XTDB监控仪表板初始搭建指南

监控系统架构设计

XTDB作为分布式数据库系统，其监控架构采用Prometheus+Grafana的经典组合。这种架构的优势在于Prometheus擅长时间序列数据的采集和存储，而Grafana则提供了强大的数据可视化能力。

在本地开发环境中，我们使用Docker Compose来快速部署这一监控栈，包含以下核心组件：

1. XTDB节点：作为被监控对象，暴露JMX和自定义指标
2. Prometheus：负责定时抓取和存储指标数据
3. Grafana：提供可视化仪表板展示监控数据

关键监控指标详解

集群状态指标

集群成员数量是最基础的监控指标，直接反映了系统的可用性。我们通过XTDB的集群管理模块暴露的指标来实时监控集群节点数量变化，这对于及时发现节点下线等异常情况至关重要。

性能指标

1. 事务延迟：衡量系统处理写入请求的速度，高延迟通常意味着系统过载或存在性能瓶颈
2. 查询/事务吞吐量：以QPS/TPS为单位，反映系统处理能力
3. 查询延迟：包括平均延迟和P99延迟，帮助识别慢查询问题

这些性能指标既提供集群层面的聚合视图，也支持按节点细分，便于定位性能问题的具体来源。

资源利用率指标

JVM提供的指标包括：

• 堆内存使用情况
• GC次数和耗时
• 线程数
• CPU使用率

这些指标对于诊断内存泄漏、GC问题和CPU瓶颈非常有价值。

本地开发环境搭建

使用Docker Compose文件定义服务依赖关系，关键配置包括：

1. Prometheus配置：设置抓取间隔和目标
2. Grafana数据源：连接至Prometheus
3. XTDB配置：启用JMX暴露和Prometheus端点

开发时可以通过修改本地配置文件快速测试不同监控方案，无需影响生产环境。

仪表板设计原则

初始仪表板遵循以下设计原则：

1. 层次分明：从集群概览到节点详情逐级深入
2. 关键指标优先：突出显示最可能反映问题的指标
3. 交互性：支持时间范围选择和节点过滤
4. 告警阈值：为关键指标设置合理的告警线

从原有的"节点调试"仪表板迁移时，我们重构了指标组织和展示方式，使其更符合生产监控的需求。

监控系统演进方向

当前实现为后续扩展奠定了基础，未来可考虑：

1. 增加存储层专项监控
2. 实现基于监控数据的自动扩缩容
3. 集成日志系统实现全链路追踪
4. 开发针对特定工作负载的专项监控视图

这套监控方案已在XTDB的Azure部署指南中更新，为用户提供开箱即用的生产级监控能力。