#yyds干货盘点# Prometheus Exporter（十五）Microsoft SQL Server Exporter

#yyds干货盘点# Prometheus Exporter（十五）Microsoft SQL Server Exporter

本文已经收录在 Prometheus 合集 Prometheus 都可以采集那些指标？-- 常用 Exporter 合集 中。

前边聊了 MySQL 和 Postgres ，接着我们来看看 Microsoft SQL 的监控吧。这个是我写的关系型数据库监控里最后一个了，工作中遇到 Microsoft SQL 的机会实在太少。Prometheus 官方和社区都没有给出 Microsoft SQL 的 Exporter ，官方推荐了 awaragi 编写的 Exporter 。

安装运行

这个 Exporter 也支持二进制和容器运行。

在运行前，需要创建监控使用的账号和密码。这个账户和密码需要有如下权限：

GRANT VIEW ANY DEFINITION TO GRANT VIEW SERVER STATE TO

如果要使用二进制运行的话，首先需要一个 Nodejs环境，按照 Dockerfile 描述，建议使用 8.4.0 版本。然后下载这个仓库的代码。接着设置用于启动的环境变量

SERVER=sqlserver PORT=sqlport<1433> USERNAME=sqluser PASSWORD=sqluserpassword EXPOSE=webport<4000>

接着启动 Node 进程

node ./index.js

也可以通过环境变量来打开 Debug 模式来进行调试，DEBUG 有两个参数可选，app 和 metrics ，可以都使用，也可以二选一。比如 ：

DEBUG=app,metrics SERVER=192.168.56.101 USERNAME=SA PASSWORD=qkD4x3yy node ./index.js

守护进程，开机自起什么的，各位观众老爷自己处理吧。

如果使用 容器进行启动，那么可以参考下面的启动参数

docker run -e SERVER=192.168.56.101 -e USERNAME=SA -e PASSWORD=qkD4x3yy -e DEBUG=app -p 4000:4000 --name prometheus-mssql-exporter awaragi/prometheus-mssql-exporter

这个镜像支持下面的启动参数，并且默认是通过 4000 的端口来暴露监控数据。

SERVER Microsoft SQL 数据库的 IP 地址 PORT Microsoft SQL 数据库的端口，缺省是 1433 USERNAME 创建好的监控用的用户名 PASSWORD 创建好的监控用的用户名对应的密码 DEBUG 打开 Debug 模式来进行调试，DEBUG 有两个参数可选，app 和 metrics ，可以都使用，也可以二选一。

指标

使用这个 Exporter 可以获取到如下监控指标：

mssql_instance_local_time Number of seconds since epoch on local instancemssql_connections{database,state} Number of active connections mssql_deadlocks Number of lock requests per second that resulted in a deadlock since last restart mssql_user_errors Number of user errors/sec since last restart mssql_kill_connection_errors Number of kill connection errors/sec since last restart mssql_database_state{database} State of each database (0=online 1=restoring 2=recovering 3=recovery pending 4=suspect 5=emergency 6=offline 7=copying 10=offline secondary) mssql_log_growths{database} Total number of times the transaction log for the database has been expanded last restart mssql_database_filesize{database,logicalname,type,filename} Physical sizes of files used by database in KB, their names and types (0=rows, 1=log, 2=filestream,3=n/a 4=fulltext(prior to version 2008 of MS SQL Server)) mssql_page_life_expectancy Indicates the minimum number of seconds a page will stay in the buffer pool on this node without references. The traditional advice from Microsoft used to be that the PLE should remain above 300 seconds mssql_io_stall{database,type} Wait time (ms) of stall since last restart mssql_io_stall_total{database} Wait time (ms) of stall since last restart mssql_batch_requests Number of Transact-SQL command batches received per second. This statistic is affected by all constraints (such as I/O, number of users, cachesize, complexity of requests, and so on). High batch requests mean good throughput mssql_page_fault_count Number of page faults since last restart mssql_memory_utilization_percentage Percentage of memory utilization mssql_total_physical_memory_kb Total physical memory in KB mssql_available_physical_memory_kb Available physical memory in KB mssql_total_page_file_kb Total page file in KB mssql_available_page_file_kb Available page file in KB

这个监控指标数量相对 MySQL 来说，少很多了。

小结

这个 Exporter 我基本上没有使用过，大家使用过程中有问题的话，可以联系作者，看看能否处理。

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