Apache 和 MySQL 集成

借助 Telegraf(由 InfluxData 构建的开源数据连接器),实现强大性能和轻松集成。

info

对于大规模实时查询,这不是推荐的配置。为了进行查询和压缩优化、高速摄取和高可用性,您可能需要考虑 Apache 和 InfluxDB

50 亿+

Telegraf 下载量

#1

时间序列数据库
来源:DB Engines

10 亿+

InfluxDB 下载量

2,800+

贡献者

目录

强大性能,无限扩展

收集、组织和处理海量高速数据。当您将任何数据视为时间序列数据时,它都更有价值。借助 InfluxDB,这是排名第一的旨在与 Telegraf 协同扩展的时间序列平台。

查看入门方法

输入和输出集成概述

此插件与 Apache HTTP 服务器的 mod_status 接口,以收集和报告来自服务器的性能指标。

Telegraf SQL 插件允许您将来自 Telegraf 的指标直接存储到 MySQL 数据库中,从而更轻松地分析和可视化收集的指标。

集成详情

Apache

Apache 插件使用 Apache HTTP 服务器的 mod_status 模块收集服务器性能信息。它依赖于 mod_status 功能,该功能必须在 Apache 配置中显式启用才能访问机器可读的状态页面。此插件允许用户获取与 Apache 运行性能相关的多个指标,包括工作进程状态、连接统计信息和服务器负载,从而有助于实时有效地监控和排除 Web 服务器性能故障。

MySQL

Telegraf 的 SQL 输出插件旨在通过基于传入指标动态创建表和列,将指标数据无缝写入 SQL 数据库。当配置为 MySQL 时,该插件利用 go-sql-driver/mysql,这需要启用 ANSI_QUOTES SQL 模式,以确保正确处理带引号的标识符。这种动态模式创建方法确保每个指标都存储在其自己的表中,其结构源自其字段和标签,从而提供系统性能的详细时间戳记录。该插件的灵活性使其能够处理高吞吐量环境,使其非常适合需要强大、精细的指标日志记录和历史数据分析的场景。

配置

Apache

[[inputs.apache]]
  ## An array of URLs to gather from, must be directed at the machine
  ## readable version of the mod_status page including the auto query string.
  ## Default is "http://localhost/server-status?auto".
  urls = ["http://localhost/server-status?auto"]

  ## Credentials for basic HTTP authentication.
  # username = "myuser"
  # password = "mypassword"

  ## Maximum time to receive response.
  # response_timeout = "5s"

  ## Optional TLS Config
  # tls_ca = "/etc/telegraf/ca.pem"
  # tls_cert = "/etc/telegraf/cert.pem"
  # tls_key = "/etc/telegraf/key.pem"
  ## Use TLS but skip chain & host verification
  # insecure_skip_verify = false

MySQL

[[outputs.sql]]
  ## Database driver
  ## Valid options: mssql (Microsoft SQL Server), mysql (MySQL), pgx (Postgres),
  ##  sqlite (SQLite3), snowflake (snowflake.com) clickhouse (ClickHouse)
  driver = "mysql"

  ## Data source name
  ## The format of the data source name is different for each database driver.
  ## See the plugin readme for details.
  data_source_name = "username:password@tcp(host:port)/dbname"

  ## Timestamp column name
  timestamp_column = "timestamp"

  ## Table creation template
  ## Available template variables:
  ##  {TABLE} - table name as a quoted identifier
  ##  {TABLELITERAL} - table name as a quoted string literal
  ##  {COLUMNS} - column definitions (list of quoted identifiers and types)
  table_template = "CREATE TABLE {TABLE}({COLUMNS})"

  ## Table existence check template
  ## Available template variables:
  ##  {TABLE} - tablename as a quoted identifier
  table_exists_template = "SELECT 1 FROM {TABLE} LIMIT 1"

  ## Initialization SQL
  init_sql = "SET sql_mode='ANSI_QUOTES';"

  ## Maximum amount of time a connection may be idle. "0s" means connections are
  ## never closed due to idle time.
  connection_max_idle_time = "0s"

  ## Maximum amount of time a connection may be reused. "0s" means connections
  ## are never closed due to age.
  connection_max_lifetime = "0s"

  ## Maximum number of connections in the idle connection pool. 0 means unlimited.
  connection_max_idle = 2

  ## Maximum number of open connections to the database. 0 means unlimited.
  connection_max_open = 0

  ## NOTE: Due to the way TOML is parsed, tables must be at the END of the
  ## plugin definition, otherwise additional config options are read as part of the
  ## table

