• Sy chevron_right

      Местонахождение устройства в панели проблем Zabbix 3.4

      pubsub.slavino.sk / sysadmblog · Sunday, 13 September, 2020 - 08:00 edit · 1 minute

    На стартовой странице веб-интерфейса Zabbix по умолчанию отображается список актуальных проблем. Самая важная информация в этом списке - это время начала проблемы, узел сети, срабтавший триггер и длительность проблемы, но нет никакой информации о местоположении устройства. Если у вас небольшая сеть, расположенная не более чем по нескольким десяткам адресов, то хорошая система именования устройств может решить проблему поиска местонахождения устройства. Если же количество адресов, по которым находятся устройства, достигает нескольких тысяч, то правильное именование устройств становится трудной задачей.

    В Zabbix'е к каждому устройству можно прикрепить так называемые «инвентарные данные», среди которых есть поле адреса. Было бы неплохо показывать это поле в списке проблем, чтобы можно было без лишних телодвижений определить адрес устройства. К сожалению, Zabbix не предоставляет для этого штатных средств. Но к счастью, это можно сделать, внеся в исходный текст веб-интерфейса Zabbix небольшую правку.

    Интересующий нас виджет находится в файле frontends/php/app/views/monitoring.widget.problems.view.php

    Этот виджет фигурирует в списке маршрутов в файле frontends/php/include/classes/mvc/CRouter.php:
    'widget.problems.view'  => ['CControllerWidgetProblemsView',    'layout.widget',                'monitoring.widget.problems.view'],
    Класс CControllerWidgetProblemsView описан в файле frontends/php/app/controllers/CControllerWidgetProblemsView.php. Именно в этом классе готовятся данные, которые потом будут использованы в виджете для отображения. Данные об узлах, связанных с триггерами, в этом классе формируется при помощи функции getTriggersHostsList.

    Определение функции getTriggersHostsList находится в файле frontends/php/include/triggers.inc.php, для получения списка узлов с триггерами используется метод API host.get :
    $db_hosts = $hostids
    ? API::Host()->get([
    'output' => ['hostid', 'name', 'status', 'maintenanceid', 'maintenance_status', 'maintenance_type'],
    'selectGraphs' => API_OUTPUT_COUNT,
    'selectScreens' => API_OUTPUT_COUNT,
    'hostids' => array_keys($hostids),
    'preservekeys' => true
    ])
    : [];
    Внесём правку, которая добавит в этот список строку местоположения устройства из его инвентарных данных:
    Index: zabbix-3.4.12-1+buster/frontends/php/include/triggers.inc.php
    ===================================================================
    --- zabbix-3.4.12-1+buster.orig/frontends/php/include/triggers.inc.php
    +++ zabbix-3.4.12-1+buster/frontends/php/include/triggers.inc.php
    @@ -2170,6 +2170,7 @@ function getTriggersHostsList(array $tri
    'output' => ['hostid', 'name', 'status', 'maintenanceid', 'maintenance_status', 'maintenance_type'],
    'selectGraphs' => API_OUTPUT_COUNT,
    'selectScreens' => API_OUTPUT_COUNT,
    + 'selectInventory' => ['location'],
    'hostids' => array_keys($hostids),
    'preservekeys' => true
    ])
    Теперь эти данные нужно отобразить в виджете. Внесём соответствующую правку в файл frontends/php/app/views/monitoring.widget.problems.view.php:
    Index: zabbix-3.4.12-1+buster/frontends/php/app/views/monitoring.widget.problems.view.php
    ===================================================================
    --- zabbix-3.4.12-1+buster.orig/frontends/php/app/views/monitoring.widget.problems.view.php
    +++ zabbix-3.4.12-1+buster/frontends/php/app/views/monitoring.widget.problems.view.php
    @@ -54,6 +54,7 @@ $table = (new CTableInfo())
    $show_recovery_data ? _('Status') : null,
    _('Info'),
    ($data['sortfield'] === 'host') ? [_('Host'), $sort_div] : _('Host'),
    + ($data['sortfield'] === 'location') ? [_('Location'), $sort_div] : _('Location'),
    [
    ($data['sortfield'] === 'problem') ? [_('Problem'), $sort_div] : _('Problem'),
    ' • ',
    @@ -198,11 +199,19 @@ foreach ($data['data']['problems'] as $e
    ];
    }

