使用任何一个产品，必不可少的一项工作就是对其运行状态和性能进行监控，监控可以让你更了解它的运作方式，让你更早的发现使用上的问题，下面文章对MongoDB的监控做了详细深入的探讨。推荐给各位使用MongoDB的朋友。
mongostat详解
mongostat是mongdb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。如果你发现数据库突然变慢或者有其他问题的话，你第一手的操作就考虑采用mongostat来查看mongo的状态。
它的输出有以下几列：
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inserts/s 每秒插入次数
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query/s 每秒查询次数
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update/s 每秒更新次数
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delete/s 每秒删除次数
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getmore/s 每秒执行getmore次数
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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
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flushs/s 每秒执行fsync将数据写入硬盘的次数。
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mapped/s 所有的被mmap的数据量，单位是MB，
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vsize 虚拟内存使用量，单位MB
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res 物理内存使用量，单位MB
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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
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locked % 被锁的时间百分比，尽量控制在50%以下吧
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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
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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。
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conn 当前连接数
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time 时间戳
使用profiler
类似于MySQL的slow log, MongoDB可以监控所有慢的以及不慢的查询。
Profiler默认是关闭的，你可以选择全部开启，或者有慢查询的时候开启。
| > use test switched to db test > db.setProfilingLevel(2); {“was” : 0 , “slowms” : 100, “ok” : 1} // “was” is the old setting > db.getProfilingLevel() |
查看Profile日志
| > db.system.profile.find().sort({$natural:-1}) {“ts” : “Thu Jan 29 2009 15:19:32 GMT-0500 (EST)” , “info” : ”query test.$cmd ntoreturn:1 reslen:66 nscanned:0 query: { profile: 2 } nreturned:1 bytes:50″ , ”millis” : 0} … |
3个字段的意义
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ts：时间戳
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info：具体的操作
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millis：操作所花时间，毫秒
不多说，此处有官方文档。注意，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。
使用Web控制台
Mongodb自带了Web控制台，默认和数据服务一同开启。他的端口在Mongodb数据库服务器端口的基础上加1000，如果是默认的Mongodb数据服务端口(Which is 27017)，则相应的Web端口为28017
这个页面可以看到
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当前Mongodb的所有连接
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各个数据库和Collection的访问统计，包括：Reads, Writes, Queries, GetMores ,Inserts, Updates, Removes
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写锁的状态
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以及日志文件的最后几百行(CentOS+10gen yum 安装的mongodb默认的日志文件位于/var/log/mongo/mongod.log)
可以参考上图
db.stat()
获取当前数据库的信息，比如Obj总数、数据库总大小、平均Obj大小等
| > use test switched to db test > db.stats() { ”collections” : 9, ”objects” : 4278845, ”avgObjSize” : 224.56603031892953, ”dataSize” : 960883236, ”storageSize” : 1195438080, ”numExtents” : 59, ”indexes” : 13, ”indexSize” : 801931264, ”fileSize” : 6373244928, ”ok” : 1 } |
db.serverStatus()
获取服务器的状态
| { ”version” : “1.6.5”, ”uptime” : 7208469, ”uptimeEstimate” : 7138829, ”localTime” : “Wed Oct 26 2011 22:23:07 GMT+0800 (CST)”, ”globalLock” : { ”totalTime” : 7208469556704, ”lockTime” : 4959693717, ”ratio” : 0.000688036992871448, ”currentQueue” : { ”total” : 0, ”readers” : 0, ”writers” : 0 } }, ”mem” : { ”bits” : 64, ”resident” : 3131, ”virtual” : 6172, ”supported” : true, ”mapped” : 4927 }, ”connections” : { ”current” : 402, ”available” : 2599 }, ”extra_info” : { ”note” : “fields vary by platform”, ”heap_usage_bytes” : 832531920, ”page_faults” : 8757 }, ”indexCounters” : { ”btree” : { ”accesses” : 2821726, ”hits” : 2821725, ”misses” : 1, ”resets” : 0, ”mi***atio” : 3.543930204420982e-7 } }, ”backgroundFlushing” : { ”flushes” : 120133, ”total_ms” : 73235923, ”average_ms” : 609.6236920746173, ”last_ms” : 1332, ”last_finished” : “Wed Oct 26 2011 22:22:23 GMT+0800 (CST)” }, ”cursors” : { ”totalOpen” : 0, ”clientCursors_size” : 0, ”timedOut” : 238392 }, ”repl” : { ”ismaster” : true }, ”opcounters” : { ”insert” : 269351, ”query” : 19331151, ”update” : 14199331, ”delete” : 1, ”getmore” : 145575, ”command” : 55982302 }, ”asserts” : { ”regular” : 0, ”warning” : 0, ”msg” : 0, ”user” : 27, ”rollovers” : 0 }, ”ok” : 1 } |
需要关心的地方：
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connections 当前连接和可用连接数，听过一个同行介绍过，mongodb最大处理到2000个连接就不行了(要根据你的机器性能和业务来设定)，所以设大了没意义。设个合理值的话，到达这个值mongodb就拒绝新的连接请求，避免被太多的连接拖垮。
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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。你看我的”mi***atio” : 3.543930204420982e-7，很健康吧。所以miss率在mongostat里面也可以看
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其他的都能自解释，也不是查看mongo健康状况的关键，就不说明了。
db.currentOp()
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，你可以通过db.currentOp()获取当前正在执行的操作。
在没有负载的机器上，该命令基本上都是返回空的
| > db.currentOp() { “inprog” : [ ] } |
以下是一个有负载的机器上得到的返回值样例：
| { “opid” : “shard3:466404288”, “active” : false, “waitingForLock” : false, “op” : “query”, “ns” : “sd.usersEmails”, “query” : { }, “client_s” : “10.121.13.8:34473”, “desc” : “conn” }, |
字段名字都能自解释。如果你发现一个操作太长，把数据库卡死的话，可以用这个命令杀死他
| > db.killOp(“shard3:466404288”) |
MongoDB Monitoring Service
MongoDB Monitoring Service(MMS)是Mongodb厂商提供的监控服务，可以在网页和Android客户端上监控你的MongoDB状况。
原文出处：http://tech.lezi.com/archives/290
发布者：全栈程序员-用户IM，转载请注明出处：https://javaforall.cn/109927.html原文链接：https://javaforall.cn
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