MongoDB运行状态监控、性能分析工具mongostat详解

这篇文章的目的是让你知道怎么了解你正在运行的Mongdb是否健康。

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:

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.flushs/s 每秒执行fsync将数据写入硬盘的次数。
8.mapped/s 所有的被mmap的数据量,单位是MB,
9.vsize 虚拟内存使用量,单位MB
10.res 物理内存使用量,单位MB
11.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
12.locked % 被锁的时间百分比,尽量控制在50%以下吧
13.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
14.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。
15.conn 当前连接数
16.time 时间戳

使用profiler

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。

代码如下:

> use test
switched to db test
> db.setProfilingLevel(2);
{"was" : 0 , "slowms" : 100, "ok" : 1} // "was" is the old setting
> db.getProfilingLevel()
2

查看Profile日志

代码如下:

> 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

1.ts:时间戳
2.info:具体的操作
3.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

1.当前Mongodb的所有连接
2.各个数据库和Collection的访问统计,包括:Reads, Writes, Queries, GetMores ,Inserts, Updates, Removes
3.写锁的状态
4.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)

可以参考右边的截图

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

代码如下:

> 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

代码如下:

{
    "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,
            "missRatio" : 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:

1.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。
2.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”missRatio” : 3.543930204420982e-7,很健康吧。所以miss率在mongostat里面也可以看
3.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

代码如下:

>  db.currentOp()
{ "inprog" : [ ] }

以下是一个有负载的机器上得到的返回值样例:

代码如下:

{ "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

代码如下:

> 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。

(0)

相关推荐

  • MongoDB开源数据库开发工具dbKoda

    Southbank Software公司最近发布了 dbKoda 0.6.0 ,这是该软件的 首个发布版 .dbKoda是一款开源的 MongoDB 开发工具,采用JavaScript. React 和 Electron 开发.下图显示了dbKoda的用户图形界面,突出特点是提供了一个连接管理器(Connection Manager)和代码编辑器(Code Editor),其中代码编辑器给出了丰富的MongoDB数据操作特性. 连接管理器 连接管理器维护多个数据库连接的配置信息(Profile)

  • MongoDB使用自带的命令行工具进行备份和恢复的教程

    要备份一个数据库, mongorestore -d db /path/to/back_up 例如: mongodump -d bookstore -o /data01/db_backup/ 该命令会dump出该DB所有的collection 从备份文件夹恢复数据 mongorestore -d bookstore /data01/db_backup/bookstore 只备份或回复指定的collection 以bookstore DB 中statistics 表为例 mongodump -d b

  • MongoDB运行状态监控、性能分析工具mongostat详解

    这篇文章的目的是让你知道怎么了解你正在运行的Mongdb是否健康. 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: 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.

  • PHP调试及性能分析工具Xdebug详解

    程序开发过程中,一般用得最多的调试方法就是用echo.print_r().var_dump().printf()等将语句打印出来.对PHP脚本的执行效率,通常是脚本执行时间.对数据库SQL的效率,通常是数据库Query时间,但这样并不能真正定位和分析脚本执行和数据库查询的瓶颈所在?对此,有一个叫Xdebug(www.xdebug.org)的PHP程序调试器(即一个Debug工具),可以用来跟踪,调试和分析PHP程序的运行状况. 一.以windows平台对此模块的安装做简单的介绍: 1. 下载PH

  • cProfile Python性能分析工具使用详解

    前言 Python自带了几个性能分析的模块:profile.cProfile和hotshot,使用方法基本都差不多,无非模块是纯Python还是用C写的.本文介绍cProfile. 例子 import time def func1(): sum = 0 for i in range(1000000): sum += i def func2(): time.sleep(10) func1() func2() 运行 python -m cProfile del.py 运行结果 结果分析 执行了6个函

  • MySQL慢查询分析工具pt-query-digest详解

    目录 一.简介 二.安装pt-query-digest 三.pt-query-digest语法及重要选项 四.分析pt-query-digest输出结果 五.用法示例 一.简介 pt-query-digest是用于分析mysql慢查询的一个工具,它可以分析binlog.General log.slowlog,也可以通过SHOWPROCESSLIST或者通过tcpdump抓取的MySQL协议数据来进行分析.可以把分析结果输出到文件中,分析过程是先对查询语句的条件进行参数化,然后对参数化以后的查询进