    + $trigger_hosts = array_values($data['data']['triggers_hosts'][$trigger['triggerid']]);
    + $locations = array();
    + foreach($trigger_hosts as $host)
    + {
    + $locations[] = $host['inventory']['location'];
    + }
    +
    $table->addRow(array_merge($row, [
    $show_recovery_data ? $cell_r_clock : null,
    $show_recovery_data ? $cell_status : null,
    makeInformationList($info_icons),
    $triggers_hosts[$trigger['triggerid']],
    + join(', ', $locations),
    $description,
    (new CCol(
    ($problem['r_eventid'] != 0)
    Как видно, в правке:
    1. в таблицу был добавлен заголовок новой колонки Location,
    2. по каждому из триггеров формируется строка со списком адресов узлов, на значения элементов данных из которых опирается этот триггер,
    3. строки с адресами через запятую с пробелом склеиваются в одну строку,
    4. полученная строка добавляется в строку таблицы, в колонку Location.
    Готовую заплатку можно взять по ссылке zabbix3_4_12_frontend_location.patch .

    Značky: #3.4, #debian, #zabbix, #linux, #Linux, #buster, #php

    • Sy chevron_right

      Контроль параметров S.M.A.R.T. накопителей SSD через Zabbix

      pubsub.slavino.sk / sysadmblog · Sunday, 30 August, 2020 - 08:00 edit · 1 minute


    В этой статье описывается доработка шаблона Zabbix из статьи Контроль параметров S.M.A.R.T. жёстких дисков через Zabbix . Имеющийся шаблон пригоден только для контроля жётских дисков, а в этой статье я опишу доработки, которые позволят контролировать как состояние жёстких дисков, так и накопителей SSD Micron 5200 MAX. Этот шаблон может подойти и для других моделей накопителей, если они поддерживают необходимые атрибуты S.M.A.R.T., но на других накопителях не тестировался.

    Попутно в шаблон были внесены доработки, аналогичные описанным в статье Контроль в Zabbix параметров SMART дисков, подключенных к аппаратному RAID-массиву . Вместо общего порога для всех дисков по количесвту перемещённых секторов и секторов, ожидающих перемещения, на этот раз в шаблоне предусмотрена индивидуальная настройка порогов для каждого из дисков.

    Атрибуты S.M.A.R.T. и коэффициент усиления записи

    Документация на атрибуты S.M.A.R.T. доступна по ссылке TN-FD-22: Client SATA SSD SMART Attribute Reference

    С точки зрения контроля состояния накопителей SSD наиболее интересны следующие атрибуты:
    202 Percent_Lifetime_Used Процент использования ресурса диска (100% - полностью изношен)
    246 Total_Host_Sector_Write Количество записанных секторов
    247 Host_Program_Page_Count Количество записанных страниц
    248 Bckgnd_Program_Page_Cnt Количество страниц, записанных контроллером
    На твердотельных накопителях единицей чтения и записи является страница, размер которой обычно больше логического размера сектора диска. По мере повторных перезаписей страница изнашивается и запись на неё становится всё менее надёжной. Количество гарантированных производителем успешных перезаписей страницы называется ресурсом. Чтобы снизить вероятность потери информации, контроллер накопителя ведёт учёт количества операций перезаписи каждой страницы. При любом изменении информации в логическом секторе диска контроллер выбирает из всех имеющихся свободных страниц наименее изношенные и копирует данные на неё. Контроллер имеет возможность посчитать изношенность всего накопителя в целом и отражает это значение в атрибуте Percent_Lifetime_Used.

    Также производитель регламентирует в технических характеристиках накопителя гарантированный объём записанных на диск данных - TBW, Total Bytes Written. Например, исходя из технических характеристик накопителей, указанных на странице Micron 5200 series of SATA SSDs , на SSD Micron модели 5200 MAX 480Gb можно записать 4.38 петабайт данных. Контроллер накопителя ведёт учёт количества записанных 512-байтных секторов в атрибуте Total_Host_Sector_Write.

    Страницы группируются в блоки. Для того, чтобы записать в страницу новое содержимое, необходимо выполнить операцию очистки всего блока. Из-за этого перезапись одного логического сектора может приводить к перезаписи в несколько раз большего объёма данных на SSD. Отношение реально записанного объёма данных к объёму, который просила записать операционная система, называется коэффициентом усиления записи (Write Amplification Factor). Посчитать его можно воспользовавшись значениями атрибутов S.M.A.R.T. Host_Program_Page_Count и Bckgnd_Program_Page_Cnt по следующей формуле:
    WAF = (Host_Program_Page_Count + Bckgnd_Program_Page_Cnt) / Host_Program_Page_Count

    Доработка конфигурации агента Zabbix

    Во-первых, нам полезно определять тип накопителя: жёсткий диск или твердотельный накопитель.

