[发明专利]一种基于消息中间件的数据库性能实时监控和诊断方法和系统

权利要求书

1.一种基于消息中间件的数据库性能实时监控和诊断方法，其特征在于，所述方法包括：采集数据库所在节点的数据库系统运行特征；采集数据库所在节点的操作系统运行特征；将采集的数据库系统运行特征和操作系统运行特征发送到消息中间件；控制节点从消息中间件实时获取所述数据库系统运行特征和操作系统运行特征并存储；以所述数据库系统运行特征和操作系统运行特征数据为输入，以数据库性能指标为输出，训练性能模型；实时调用所述性能模型，根据所述性能模型输出的信息，定位影响性能指标的数据库操作，指导系统管理员进行问题处置。

2.根据权利要求1所述的基于消息中间件的数据库性能实时监控和诊断方法，其特征在于，将在一台或多台数据库节点采集的所述数据库系统运行特征和操作系统运行特征进行编码压缩后，通过数据发送单元提交至所述消息中间件。

3.根据权利要求1所述的基于消息中间件的数据库性能实时监控和诊断方法，其特征在于，数据接收单元实时从所述消息中间件的发布/订阅功能获取所述数据库系统运行特征和操作系统运行特征数据后，按照特征来源所在的数据库节点IP和时间戳存储数据。

4.根据权利要求1所述的基于消息中间件的数据库性能实时监控和诊断方法，其特征在于，所述数据库性能指标包括吞吐T或时延L，所述数据库系统运行特征包括每秒的查询数量、每秒的事务数量、平均每个查询消耗的时间、键值的缓存命中率、查询缓存的命中率、表格锁定状态、临时表与实际表数量的比值、打开的文件数与表格数量、耗时的慢查询、慢查询对应的频次，所述操作系统运行特征包括CPU利用率、CPU负载、进程切换、内存利用率、磁盘读速度、磁盘读次数、磁盘写速度、磁盘写次数、网络发送速度、网络发送次数、网络接收速度、网络接收次数。

5.根据权利要求4所述的基于消息中间件的数据库性能实时监控和诊断方法，其特征在于，构建性能指标吞吐T的性能模型的过程包括：在某一个时刻，操作系统运行特征、数据库系统运行特征和性能指标吞吐T形成了一个向量a₁，a₂，a₃，......，a_n，T，其中a_i代表第i个特征，一段时间之后，操作系统运行特征、数据库系统运行特征与性能指标吞吐T形成了一个矩阵A_mn，

采用SGBRT(Stochastic Gradient Boosted Regression Tree)随机梯度下降回归树构建独立变量T的性能模型，计算因变量的重要性，其中，对任意一棵树T，使用来计算每个独立因变量metricx_j的重要性，其计算公式如下所示，

其中，nt是x_j在树T模型分解过程中被选择的次数，P²(i)是树模型在第i^th次分解后方差的改进，如果x_j被集成模型中的M棵树当做分解依据，该模型中x_j的重要性可表示为：

重要性被计算出来后，将这些特征的重要性进行归一化，使所有特征的重要性的总和为100％，重要性越大，则该因变量对性能指标吞吐T的影响越大；

同样地，采用SGBRT随机梯度下降回归树构建性能指标时延L的性能模型，计算因变量的重要性，重要性越大，则该因变量对性能指标时延L的影响越大。