数据库的健康与性能直接关系到应用的稳定性和用户体验。一套完善的监控体系不仅能实时发现并解决潜在问题，还能提前预警风险，为系统优化和资源规划提供坚实的数据支撑。本文为您介绍只读分析引擎监控体系的构建方法，并详细解析需重点关注的性能、容量及同步类指标。
常用性能评价指标
指标一：分析引擎平均响应时间
平均响应时间是衡量引擎性能的核心指标，反映监控周期内所有 SQL 查询的平均执行时长。若该指标出现异常波动，通常源于以下场景：
新增高消耗 SQL 查询，拉长整体执行时间。
业务流量增长，QPS 上升导致处理延迟增加。
数据库系统自身出现异常。
监控建议：
告警阈值可基于业务稳定运行期的历史最高执行时延设定（静态阈值），或根据实际延迟要求选择动态阈值（推荐中灵敏度，异常数据点 ≥ 2）。
指标二：分析引擎 QPS（每秒查询数）
QPS 直接体现业务请求的压力规模，是评估实例处理能力的关键指标。
监控建议：
提前评估对应实例规格的 QPS 承载能力，并以此为基准设置告警。
结合平均响应时间综合分析：QPS 上涨但响应时间稳定，说明当前负载可控；若两者同时上升，则可能需扩容或优化。
指标三：分析引擎 CPU 使用率
分析引擎通常采用多线程并行执行模式，CPU 使用率天然偏高，因此不建议作为核心性能评价指标。
监控建议：
可监控多节点实例场景下的节点 CPU 使用率，观察各节点是否负载均衡。
若 CPU 持续长时间高于90%（持续多个数据点），可能预示系统压力临近极限，需警惕慢查询与响应时间恶化。
若实例没有查询负载，但 CPU 较高，说明当前数据同步压力较大，大部分资源用于数据同步，需要考虑限流或者扩容。
指标四：分析引擎返回结果集大小
该指标反映单次查询返回的数据量。过大的结果集可能导致客户端接收延迟甚至内存溢出（OOM）。
监控建议：
结果集异常增大时，需排查是否缺少分页机制或存在未优化的查询逻辑。
指标五：分析引擎内存使用率
内存占用主要由 Block Cache（可配置）和运行时内存（Runtime Mem）组成。
监控建议：
Block Cache 占用通常稳定，运行时内存突增表明 SQL 中间结果集过大，需优化查询或调整缓存策略。
容量评价指标
指标一：分析引擎存储使用率/量
磁盘空间为预分配制，使用率超过90%时将触发保护机制（禁止数据同步，仅允许读操作）。
监控建议：
设置80%使用率为告警阈值，提前规划扩容，避免业务中断。
同步评价指标
指标一：分析引擎数据延迟时间
该指标用于监测行 - 列节点间的数据同步延迟，是保证数据实时一致性的关键。
监控建议：
延迟异常需及时排查网络、负载或同步链路故障。