    Для этого я воспользовался полем Rotation Rate, в котором содержится частота вращения диска в оборотах в минуту. Если это поле не содержит числа, то будем считать накопитель твердотельным. В таком случае частота вращения диска равняется нулю. Добавим в файл конфигурации Zabbix-агента /etc/zabbix/zabbix_agentd.conf «пользовательский параметр» для определения частоты вращения диска:
    UserParameter=smart.rpm[*],/usr/bin/sudo /usr/sbin/smartctl -i $1 2>&1 | /usr/bin/awk -F: '$$1 ~ /^Rotation Rate$/ { match($$2, /[0-9]+/); if (RSTART > 0) { print substr($$2, RSTART, RLENGTH); } else { print 0 } }'
    Для контроля процента использованного ресурса, объёма записанных данных и коэффициента усиления записи добавим в конфигурацию Zabbix-агента /etc/zabbix/zabbix_agentd.conf ещё три «пользовательских параметра»:
    UserParameter=smart.ssd.used[*],/usr/bin/sudo /usr/sbin/smartctl -A $1 2>&1 | /usr/bin/awk 'BEGIN { p = 0; } /^202 / { p = $$10; } END { print p; }'
    UserParameter=smart.ssd.written[*],/usr/bin/sudo /usr/sbin/smartctl -A $1 2>&1 | /usr/bin/awk 'BEGIN { w = 0; } /^246 / { w = $$10 * 512; } END { print w; }'
    UserParameter=smart.ssd.waf[*],/usr/bin/sudo /usr/sbin/smartctl -A $1 2>&1 | /usr/bin/awk 'BEGIN { hw = 1; cw = 0; } /^247 / { hw = $$10; } /^248 / { cw = $$10; } END { print (hw + cw) / hw; }'
    После внесения изменений в конфигурацию Zabbix-агента, не забудьте его перезапустить:
    # systemctl restart zabbix-agent

    Доработка шаблонов для Zabbix

    Я обновил два шаблона, описанных ранее, для контроля параметров S.M.A.R.T. твердотельных накопителей. Взять их можно по прежним ссылкам:
    В обоих шаблонах имеется элемент данных для низкоуровневого обнаружения, который находит все имеющиеся в системе диски, поддерживающие S.M.A.R.T.:
    smart2_lld.png.png
    Есть прототипы элементов данных, с помощью которых контролируется: статус здоровья диска, количество перемещённых секторов, секторов, ожидающих перемещения, температура жёсткого диска. Значения этих данных для каждого из жёстких дисков снимаются раз в 10 минут. Раз в час для каждого жёсткого диска запрашивается модель и серийный номер - они могут пригодиться, когда понадобится заменить один из жёстких дисков:
    smart2_itemprototypes.png
    Имеется три прототипа триггеров, который будут созданы для каждого обнаруженного жёсткого диска. Самый главный триггер срабатывает в том случае, когда S.M.A.R.T. явным образом сообщает о неисправности диска. Два других триггера срабатывают при превышении лимита неисправных секторов или секторов, ожидающих перемещения:
    smart2_triggerprototypes.png
    Лимиты для двух последних триггеров можно задать через соответствующие макросы - {$SMART_REALLOCATED_LIMIT} и {$SMART_PENDING_LIMIT}:
    smart_macros.png
    На картинке заданы нулевые лимиты, поэтому триггеры будут срабатывать при появлении хотя бы одного подозрительного сектора на диске. Если вы посчитали, что проблемных секторов не так уж и много, то можно задать новые значения макросов индивидуально в самом наблюдаемом узле Zabbix.

    Как можно заметить, в выражениях триггеров эти макросы используются в виде {$SMART_REALLOCATED_LIMIT:"{#SMART}"}. Макросы такого вида описаны в Руководстве по Zabbix, 7 Настройка, 10 Макросы, 2 Пользовательские макросы, Контекст пользовательских макросов .

    При срабатывании триггера вида «/dev/sda: Количество перемещённых секторов 13 > 0» можно переопределить значение макроса для конкретного диска. Чтобы погасить этот триггер, на уровне узла можно определить макрос {$SMART_REALLOCATED_LIMIT:"/dev/sda"} со значением 13. Порог срабатывания триггеров на других жёстких дисках останется прежним - будет использоваться значение по умолчанию, взятое из шаблона.

    Наконец, снимаемые данные в случае упомянутых твердотельных накопителей Micron SSD 5200 MAX выглядят следующим образом:
    smart2_lastdata.png

    Značky: #smart, #linux, #ssd, #debian, #buster, #3.4, #zabbix, #Linux

    • Sy chevron_right

      История и тенденции Zabbix в TokuDB

      pubsub.slavino.sk / sysadmblog · Sunday, 16 August, 2020 - 08:00 edit · 6 minutes

    Одной из самых тяжело решаемых проблем, с которой сталкиваются системные администраторы, использующие систему мониторинга Zabbix, является проблема недостаточной производительности дисковой подсистемы.

