ClassIn：如何打造更稳定的 Zabbix 监控系统

作者简介：罗呈祥。现就职于北京翼鸥教育科技有限公司，负责数据库相关的运维管理和技术支持工作，擅长故障处理和性能优化，对分布式数据库也有深入研究。

近期，OceanBase 社区发布了一篇关于我们公司选型分布式数据库的文章（戳：翼鸥教育携手OceanBase，突破MySQL读写与容量瓶颈），详细介绍了我们的选型考虑因素和对 TiDB、OceanBase 的测试对比，当然，我们最终选择了 OceanBase。

其实，最初我们决定探索 OceanBase 时，因为对其了解不深，所以决定从监控系统入手，一边研究，一边积累经验，监控系统的数据量也比较可观。可以说，监控系统是一块很好的试验田。

我们的监控系统采用 Zabbix 方案，因为 Zabbix 业务语言与我们公司的开发语言高度一致，Zabbix server 端使用 C++ 编写，前端采用 PHP 语言， 今天我主要分享下我们在监控系统使用 OceanBase 替换 MySQL 的经验，包括业务痛点介绍、部署 OceanBase 时遇到的问题，以及 OceanBase 与 Zabbix 的版本兼容测试、功能验证等。

针对业务痛点选择 OceanBase

Zabbix 是一个基于 Web 界面的提供分布式系统监视及网络监视功能的企业级开源解决方案，能监视各种网络参数，保证服务器系统的安全运营，并提供灵活的通知机制供系统管理员快速定位、解决存在的各种问题。 我们公司在最初使用 Zabbix 时，选用 MySQL 存储数据，随着业务量的增加，要监控的设备和指标也越来越多，就出现了如下三个主要痛点。

痛点一：数据量大。 使用过 Zabbix 的人都知道，Zabbix 有两张大表，即 history_uint 和 history，用来存放监控数据。目前，我们监控系统的 history_uint 表数据增量约每天 33GB，history 表每天的数据增量约 50GB。因此，仅保留半年的数据，就非常庞大。

history 和 history_uint 两表每天的数据增量

痛点二：数据读写瓶颈。 随着业务量的增长，系统中被监控的设备也越来越多，监控数据的量也随之增长，MySQL 出现单点写入瓶颈。

痛点三：分区表不易维护。 Zabbix 有几张存放监控数据的大表使用了按时间维度分区的分区表，便于数据清理，查询，但不利于维护。

Zabbix 分区表分区规则

基于上述三个痛点，相较于 MySQL，OceanBase 的优势更加显著。

首先，针对数据量大的痛点，通过之前我们在生产环境做的一些数据迁移测试，OceanBase 可以把业务数据压缩至 MySQL 的 1/5 甚至 1/4，在相同规格的机器上，这样的数据压缩率可以支持我们存放期限更长的监控数据，一些线上数据迁移到 OceanBase 后的大小和压缩率如下表所示。

可以看到对于不同的表，OceanBase 的数据压缩率也不同， 综合来看，平均压缩率是 4.71。

其次，针对数据读写瓶颈这个痛点，由于 OceanBase 是基于 LSM-Tree 的分布式数据库，因此，在数据写入方面有天然优势。根据生产环境规格的机器 sysbench 写入性能测试的结果，OceanBase 的综合写入性能是 MySQL 的 3 倍以上。

OceanBase 的 LSM-Tree 架构

最后，针对痛点三的分区表不易维护，我们也对 OceanBase 进行了测试。OceanBase 的 Online DDL 特性使它对分区表的维护非常平滑，不需要特定维护窗口停监控系统去做分区表的维护。truncate 表分区都是秒删，数据清理非常方便。相比之下，MySQL 在清除分区的时候，不仅会锁表，还会造成大量的磁盘 I/O。

此外，我们在监控系统中选择使用 OceanBase，也是为核心业务上线 OceanBase 积累经验。

选型 OceanBase 的原因

环境准备和测试验证

▋ 方案制定

我们计划先使用 4 台虚拟机进行兼容性测试和基础功能验证，机器规划如下：

由于是本人申请的，所以机器名以申请人本人名字命名 -_-!

