DolphinDB 集群承载着高并发读写、查询和流计算的硬任务，集群稳不稳，直接影响业务靠不靠得住。一套完善的监控体系，就是保障稳定运行的基础能力。CPU、内存、查询性能、节点状态、流计算、内存细粒度——指标覆盖越全面，你对集群的了解就越透彻。
为此，我们基于 DolphinDB Exporter + Prometheus + Grafana + dolphindb-datasource-next，整理出一套适用于单机部署、多人协作环境以及高可用集群的监控方案，帮助用户更低成本地搭建一套“可观测、可告警、可分析”的 DolphinDB 监控体系。
方案全景：四大组件，各司其职
从数据采集，到指标存储，再到可视化展示和异常告警，这套方案实现了完整的监控闭环。整体架构如下图所示，四个组件分工明确：
DolphinDB Exporter：DolphinDB 官方出品的指标导出器，负责采集服务器资源（CPU、内存、磁盘 IO、网络 IO）和 DolphinDB 运行时指标。
Prometheus：业界标准的时序数据库，定时抓取 Exporter 暴露的指标，并提供高效的时序查询能力。
Grafana：强大的可视化与告警引擎，将 Prometheus 中的指标和 dolphindb-datasource-next 查询到的数据以 Dashboard 形式实时展示。
dolphindb-datasource-next：DolphinDB 官方数据源插件，支持在 Grafana 数据面板（Dashboard）中通过编写查询脚本与 DolphinDB 进行交互，实现 DolphinDB 监控数据的可视化。
以上组件均可从各项目官网或 GitHub 直接下载，安装配置后即可投入使用。
三大核心亮点
亮点一：指标全面，六层覆盖一屏掌握
这套方案能看什么？简单来说，从服务器到数据库引擎，六层覆盖：
服务器层：CPU 使用率、内存占用、磁盘 IO、网络 IO
DolphinDB 进程层：进程 CPU／内存／磁盘占用
查询性能层：查询耗时、作业负载、排队任务数，慢查询一目了然
流计算状态：订阅队列深度、引擎内存，保障实时链路稳定
集群健康：节点在线状态、分区状态、恢复任务状态
内存细粒度：各引擎缓存占用、用户内存分布，精准定位内存瓶颈
过去需要切换多个工具、依赖人工排查才能拼出来的信息，现在可以统一在一个 Dashboard 里查看。对于运维团队来说可以更快的发现并定位问题。配合预置的 dolphindb-overview Dashboard，基本可以做到导入即用，无需从零搭建监控面板。
亮点二：灵活告警，多渠道实时触达
监控的最终目的是及时发现问题。基于 Grafana 的告警能力，这套方案可以对关键指标设置阈值和评估周期，避免告警轰炸。一旦指标异常，就可以通过邮件、企业微信群机器人等方式触达相关人员。这类能力在生产环境里非常实用。相比人工巡检，自动告警可以把很多问题前置发现，避免小问题拖成大故障。相关运维人员可参考 DolphinDB 官网“开发者中心—用户手册—故障排查”进行问题定位与处理。
亮点三：可扩展，支持自定义指标采集
默认指标已经足够覆盖大多数日常场景，但如果业务有更细的监控需求，这套方案也留出了扩展空间。DolphinDB Exporter 支持自定义指标——通过 YAML 配置文件配合 DolphinDB 脚本，用户可以按需采集自己关心的指标，例如正在执行的批处理任务数、按用户维度的任务分布、任务错误计数等。这意味着，监控不仅能覆盖系统层和数据库层，还可以进一步延伸到业务层。
适用场景
如果你的环境中存在以下需求，这套方案会是一个高效、实用的选择：
资源监控：实时掌握服务器与 DolphinDB 集群的资源使用状况
性能瓶颈定位：基于查询耗时、作业负载等指标，快速定位性能瓶颈
异常告警：集群节点掉线、资源超限等异常，多渠道及时通知
统一监控：同时支持单节点与高可用集群，一套方案适配不同部署规模
结语
这套方案依托 Prometheus + Grafana 开源生态，能够帮助用户快速搭建 DolphinDB 集群监控体系，让运行状态一目了然，异常问题及时告警。如果你正在使用 DolphinDB 集群，不妨试试这套方案，让集群的运行状态尽在掌握。
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