    Первая рекомендация, которой стоит попробовать воспользоваться - это, конечно-же, удаление ненужных элементов данных, пересмотр периодичности их съёма в пользу более длительных интервалов, уменьшение длительности хранения данных. Чем меньше данных в таблицах истории, тем быстрее происходит работа с данными. Ускоряется поиск, т.к. становятся короче индексы, ускоряется чтение, т.к. в выборку для отображения на графике попадает меньше данных, запись данных тоже ускоряется, т.к. чем меньше данных в таблице, тем быстрее обновляются индексы. Кроме того, если все часто требуемые данные будут умещаться в оперативной памяти СУБД, работа с данными существенно ускорится.

    Если первая рекомендация не помогает, тогда нужно приступать к чуть более сложным методам методам: нужно заняться оптимизацией производительности СУБД и сервера.

    В случае с MySQL первым делом нужно убедиться, что база данных не находится в одном файле и, при необходимости, разнести таблицы по разным файлам: сделать полную резервную копию, удалить базы данных, включить innodb_file_per_table=YES, перезапустить MySQL, восстановить базы данных из резервных копий.

    Другой важный шаг: нужно убедиться, что основной буфер СУБД, размер которого настраивается через innodb_buffer_pool_size, имеет максимально доступный объём. Чем больше объём этого буфера, тем больше «горячих», часто требуемых данных, может в нём уместиться. Идеально, если вся СУБД умещается в оперативной памяти целиком. На практике, однако, это редко достижимо, т.к. таблицы истории и тенденций в базе данных Zabbix могут достигать сотен гигабайт. В любом случае, если есть возможность, лучше увеличить объём оперативной памяти на сервере с СУБД.

    Также стоит обратить внимание на размеры журналов innodb_log_file_size: Zabbix пишет много данных и размер этих файлов должен соответствовать объёму данных, которые записываются системой в секунду (лимит для этой опции - 2 гигабайта). Оборотной стороной больших журналов является более длительный запуск сервера MySQL.

    Когда выполнены предыдущие рекомендации - на контроле есть только самое необходимое, данные снимаются с разумными интервалами времени, произведена оптимизация настроек - следующим этапом обычно идёт отключение HouseKeeper'а и секционирование таблиц истории и тенденций. Понять, о том что настало время отключать HouseKeeper, можно обратившись ко внутреннему мониторингу Zabbix. Если на графиках процесс HouseKeeper почти постоянно используется на 100%, а увеличение настроек HouseKeepingFrequency и HouseKeeperDelete не приводят к желаемому эффекту, значит пора. Zabbix не имеет официальной поддержки секционирования таблиц, однако можно найти готовые инструкции для его настройки.

    Ранее я использовал для разбивки таблиц на секции вот эту статью на wiki-странице Zabbix: Docs/howto/mysql partitioning , однако впоследствии стал пользоваться вот этой статьёй: Docs/howto/mysql partition . У второй статьи есть два преимущества:
    1. при её использовании в базе данных Zabbix не нужно создавать дополнительную нестандартную таблицу manage_partitions,
    2. при её использовании имеется возможность делить таблицы не только на секции месячного или суточного размера, но и на секции произвольного размера, в том числе более мелкого.
    Наконец, в интернете можно встретить советы по смене движка таблиц истории и тенденций с родного для MySQL движка InnoDB на движок TokuDB с технологией «фрактальных индексов». Также вместе с этим движком рекомендуют использовать «кластерные индексы», когда индексы хранятся вместе с данными, и сжатие данных в таблицах.

    Изначально TokuDB был ответвлением MySQL, в котором фирма Tokutek реализовала собственную технологию «фрактальных индексов». Позже исходные тексты TokuDB стали доступны под свободной лицензией и на их основе был реализован плагин, пригодный подключению как к оригинальной СУБД MySQL, так и к её ответвлениям - MariaDB и Percona.

    Включение плагина TokuDB в MariaDB

    Мне удавалось успешно настраивать TokuDB на Debian Stretch и Debian Buster. Установку и настройку MariaDB оставим за скобками нашего обсуждения. Будем считать, что система мониторинга уже развёрнута и использует MariaDB, а таблицы истории и тенденций пока что хранятся в таблицах формата InnoDB.

