数据库慢？连接失败？用Postgres Exporter实现PostgreSQL可观测性

前言

在现代应用架构中，PostgreSQL作为一款功能强大、稳定可靠的开源关系型数据库，被广泛应用于金融、电商、SaaS平台等关键业务场景。然而，随着数据量增长、并发请求激增或查询复杂度上升，数据库性能问题往往成为系统瓶颈的“隐形杀手”——页面加载缓慢、事务超时、连接池耗尽，甚至突发性服务中断，常常让开发者和运维人员措手不及。

更令人头疼的是，这些问题在发生时往往缺乏直观的上下文：

  • 是某个慢查询拖垮了整个实例？
  • 还是连接数达到上限导致新请求被拒绝？
  • 又或是锁等待、I/O廋竭、缓存命中率骤降？

传统的日志排查或手动执行pg_stat查询，不仅效率低下，更难以实现趋势分析与预警。我们真正需要的，是一套持续、自动、可视化的PostgreSQL可观测性能力。

此时，Postgres Exporter应运而生。

作为Prometheus官方社区维护的核心Exporter之一，Postgres Exporter能够主动采集PostgreSQL的数百项关键指标——从连接状态、查询性能、锁信息到 WAL 写入、复制延迟等——并将它们以标准时序数据格式暴露给Prometheus。结合Grafana，你可以在几分钟内构建出实时、可交互的监控看板；配合Alertmanager，更能实现“慢查询突增”“活跃连接逼近阈值”等场景的自动告警。

本文将带你从零开始，完成Postgres Exporter的安全部署、权限配置、指标解读与可视化集成，真正实现 “看得见、查得快、防得住” 的PostgreSQL运维闭环。无论你是DevOps工程师、DBA，还是全栈开发者，都能从中获得一套轻量、可靠、云原生友好的数据库监控方案。

让我们一起，把PostgreSQL的“黑盒”变成“透明引擎”。

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1.什么是Postgres Exporter？

Postgres Exporter是PostgreSQL 与 Prometheus之间的“桥梁”——它把数据库内部的运行状态（如连接数、查询性能、锁等待等）转化为Prometheus能理解的时序数据。

它能做什么？

1.自动采集数百项PostgreSQL指标，例如：

  • 当前活跃/空闲连接数（pg_stat_database.numbackends）
  • 查询执行次数、失败次数（pg_stat_database.xact_commit, xact_rollback）
  • 块读取与缓存命中率（blks_read, blks_hit → 可计算缓存命中率）
  • 表/索引膨胀、死元组数量（用于判断是否需要 VACUUM）
  • 复制延迟（pg_stat_replication）
  • WAL写入量、检查点统计
  • 锁等待情况（pg_locks）

2.支持自定义查询

  • 通过配置文件（queries.yaml），你可以定义自己的 SQL 查询，将业务相关的数据库状态（如“待处理订单数”）也作为指标导出。

3.兼容多版本PostgreSQL

  • 支持PostgreSQL 9.4及以上版本（包括最新版）。

4.安全可控

  • 只需为Exporter创建一个只读监控用户（推荐使用 pg_monitor 角色），无需超级用户权限。

工作原理

  • Postgres Exporter作为一个独立进程运行（可部署在DB服务器、应用服务器或容器中）。
  • 它定期连接PostgreSQL，执行内置或自定义的SQL查询。
  • 将结果转换为Prometheus 指标格式（如gauge, counter）。
  • 在HTTP端口（默认 :9187）提供 /metrics接口。
  • Prometheus主动拉取（Pull）该接口，存储指标并用于告警或可视化。

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典型应用场景

  • 监控数据库性能瓶颈（慢查询、高 I/O、低缓存命中）
  • 预防连接池耗尽
  • 跟踪复制延迟（主从同步健康度）
  • 自动化告警：如“死元组超过100万”、“事务回滚率突增”
  • 构建Grafana看板，实现数据库健康状态一目了然