  • JS常用的几种数组遍历方式以及性能分析对比实例详解

    本文实例讲述了JS常用的几种数组遍历方式以及性能分析对比.分享给大家供大家参考,具体如下: 前言 这一篇与上一篇 JS几种变量交换方式以及性能分析对比 属于同一个系列,本文继续分析JS中几种常用的数组遍历方式以及各自的性能对比 起由 在上一次分析了JS几种常用变量交换方式以及各自性能后,觉得这种方式挺好的,于是抽取了核心逻辑,封装成了模板,打算拓展成一个系列,本文则是系列中的第二篇,JS数组遍历方式的分析对比 JS数组遍历的几种方式 JS数组遍历,基本就是for,forin,foreach,fo

  • Paddle模型性能分析工具Profiler定位瓶颈点优化程序详解

    目录 Paddle模型性能分析Profiler 1.使用Profiler工具调试程序性能 1.1 使用cifar10数据集卷积神经网络进行图像分类 1.1.1 获取性能调试前模型正常运行的ips 1.1.2. 开启性能分析器,定位性能瓶颈点 1.1.3. 优化程序,检查优化效果 1.1.5 结果展示 2 统计表单展示 Paddle模型性能分析Profiler 定位性能瓶颈点优化程序提升性能 Paddle Profiler是飞桨框架自带的低开销性能分析器,可以对模型运行过程的性能数据进行收集.统计

  • go性能分析工具pprof的用途及使用详解

    目录 pprof的用途 利用runtime/pprof包实现cpu分析的步骤 利用runtime/pprof包实现内存分析的步骤: 利用net/http/pprof包进行性能分析 总结 pprof的用途 CPU Profiling:CPU 分析,按照一定的频率采集所监听的应用程序 CPU(含寄存器)的使用情况,可确定应用程序在主动消耗CPU 周期时花费时间的位置 Memory Profiling:内存分析,在应用程序进行堆分配时记录堆栈跟踪,用于监视当前和历史内存使用情况,以及检查内存泄漏 Bl

  • Java CPU性能分析工具代码实例

    这篇文章主要介绍了Java CPU性能分析工具代码实例,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 背景 有处理过生产问题的同学基本都能遇到系统忽然缓慢,CPU突然飙升,甚至整个应用请求不可用.当出现这种情况下,在不影响数据准确性的前提下,我们应该尽快导出jstack和内存信息,然后重启系统,尽快回复系统的可用性,避免用户体验过差.本文针对CPU飙升问题,提供该问题的排查思路,从而能够快速定位到某线程甚至某快代码导致CPU飙升,从而提供处理该

  • Python性能分析工具py-spy原理用法解析

    Py-Spy介绍 引用官方的介绍: Py-Spy是Python程序的抽样分析器. 它允许您可视化查看Python程序在哪些地方花了更多时间,整个监控方式无需重新启动程序或以任何方式修改工程代码. Py-Spy的开销非常低:它是用Rust编写的,速度与编译的Python程序不在同一个进程中运行. 这意味着Py-Spy可以安全地用于生成生产环境中的Python应用调优分析. github:https://github.com/benfred/py-spy 安装 pip install py-spy

  • .NET Visual Studio 代码性能分析工具

    下面通过图文并茂的方式给大家介绍下,具体内容如下: 软件开发中的性能优化对程序员来说是一个非常重要的问题.一个小问题可能成为一个大的系统的瓶颈.但是对于程序员来说,通过自身去优化代码是十分困难的.幸运的是,有一些非常棒的工具可以帮助程序员进行代码分析和性能测试,从而大大简化程序员进行代码性能优化的过程.MSDN杂志2011年7月份曾发布主题为".NET代码分析工具和技术"的那一期,让广大程序员收获颇丰.四年过去之后,这些工具又进一步做出了很多改进,同时也出现了更多的选择.本文对当前主流

随机推荐