    Первым делом установим пакет с плагином, который добавляет в MariaDB поддержку формата хранения таблиц TokuDB:
    # apt-get install mariadb-plugin-tokudb
    Вместе с пакетом будет установлен дополнительный файл конфигурации /etc/mysql/mariadb.conf.d/tokudb.cnf, в котором указан путь к библиотеке libjemalloc. В случае с Debian Stretch это будет путь /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libjemalloc.so.1 В случае с Debian Buster это будет путь /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libjemalloc.so.2 Прежде чем продолжать, стоит удостовериться, что этот файл действительно сущетсвует в системе, т.к. при обновлении операционной системы до свежего релиза в файле конфигурации мог остаться устаревший путь. В Debian Stretch этот файл устанавливается с пакетом libjemalloc1, а в Debian Buster - пакетом libjemalloc2. Необходимо установить соответствующий пакет и исправить путь к файлу в файле конфигурации.

    Теперь нужно убедиться, что в системе отключена прозрачная поддержка огромных страниц (Transparent Hugepages). Для этого запускаем следующую команду:
    $ cat /sys/kernel/mm/transparent_hugepage/enabled
    Если команда поругалась на отсутствие файла, значит прозрачная поддержка огромных страниц уже отключена и делать больше ничего не нужно. Также ничего не нужно делать, если команда вывела следующее:
    always madvise [never]
    Если же команда вывела приведённый ниже текст, то прозрачная поддержка огромных страниц включена и её необходимо отключить:
    [always] madvise never
    Открываем файл /etc/default/grub, находим переменную GRUB_CMDLINE_LINUX и добавляем в список опций опцию transparent_hugepage=never. В результате должно получиться что-то такое:
    GRUB_CMDLINE_LINUX="ipv6.disable=1 transparent_hugepage=never"
    Теперь нужно обновить конфигурацию загрузчика следующей командой:
    # update-grub
    Осталось перезагрузить систему и убедиться в том, что прозрачная поддержка огромных страниц действительно отключилась.

    Все описанные выше действия, необходимые для включения плагина TokuDB, можно найти в официальной документации MariaDB, на странице Installing TokuDB .

    Создание новых таблиц истории и тенденций

    Если база данных только создана и не содержит исторических данных и данных тенденций, то можно просто удалить существующие таблицы:
    DROP TABLE history;
    DROP TABLE history_uint;
    DROP TABLE history_str;
    DROP TABLE history_log;
    DROP TABLE history_text;
    DROP TABLE trends;
    DROP TABLE trends_uint;
    Если же нужно выполнить миграцию существующей инсталляции Zabbix, тогда лучше сначала переименовать существующие таблицы истории и тенденций:
    RENAME TABLE history TO history_bak;
    RENAME TABLE history_uint TO history_uint_bak;
    RENAME TABLE history_str TO history_str_bak;
    RENAME TABLE history_log TO history_log_bak;
    RENAME TABLE history_text TO history_text_bak;
    RENAME TABLE trends TO trends_bak;
    RENAME TABLE trends_uint TO trends_uint_bak;
    Вместо прежних таблиц нужно будет создать новые пустые таблицы истории и тенденций, сначала без разбивки на секции, с помощью следующих SQL-запросов:
    CREATE TABLE `history` (
    `itemid` bigint unsigned NOT NULL,
    `clock` integer DEFAULT '0' NOT NULL,
    `value` double(16,4) DEFAULT '0.0000' NOT NULL,
    `ns` integer DEFAULT '0' NOT NULL
    ) ENGINE=TokuDB COMPRESSION=TOKUDB_LZMA;
    CREATE INDEX `history_1` ON `history` (`itemid`,`clock`) CLUSTERING=yes;

    CREATE TABLE `history_uint` (
    `itemid` bigint unsigned NOT NULL,
    `clock` integer DEFAULT '0' NOT NULL,
    `value` bigint unsigned DEFAULT '0' NOT NULL,
    `ns` integer DEFAULT '0' NOT NULL
    ) ENGINE=TokuDB COMPRESSION=TOKUDB_LZMA;
    CREATE INDEX `history_uint_1` ON `history_uint` (`itemid`,`clock`) CLUSTERING=yes;

    CREATE TABLE `history_str` (
    `itemid` bigint unsigned NOT NULL,
    `clock` integer DEFAULT '0' NOT NULL,
    `value` varchar(255) DEFAULT '' NOT NULL,
    `ns` integer DEFAULT '0' NOT NULL
    ) ENGINE=TokuDB COMPRESSION=TOKUDB_LZMA;
    CREATE INDEX `history_str_1` ON `history_str` (`itemid`,`clock`) CLUSTERING=yes;

    CREATE TABLE `history_log` (
    `itemid` bigint unsigned NOT NULL,
    `clock` integer DEFAULT '0' NOT NULL,
    `timestamp` integer DEFAULT '0' NOT NULL,
    `source` varchar(64) DEFAULT '' NOT NULL,
    `severity` integer DEFAULT '0' NOT NULL,
    `value` text NOT NULL,
    `logeventid` integer DEFAULT '0' NOT NULL,
    `ns` integer DEFAULT '0' NOT NULL
    ) ENGINE=TokuDB COMPRESSION=TOKUDB_LZMA;
    CREATE INDEX `history_log_1` ON `history_log` (`itemid`,`clock`) CLUSTERING=yes;

