MongoDB自带了mongostat 和 mongotop 这两个命令来监控MongoDB的运行情况。这两个命令用于处理MongoDB数据库变慢等等问题非常有用,能详细的统计MongoDB当前的状态信息。除此之外,还可以用db.serverStatus()、db.stats()、开启profile功能通过查看日志进行监控分析。
1 [root@client ~]# mongo --host 172.24.8.71 -u admin -p admin
2 > use admin
3 > db.grantRolesToUser( "admin",[{ role: "dbOwner",db:"mydb" }])
4 > for(i=1;i<=50000;i++){db.user.insert({"id":i,"name":"jack"+i})}
mongostat是mongodb自带的状态检测工具,在命令行下使用。它会间隔固定时间获取mongodb的当前运行状态,并输出。捕捉并返回各种类型(如插入、 查询、 更新、 删除等)数据库操作的统计。
相关输出解释:
1 inserts/s #每秒插入次数
2 query/s #每秒查询次数
3 update/s #每秒更新次数
4 delete/s #每秒删除次数
5 getmore/s #每秒执行getmore次数
6 command/s #每秒的命令数,比以上插入、查找、更新、删除的综合还多,还统计了别的命令
7 dirty #仅仅针对WiredTiger引擎,脏数据字节的缓存百分比
8 used #仅仅针对WiredTiger引擎,正在使用中的缓存百分比
9 flushs/s #每秒执行fsync将数据写入硬盘的次数。
注意:flushs一般都是0,间断性会是1,通过计算两个1之间的间隔时间,可以大致了解多长时间flush一次。flush开销较大,如果频繁的flush,可能存在异常。
1 mapped/s #所有的被mmap的数据量,单位是MB,
2 vsize #虚拟内存使用量,单位MB
3 res #物理内存使用量,单位MB
4 faults/s #每秒访问失败数(只有Linux有),数据被交换出物理内存,放到swap。不要超过100,否则就是机器内存太小,造成频繁swap写入。此时要升级内存或者扩展
5 locked % #被锁的时间百分比,尽量控制在50%以下吧
6 idx miss % #索引不命中所占百分比。如果太高的话就要考虑索引是不是少了
7 q t|r|w #当Mongodb接收到太多的命令而数据库被锁住无法执行完成,它会将命令加入队列。这一栏显示了总共、读、写3个队列的长度,都为0的话表示mongo毫无压力。高并发时,一般队列值会升高。
8 qr #客户端等待从MongoDB实例读数据的队列长度
9 qw #客户端等待从MongoDB实例写入数据的队列长度
10 ar #执行读操作的活跃客户端数量
11 aw #执行写操作的活客户端数量
注意:如果这两个数值很大,即DB的处理速度不及请求速度。可能存在开销很大的慢查询。如果查询一切正常,确实是负载很大,可能是资源不够。
1 conn #当前连接数,是qr,qw,ar,aw的总和
2 time #时间戳
3 net_in #MongoDB实例的网络进流量
4 net_out #MongoDB实例的网络出流量
注意:MongoDB为每一个连接创建一个线程,线程的创建与释放也会有开销,所以尽量要适当配置连接数的启动参数,maxIncomingConnections建议在5000以下,基本满足多数场景。
示例:
1 [root@client ~]# mongo --host 172.24.8.71 -u admin -p admin
2 > use admin
3 > db.grantRolesToUser( "admin",[{ role: "clusterMonitor",db:"admin" }])
4 [root@client ~]# mongostat -h 172.24.8.71 -u admin -p admin --authenticationDatabase admin --discover -n 30 3
参数说明
-discover:提供集群中所有节点的状态;
-n 30 3:表示输出30次,每次休眠3秒钟。
mongotop也是mongodb下的一个内置工具,mongotop提供了一个方法,用来跟踪一个MongoDB的实例,查看哪些大量的时间花费在读取和写入数据。 追踪并报告MongoDB实例当前的读取和写入活动,而且是基于每个集合报告这些统计数据。提供每个集合的水平的统计数据。默认情况下,mongotop返回值的每一秒。
相关输出解释:
1 ns #数据库命名空间,后者结合了数据库名称和集合。
2 db #数据库的名称。名为 . 的数据库针对全局锁定,而非特定数据库。
3 total #mongod在这个命令空间上花费的总时间。
4 read #在这个命令空间上mongod执行读操作花费的时间。
5 write #在这个命名空间上mongod进行写操作花费的时间。
示例:
1 [root@client ~]# mongotop -h 172.24.8.71 -u admin -p admin --authenticationDatabase admin -n 30 3
参数说明
1 -n 30 3:表示输出30次,每次休眠3秒钟。
mongodb慢查询检查,Profiler默认为关闭状态,可以选择全部开启,或者有慢查询的时候开启。
相关输出解释:
1 ts #时间戳
2 info #具体的操作
3 millis #操作所花时间,毫秒
4 [root@client ~]# mongo --host 172.24.8.71 -u admin -p admin
5 > use mydb
6 > db.setProfilingLevel(2) #开启profile
7 { "was" : 2, "slowms" : 100, "sampleRate" : 1, "ok" : 1 }
8 > db.getProfilingLevel()
9 2
10 > use mydb
11 switched to db mydb
