IoTDB 监控实战：Prometheus + Grafana 部署与配置指南

本文围绕 Apache IoTDB 监控体系的搭建与应用展开，详细梳理了 IoTDB 不同类型监控指标与 Prometheus 的映射规则，包括 Counter、Gauge、Histogram 等指标的命名格式与标签配置方法；同时介绍了通过修改 iotdb-system.properties 配置文件开启 Prometheus 指标暴露的实操步骤，以及 Prometheus 采集、Grafana 可视化的部署配置流程。此外，本文还对 Apache IoTDB Dashboard 的核心功能模块进行了说明，涵盖集群概览、数据写入、数据查询、存储引擎、系统监控等维度的关键监控指标，为 IoTDB 集群的运维管理提供了一套完整的指标采集与可视化解决方案。

1. 监控指标的 Prometheus 映射关系

对于 Metric Name 为 name, Tags 为 K1=V1, …, Kn=Vn 的监控指标有如下映射，其中 value 为具体值

监控指标类型	映射关系
Counter	name_total{cluster=“clusterName”, nodeType=“nodeType”, nodeId=“nodeId”,k1=“V1” , …, Kn=“Vn”} value
AutoGauge、Gauge	name{cluster=“clusterName”, nodeType=“nodeType”, nodeId=“nodeId”,k1=“V1” , …, Kn=“Vn”} value
Histogram	name_max{cluster=“clusterName”, nodeType=“nodeType”, nodeId=“nodeId”,k1=“V1” , …, Kn=“Vn”} value name_sum{cluster=“clusterName”, nodeType=“nodeType”, nodeId=“nodeId”,k1=“V1” , …, Kn=“Vn”} value name_count{cluster=“clusterName”, nodeType=“nodeType”, nodeId=“nodeId”,k1=“V1” , …, Kn=“Vn”} value name{cluster=“clusterName”, nodeType=“nodeType”, nodeId=“nodeId”,k1=“V1” , …, Kn=“Vn”, quantile=“0.5”} value name{cluster=“clusterName”, nodeType=“nodeType”, nodeId=“nodeId”,k1=“V1” , …, Kn=“Vn”, quantile=“0.99”} value
Rate	name_total{cluster=“clusterName”, nodeType=“nodeType”, nodeId=“nodeId”,k1=“V1” , …, Kn=“Vn”} value name_total{cluster=“clusterName”, nodeType=“nodeType”, nodeId=“nodeId”,k1=“V1” , …, Kn=“Vn”, rate=“m1”} value name_total{cluster=“clusterName”, nodeType=“nodeType”, nodeId=“nodeId”,k1=“V1” , …, Kn=“Vn”, rate=“m5”} value name_total{cluster=“clusterName”, nodeType=“nodeType”, nodeId=“nodeId”,k1=“V1” , …, Kn=“Vn”, rate=“m15”} value name_total{cluster=“clusterName”, nodeType=“nodeType”, nodeId=“nodeId”,k1=“V1” , …, Kn=“Vn”, rate=“mean”} value
Timer	name_seconds_max{cluster=“clusterName”, nodeType=“nodeType”, nodeId=“nodeId”,k1=“V1” , …, Kn=“Vn”} value name_seconds_sum{cluster=“clusterName”, nodeType=“nodeType”, nodeId=“nodeId”,k1=“V1” , …, Kn=“Vn”} value name_seconds_count{cluster=“clusterName”, nodeType=“nodeType”, nodeId=“nodeId”,k1=“V1” , …, Kn=“Vn”} value name_seconds{cluster=“clusterName”, nodeType=“nodeType”, nodeId=“nodeId”,k1=“V1” , …, Kn=“Vn”, quantile=“0.5”} value value name_seconds{cluster=“clusterName”, nodeType=“nodeType”, nodeId=“nodeId”,k1=“V1” , …, Kn=“Vn”, quantile=“0.99”} value

2. 修改配置文件

1. 以 DataNode 为例，修改 iotdb-system.properties 配置文件如下：

dn_metric_reporter_list=PROMETHEUS
dn_metric_level=CORE
dn_metric_prometheus_reporter_port=9091

1. 启动 IoTDB DataNode
2. 打开浏览器或者用curl 访问 http://servier_ip:9091/metrics, 就能得到如下 metric 数据：

...
# HELP file_count
# TYPE file_count gauge
file_count{name="wal",} 0.0
file_count{name="unseq",} 0.0
file_count{name="seq",} 2.0
...

