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1、检查oracle监听服务运行状态,输入lsnrctl status命令来查看,看到提示信息TNS:no listener,表示监听没有启动,
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2、监听没有启动,则需要输入lsnrctl start启动监听服务,当看到提示信息"The command completed successfully",则表示启动成功,
3、以system用户身份登陆oracle,sqlplus /nolog,conn as sysdba,
4、提示Connected to an idle instance。则表示连接成功,下面开始启动oracle实例服务,输入startup命令,当看到如图的提示信息,则启动完成,就可以正常使用oracle服务了,
如何管理oracle的告警日志和监听日志
: sqlplus / as sysdba show parameter background 查到告警日志所在目录 然后cd到该目录, 并vi alert*.log 即可查看
sqlplus / as sysdba show parameter background 查到告警日志所在目录 然后cd到该目录, 并vi alert*.log 即可查看
测试环境中出现了一个异常的告警现象:一条告警通过 Thanos Ruler 的 HTTP 接口观察到持续处于 active 状态,但是从 AlertManager 这边看这条告警为已解决状态。按照 DMP 平台的设计,告警已解决指的是告警上设置的结束时间已经过了当前时间。一条发送至 AlertManager 的告警为已解决状态有三种可能:1. 手动解决了告警2. 告警只产生了一次,第二次计算告警规则时会发送一个已解决的告警3. AlertManager 接收到的告警会带着一个自动解决时间,如果还没到达自动解决时间,则将该时间重置为 24h 后首先,因为了解到测试环境没有手动解决过异常告警,排除第一条;其次,由于该告警持续处于 active 状态,所以不会是因为告警只产生了一次而接收到已解决状态的告警,排除第二条;最后,告警的告警的产生时间与自动解决时间相差不是 24h,排除第三条。那问题出在什么地方呢?
分析
下面我们开始分析这个问题。综合第一节的描述,初步的猜想是告警在到达 AlertManager 前的某些阶段的处理过程太长,导致告警到达 AlertManager 后就已经过了自动解决时间。我们从分析平台里一条告警的流转过程入手,找出告警在哪个处理阶段耗时过长。首先,一条告警的产生需要两方面的配合:
metric 数据
告警规则
将 metric 数据输入到告警规则进行计算,如果符合条件则产生告警。DMP 平台集成了 Thanos 的相关组件,数据的提供和计算则会分开,数据还是由 Prometheus Server 提供,而告警规则的计算则交由 Thanos Rule(下文简称 Ruler)处理。下图是 Ruler 组件在集群中所处的位置:
看来,想要弄清楚现告警的产生到 AlertManager 之间的过程,需要先弄清除 Ruler 的大致机制。官方文档对 Ruler 的介绍是:You can think of Rule as a simplified Prometheus that does not require a sidecar and does not scrape and do PromQL evaluation (no QueryAPI)。
不难推测,Ruler 应该是在 Prometheus 上封装了一层,并提供一些额外的功能。通过翻阅资料大致了解,Ruler 使用 Prometheus 提供的库计算告警规则,并提供一些额外的功能。下面是 Ruler 中告警流转过程:
请点击输入图片描述
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首先,图中每个告警规则 Rule 都有一个 active queue(下面简称本地队列),用来保存一个告警规则下的活跃告警。
其次,从本地队列中取出告警,发送至 AlertManager 前,会被放入 Thanos Rule Queue(下面简称缓冲队列),该缓冲队列有两个属性:
capacity(默认值为 10000):控制缓冲队列的大小,
maxBatchSize(默认值为 100):控制单次发送到 AlertManager 的最大告警数
