Linux SQL Server如何监控性能 - 问答

Linux 上监控 SQL Server 性能的可落地方案

一内置工具与 DMV 查询

使用 sqlcmd 连接实例并做健康检查与性能查询：
- 连接示例：sqlcmd -S your_server_name -U your_username -P your_password
- 基础信息：SELECT @@SERVERNAME, @@VERSION, SERVERPROPERTY('ProductVersion')
- 等待统计（定位瓶颈类型）：SELECT wait_type, wait_time_ms, signal_wait_time_ms FROM sys.dm_os_wait_stats ORDER BY wait_time_ms DESC
- 会话与阻塞：SELECT session_id, request_id, task_alloc, task_dealloc, hostname, program_name, loginame, text FROM sys.dm_db_session_space_usage s JOIN sys.sysprocesses p ON s.session_id = p.spid CROSS APPLY sys.dm_exec_sql_text(p.sql_handle)
- 索引缺失：SELECT * FROM sys.dm_db_missing_index_details
- 按执行时间取 Top N 慢查询（按需调整阈值）：SELECT TOP 20 total_worker_time/execution_count AS avg_cpu_ms, execution_count, total_elapsed_time/execution_count AS avg_elapsed_ms, SUBSTRING(st.text, (qs.statement_start_offset/2)+1, ((CASE qs.statement_end_offset WHEN -1 THEN DATALENGTH(st.text) ELSE qs.statement_end_offset END - qs.statement_start_offset)/2)+1) AS stmt FROM sys.dm_exec_query_stats qs CROSS APPLY sys.dm_exec_sql_text(qs.sql_handle) st ORDER BY avg_elapsed_ms DESC
使用 SSMS 或 扩展事件（Extended Events, XE） 做轻量跟踪与诊断（如捕获慢查询、登录失败、死锁图形化分析）。SSMS 适合图形化分析，XE 资源开销更低，适合生产持续采集。

二系统层监控

进程与资源：
- 定位 SQL Server 进程 PID：pidof sqlservr
- 实时资源：top -p $(pidof sqlservr)、htop（交互式）、vmstat 1（CPU/内存/IO 概览）、dstat（CPU/内存/磁盘/网络多合一）、glances（跨平台总览）、Netdata（实时可视化）。
磁盘与文件系统：
- 磁盘吞吐与延迟：iostat -x 1
- 文件系统与空间：df -h、lsblk
建议同时采集 OS 指标与 SQL 指标，便于关联分析（例如高 I/O 等待是否由特定查询引起）。

三开源监控与可视化

Prometheus + Grafana
- 思路：部署 Prometheus 作为时序库，使用合适的 Exporter 采集 SQL Server 与 OS 指标，Grafana 做可视化与告警面板。
- 快速起步：安装并启动 Prometheus，配置 prometheus.yml 的 scrape_configs 添加作业（如 sqlserver 作业，target 指向 Exporter 地址），在 Grafana 中添加 Prometheus 数据源并导入 SQL Server 仪表盘。
Zabbix
- 适合做全栈监控与阈值告警，支持对 Linux、SQL Server 与中间件的统一监控与可视化。
Nagios
- 通过插件对服务存活、资源阈值与自定义脚本进行告警，适合传统运维体系。

四关键指标与告警阈值示例

维度	关键指标	建议阈值或动作
资源	CPU 使用率	持续 >80% 需排查热点查询或并发
资源	可用内存	可用内存长期 <10% 或频繁换页
资源	磁盘 IO 等待	`avg. disk sec/read > 20ms` 或 `avg. disk sec/write > 20ms` 需核查阵列/磁盘/日志
资源	日志卷使用率	>80% 及时扩容或归档
SQL 引擎	Page Life Expectancy	<300 秒可能内存压力
SQL 引擎	Buffer Cache Hit Ratio	<95% 考虑内存或查询优化
SQL 引擎	Compiles/Sec、Recompiles/Sec	编译/重编译异常升高，检查参数嗅探与计划缓存
SQL 引擎	阻塞与死锁	出现持续阻塞或死锁，优化事务/索引/隔离级别
查询	长时查询	平均执行时间或 CPU/逻辑读异常升高，抓取执行计划并优化
会话	连接数	接近 `max_connections` 时扩容或限流

五快速落地步骤

建立基线：在工作时段采集 CPU、内存、磁盘 IO、网络 与 SQL 关键指标（如 PLE、缓存命中率、等待类型），形成正常波动区间。
部署采集：
- OS 层：启用 Node Exporter（Prometheus）或 Zabbix Agent；按需采集 iostat、vmstat、df 等。
- SQL 层：部署 SQL Server Exporter 或自研脚本（通过 sqlcmd 定期抓取 DMV），输出 Prometheus 可读指标。
可视化与告警：
- Grafana 导入 SQL Server 常用面板，配置阈值告警（如磁盘 >80%、PLE <300s、长时查询突增）。
- Zabbix/Nagios 配置服务与资源阈值告警，联动工单与短信/IM。
持续优化：
- 每周复盘 Top SQL、索引缺失与等待统计，优先处理高成本与高频率问题。
- 对变更（索引、参数、版本、并发）前后对比指标，验证优化成效。

0 赞

0 踩