    CREATE TABLE `history_text` (
    `itemid` bigint unsigned NOT NULL,
    `clock` integer DEFAULT '0' NOT NULL,
    `value` text NOT NULL,
    `ns` integer DEFAULT '0' NOT NULL
    ) ENGINE=TokuDB COMPRESSION=TOKUDB_LZMA;
    CREATE INDEX `history_text_1` ON `history_text` (`itemid`,`clock`) CLUSTERING=yes;

    CREATE TABLE `trends` (
    `itemid` bigint unsigned NOT NULL,
    `clock` integer DEFAULT '0' NOT NULL,
    `num` integer DEFAULT '0' NOT NULL,
    `value_min` double(16,4) DEFAULT '0.0000' NOT NULL,
    `value_avg` double(16,4) DEFAULT '0.0000' NOT NULL,
    `value_max` double(16,4) DEFAULT '0.0000' NOT NULL,
    PRIMARY KEY (itemid,clock) CLUSTERING=yes
    ) ENGINE=TokuDB COMPRESSION=TOKUDB_LZMA;

    CREATE TABLE `trends_uint` (
    `itemid` bigint unsigned NOT NULL,
    `clock` integer DEFAULT '0' NOT NULL,
    `num` integer DEFAULT '0' NOT NULL,
    `value_min` bigint unsigned DEFAULT '0' NOT NULL,
    `value_avg` bigint unsigned DEFAULT '0' NOT NULL,
    `value_max` bigint unsigned DEFAULT '0' NOT NULL,
    PRIMARY KEY (itemid,clock) CLUSTERING=yes
    ) ENGINE=TokuDB COMPRESSION=TOKUDB_LZMA;
    Эти таблицы пока не разбиты на секции, но уже используют движок TokuDB, сжатие данных по алгоритму LZMA и используют кластерные индексы - индексы, хранящиеся вместе с индексируемыми данными.

    Разбивка таблиц на секции

    Разбивку таблиц на секции я проводил в соответствии со статьёй Docs/howto/mysql partition .

    Я подготовил скрипт, который выводит команды, необходимые для разбивки таблиц истории и тенденций на необходимые секции. Настройки начальной и конечной дат, а также размер каждой секции, задаются прямо в тексте скрипта:
    #!/usr/bin/python
    # -*- coding: UTF-8 -*-

    from datetime import datetime, timedelta
    from pytz import timezone

    def table_partitions(table, start, stop, step):
    print 'ALTER TABLE `%s` PARTITION BY RANGE (`clock`) (' % table

    dt = start
    while dt < stop:
    name = dt.strftime('%Y%m%d%H%M')
    ts = dt.strftime('%s')
    dt += step
    print 'PARTITION p%s VALUES LESS THAN (%s) ENGINE = TokuDB,' % (name, ts)

    name = dt.strftime('%Y%m%d%H%M')
    ts = dt.strftime('%s')
    print 'PARTITION p%s VALUES LESS THAN (%s) ENGINE = TokuDB' % (name, ts)
    print ');'

    tz = timezone('UTC')
    # Для таблиц тенденций trends и trends_uint
    start = datetime(2018, 9, 10, 0, 0, 0, tzinfo=tz)
    stop = datetime(2019, 9, 22, 0, 0, 0, tzinfo=tz)
    step = timedelta(days=1)
    table_partitions('trends', start, stop, step)
    table_partitions('trends_uint', start, stop, step)

    # Для таблиц истории history и history_uint
    start = datetime(2019, 6, 10, 0, 0, 0, tzinfo=tz)
    stop = datetime(2019, 9, 22, 0, 0, 0, tzinfo=tz)
    step = timedelta(hours=6)
    table_partitions('history', start, stop, step)
    table_partitions('history_uint', start, stop, step)

    # Для таблиц истории history_str, history_text и history_log
    start = datetime(2019, 9, 3, 0, 0, 0, tzinfo=tz)
    stop = datetime(2019, 9, 22, 0, 0, 0, tzinfo=tz)
    step = timedelta(days=1)
    table_partitions('history_str', start, stop, step)
    table_partitions('history_text', start, stop, step)
    table_partitions('history_log', start, stop, step)
    Запускаем скрипт, сохраняем выведенные им команды в файл:
    $ ./partitions.py > partitions.sql
    Затем подключаемся клиентом MySQL к базе данных zabbix:
    $ mysql -uzabbix -p zabbix
    И выполняем в нём команды из файла partitions.sql:
    MariaDB [zabbix]> SOURCE partitions.sql
    После выполнения команд таблицы будут разбиты на секции в соответствии с настройками, прописанными в скрипте partitions.py

