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网站开发先学哪些知识,韶山网站建设,wordpress 页脚广告,娄底网站建设设计背景 随着 Grafana 数据量的不断增加,逐渐暴露出以下问题: Grafana 页面加载缓慢;Grafana 告警频繁出现 DatasourceError 错误。 对于第一个问题,大家可以参考这篇文章:Grafana 加载缓慢的解决方案。 不过&#xf…

背景

随着 Grafana 数据量的不断增加,逐渐暴露出以下问题:

  • Grafana 页面加载缓慢;
  • Grafana 告警频繁出现 DatasourceError 错误。

对于第一个问题,大家可以参考这篇文章:Grafana 加载缓慢的解决方案。

不过,上述方案更多属于治标不治本的措施,虽然能在一定程度上提升加载速度,但效果有限。随着数据量的持续增长,页面依然可能变得缓慢。因为该方案主要解决的是静态文件的缓存问题,并没有真正优化数据处理或数据源性能。如果你的 Grafana 数据源配置不够合理,或服务器性能不足,加载速度问题仍然存在。因此,我们需要逐步排查:究竟是数据源的瓶颈,还是 Grafana 服务器端的问题。

本文将重点解决第二个问题——如何处理频繁出现的 DatasourceError

排查思路

为什么会发出DatasourceError

Grafana 会定期从配置好的数据源中抓取数据,当无法成功从数据源中查询到所需数据时,便会触发 DatasourceError 警报。

此外,Grafana 后台日志中通常会有一条详细的错误信息,解释错误的具体原因。例如:

Prometheus could have taken > 30 seconds to answer the query causing a timeout, the server could have been down or restarted, there was a network issue etc.

也就是说,可能是 Prometheus 响应超时(超过 30 秒),服务器宕机或重启,亦或是网络问题等导致了错误。

当告警中显示 [no value] 时,意味着 Grafana 无法从数据源中获取到任何有效数据,从而无法计算出结果。这也是 DatasourceError 的典型表现。

产生DatasourceError 都有什么原因?

产生DatasourceError 原因有这么几种:

  • grafana原因

    比如

    • grafana server端服务负载过高;
    • grafana 数据库锁定;
  • 数据源服务问题

    • 数据量过大
    • 数据服务负载过高;
  • 网络延迟

    网络延迟导致的超时

解决方案

grafana原因

首先,我们需要排查 Grafana 服务本身的资源问题,观察其 CPU、内存、负载等性能指标。如果确实是资源不足导致问题,可以通过以下方式解决:

  • 增加服务资源:例如扩展节点,增加内存和 CPU 等硬件资源。

如果硬件资源一切正常,那么需要查看发生 DatasourceError 时的日志。如果日志中频繁出现类似

database table is locked reached retry 1....

的错误信息,说明数据库被锁定。数据库锁定后,并发请求可能会超时,进而导致 DatasourceError

database table is locked产生原因
  • SQLite 并发问题:SQLite 是单文件数据库,默认情况下它的并发支持比较有限。当有多个并发的读写操作时,可能会导致数据库表被锁住。
  • 磁盘 I/O 问题:如果磁盘读写速度较慢或磁盘本身有问题,可能导致数据库操作出现延迟,进而导致表被锁住。
  • 长时间未完成的事务:某个事务(如保存仪表盘)可能长时间未完成,导致锁未释放。
  • 权限或文件系统问题:如果 Grafana 运行的系统出现权限或文件系统问题,也可能导致表锁定无法释放。
临时解决方案

如果你的DatasourceError出现的次数不够频繁,觉得还可以接受,并且grafana数据量不大,可以采用下面这种,用作偷懒(但是不建议,终有一天还得改…)

在告警配置中,配置ok即可(类似掩耳盗铃,自欺欺人的那种,你给我建议,我看不到你的建议)

在这里插入图片描述

最终解决方案
  • 重启grafana服务
  • 检查数据库文件的权限
  • 修复数据库(我在这篇文章提到过Grafana 加载缓慢的解决方案)
  • 更换数据库为mysql或者PostgreSQL 数据库

在这里,我更建议是最后一点,治标治本,因为数据量一大的话,会经常出现这个问题

数据源服务问题

通过top命令查看服务负载是否处于正常值,如果不是正常值的话,可能就需要优化数据源服务

下面这篇是介绍了prometheus的优化历程

如何修复 Prometheus 中的 “Context Deadline exceeded” 错误

网络问题

如果是网络带宽问题,解决方案简单明了:增加带宽即可。

http://www.yayakq.cn/news/369274/

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