TDengine 集群健康状态监控体系：从指标采集到智能告警用户问题原文：如何监控 TDengine 集群的健康状态（CPU、内存、磁盘、网络）？在一次金融行情 tick 数据平台的重大故障中，我们遭遇了前所未有的服务中断。平台需要实时处理来自全球交易所的数百万只股票的毫秒级行情数据，每秒写入量超过 500 万点。某天凌晨，由于磁盘 I/O 性能突然下降，TDengine 的 WAL 日志写入延迟从正常的 1ms 暴涨到 500ms 以上，导致整个集群写入吞吐量下降 90%，大量行情数据丢失。然而，运维团队直到业务方投诉才发现问题，因为现有的监控体系只关注了 CPU 和内存使用率，完全忽略了 TDengine 特有的关键指标。作为曾主导设计日均处理万亿级时间序列点写入系统的架构师，我可以明确地说：TDengine 集群的健康监控不能简单套用通用数据库的监控方案，必须结合其分布式架构特性和时序数据处理特点，构建多层次、全方位的监控体系。许多用户错误地认为“只要服务器资源充足，TDengine 就能正常工作”，却忽略了组件间协调、数据分布均衡、WAL 性能等 TDengine 特有的监控维度。本文将系统性地解析 TDengine 集群健康状态监控的完整方案。我们将以金融行情 tick 数据的真实场景为背景，覆盖从操作系统层、TDengine 内置指标到 Prometheus 生态集成的全链路监控体系。所有内容均基于TDengine 3.4.x 社区版，适用于CentOS