3. Prometheus + Grafana

如上所示，IoTDB 对外暴露出标准的 Prometheus 格式的监控指标数据，可以使用 Prometheus 采集并存储监控指标，使用 Grafana
可视化监控指标。

IoTDB、Prometheus、Grafana三者的关系如下图所示:

iotdb_prometheus_grafana

1. IoTDB在运行过程中持续收集监控指标数据。
2. Prometheus以固定的间隔（可配置）从IoTDB的HTTP接口拉取监控指标数据。
3. Prometheus将拉取到的监控指标数据存储到自己的TSDB中。
4. Grafana以固定的间隔（可配置）从Prometheus查询监控指标数据并绘图展示。

从交互流程可以看出，我们需要做一些额外的工作来部署和配置Prometheus和Grafana。

比如，你可以对Prometheus进行如下的配置（部分参数可以自行调整）来从IoTDB获取监控数据

job_name: pull-metrics
honor_labels: true
honor_timestamps: true
scrape_interval: 15s
scrape_timeout: 10s
metrics_path: /metrics
scheme: http
follow_redirects: true
static_configs:
  - targets:
      - localhost:9091

更多细节可以参考下面的文档：

Prometheus安装使用文档

Prometheus从HTTP接口拉取metrics数据的配置说明

Grafana安装使用文档

Grafana从Prometheus查询数据并绘图的文档

4. Apache IoTDB Dashboard

Apache IoTDB Dashboard是 TimechoDB 的配套产品，支持统一集中式运维管理，可通过一个监控面板监控多个集群。你可以联系商务获取到 Dashboard 的 Json文件。

Apache IoTDB Dashboard

Apache IoTDB Dashboard

4.1 集群概览

可以监控包括但不限于：

• 集群总CPU核数、总内存空间、总硬盘空间
• 集群包含多少个ConfigNode与DataNode
• 集群启动时长
• 集群写入速度
• 集群各节点当前CPU、内存、磁盘使用率
• 分节点的信息

4.2 数据写入

可以监控包括但不限于：

• 写入平均耗时、耗时中位数、99%分位耗时
• WAL文件数量与尺寸
• 节点 WAL flush SyncBuffer 耗时

4.3 数据查询

可以监控包括但不限于：

• 节点查询加载时间序列元数据耗时
• 节点查询读取时间序列耗时
• 节点查询修改时间序列元数据耗时
• 节点查询加载Chunk元数据列表耗时
• 节点查询修改Chunk元数据耗时
• 节点查询按照Chunk元数据过滤耗时
• 节点查询构造Chunk Reader耗时的平均值

4.4 存储引擎

可以监控包括但不限于：

• 分类型的文件数量、大小
• 处于各阶段的TsFile数量、大小
• 各类任务的数量与耗时

4.5 系统监控

可以监控包括但不限于：

• 系统内存、交换内存、进程内存

• 磁盘空间、文件数、文件尺寸

• JVM GC时间占比、分类型的GC次数、GC数据量、各年代的堆内存占用

• 网络传输速率、包发送速率

  

🌐 附：IoTDB的各大版本

📄 Apache IoTDB 是一款工业物联网时序数据库管理系统，采用端边云协同的轻量化架构，支持一体化的物联网时序数据收集、存储、管理与分析 ，具有多协议兼容、超高压缩比、高通量读写、工业级稳定、极简运维等特点。

版本	IoTDB 二进制包	IoTDB 源代码	发布说明
2.0.5	- All-in-one - AINode - SHA512 - ASC	- 源代码 - SHA512 - ASC	release notes
1.3.5	- All-in-one - AINode - SHA512 - ASC	- 源代码 - SHA512 - ASC	release notes
0.13.4	- All-in-one - Grafana 连接器 - Grafana 插件 - SHA512 - ASC	- 源代码 - SHA512 - ASC	release notes

✨ 去获取：https://archive.apache.org/dist/iotdb/

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