12 > db.system.profile.find().sort({$natural:-1}).pretty() #查看Profile日志
13 > db.system.profile.count() #查看系统中的慢查询数量
14 6
注意:profile操作必须连接mongod进程,而mongos无法执行此类操作;
造成满查询可能是索引的问题,也可能是数据不在内存造成因此磁盘读入造成。
更多慢查询操作见官方文档:https://docs.mongodb.com/manual/tutorial/manage-the-database-profiler/
serverStatus命令,或mongo shell中的db.serverStatus()返回数据库状态的总览,具体包括磁盘使用状况、内存使用状况、连接、日志和可用的索引。此命令迅速返回,并不会影响MongoDB性能。
1 > use mydb
2 > db.serverStatus() #只显示部分内容
3 {
4 "uptime" : 21.0, #表示此实例进程已激活的总时间,单位是秒
5 "localTime" : ISODate("2017-07-09T05:28:17.007Z"), #表示实例所在服务器的当前时间
6 "globalLock" : {
7 "totalTime" : NumberLong(20935000), #数据库启动后运行的总时间,单位是微秒
8 "currentQueue" : { #表示因为锁引起读写队列数
9 "total" : 0,
10 "readers" : 0, #等待读锁的操作数
11 "writers" : 0 #等待写锁的操作数
12 },
13 "activeClients" : { #连接的激活客户端写操作的总数
14 "total" : 10,
15 "readers" : 0, #激活客户端读操作数
16 "writers" : 0 #激活客户端写操作数
17 }
18 },
19 "mem" : { #表示当前内存使用情况
20 "bits" : 64, #mongod运行的目标机器的架构
21 "resident" : 96, #当前被使用的物理内存总量,单位MB
22 "virtual" : 271, #MongoDB进程映射的虚拟内存大小,单位MB
23 "supported" : true, #表示系统是否支持可扩展内存
24 "mapped" : 0, #映射数据文件所使用的内存大小,单位MB
25 "mappedWithJournal" : 0 #映射journaling所使用的内存大小,单位MB
26 },
27 }
关键输出:
connections:当前连接和可用连接数,设个一个合理值,当到达这个值mongodb就拒绝新的连接请求,避免连接太多而影响性能。
indexCounters:btree:misses 索引的不命中数,和hits的比例高就要考虑索引是否正确建立。
MongoDB数据文件状态指标命令: db.stats(), db.c.stats(),查看文件大小,存储空间大小等。返回一份针对存储使用情况和数据卷的文档,dbStats显示了存储的使用量、包含在数据库中的数据的总量以及对象、集合和索引计数器。
示例:
1 > use mydb
2 > db.stats()
3 {
4 "db" : "mydb", #当前数据库
5 "collections" : 2, #集合数量
6 "views" : 0,
7 "objects" : 50007, #对象(记录)数量
8 "avgObjSize" : 53.88963545103685, #对象平均大小
9 "dataSize" : 2694859, #所有数据总大小
10 "storageSize" : 917504, #数据占磁盘大小
11 "numExtents" : 0, #所有集合占用的区间总数
12 "indexes" : 1, #索引数
13 "indexSize" : 491520, #索引大小
14 "fsUsedSize" : 2733277184,
15 "fsTotalSize" : 27375431680,
16 "ok" : 1
17 }
提示:MongoDB数据库磁盘占用大小=storageSize+indexes,压缩比=dataSize/storageSize。
在集合级别上提供类似dbStats的统计数据,包括集合中对象的计数、集合的大小、集合占用的硬盘空间总量以及集合索引的相关信息。
1 > use mydb
2 switched to db mydb
3 > db.user.stats()
通常Mongodb的命令一般很快就完成,但是在一台繁忙的机器或者有比较慢的命令时,可以通过db.currentOp()获取当前正在执行的操作。
1 > db.currentOp()
提示:若发现一个操作太长,导致数据库卡死,可以使用db.killOp("110752")杀死。
MongoDB副本集状态指标命令。
相关输出解释:
分段 | 说明 |
---|---|
set | 当前副本集名称 |
date | 执行命令时间 |
myState | 当前节点的状态(角色) |
syncingTo | 同步源 |
heartbeatIntervalMillis | 心跳间隔 |
members | 节点成员 |
members.id | 成员编号 |
members.name | 成员名称 |
members.heath | 健康状态,1-true,0-false |
members.state | 成员状态(角色)1-主节点 2-备节点 7-仲裁节点 |
members.stateStr | 成员状态名 |
members.uptime | 成员启动运行时长 |
members.optime | 成员oplog时间戳(字段ts) |
members.optimeDate | 成员oplog时间(格式化) |
members.lastHeartbeat | 当前节点对成员的最后一个心跳 |
members.lastHeartbeatRecv | 当前节点收到该成员的最后一个心跳 |
members.pingMs | 当前节点到该成员的回路时长 |
members.syncingTo | 成员同步源 |
members.electionTime | 主节点选举时间戳(ms) |
