dbcat mysql 慢日志监控利器

ops/2024/12/20 7:58:55/

dbcat mysql 慢日志监控利器

  • pt-query-digest 的问题
  • DBCAT 特性
        • 核心特性
          • 1.集中监控,一目了然
          • 2.安装便捷,无复杂依赖
          • 3.无 Agent 代理,轻量级监控
          • 4 MySQL 慢日志远程实时监控
          • 5.数据可视化,一目了然
          • 6.安全性保障,
        • 安装教程
          • 1.安装jdk 8
          • 2.应用启动、关闭
        • 配置修改(可选)
        • 联系作者

pt-query-digest 的问题

pt-query-digest 对于运维的同常来,应该并不陌生。对于慢日志分析,网上介绍最多的就是它,
但对于小白来说,它用起来并不是很方便友好。主要有以下几点:
1.首先每个实例都需本地安装,并且不是没有图形化操作,没有很直观;
2.如果有多很多个实例,必须到服务器上操作,非常耗时耗力;
3.它的统计不是实时,不能作实时告警

DBCAT 特性

dbcat 数据库可视化性能监控监控,它恰好可以很好解决上面的问题
目前主要可对mysql慢日志详情、cpu、内存、连接数、tps 等信息实监控
体验演示: [link](http://dbcat.cn:8080/)

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

核心特性
1.集中监控,一目了然
数据可视化监控设计,可以轻松实现对多个数据库实例的集中监控。
2.安装便捷,无复杂依赖
无需复杂的配置或依赖环境,两步完成: 1. 安装jdk,2.执行启动脚本
3.无 Agent 代理,轻量级监控
与传统监控工具不同,采用 无 Agent 代理 的监控方式,避免了在目标服务器上安装额外的监控代理程序,
减少了系统资源的占用,还降低了安全风险。通过直接与数据库进行交互,软件能够实时获取监控数据.
4 MySQL 慢日志远程实时监控
对于 MySQL 数据库用户来说,慢查询日志是排查性能瓶颈的重要依据。我们的软件提供了 
远程实时监控 MySQL 慢日志 的功能,能够自动捕获并分析慢查询日志,帮助您快速定位性能问题。
您可以通过 Web 界面查看详细的慢查询报告,包括查询语句、执行时间、影响行数等信息。此外,
软件还支持自动归档和清理历史日志,确保系统资源的有效利用。
5.数据可视化,一目了然
可视化设计,通过直观的图表和图形化界面,您可以轻松查看数据库的历史性能趋势、
查询分布、资源使用情况等。这些报表不仅可以帮助您更好地理解数据库的运行状态,
还能为未来的优化工作提供有力的数据支持。您还可以导出报表,分享给团队成员或上级领导,方便沟通和决策。
6.安全性保障,
敏感数据脱敏,数据安全至关重要,确保您的敏感数据得到有效保护:
所有敏感数据自动加密或脱敏,如数据库帐号密码加密保存,慢SQL参数脱敏处理:对于监控到的慢查询日志,
软件会自动对查询中的敏感参数进行脱敏处理
安装教程
1.安装jdk 8
1. Debian/Ubuntu系统: sudo apt install openjdk-8-jdk
2. Red Hat/CentOS系统: sudo yum install java-1.8.0-openjdk-devel
2.应用启动、关闭
1. 上传安装包后,解压解压:  unzip dbcat.zip 如果没有unzip 命令,执行 sudo yum install unzip修改脚本为可执行:    chmod +x start.shchmod +x stop.sh
2. 在当前目录执行 启动: ./start.sh关闭: ./stop.sh
配置修改(可选)
1. jvm 配置内存大小修改(可选),打开config.sh 文件,修改JAVA_OPTS进行大小调整 JAVA_OPTS="-Xmx2048m -Xms1024m"
2.应用配置修改(可选),打开pplication.properties 文件#修改服务器端口server.port=8080#修改管理员帐号密码admin.username=adminadmin.password=admin123#设置库密码(可选,建议设定)#data.password=abc123#设置表默认最大值(可选,默认值为500000)#table.size.limit.default=500000#指定慢日志表最大行数table.size.limit.mysql_slow_log=1000000#是否保存原sql,默认falseslow-log.original.save=false
联系作者
 微信号:dbcat0

http://www.ppmy.cn/ops/143420.html

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