3.数据库层监控
本书重点讲解使用最频繁的MySQL数据库。
（1）监控指标。
-缓存命中率。
-索引使用率。
-单条SQL性能。
(2)监控方法。
淘宝开源工具OrzDBA是淘宝DBA团队开发出来的perl监控脚本，主要功能是监控MySQL数据库。其小巧精致，而且消耗资源也非常少。
最常使用的方法如下：
从上面的结果可以看到,通过这个方法可以监控MySQL的增、删、改、査的速度,缓存命中率，线程连接状态，还有带宽情况，这几个都是性能测试最核心的指标。另夕卜，可以通过调用tcprstat来监控MySQL的响应时间：
其中一些输出的含义如下。
-count表示此间隔内处理完成的请求数量。
-avg表示此间隔内所有完成的请求响应的平均时间。
-95_avg表示此间隔内95%完成的请求的平均响应时间，单位微秒，该值能更好体现MySQL
-Server的査询响应时间的水平。
自定义Shell脚本的方法原理是通过showstatus获取服务器状态信息，我们也可以使用mysqladminextended-status命令获得。
showstatus可以根据需要显示会话级别的统计结果和全局级别的统计结果。例如，显示当前会话级的信息命令showstatuslike"Com_%"；显示全局级别的信息命令showglobalstatus□以下几个参数对MylSAM和InnoDB存储引擎都计数：
Com_select统计执行select操作的次数，一次査询只累加1；
Cominsert统计执行insert操作的次数，对于批量插入的insert操作，只累加一次;
Com_update统计执行update操作的次数；
Com_delete统计执行delete操作的次数。
以下几个参数是针对InnoDB存储引擎计数的，累加的算法也略有不同：
Innodb_rows_read统计select操作返回的行数；
Innodb_rows_inserted统计执行insert操作插入的行数；
Innodb_rows_updated统计执行update操作更新的行数；
Iimodb_rows_deleted统计执行delete操作删除的行数。
以下是用Shell脚本实现的监控模板，供读者借鉴：
提示
目前互联网系统架构多采用分布式和微服务，打造立体化监控体系，提供分布式调用跟踪、梳理服务依赖关系、得到用户行为路径、可视化各个阶段的耗时等服务，对于定位问题和故障给予快速响应。
目前有很多应用性能管理(ApplicationPerformanceManagement,APM)的解决方案(开源的和未开源的)□
Google的Drapper,最早的APMO
鹰眼，阿里未开源内部系统。
听云，国内端到端应用性能管理解决方案提供商。
大众点评CAT,跨服务的跟踪功能与大众点评内部的RPC框架集成。
hydra,京东开源的基于Dubbo的调用分布跟踪系统，与Dubbo框架集成，对于服务级别的跟踪统计，可以无缝接现有业务。
Zipkin方便集成SpringCloud,社区支持的插件包括Dubbo、Rabbit、MySQL、HttpClient等，代码入侵度小。
