如何在Linux上监控SQL Server性能 - 问答

Linux上监控 SQL Server 性能的可落地方案

一快速排障的 Linux 与 SQL 组合

Linux 基础资源
- 进程与 CPU/内存：使用 top/htop 定位 sqlservr 进程的 CPU、内存占用；必要时用 ps aux | grep mssql 精确筛选。
- 虚拟内存与整体负载：用 vmstat 1（需安装 sysstat）观察 us、sy、wa、free 等关键列。
- 磁盘 I/O：用 iostat -x 1（需 sysstat）查看 %util、await、r/s、w/s，识别磁盘瓶颈。
- 网络与连接：用 ss -tulnp | grep mssql 或 netstat -an | grep mssql 检查 1433 端口监听与连接状态。
SQL Server 内置诊断
- 当前活动与慢查询：查询 sys.dm_exec_requests / sys.dm_exec_sessions / sys.dm_exec_sql_text 定位阻塞与长时语句。
- 性能计数器：查询 sys.dm_os_performance_counters 获取缓冲池命中率、批处理请求等关键指标。
- 轻量跟踪：使用 Extended Events 捕获死锁、超时、慢查询等事件，替代开销较大的 Profiler。

二长期监控与可视化

Prometheus + Grafana
- 部署 Prometheus 采集时序数据，配置 mssql-exporter（或社区 prometheus-mssql-exporter）作为目标抓取 SQL Server 指标。
- 部署 Grafana，导入 SQL Server 社区仪表盘，配置阈值告警（如连接数、锁等待、批处理请求/秒异常）。
Zabbix
- 安装 Zabbix Server/Agent，加载 SQL Server 模板，监控连接数、缓存命中、日志空间、I/O 等，并通过邮件/短信/企业微信等发送告警。
Netdata
- 一键安装 Netdata，访问 http://<服务器IP>:19999 查看系统与应用层实时指标，适合临时可视化与快速定位。

三常用 SQL 查询模板

当前耗时最长的前 5 条查询

SELECT TOP 5
    r.session_id,
    r.status,
    r.cpu_time,
    r.total_elapsed_time,
    t.text AS query_text
FROM sys.dm_exec_requests r
CROSS APPLY sys.dm_exec_sql_text(r.sql_handle) t
ORDER BY r.total_elapsed_time DESC;

缓冲池命中率（Buffer Cache Hit Ratio）

SELECT
    (1.0 - CAST(SUM(CAST(1.0 * cntr_value AS FLOAT)) / SUM(CAST(1.0 * base.cntr_value AS FLOAT))) * 100.0 AS BufferCacheHitRatio
FROM sys.dm_os_performance_counters c
CROSS JOIN (
    SELECT cntr_value
    FROM sys.dm_os_performance_counters
    WHERE object_name LIKE '%Buffer Manager%'
      AND counter_name = 'Buffer cache hit ratio base'
) base
WHERE c.object_name LIKE '%Buffer Manager%'
  AND c.counter_name = 'Buffer cache hit ratio';

日志空间使用

DBCC SQLPERF(LOGSPACE);

会话与等待统计

SELECT
    s.session_id,
    s.login_name,
    s.status,
    r.wait_type,
    r.wait_time,
    r.blocking_session_id,
    t.text
FROM sys.dm_exec_sessions s
LEFT JOIN sys.dm_exec_requests r ON s.session_id = r.session_id
OUTER APPLY sys.dm_exec_sql_text(r.sql_handle) t
ORDER BY r.wait_time DESC;

建议将以上查询加入定时作业，写入监控库或导出到 Prometheus Pushgateway，便于长期趋势分析与阈值告警。

四告警与自动化

阈值告警示例（Shell + mailx）

#!/usr/bin/env bash
THRESHOLD=80
EMAIL="admin@example.com"
NOW=$(date '+%F %T')
CPU_USAGE=$(top -bn1 | grep "Cpu(s)" | sed "s/.*, *\([0-9.]*\)%* id.*/\1/" | awk '{print 100 - $1}')

if (( $(echo "$CPU_USAGE > $THRESHOLD" | bc -l) )); then
  echo "$NOW - CPU 使用率超过阈值（$THRESHOLD%），当前：$CPU_USAGE%" | mail -s "SQL Server CPU 告警" "$EMAIL"
fi

建议做法
- 将脚本加入 cron（如每 5 分钟执行），并结合 logrotate 管理日志。
- 生产环境优先使用 Prometheus Alertmanager 或 Zabbix 的告警规则，减少脚本维护成本与误报。

五实践建议与注意事项

分层监控：同时覆盖 OS 层（CPU/内存/磁盘/网络） 与 数据库层（会话/请求/等待/缓存/日志），避免只看单点。
采样开销：谨慎使用 SQL Server Profiler，优先 Extended Events；DMV 查询建议限定时间窗口与采样频率。
基线对比：建立 7/30 天 性能基线，关注 批处理请求/秒、Page Life Expectancy、锁等待、%util、await 的趋势变化。
安全合规：为监控账号授予最小权限（如 VIEW SERVER STATE），避免在生产高峰执行重查询。
平台提示：Debian 并非 SQL Server 官方支持平台，部分工具与功能可能受限，上线前需充分测试与验证。

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