前言
对于一个运维DBA来说，了解数据库的TPS、QPS很有必要（QPS:每秒查询数，即对数据库每秒的DML的操作数；TPS：每秒事物处理，即对数据库每秒DDL操作数），通过了解他们，可以掌握一个实例的基本工作运行状态。此外，还有系统地运行与性能信息，如CPU和内存配置信息等等。目前对这些数据进行可视化的方法有很多，其中一种就是本文将要介绍的通过时序数据库(influxdb)+grafana+python脚本+......来构建监控系统。
注：本文监控的数据不仅限于TPS、QPS、CPU等。下面开始搭建环境，记录实践过程！
1. 安装Grafana
进入Grafana Documentation Home，按照文档说明进行安装：
The Grafana backend includes Sqlite3 which requires GCC to compile. So in order to compile Grafana on Windows you need to install GCC. We recommend TDM-GCC.
Copy conf/sample.ini to a file named conf/custom.ini and change the web server port to something like 8080. The default Grafana port, 3000, requires special privileges on Windows.
(本文配置的端口是8082)
--Run Grafana as windows service
Start Grafana by executing grafana-server.exe, preferably from the command line. If you want to run Grafana as windows service, download NSSM. It is very easy add Grafana as a Windows service using that tool.
2. 安装InfluxDB
influxdb是目前比较流行的时间序列数据库。
- 何谓时间序列数据库？
什么是时间序列数据库，最简单的定义就是数据格式里包含Timestamp字段的数据，比如某一时间环境的温度，CPU的使用率等。但是，有什么数据不包含Timestamp呢？几乎所有的数据其实都可以打上一个Timestamp字段。时间序列数据的更重要的一个属性是如何去查询它，包括数据的过滤，计算等等。
而且它是一个开源的分布式时序、时间和指标数据库，使用go语言编写，无需外部依赖。其具有三大特性：
- 时序性（Time Series）：与时间相关的函数的灵活使用（诸如最大、最小、求和等）；
- 度量（Metrics）：对实时大量数据进行计算；
- 事件（Event）：支持任意的事件数据，换句话说，任意事件的数据我们都可以做操作。
可在如下地址下载InfluxDB的各种版本：https://portal.influxdata.com/downloads#influxdb
根据需要选择相应的版本下载，在这里我们选择windows binaries 版本下载，直接将下载地址复制到浏览器中即可下载。
https://dl.influxdata.com/influxdb/releases/influxdb-1.3.6_windows_amd64.zip--安装和配置
InfluxDB并不需要安装，只需要解压到相应的目录即可，主要就是一个配置文件和几个可执行文件。
一开始，我直接下载的最新的influxdb-1.3.6发现里面的文件格式不对，经过研究我又下载了influxdb-1.3.5版本，发现格式正常而且也有配置文件。
不过，如果没有配置文件，可以通过如下方式生成（For create influxdb configuration file we can also use the below command）：
influxd config > influxdb.conf
有很多人在安装运行InfluxDB后去访问8083端口的web管理页面却发现无法正常打开，主要问题是web管理界面默认是关闭的，我们需要将其打开后再访问页面使用。
修改配置文件influxdb.conf，将admin配置一段修改为如下：
另外，因为是该配置文件主要还是适应于linux系统地，有些文件路径需要酌情更改。
--运行
运行的方式大致有两种：
- shift+右键安装目录打开命令行窗口（直接到达指定目录，比打开cmd，一步步指定目录要方便），键入如下命令开启InfluxDB服务：
influxd -config influxdb.conf - 正如官网所述
查看控制台的输出：
这里使用的版本为1.10，黄色标记部分提示在未来更高版本中admin部分的配置将会移除掉，这就为上面高版本的配置文件的内容作了解释。
待InfluxDB启动完成后，试试web管理界面是不是可以使用了（http://localhost:8083/）？
设置连接信息：
3. 创建数据
https://docs.influxdata.com/influxdb/v1.1/introduction/getting_started/
4. 配置Grafana
当有了数据源后 , 就可以开始配置grafana来展示数据了
1).登陆grafana , 新建数据源 , 并配置好相关信息
2).添加Dashboards
5. 不同版本的client for InfluxDB
5.1 使用python安装influxdb-python
获取资源：https://github.com/influxdb/influxdb-python.git
安装完成显示没有发现requirements.txt，不知有何影响？
打开python输入
from influxdb import client as influxdb
如果没有错误信息，则表示安装成功。
接下来就可以使用python操作InfluxDB啦：
（1）数据表操作示例如下：
#! /usr/bin/env python
#-*- coding:utf-8 -*-
from influxdb import InfluxDBClient
json_body = [
{
"measurement": "students",
"tags": {
"stuid": "s123"
},
#"time": "2017-03-12T22:00:00Z",
"fields": {
"score": 89
}
}
]
def showDBNames(client):
result = client.query('show measurements;') # 显示数据库中的表
print("Result: {0}".format(result))
client = InfluxDBClient('localhost', 8086, 'root', '', 'testdb') # 初始化（指定要操作的数据库）
showDBNames(client)
client.write_points(json_body) # 写入数据，同时创建表
showDBNames(client)
client.query("drop measurement students") # 删除表
showDBNames(client)
5.2 .NET环境安装InfluxDB.Client.Net
It's a C# client object model to help integrate with InfluxDB.（https://github.com/AdysTech/InfluxDB.Client.Net）
安装方式见：https://www.nuget.org/packages/AdysTech.InfluxDB.Client.Net/0.6.7
We use the NuGet Package Manager Console to install NuGet packages.
Open the console in Visual Studio using the Tools > NuGet Package Manager > Package Manager Console command.
参考文章：