3.9 Zabbix-Server對數據的存儲
無論監控系統采用何種架構，是否使用代理，對于Zabbix-Server來說，數據存儲都是一個非常大的挑戰。通常來說，使用分布式架構，并讓客戶端處于主動模式，會提高Zabbix-Server的吞吐性能。關于構建分布式架構和客戶端主動模式的一些細節問題，請讀者閱讀本書第9章。本節主要講述如何對Zabbix-Server端數據的存儲進行有效優化，這里采用表分區的方式對數據庫進行優化。除此之外，還可以采用分布式數據庫，以及Zabbix 4.0版本所支持的Elasticsearch搜索引擎數據庫，以提高數據庫的性能。
如果讀者對本節內容不是特別感興趣，只是測試驗證功能，則可略過此節，直接閱讀后續的3.10節。
由于整個章節的數據庫環境均為MySQL，故表分區的方式僅針對MySQL。
3.9.1 監控數據的存儲
通過前面的學習，我們知道Zabbix-Server將采集到的數據存儲在數據庫中，也了解到數據存儲的大小與每秒處理的數據量有關，所以數據存儲取決于以下兩個因素。
· New values per second（每秒處理的數據值）:Zabbix-Server從客戶端每秒接收到的數據。
· Housekeeper的設置：對超過存儲期限數據的刪除策略。
Zabbix-Server將采集到的數據主要存儲于歷史表和趨勢表中，對于不同類型的數據，則分別存儲于不同的表中，如表3-7所示。
表3-7 數據存儲表
歷史表的表結構如圖3-30所示，可以看到每個表都有“時間-值”的字段，即監控數據存儲的是一個時間序列值（請參考本書第1章探討的時序數據庫相關知識）。
在趨勢表中都包含最小值（value_min）、最大值（value_max）和平均值（value_avg），圖3-31展示了其表結構。
對于超過存儲期限的數據，Zabbix-Server使用Housekeeper進程進行數據清理。從源碼中我們可以看到，其刪除機制通過housekeeping_history_and_trends函數實現，其核心刪除SQL語句為“delete from %s where itemid=" ZBX_FS_UI64 " and clock＜%d”，具體代碼如下：
shell# cat src/zabbix_server/housekeeper/housekeeper.c static int housekeeping_history_and_trends（int now） { /＊省略非關鍵代碼＊/ for（i = 0; i < rule-＞delete_queue.values_num; i++） { /＊省略非關鍵代碼＊/ /＊從表中刪除大于clock（指定時間區域）的監控項（item）＊/ rc = DBexecute（"delete from %s where itemid=" ZBX_FS_UI64 " and clock＜%d", rule-＞table, item_record-＞itemid, item_record-＞min_clock）; if（ZBX_DB_OK < rc） deleted += rc; } /＊省略非關鍵代碼＊/ } /＊省略非關鍵代碼＊/ return deleted; }
通過閱讀源碼，我們知道了Zabbix-Server對數據的清理是通過SQL語句DELETE來執行刪除動作的。隨著數據存儲的增多，其執行效率會顯著下降。有經驗的讀者都知道，在一個有千萬條、億條記錄的表中執行一條DELETE SQL語句，少則數秒，多則數十分鐘才能夠執行完畢。所以，Housekeeper程序執行的SQL語句會嚴重影響數據庫的性能，從而導致數據庫成為整個監控系統的性能瓶頸。
對于記錄條數很多的表，在SQL優化方案中最常見的方式有橫向擴展和縱向擴展。在這兩種方式中，一是用足夠好的硬件；二是將數據進行分布式存儲。而分表可以看作分布式的一種，即按一定的規則將數據劃分區間，從而避免全表掃描所帶來的性能損失，這樣就可以最大程度地提高性能。在這里我們就采用對表區間進行劃分的方式來優化數據庫。
下面來看一個在線的Zabbix數據庫中歷史表數據量的大小（見圖3-32）。
mysql＞ select table_name, (data_length+index_length)/1024/1024 as total_mb, table_rows from information_schema.tables where table_schema='zabbix';
在history_uint表中，數據達到3.8億條，如果在這個表中執行DELETE的SQL語句，其速度是可想而知的。
在了解了對Zabbix數據庫進行分表的必要性之后，下面介紹如何劃分表的區間。首先，對history表進行區間劃分，這里分區的標準是按天進行劃分的，分區后，會提高查詢數據的效率。如圖3-33所示，基于時間片段，直接找到數據所在的分區，而不用掃描全表進行數據匹配。
有些讀者肯定會想到，既然采用了表分區，那么對過期的數據是否可以通過表分區的規則方法直接刪除，而不再使用效率低下的Housekeeper？答案是可以的，我們可以直接將Housekeeper關閉，使其不再執行DELETE這種落后的方式來刪除數據。在Web頁面中，依次找到Administration→General→Housekeeper，去掉History和Trends選項的勾選狀態，即可關閉History和Trends的Housekeeper功能，如圖3-34所示。
3.9.2 MySQL表分區實例
1．表分區腳本代碼實現
以下腳本實現對數據庫zabbix的表分區：