    Перенос имеющихся данных в новые таблицы

    Можно было бы перенести данные из старых таблиц в новые простыми SQL-запросами вида INSERT INTO history_uint SELECT * FROM history_uint_bak, но такие запросы на время их работы будут полностью блокировать вставку новых данных в таблицу, поэтому надо переносить данные порциями. Я в этих целях пользуюсь командами следующего вида:
    $ mysqldump -t -uroot -p zabbix trends_uint_bak | grep ^INSERT | sed 's/^INSERT INTO/INSERT IGNORE/g' | mysql -uroot -p zabbix
    $ mysqldump -t -uroot -p zabbix trends_bak | grep ^INSERT | sed 's/^INSERT INTO/INSERT IGNORE/g' | mysql -uroot -p zabbix
    $ mysqldump -t -uroot -p zabbix history_bak | grep ^INSERT | sed 's/^INSERT INTO/INSERT IGNORE/g' | mysql -uroot -p zabbix
    $ mysqldump -t -uroot -p zabbix history_str_bak | grep ^INSERT | sed 's/^INSERT INTO/INSERT IGNORE/g' | mysql -uroot -p zabbix
    $ mysqldump -t -uroot -p zabbix history_text_bak | grep ^INSERT | sed 's/^INSERT INTO/INSERT IGNORE/g' | mysql -uroot -p zabbix
    $ mysqldump -t -uroot -p zabbix history_log_bak | grep ^INSERT | sed 's/^INSERT INTO/INSERT IGNORE/g' | mysql -uroot -p zabbix
    Это не красивое решение, но оно меня вполне устраивает, т.к. не приводит к длительной блокировке таблиц.

    После переноса данных в новые таблицы старые таблицы можно будет удалить:
    DROP TABLE history_bak;
    DROP TABLE history_uint_bak;
    DROP TABLE history_str_bak;
    DROP TABLE history_log_bak;
    DROP TABLE history_text_bak;
    DROP TABLE trends_bak;
    DROP TABLE trends_uint_bak;

    Настройки плагина TokuDB

    Просмотрев видеоролик с выступлением Владислава Лесина - одного из нынешних разработчиков TokuDB, работающего над этим плагином в компании Percona - я составил для себя список настроек плагина, на которые следует обратить внимание:

    tokudb_fanout - максимальное количество дочерних узлов

    Чем меньше, тем больше памяти для сообщений, тем лучше для нагрузки по записи, тем хуже для нагрузке по выборке, тем хуже использование памяти.

    tokudb_block_size - размер узла в памяти

    По умолчанию - 4 мегабайта.

    Большие значения лучше для медленных дисков (с последовательным доступом). 4 мегабайта - оптимальный выбор для вращающихся дисков.

    Для быстрых дисков (с произвольным доступом, как у SSD) меньший размер блока може увеличить производительность.

    tokudb_read_block_size - размер базового узла

    По умолчанию - 64 килобайта.

    Меньшие значения лучше для точечных чтений, но приводят к увеличению непоследовательных операций ввода-вывода.

    tokudb_row_format - алгоритм сжатия колонок

    Возможны следующие значения:
    • tokudb_default, tokudb_zlib - среднее сжатие при средней нагрузке на процессор.
    • tokudb_snappy - хорошее сжатие при низкой нагрузке на процессор.
    • tokudb_fast, tokudb_quicklz - слабое сжатие при низкой нагрузке на процессор.
    • tokudb_small, tokudb_lzma - лучшее сжатие при высокой нагрузке на процессор.
    • tokudb_uncompressed - сжатие не используется.

    tokudb_directio - использование прямого ввода-вывода

    Значение OFF позволяет использовать дисковый кэш операционной системы в качестве вторичного кэша для хранения сжатых узлов. Для ограничения использования памяти процессом mysqld нужно использовать cgroups.

