TiDB Inspect Tools 使用指南
项目介绍
TiDB Inspect Tools 是由 PingCAP 提供的一组强大的监控与管理工具集合,专为优化 TiDB 数据库的运维体验设计。该工具箱覆盖了报告自动化生成、健康检查、报警接收等多个关键环节,帮助数据库管理员高效监控和诊断 TiDB 系统。通过这些工具,用户可以更直观地了解系统状态,并进行精细管理。此项目基于 Apache 2.0 开源协议,鼓励社区贡献与改进。
项目快速启动
要快速启动并使用 TiDB Inspect Tools,请遵循以下步骤:
环境准备
确保你的系统已安装 Go,并设置好了 Go 的工作环境(GOPATH或GOBIN)。
获取源码
打开终端,克隆 TiDB Inspect Tools 仓库到本地:
git clone https://github.com/pingcap/tidb-inspect-tools.git
cd tidb-inspect-tools
构建工具
执行以下命令来构建工具集合中的各个组件,例如 grafana_collector, tidb_exporter 等:
make build
这将在项目 bin 目录下生成可执行文件。
示例使用 - grafana_collector
以 grafana_collector 为例,假设你已经有了想要转换为 PDF 的 Grafana 报告配置,你可以这样使用:
./bin/grafana_collector --dashboard-url "http://your_grafana_host/d/{dashboard_id}" --output-file "report.pdf"
请替换 {dashboard_id} 和 your_grafana_host 为你实际的值。
配置 TiDB Exporter
对于 tidb_exporter,你需要配置 TiDB 的连接信息并指定监听端口:
编辑配置文件(默认情况下可能不存在,需手动创建或参照文档),然后运行:
./bin/tidb_exporter --config config.toml
这里的 config.toml 应包含数据库的连接详情。
应用案例和最佳实践
- 性能监控: 结合Prometheus和Grafana,使用tidb_inspect_tools定时生成性能报告,及时发现瓶颈。
- 定期健康检查: 设置cron作业每天自动运行tcp_prober来探测TiDB集群各服务的TCP端口响应情况。
- 故障预演: 使用模拟异常工具(如人为制造负载突增)结合tidb-exporter监控数据,测试告警系统反应。
典型生态项目
TiDB Inspect Tools 作为 TiDB 生态的一部分,与其他项目共同构成了全面的数据库管理方案,其中包括但不限于:
- TiDB Lightning:用于快速导入大量数据到TiDB的工具,适用于数据迁移或备份恢复场景。
- TiKV Metrics Proxy:暴露TiKV服务器的Prometheus指标,便于监控存储层的健康状态。
- Alertmanager适配器:如kafka_adapter和syslog_adapter,使得告警通知能够灵活发送至不同的消息系统。
通过整合这些工具,用户可以根据自身需求构建高度定制化的监控和管理策略,从而增强对分布式数据库系统的控制力与维护效率。
以上就是关于 TiDB Inspect Tools 的简明教程和概览,更多详细文档和使用技巧请参考项目官方GitHub页面及文档。
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00
GLM-4.7-FlashGLM-4.7-Flash 是一款 30B-A3B MoE 模型。作为 30B 级别中的佼佼者,GLM-4.7-Flash 为追求性能与效率平衡的轻量化部署提供了全新选择。Jinja00
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin07
compass-metrics-modelMetrics model project for the OSS CompassPython00