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之前做了RDS监控，由于 RDS 实例梳理增多，手动添加的方式已经不够效率，故改为LLD(Low-level discovery)方式做监控。
什么是LLD
LLD(Low-level discovery)，即低级发现，提供了一种在计算机上为不同实体自动创建监控项，触发器和图形的方法。例如，Zabbix可以在你的机器上自动开始监控文件系统或网络接口，而无需为每个文件系统或网络接口手动创建监控项。此外，可以配置Zabbix根据定期执行发现后的得到实际结果，来移除不需要的监控。
用户可以自己定义发现类型，只要它们遵循特定的JSON协议。
采集数据脚本
调用阿里云Api，采集RDS相关数据，相关配置可参考之前的文章，采集脚本略。
需要将Api返回的数据处理，将字段修改为{#MACRO} 形式的LLD宏，最后生成json格式的数据：
例如：
[{
"{#DBINSTANCEID}": "rr-XXX",
"{#DBNAME}": "XXX"
}, {
"{#DBINSTANCEID}": "rm-XXX",
"{#DBNAME}": "XXX"
}, {
"{#DBINSTANCEID}": "rm-XXX",
"{#DBNAME}": "XXX"
}]
说明：
{#DBINSTANCEID}：RDS实例ID{#DBNAME}：RDS实例名称
Tips：LLD宏必须大写，否则会报错。
配置模板
新建模板，创建自动发现规则：
说明：
| 参数 | 说明 |
|---|---|
| 名称 | 规则名称 |
| 类型 | 发现的检查类型 |
| 键值 | 可以是内置键值，也可以是自定义 |
| 更新间隔 | 执行发现的时间间隔 |
| 自定义时间间隔 | 非必选， 灵活：允许重定义默认更新间隔，调度：可以使监控项在特定时间或时间序列生效 |
| 资源周期不足 | 资源失效时间，若资源失效则删除，如果设置为“0”，将立即删除实体。不建议使用“0” |
创建监控原型：
创建触发器原型：
创建图形原型：
以此类推，把需要监控的项目都加上去。
查看效果：
总结
LLD方式，大大减轻了人为添加监控的负担，RDS实例的变更也不需要人为去增删监控，真正做到自动化监控。
但也带来一些问题，比如性能问题，实例越多，监控原型越多，同时执行的监控采集脚本进程就越多，服务器的负载压力越大，而且频繁调用阿里云Api也会带来一些费用成本。
因此，这个监控方案仅限于阿里云RDS实例数量不太多的场景。若实例数量很多，可以考虑增加缓存，一次性读取数据，将数据存于缓存，然后监控客户端从缓存中读取数据，减少调用采集脚本的频率。
