指标采集逻辑。

Exporter 实现了 Prometheus 的 Collector 接口，其中的 Collect() 方法是采集指标的核心。为了提高效率，所有的指标采集是并发执行的，每个数据库实例下的每个指标都由独立的协程采集，最终将结果统一写入数据通道。

在超时时间控制方面，每个查询都包裹了超时机制，确保单个慢查询不会拖慢整个抓取过程。

四、配置文件说明

整个方案的灵活性主要体现在配置文件上。

指标配置文件是一个 YAML 格式的列表，每个指标项包含名字、SQL 语句、指标类型（如 gauge）和描述信息。比如：

metrics:  - name: uptime    query: select ... from v$instance    sub_metrics:      - col: uptime        type: gauge        description: Uptime of the database

数据库实例配置文件同样采用 YAML 格式，支持配置多个实例的连接信息，包括 IP、端口、名称等。比如：

targets:  - name: yasdb    nodes:      - name: instance1        connection:          ip: 127.0.0.1          port: 1688

五、部署与验证流程

1.启动一个本地的 YashanDB 实例，确保监听端口开启;

2.编辑好 Exporter 的配置文件，确保能连通数据库;

3.启动 Exporter 程序，默认监听 9100 端口;

4.访问 http://localhost:9100/metrics，可以看到采集到的指标数据;

5.通过 Docker 拉起 Prometheus 服务，配置 prometheus.yml 文件抓取 Exporter;

6.启动 Grafana，配置数据源指向 Prometheus;

7.创建 Dashboard，添加图表，即可实现指标可视化监控。

六、小结

本次实践基于 Prometheus 官方客户端开发包，用 Go 实现了一个简洁高效的 YashanDB Exporter。从配置文件定义、指标采集、HTTP 服务暴露到接入 Prometheus + Grafana 全链路联通，不仅满足了多实例采集的需求，也为后续指标扩展和告警提供了基础能力。

这套方案已经在多个场景下得到实战验证，欢迎你也试试看。YashanDB 的生态正在快速发展，欢迎更多小伙伴一起来共建。