✅为什么选择 Postgres Exporter？

优势 说明
💡 轻量无侵入 不修改数据库配置（除网络和用户权限外）
☁️ 云原生友好 支持容器化、Kubernetes、ServiceMonitor
👥 社区活跃 CNCF 生态项目，持续维护更新
🔧 灵活扩展 支持自定义指标，满足业务监控需求

2.Centos7安装Postgres_Exporter实时监控Postgres数据

本地下载后上传到linux服务器：

下载地址：https://github.com/prometheus-community/postgres_exporter/releases/tag/v0.19.1

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或者直接在linux服务器上wget方式下载：

# 新建目录
mkdir -p /app/postgres_exporter1
# 进入目标目录
cd /app/postgres_exporter1
# 下载
wget https://github.com/prometheus-community/postgres_exporter/releases/download/v0.13.2/postgres_exporter-0.13.2.linux-amd64.tar.gz
# 解压
tar -vxzf postgres_exporter-0.13.2.linux-amd64.tar.gz
# 移动到安装目录
mv /app/postgres_exporter1/postgres_exporter-0.13.2.linux-amd64 /app/postgres_exporter
# 进入目录
cd /app/postgres_exporter

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3.设置Postgres监控专属用户

以postgres用户进入PostgreSQL命令行：

su - postgres
psql

创建专用监控用户（角色）– 创建用户（带登录权限），密码为 ‘your_secure_password’

CREATE USER postgres_exporter WITH PASSWORD 'your_secure_password' LOGIN;

授予必要权限：

postgres_exporter 需要读取系统视图（如 pg_stat_database、pg_stat_user_tables 等），但不能拥有超级用户权限。

方法 A：推荐方式（最小权限）

允许访问 pg_stat_* 统计信息（需显式授权）

GRANT pg_monitor TO postgres_exporter;

方法 B：旧版本兼容（PostgreSQL < 10）– 手动授权关键视图

GRANT CONNECT ON DATABASE postgres TO postgres_exporter;

如果需要监控其他数据库（如your_app_db），也需授权

GRANT CONNECT ON DATABASE your_app_db TO postgres_exporter;

授予对 pg_stat_database 等系统视图的 SELECT 权限

注意：部分视图需在每个数据库中单独授权

c your_app_db

GRANT SELECT ON pg_stat_database TO postgres_exporter;

验证用户能否连接，退出 psql：# 测试本地连接

psql -h localhost -U postgres_exporter -d postgres

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4.将postgres_exporter配置为系统服务

cd /usr/lib/systemd/system
vim postgres_exporter.service
[Unit]
Description= https://github.com/prometheus-community/postgres_exporter
After=network-online.target

[Service]
Type=simple
User=root
Group=root
Environment=DATA_SOURCE_NAME=postgresql://postgres_exporter:postgres_exporter@x.x.x.x:5432/postgres?sslmode=disable
ExecStart=/usr/local/postgres_exporter/postgres_exporter
ExecReload=/bin/kill -HUP
KillMode=process
TimeoutStopSec=20s
Restart=always
[Install]
WantedBy=default.target

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服务命令：

# 生效系统systemd文件
systemctl daemon-reload
# 设置开机自启
systemctl enable postgres_exporter
# 查看状态
systemctl status postgres_exporter
# 启动
systemctl start postgres_exporter.service
# 停止
systemctl stop postgres_exporter.service

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也可以手动启动：

# 后台启动
nohup ./postgres_exporter >> /app/postgres_exporter/postgres_exporter.out 2>&1 &

接下来我们通过使用浏览器，用IP+9187就可以访问我们安装好的postgres_exporter页面啦！

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5.配置prometheus监控postgres_exporter

没有prometheus的小伙伴可以参考这篇文章：监控不再局域网！Cpolar 让 Prometheus 走出内网限制！ – cpolar 极点云官网

找到prometheus的配置文件，编辑添加如下内容：

vi prometheus.yml

      - targets: ["localhost:9187"]
        labels:
          app: "postgres_exporter"

image-20260416162754681

重启prometheus服务:

systemctl restart prometheus

使用浏览器Ip+9090打开promethues的页面：

image-20260416163025314

我们可以看到成功的检测到了postgres_exporter服务啦！

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为了实现Prometheus对位于公网或不同局域网中的PostgreSQL数据库的监控，可在目标机器上部署postgres_exporter以暴露数据库指标，并通过内网穿透工具cpolar将其本地监听端口（如9187）安全地映射到公网。Prometheus服务器即可通过cpolar提供的公网地址拉取远端数据库的监控数据，从而在不依赖复杂网络配置或暴露数据库本身的前提下，完成跨网络的监控集成。