    В качестве пищи для размышлений можно принять во внимание настройки, использованные в тесте производительности TokuDB, описание которого доступно по ссылке LinkeBench MySQL :
    tokudb_cache_size = 8G ; default = 12G ?
    tokudb_directio = OFF
    tokudb_empty_scan = disabled ; default - rl
    tokudb_read_block_size = 16K ; default - 64K
    tokudb_commit_sync = ON
    tokudb_checkpointing_period = 900 ; default = 60
    tokudb_block_size = 4M
    tokudb_cleaner_iterations = 10000 ; default = 5
    tokudb_fanout = 128 ; default = 16
    Я ограничился указанием подходящего значения tokudb_cache_size и изменением следующих настроек:
    tokudb_directio = ON
    tokudb_row_format = tokudb_lzma
    tokudb_empty_scan = disabled

    Решение проблем

    После обновления версии MariaDB пакетами из репозитория по неизвестным причинам планировщик перестаёт выполнять задачу по обслуживанию секций таблиц: не удаляет устаревшие секции и, что гораздо хуже, не создаёт новые секции таблиц. Последнее приводит к тому, что сервер Zabbix не может вставить в таблицы новые данные. Проявляется это в том, что после полуночи в последних данных на графиках нет данных, а сервер Zabbix ругается в журнал ошибками следующего вида:
    6619:20200604:000100.756 [Z3005] query failed: [1526] Table has no partition for value 1591210860 [insert into history
    (itemid,clock,ns,value) values (3827556,1591210860,519948235,0.012016),(3827601,1591210860,574265420,0.016382),
    (3827553,1591210860,683308669,7.549000),(3827616,1591210860,684083178,7.715000),(3827591,1591210860,684848189,3.199600),
    (3827583,1591210860,685585717,0.016474),(3827504,1591210860,689418268,24.000000),(3827564,1591210860,690132132,3.209600),
    (3827610,1591210860,690862622,0.014954),(1284053,1591210860,732901317,3.000000),(1283392,1591210860,737607405,23.000000),
    (352809,1591210860,737607405,35.000000),(1309072,1591210860,738428022,11.000000),(3827571,1591210860,740171802,7.187000),
    (1308475,1591210860,740185955,3.000000),(1292277,1591210860,743020934,1.000000),(3827619,1591210860,743278260,0.014760),
    (3827573,1591210860,743976749,3.254600),(3827598,1591210860,744811430,7.577000),(1284110,1591210860,745749025,21.000000),
    (3827580,1591210860,746661186,7.580000),(1279841,1591210860,747623084,5.000000),(3827607,1591210860,748043948,7.717000),
    (1282792,1591210860,749216640,15.000000);
    ]
    Если новые секции таблиц не создаются автоматически, то первым делом вручную вызываем обслуживание таблиц, чтобы сервер Zabbix мог начать писать данные:
    CALL partition_maintenance('zabbix', 'trends', 365, 24, 2);
    CALL partition_maintenance('zabbix', 'trends_uint', 365, 24, 2);
    CALL partition_maintenance('zabbix', 'history', 90, 6, 8);
    CALL partition_maintenance('zabbix', 'history_uint', 90, 6, 8);
    CALL partition_maintenance('zabbix', 'history_str', 7, 24, 2);
    CALL partition_maintenance('zabbix', 'history_text', 7, 24, 2);
    CALL partition_maintenance('zabbix', 'history_log', 7, 24, 2);
    Далее, чтобы в дальнейшем заработала автоматика, могут помочь следующие действия.

    Сначала обновляем таблицы в базах данных до текущей версии MySQL:
    $ mysql_upgrade --force -uroot -p mysql
    $ mysql_upgrade --force -uroot -p zabbix
    Затем пересоздаём запланированное задание:
    USE `zabbix`;
    DELIMITER $$

    CREATE EVENT IF NOT EXISTS `e_part_manage`
    ON SCHEDULE EVERY 1 DAY
    STARTS '2019-04-04 04:00:00'
    ON COMPLETION PRESERVE
    ENABLE
    COMMENT 'Управление созданием и удалением секций'
    DO BEGIN
    CALL partition_maintenance('zabbix', 'trends', 365, 24, 2);
    CALL partition_maintenance('zabbix', 'trends_uint', 365, 24, 2);
    CALL partition_maintenance('zabbix', 'history', 90, 6, 8);
    CALL partition_maintenance('zabbix', 'history_uint', 90, 6, 8);
    CALL partition_maintenance('zabbix', 'history_str', 7, 24, 2);
    CALL partition_maintenance('zabbix', 'history_text', 7, 24, 2);
    CALL partition_maintenance('zabbix', 'history_log', 7, 24, 2);
    END$$

    DELIMITER ;
    И напоследок перезапускаем сервер MariaDB:
    # systemctl restart mariadb
    Какое из приведённых решений помогает на самом деле, сказать точно не могу, т.к. я пробовал использовать каждый из советов поодиночке и не установил чёткой закономерности, какой из них помогает всегда. Иногда одно действие не лечит проблему и на следующий день можно заметить, что новые секции опять не создались.

    Značky: #linux, #stretch, #buster, #mariadb, #debian, #zabbix, #Linux, #mysql, #3.4, #tokudb