shell# vim /usr/sbin/partitiontables_zabbix.sh #! /bin/bash # author: itnihao # date: 2018-06-06 # funtion: create parition for zabbix MySQL # repo: #配置環境變量，讀者可根據實際情況修改 ZABBIX USER="zabbix" ZABBIX PWD="zabbix" ZABBIX DB="zabbix" ZABBIX PORT="3306" ZABBIX HOST="127.0.0.1" MYSQL BIN="mysql" #歷史數據保留時間，單位是“天”，讀者可根據實際情況修改 HISTORY DAYS=30 #趨勢數據保留時間，單位是“月”，讀者可根據實際情況修改 TREND MONTHS=12 HISTORY_TABLE="history history_log history_str history_text history_uint" TREND_TABLE="trends trends_uint" #MySQL連接命令，如果讀者的MySQL為非標準安裝路徑，可增加--socket=參數 MYSQL_CMD=$（echo ${MYSQL_BIN} -u${ZABBIX_USER} -p${ZABBIX_PWD} -P${ZABBIX_PORT} -h${ZABBIX_HOST} ${ZABBIX_DB}） function create_partitions_history（）{ #給歷史表創建分區 for PARTITIONS_CREATE_EVERY_DAY in $（date +"%Y%m%d"）$（date+"%Y%m%d" --date='1 days'）$（date +"%Y%m%d" --date='2 days'）$（date+"%Y%m%d" --date='3 days'） $（date +"%Y%m%d" --date='4 days'）$（date+"%Y%m%d" --date='5 days'）$（date +"%Y%m%d" --date='6 days'）$（date+"%Y%m%d" --date='7 days'） do TIME_PARTITIONS=$（date -d "$（echo ${PARTITIONS_CREATE_EVERY_DAY}23:59:59）" +%s） for TABLE_NAME in ${HISTORY_TABLE} do SQL1=$（echo "show create table ${TABLE_NAME}; "） RET1=$（${MYSQL_CMD} -e "${SQL1}"|grep "PARTITION BY RANGE"|wc -l） #表結構中的表分區不存在，創建將表修改為支持分區的表結構 if [ "${RET1}" == "0" ]; then SQL2=$（echo "ALTER TABLE $TABLE_NAME PARTITION BY RANGE（clock）（PARTITION p${PARTITIONS_CREATE_EVERY_DAY} VALUES LESS THAN（${TIME_PARTITIONS}））; "） RET2=$（${MYSQL_CMD} -e "${SQL2}"） if [ "${RET2}" ! = "" ]; then echo ${RET2} echo "${SQL2}" else printf "table %-12s create partitions p${PARTITIONS_CREATE_EVERY_DAY}\n" ${TABLE_NAME} fi continue fi #表結構中的表分區已經存在，則可以創建新的分區 if [ "${RET1}" ! = "0" ]; then SQL3=$（echo "show create table ${TABLE_NAME}; "） RET3=$（${MYSQL_CMD} -e "${SQL3}"|grep "p${PARTITIONS_CREATE_EVERY_DAY}"|wc -l） if["${RET3}"=="0"];then TIME_PARTITIONS=$（date -d "$（echo ${PARTITIONS_CREATE_EVERY_DAY} 23:59:59）" +%s） SQL4=$（echo"ALTERTABLE$TABLE_NAMEADDPARTITION（PARTITIONp${PARTITIONS_CREATE_EVERY_DAY}VALUESLESSTHAN（${TIME_PARTITIONS}））;"） RET4=$（${MYSQL_CMD} -e "${SQL4}"） if["${RET4}"!=""];then echo ${RET4} echo "${SQL4}" else printf "table %-12s create partitions p${PARTITIONS_CREATE_EVERY_DAY}\n" ${TABLE_NAME} fi fi fi done done } function drop_partitions_history（）{ #刪除歷史表分區 for PARTITIONS_DELETE_DAYS_AGO in $（date +"%Y%m%d" --date="${HISTORY_DAYS} days ago"） do for TABLE_NAME in ${HISTORY_TABLE} do SQL=$（echo-e"showcreatetable${TABLE_NAME};"） RET=$（${MYSQL_CMD} -e "${SQL}"|grep "p${PARTITIONS_DELETE_DAYS_AGO}"|wc -l） if["${RET}"=="1"];then SQL=$（echo"ALTERTABLE${TABLE_NAME}DROPPARTITION p${PARTITIONS_DELETE_DAYS_AGO};"） RET=$（${MYSQL_CMD} -e "${SQL}"） if["${RET}"!=""];then echo ${RET} echo "${SQL}" else printf "table %-12s drop partitions p${PARTITIONS_DELETE_DAYS_AGO}\n" ${TABLE_NAME} fi fi done done } function create_partitions_trend（）{ #創建趨勢表分區 for PARTITIONS_CREATE_EVERY_MONTHS in $（date +"%Y%m"）$（date +"%Y%m"--date='1 months'） $（date +"%Y%m" --date='2 months'） $（date +"%Y%m" --date='3 months'）$（date +"%Y%m" --date='4 months'）$（date +"%Y%m" --date='5 months'） do TIME_PARTITIONS=$（date -d "$（echo ${PARTITIONS_CREATE_EVERY_MONTHS}01 00:00:00）" +%s） for TABLE_NAME in ${TREND_TABLE} do SQL1=$（echo "show create table ${TABLE_NAME}; "） RET1=$（${MYSQL_CMD}-e"${SQL1}"|grep "PARTITION BY RANGE"|wc -l） #表結構中的表分區不存在，創建將表修改為支持分區的表結構 if [ "${RET1}" == "0" ]; then SQL2=$（echo "ALTER TABLE $TABLE_NAME PARTITION BY RANGE（clock）（PARTITION p${PARTITIONS_CREATE_EVERY_MONTHS} VALUES LESS THAN（${TIME_PARTITIONS}））; "） RET2=$（${MYSQL_CMD} -e "${SQL2}"） if [ "${RET2}" ! = "" ]; then echo ${RET2} echo "${SQL2}" else printf "table %-12s create partitions p${PARTITIONS_CREATE_EVERY_MONTHS}\n" ${TABLE_NAME} fi continue fi #表結構中的表分區已經存在，則可以創建新的分區 if [ "${RET1}" ! = "0" ]; then SQL3=$（echo "show create table ${TABLE_NAME}; "） RET3=$（${MYSQL_CMD} -e "${SQL3}"|grep "p${PARTITIONS_CREATE_EVERY_MONTHS}"|wc -l） if [ "${RET3}" == "0" ]; then SQL4=$（echo "ALTER TABLE ${TABLE_NAME} ADD PARTITION（PARTITION p${PARTITIONS_CREATE_EVERY_MONTHS} VALUES LESS THAN（${TIME_PARTITIONS}））; "） RET4=$（${MYSQL_CMD} -e "${SQL4}"） if [ "${RET4}" ! = "" ]; then echo ${RET4} echo "${SQL4}" else printf "table %-12s create partitions p${PARTITIONS_CREATE_EVERY_MONTHS}\n" ${TABLE_NAME} fi fi fi done done } function drop_partitions_trend（）{ #刪除趨勢表分區 for PARTITIONS_DELETE_MONTHS_AGO in $（date +"%Y%m" --date="${TREND_MONTHS} months ago"） do for TABLE_NAME in ${TREND_TABLE} do SQL=$（echo "show create table ${TABLE_NAME}; "） RET=$（${MYSQL_CMD} -e "${SQL}"|grep "p${PARTITIONS_DELETE_MONTHS_AGO}"|wc -l） if [ "${RET}" == "1" ]; then SQL=$（echo "ALTER TABLE ${TABLE_NAME} DROP PARTITION p${PARTITIONS_DELETE_MONTHS_AGO}; "） RET=$（${MYSQL_CMD} -e "${SQL}"） if [ "${RET}" ! = "" ]; then echo ${RET} echo "${SQL}" else printf "table %-12s drop partitions p${PARTITIONS_DELETE_MONTHS_AGO}\n" ${TABLE_NAME} fi fi done done } function main（）{ create_partitions_history create_partitions_trend drop_partitions_history drop_partitions_trend } main
注意：該腳本在Zabbix 3.0和4.0版本中均測試通過，適用于已經安裝過Zabbix但未進行表分區的數據庫；對于已經在線運行的環境，Zabbix數據庫中的表數據量會比較大，執行此腳本的時間會非常長，筆者測試時遇到過長達10多個小時表分區仍未執行完畢的情況，故建議讀者先清空history、trends表中數據（注意，歷史記錄會全部被清空），再執行。清空語句如下：
mysql＞ use zabbix; mysql＞ truncate table history; mysql＞ optimize table history; mysql＞ truncate table history_str; mysql＞ optimize table history_str; mysql＞ truncate table history_uint; mysql＞ optimize table history_uint; mysql＞ truncate table history_log; mysql＞ optimize table history_log; mysql＞ truncate table history_text; mysql＞ optimize table history_text; mysql＞ truncate table trends; mysql＞ optimize table trends; mysql＞ truncate table trends_uint; mysql＞ optimize table trends_uint;
2．運行表分區腳本
為了防止網絡中斷后引起腳本運行中斷而造成數據庫故障，我們應該選用screen后臺執行的方法。如果沒有screen程序，請先安裝（運維人員要處處持有謹慎態度）。