6.安装cpolar内网穿透工具

cpolar 可以将你本地电脑中的服务（如 SSH、Web、数据库）映射到公网。即使你在家里或外出时，也可以通过公网地址连接回本地运行的开发环境。

❤️以下是安装cpolar步骤：

官网在此：https://www.cpolar.com

使用一键脚本安装命令：

sudo curl https://get.cpolar.sh | sh

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安装完成后，执行下方命令查看cpolar服务状态：（如图所示即为正常启动）

sudo systemctl status cpolar

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Cpolar安装和成功启动服务后，在浏览器上输入虚拟机主机IP加9200端口即:【ip:9200】访问Cpolar管理界面，使用Cpolar官网注册的账号登录,登录后即可看到cpolar web 配置界面,接下来在web 界面配置即可：

打开浏览器访问本地9200端口，使用cpolar账户密码登录即可,登录后即可对隧道进行管理。

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7.配置公网地址

登录cpolar web UI管理界面后,点击左侧仪表盘的隧道管理——创建隧道：

  • 隧道名称：可自定义，本例使用了:postgres_exporter，注意不要与已有的隧道名称重复

  • 协议：http

  • 本地地址：9187

  • 域名类型：随机域名

  • 地区：选择China Top

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创建成功后，打开左侧在线隧道列表,可以看到刚刚通过创建隧道生成了公网地址，接下来就可以在其他电脑或者移动端设备（异地）上，使用地址访问。

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访问成功。

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8.将本postgres_exporter暴露给Prometheus进行远程抓取

Prometheus可以通过这个公网地址51bd1f65.r2.cpolar.top访问到运行在本地9187端口的postgres_exporter服务，从而抓取系统指标。

      - targets: ["51bd1f65.r2.cpolar.top"]
        labels:
          app: "postgres_exporter"

image-20260416164214793

抓取成功！

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9.保留固定公网地址

使用cpolar为其配置二级子域名，该地址为固定地址，不会随机变化。

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点击左侧的预留，选择保留二级子域名，地区选择china Top，然后设置一个二级子域名名称，我这里演示使用的是postgres，大家可以自定义。填写备注信息，点击保留。

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登录cpolar web UI管理界面，点击左侧仪表盘的隧道管理——隧道列表，找到所要配置的隧道postgres，点击右侧的编辑。

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修改隧道信息，将保留成功的二级子域名配置到隧道中

  • 域名类型：选择二级子域名
  • Sub Domain：填写保留成功的二级子域名
  • 地区: China Top

点击更新

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更新完成后，打开在线隧道列表，此时可以看到随机的公网地址已经发生变化，地址名称也变成了保留和固定的二级子域名名称。

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最后，我们使用固定的公网地址在任意设备的浏览器中访问，可以看到成功访问本地部署的页面，这样一个永久不会变化的二级子域名公网网址即设置好了。

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结尾

数据库慢？连接失败？别再靠猜排查问题！借助Postgres Exporter，轻松将PostgreSQL的关键指标（如查询性能、连接数、锁等待、缓存命中率等）暴露给Prometheus。无论实例部署在本地、云上，还是跨网络环境，结合cpolar等内网穿透工具，也能实现稳定高效的远程可观测性。让每一次慢查询、每一次连接异常都无所遁形，真正实现“看得见、查得快、防得住”的数据库运维体验。

感谢您对本篇文章的喜爱，有任何问题欢迎留言交流。cpolar官网-安全的内网穿透工具 | 无需公网ip | 远程访问 | 搭建网站

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我是鸽子，是这个网站的文章编辑之一！喜欢研究各种有趣的开源项目。希望大家喜欢我的文章！

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