members.electionDate | 主节点选举时间(格式化) |
提示:state状态字段解释可参考官方:https://docs.mongodb.com/manual/reference/replica-states/或https://yq.aliyun.com/articles/405274。
使用db.printReplicationInfo()输出节点oplog信息,可在主备节点输出对比
1 configured oplog size: 20480MB
2 log length start to end: 589911secs (163.86hrs)
3 oplog first event time: Tue Apr 03 2018 19:37:14 GMT+0800
4 oplog last event time: Tue Apr 10 2018 15:29:05 GMT+0800
5 now: Tue Apr 10 2018 15:30:18 GMT+0800
主节点使用db.printSlaveReplicationInfo()可输出备节点的同步信息
1 source: 135.177.126.24:10001
2 syncedTo: Tue Apr 10 2018 15:32:45 GMT+0800
3 0 secs (0 hrs) behind the primary
motop是mongodb实时监控工具,可以同时对多个MongoDB服务器进行监控,同时显示当前操作。
语法格式:
motop [-h] [-u USERNAME] [-p PASSWORD] [-c CONF] [-V] [-K AUTOKILLSECONDS] [host [host ...]]
开源项目地址:项目地址:https://github.com/tart/motop
1 [root@client ~]# yum -y install pymongo #安装以来
2 [root@client ~]# curl https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py -o get-pip.py
3 [root@client ~]# python get-pip.py
4 [root@client ~]# yum -y install git
5 [root@client ~]# pip install git+https://github.com/tart/motop.git
q:退出
p:暂停
e:解释查询
k:使用“mongo”执行杀死操作
K:使用“mongo”执行杀死比给定秒数更早的操作
r:尝试重新连接到已断开连接的服务器
R:尝试重新连接到所有服务器
配置文件:/etc/motop.conf,可以有多个配置段,每一节都可以包含以下参数。
1 address:服务器的地址(必需)
2 username:登陆用户名
3 password:登陆用户密码
4 status:显示状态(默认开启)
5 replicationInfo:显示复制状态(默认值:开启)
6 replicaSet:显示副本集的状态(默认值:开启)
7 operations:显示操作(默认值:开启)
8 replicationOperations:不断展现主和从的复制操作(默认值:开启)
9 “DEFAULT”:是特殊的部分,参数可以在本节中设置为默认值。
1 [root@client ~]# motop -h #查看帮助
2 [root@client ~]# vi /etc/motop.conf
3 [MongoDB01]
4 address=172.24.8.71
5 username=admin
6 password=admin
7 replicationInfo=off
8
9 [MongoDB02]
10 address=172.24.8.72
11 username=admin
12 password=admin
13 replicationInfo=off
MongoDB用一个锁确保数据的一致性。但如果某种操作时间运行,其他请求和操作将不得不等待这个锁,导致系统性能降低。为了验证是否由于锁降低了性能,可以坚持serverStatus输出的globalLock部分的数据。如果参数globalLock.currentQueue.total的值一直较大,说明系统中有许多请求在等待锁,同时表明并发问题影响了系统的性能。
MongoDB通过内存映射数据文件,如果数据集很大,MongoDB将占用所有可用的系统内存。正式由于内存映射机制将内存的管理交给操作系统来完成,简化了MongoDB的内存管理,提高了数据库系统的性能,但是由于不能确定数据集的大小,需要多少内存也是个未知数。
通过serverStatus输出的关于内存使用状态方面的数据,我们能够深入地了解内存使用情况。检查参数mem.resident的值,如果超过了系统内存量并且还有大量的数据文件在磁盘上,表明内存过小。检查mem.mapped的值,如果这个值大于系统内存量,那么针对数据库的一些读操作将会引起操作系统的缺页操作,内存的换入换出将会降低系统的性能。
有时候,客户端的连接数超过了MongoDB数据库服务器处理请求的能力,这也会降低系统的性能。可以通过serverStatus输出的关于连接数方面的参数进一步分析。参数globalLock.activeClients表示当前正在进行读写操作客户端的连接数,current表示当前客户端到数据库实例的连接数,available表示可用连接数。对于读操作大的应用程序,我们可以增加复制集成员数,将读操作分发到secondary节点上,对于写操作大的应用程序,可以通过部署分片集群来分发写操作。
从3.6版本后废弃了web界面,基于安全性考虑官方不推荐开启http。3.6之前的版本可参考官方方法开启:
https://docs.mongodb.com/v3.2/reference/configuration-options/
参考链接:
https://www.cnblogs.com/littleatp/p/8419647.html
https://blog.csdn.net/Chen_Victor/article/details/74855050