选择部署的 OceanBase 软件版本如下表所示。

我们的上线思路分为五步：

第一步，做兼容性测试。主要测试存储与服务的兼容性，以及功能是否正常；

第二步，准备 OceanBase 集群和相关组件。部署 OCP、OMS，使用 OCP 快速部署集群；

第三步，迁移历史数据。用 OMS 将表结构和全量数据迁移到 OceanBase 中，同时选择增量数据同步；

第四步，打开维护窗口。将服务数据库链接地址更换到 OceanBase 集群上；

第五步，清理同步链路释放服务器资源。

▋ 环境准备

我们根据官方文档部署了 OceanBase、OCP、OMS，在测试环境中也并没有做太多规范化的配置，在导入表结构后，使用即可。但根据我们的部署经验，要注意 default collation 为 utf8mb4_bin。

测试集群的拓扑图

租户管理界面

但我们在环境准备的过程遇到了一些问题：

第一，由于我们公司使用的 MySQL 版本是 8.0，在编译好 Zabbix-server 后，发现连接 OceanBase 时总是失败，而更换为 MySQL 5.7 版本的环境后编译可以连接上数据库，可能原因是 8.0 版本的密码加密方式与 5.7 版本不同，这倒也不是什么大问题。

Zabbix 系统界面

第二，系统提示数据库版本的问题。因为 OceanBase Proxy 对外显示默认版本是 MySQL 5.6.25 ，Zabbix 会提示版本不支持，所以，需要修改 OceanBase Proxy 的 MySQL_version 参数到支持的版本，我们改成了 8.0.20 版本（ps：这个小功能不错，可以根据需求调整到任意版本）。

▋ 功能测试

准备好环境后，我们开始功能测试与验证，主要查看服务运行状态，检查 Zabbix-server、UI 服务是否能正常启动，以及在长时间运行后的状态检查，还要检查基础功能，包括增加监控项、数据采集，数据读取，接口健康检查，报警事件触发等。此外，验证数据迁移的一致性（OMS 自带数据一致性校验功能，所以只进行了抽样检查），以及进行 Zabbix 版本升级，agent 升级等。

在 Zabbix 6.0 版本测试过程中，各种功能正常，但在测试升级过程中（Zabbix 版本从 6.0 升级到 6.2）遇到了一些问题。

• 触发器问题：OceanBase 不支持触发器，所有触发器都建在 changelog 表。

• OceanBase 不支持把 text 修改为 varchar，在 4.0 版本之后支持，问题暂时搁置。

• changelog 表的问题，从代码上看是升级时要写数据，使用触发器，需要再验证。

• Zabbix 添加机器后，重启 Zabbix server 才能连通，这可能与程序有关，因为同一个程序，在使用 MySQL 时正常。该问题是 Zabbix 6.2 版本使用过程中的问题，比较致命，需要重点处理。

经过查看 Zabbix 源码和测试验证，我们发现以上问题的根本原因是 OceanBase 3.1.x 版本不支持触发器。因为 Zabbix 在 6.0（LTSC）版本的表结构中，没有使用到触发器，而在 6.2 版本中，在一些表上建立了向 changelog 表插入数据的触发器。

Zabbix 中的部分触发器

那么，手动写“外挂”实现触发器的功能是否可行呢？我们也做了一些测试。通过对触发器创建语句的分析，我们发现，在源表数据有变化的时候，包含 insert、delete、update，触发器会把对应的数据插入 changelog 表。也就是说，只要订阅表变更信息即可。

怎样实现源表的变更订阅呢？这里就可以使用 OceanBase 开源生态的重要工具——OMS。我们是通过 OMS 订阅表的变化，把数据写入 Kafka，然后消费 Kafka 的数据写到 changelog 里。通过这种方式，我们再进行功能测试，发现上述 Zabbix 的四个问题全部解决了，各种功能测试可以正常使用。

需要说明的是，在我们测试时，OceanBase 还是 3.1.4 版本，现在 OceanBase 的 4.0 版本已经发布，触发器功能也开放了，后续我们会进行 OceanBase 4.0 版本与 Zabbix 的兼容性测试，敬请期待后续分享。

选型总结与感谢

选择 OceanBase 做 Zabbix 监控系统的底层存储后，我们也在 Zabbix 代码上做了一些兼容性修改，从目前的使用情况看，运行状态良好。由于 OceanBase 使用 Paxos 协议确保主副本和从副本数据强一致，DML 操作插入、更新、删除等首先写入 MemTable，业务高峰期也不会出现磁盘 I/O 告警和主从延迟的情况。

目前我们已经在测试环境、线上环境上线了两套 OceanBase 集群，也已经在业务中使用了 OceanBase，后续会有更多业务陆续迁移到 OceanBase 中。

记得 OceanBase 在 2021 年开源的时候，我就尝试部署过 3.x 版本，过程复杂，成功率低。 在不断地快速迭代下，其部署变得方便，屡试不爽，再随着生态工具（OCP、OMS、ODC 等）的发布，OceanBase 社区版产品体系越来越完善，越来越好用。

与此同时，伴随着 OceanBase 社区的逐渐壮大，很多社区用户越来越活跃，他们的经验对我们很有启发，希望 OceanBase 未来能够在社区持续发力，做好知识体系、文档建设，与用户共创建强大的社区。