shell# screen -R zabbix shell# sh partitiontables_zabbix.sh table history create partitions p20180716 table history_log create partitions p20180716 table history_str create partitions p20180716 table history_text create partitions p20180716 table history_uint create partitions p20180716 table history create partitions p20180717 table history_log create partitions p20180717 table history_str create partitions p20180717 table history_text create partitions p20180717 table history_uint create partitions p20180717 #中間省略部分輸出內容 table trends create partitions p201807 table trends_uint create partitions p201807 table trends create partitions p201808 table trends_uint create partitions p201808
退出screen，腳本將在后臺執行。方法如下：
按“Ctrl+A”組合鍵之后，再按“Ctrl+D”組合鍵。
進入screen，可以查看后臺運行的任務：
shell# screen -R zabbix
注意：嚴禁在腳本運行的過程中中斷腳本的運行，否則可能造成表的損壞。腳本運行完畢后，請讀者手動添加定時任務（用于每天創建新的表空間），每天凌晨運行。
shell# crontab -e 1 0 ＊ ＊ ＊ /usr/sbin/partitiontables_zabbix.sh Shell# chmod 700 /usr/sbin/partitiontables_zabbix.sh
驗證表分區是否成功，可以查看history表結構，輸出如下：
MariaDB [zabbix]＞ show create table history\G; ＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊ 1. row ＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊＊ Table: history Create Table: CREATE TABLE `history`（ `itemid` bigint（20）unsigned NOT NULL, `clock` int（11）NOT NULL DEFAULT '0', `value` double（16,4）NOT NULL DEFAULT '0.0000', `ns` int（11）NOT NULL DEFAULT '0', KEY`history_1`（`itemid`,`clock`） ）ENGINE=InnoDB DEFAULT CHARSET=utf8 /＊!50100 PARTITION BY RANGE ( clock) (PARTITION p20180716 VALUES LESS THAN (1531756799) ENGINE = InnoDB, PARTITION p20180717 VALUES LESS THAN (1531843199) ENGINE = InnoDB, PARTITION p20180718 VALUES LESS THAN (1531929599) ENGINE = InnoDB, PARTITION p20180719 VALUES LESS THAN (1532015999) ENGINE = InnoDB, PARTITION p20180720 VALUES LESS THAN (1532102399) ENGINE = InnoDB, PARTITION p20180721 VALUES LESS THAN (1532188799) ENGINE = InnoDB, PARTITION p20180722 VALUES LESS THAN (1532275199) ENGINE = InnoDB, PARTITION p20180723 VALUES LESS THAN (1532361599) ENGINE = InnoDB)＊/ /＊粗體字部分為表分區＊/ 1 row in set（0.00 sec） ERROR: No query specified MariaDB [zabbix]＞
在上面的分區中，時間戳使用的是數值，若需將特定日期轉換為時間戳，則可以通過Linux下的date命令直接進行轉換。
在表分區中，使用的是時間戳格式進行日期區間劃分的，如需將時間轉換為時間戳數值格式，則可以使用如下命令進行轉換：
shell# date -d "2018-07-16" +%s
1531756799
將時間戳數值轉換為時間格式，命令如下：
shell# date -d @1531756799 "+%Y-%m-%d"
2018-07-16
下面的SQL查詢語句用于查詢指定時間段的數據，以驗證數據是否寫入。
mysql＞ select count(＊) from history where clock ＞ 1531670399 and clock＜1531756799; +----------+ | count（＊）| +----------+ | 1356 | +----------+ 1 row in set（0.13 sec） mysql＞ select count(＊) from history_uint where clock ＞ 1531670399 and clock ＜1531756799; +----------+ | count（＊）| +----------+ | 6302 | +----------+ 1 row in set（0.05 sec）
至此，表分區已經完成，這對提高數據庫的性能具有重要的作用。對MySQL的優化還可以通過調整其本身的配置參數來進行。
若讀者想了解更多關于表分區的知識，可以訪問以下地址：
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