了解了上述过程,再通过翻阅 Ruler 源码发现,一条告警在放入缓冲队列前,会为其设置一个默认的自动解决时间(当前时间 + 3m),这里是影响告警自动解决的开始时间,在这以后,有两个阶段可能影响告警的处理:1. 缓冲队列阶段2. 出缓冲队列到 AlertManager 阶段(网络延迟影响)由于测试环境是局域网环境,并且也没在环境上发现网络相关的问题,我们初步排除第二个阶段的影响,下面我们将注意力放在缓冲队列上。通过相关源码发现,告警在缓冲队列中的处理过程大致如下:如果本地队列中存在一条告警,其上次发送之间距离现在超过了 1m(默认值,可修改),则将该告警放入缓冲队列,并从缓冲队列中推送最多 maxBatchSize 个告警发送至 AlertManager。反之,如果所有本地队列中的告警,在最近 1m 内都有发送过,那么就不会推送缓冲队列中的告警。也就是说,如果在一段时间内,产生了大量重复的告警,缓冲队列的推送频率会下降。队列的生产方太多,消费方太少,该队列中的告警就会产生堆积的现象。因此我们不难猜测,问题原因很可能是是缓冲队列推送频率变低的情况下,单次推送的告警数量太少,导致缓冲队列堆积。下面我们通过两个方面验证上述猜想:首先通过日志可以得到队列在大约 20000s 内推送了大约 2000 次,即平均 10s 推送一次。结合缓冲队列的具体属性,一条存在于队列中的告警大约需要 (capacity/maxBatchSize)*10s = 16m,AlertManager 在接收到告警后早已超过了默认的自动解决时间(3m)。其次,Ruler 提供了 3 个 metric 的值来监控缓冲队列的运行情况:
thanos_alert_queue_alerts_dropped_total
thanos_alert_queue_alerts_pushed_total
thanos_alert_queue_alerts_popped_total
通过观察 thanos_alert_queue_alerts_dropped_total 的值,看到存在告警丢失的总数,也能佐证了缓冲队列在某些时刻存在已满的情况。
解决通过以上的分析,我们基本确定了问题的根源:Ruler 组件内置的缓冲队列堆积造成了告警发送的延迟。针对这个问题,我们选择调整队列的 maxBatchSize 值。下面介绍一下这个值如何设置的思路。由于每计算一次告警规则就会尝试推送一次缓冲队列,我们通过估计一个告警数量的最大值,得到 maxBatchSize 可以设置的最小值。假设你的业务系统需要监控的实体数量分别为 x1、x2、x3、...、xn,实体上的告警规则数量分别有 y1、y2、y3、...、yn,那么一次能产生的告警数量最多是(x1 * y2 + x2 * y2 + x3 * y3 + ... + xn * yn),最多推送(y1 + y2 + y3 + ... + yn)次,所以要使缓冲队列不堆积,maxBatchSize 应该满足:maxBatchSize = (x1 * y2 + x2 * y2 + x3 * y3 + ... + xn * yn) / (y1 + y2 + y3 + ... + yn),假设 x = max(x1,x2, ...,xn), 将不等式右边适当放大后为 x,即 maxBatchSize 的最小值为 x。也就是说,可以将 maxBatchSize 设置为系统中数量最大的那一类监控实体,对于 DMP 平台,一般来说是 MySQL 实例。
注意事项
上面的计算过程只是提供一个参考思路,如果最终计算出该值过大,很有可能对 AlertManager 造成压力,因而失去缓冲队列的作用,所以还是需要结合实际情况,具体分析。因为 DMP 将 Ruler 集成到了自己的组件中,所以可以比较方便地对这个值进行修改。如果是依照官方文档的介绍使用的 Ruler 组件,那么需要对源码文件进行定制化修改。
楼上的,你们知道楼主在问什么吗?
你要分清楚表空间和系统空间的区别啊(基础问题,多看书)。oracle报的是表空间满,你移动表空间没什么用啊,正确的操作应该是增加表空间的容量。操作步骤如下:
1、找到告警的表空间(这个一般情况下在告警信息中都有提示,不会的话我再教你),这里我假设找到的表空间名为“test”。
2、找到该表空间数据文件的位置(当然了,这步不是必须的,不过为了管理和安全性上的考虑最好做一下):
select file_name,bytes/1024/1024/1024 from dba_data_files where tablespace_name='TEST';
3、找到数据文件后我们就有两种选择了:
i、增大数据文件:
alter database datafile '上面查到的file_name' resize 10g;
(这里我把刚才查到的数据文件扩大到了10G,可以根据实际情况进行修改。原来数据文件的大小?我在第二条里已经查到了哦)
ii、增加数据文件:
alter tablespace test add datafile 'xxxx' size 10g;
这里我为test表空间增加了一个10G的数据文件(大小当然可以自定义,位置嘛最好和刚才查到的位置放在一起)
当然了解决方法不止以上两种,不过以上两种比较方便直接而且不影响数据库正常使用。