  ## Metric type to SQL type conversion
  ## The values on the left are the data types Telegraf has and the values on
  ## the right are the data types Telegraf will use when sending to a database.
  ##
  ## The database values used must be data types the destination database
  ## understands. It is up to the user to ensure that the selected data type is
  ## available in the database they are using. Refer to your database
  ## documentation for what data types are available and supported.
  #[outputs.sql.convert]
  #  integer              = "INT"
  #  real                 = "DOUBLE"
  #  text                 = "TEXT"
  #  timestamp            = "TIMESTAMP"
  #  defaultvalue         = "TEXT"
  #  unsigned             = "UNSIGNED"
  #  bool                 = "BOOL"
  #  ## This setting controls the behavior of the unsigned value. By default the
  #  ## setting will take the integer value and append the unsigned value to it. The other
  #  ## option is "literal", which will use the actual value the user provides to
  #  ## the unsigned option. This is useful for a database like ClickHouse where
  #  ## the unsigned value should use a value like "uint64".
  #  # conversion_style = "unsigned_suffix"

输入和输出集成示例

Apache

  1. 实时性能监控:使用 Apache 输入插件设置实时仪表板,显示 Apache 服务器的关键性能指标。通过可视化 BusyWorkers 和负载平均值等指标,您可以快速识别性能瓶颈和服务器运行状况问题,从而帮助主动管理 Web 流量负载。

  2. 服务器问题自动警报:实施基于此插件收集的指标的警报,以便在性能下降时通知管理员。例如,如果 BusyWorkers 指标超过某个阈值,则可以触发自动警报,确保及时响应事件以维护正常运行时间和服务的可靠性。

  3. 历史性能分析:将 Apache 插件收集的数据与长期存储解决方案结合使用,以跟踪一段时间内的性能趋势。这些累积的数据有助于了解使用模式、预测资源需求以及就服务器扩展或优化做出明智的决策。

  4. 跨系统监控:使用 Telegraf 的功能,将从 Apache 收集的指标与来自 Web 堆栈其他组件的指标集成,以将数据发送到集中式监控解决方案。这种全面的视图可以简化不同技术之间的故障排除和协调,从而确保整个系统的最佳性能。

MySQL

  1. 实时 Web 分析存储:利用该插件捕获网站性能指标并将其存储在 MySQL 中。此设置使团队能够监控用户交互、分析流量模式并根据实时数据洞察动态调整站点功能。

  2. 物联网设备监控:使用该插件从物联网传感器网络收集指标,并将它们记录到 MySQL 数据库中。此用例支持对设备运行状况和性能进行持续监控,从而实现预测性维护和对异常的即时响应。

  3. 金融交易日志记录:记录具有精确时间戳的高频金融交易数据。这种方法支持强大的审计跟踪、实时欺诈检测以及全面的历史分析,以用于合规性和报告目的。

  4. 应用程序性能基准测试:将该插件与应用程序性能监控系统集成,以将指标记录到 MySQL 中。这有助于进行详细的基准测试和随时间推移的趋势分析,使组织能够有效地识别性能瓶颈并优化资源分配。

反馈

感谢您成为我们社区的一份子!如果您有任何一般性反馈或在这些页面上发现了任何错误,我们欢迎并鼓励您提出意见。请在 InfluxDB 社区 Slack 中提交您的反馈。

强大性能,无限扩展

收集、组织和处理海量高速数据。当您将任何数据视为时间序列数据时,它都更有价值。借助 InfluxDB,这是排名第一的旨在与 Telegraf 协同扩展的时间序列平台。

查看入门方法

相关集成

HTTP 和 InfluxDB 集成

HTTP 插件从一个或多个 HTTP(S) 端点收集指标。它支持各种身份验证方法和数据格式的配置选项。

查看集成

Kafka 和 InfluxDB 集成

此插件从 Kafka 读取消息,并允许基于这些消息创建指标。它支持各种配置,包括不同的 Kafka 设置和消息处理选项。

查看集成

Kinesis 和 InfluxDB 集成

Kinesis 插件允许从 AWS Kinesis 流中读取指标。它支持多种输入数据格式,并提供使用 DynamoDB 的检查点功能,以实现可靠的消息处理。

查看集成