docker-compose.yaml
version: '3'
services:
mongo:
image: mongo:4.2.5
container_name: mongo
restart: always
volumes:
- /data/mongo/db: /data/db
port:
- 27017:27017
command: [--auth]
enviroment:
MONGO_INITDB_ROOT_USERNAME: root
MONGO_INITDB_ROOT_PASSWORD: 123456
docker-compose up -d
登录MongoDB创建监控用户,权限为"readAnyDatabase",如果是cluster环境,需要有"clusterMonitor"
登录MongoDB(docker安装的mongo)
docker exec -it mongo mongo admin
创建监控用户
> db.auth('root','123456')
1
>db.createUser({ user: 'exporter',pwd : 'password',roles:[{role: 'readAnyDatabase',db : admin},{role: 'clusterMonitor',db : admin}]})
#测试 使用上面创建的用户信息进行连接
> db.auth('exporter','password')
1
#表示成功
> exit
docker直接运行
docker run -d -p 9216:9216 -p 17001:17001 --restart=always --name mongodb-exporter bitnami/mongodb_exporter :latest --collect-all --compatible-mode --mongodb.uri=mongodb://exporter:password@localhost:27017/admin?ssl=false
docker-compose方式
为了方便省事,我mongodb使用管理员账号,生产不建议使用
cat >docker-compose.yml << EOF
version: '3.3'
services:
mongodb_exproter:
image: bitnami/mongodb_exporter:latest
container_name: mongodb_exproter
restart: always
environment:
MONGODB_URI: "mongodb://exporter:password@localhost:27017/admin?ssl=false"
command:
- '--collect-all'
- '--compatible-mode'
port:
- "9216:9216"
EOF
启动
docker-compose up -d
检查
查看正在运行的容器
docker ps
或者:
查看mongodb_exporter容器的运行日志
docker logs -f mongodb_exporter
Environment variable | 值 | 描述 |
---|---|---|
collect-all | localhost:15672 | rabbitmq管理插件的url(必须以http(2)开头) |
compatible-mode | guest | rabbitmq管理插件的用户名 |
安装好Exporter后会暴露一个/metrics结尾的服务
名称 | 地址 |
---|---|
mongodb_exporter | http://localhost:9216/metrics |
配置Prometheus去采集(拉取)nginx_exporter的监控样本数据
cd /data/docker-prometheus
# 在scrapc_configs(搜刮配置):下面增加如下配置:
cat >prometheus/prometheus.yml <<FOF
- job_name: 'mongodb_exporter'
static_configs:
- targets: ['localhost:9216']
labels:
instance: test服务器
EOF
重新加载配置
curl -x POST http://localhost:9090/-/reload
mongodb_ss_connections{conn_type="available"} 可用的连接数
mongodb_ss_mem_virtual
mongodb_ss_mem_residenl
#关于server status
mongodb_up 服务器是否在线
mongodb_ss_ok{cl_id="",cl_role="current",rs_state="0"} 服务器是否正常运行,取值为1,0.标签中记录了Cluster,ReplicaSet
mongodb_ss_uptime 服务器的运行时长,单位为秒
mongdb_ss_connections{conn_type="current"} 客户端连接数
# 关于主机
mongodb_sys_cpu_num_cpus 主机的CPU核数
# 关于 collection
mongodb_collstats_storageStats_count{database="xx",collection="xx"} collection 全部文档的数量
mongodb_collstats_storageStats_size collection全部文档的体积,单位bytes
mongodb_collstats_storageStats_storageSize collection全部文档占用的磁盘空间,默认会压缩
delta(mongodb_collstats_latencyStats_reads_ops[1m]) collection读操作的数量(每分钟)
delta(mongodb_collstats_latencyStats_reads_latency[1m]) collection读操作的延迟(每分钟),单位为微秒
mongodb_collstats_latencyStats_write_ops
mongodb_collstats_latencyStats_write_latency
由于之前的触发器是全部写在了一个yml里面就是alert.yam,这样随着后面配置的触发器越来越多最终会变得难以维护.这里我们让它去读rules目录下所有的yml文件即可
Prometheus配置
rule_files:
- "alert.yml"
- "rules/*.yml"
因为是单机所以未配置集群的触发器
cat >prometheus/rules/mongodb.yml <<FOF
groups:
- name: PerconaMongodbExporter
rules:
- alert: MongodbDown
expr: 'mongodb_up == 0'
for: 0m
labels:
severity: critical
annotations:
summary: "MongoDB Down,容器:$labels.instance"
description: "MongoDB 容器 is down,当前值{{ $value }}"
- alert: MongodbNumberCursorsOpen
expr: 'mongodb_ss_metrics_cursor_open{csr_type="total"}' > 10
for: 2m
labels:
severity: warning
annotations:
summary: "MongoDB 数字游标打开告警 容器:{{$labels.instance }}"
description: "MongoDB为客户端打开的游标过多>10k,当前值为:{{ $value }}"
- alert: MongdbCursorsTimeouts
expr: 'increase(mongodb_ss_metrics_cursor_timedOut[1m]) > 100'
for: 2m
labels:
severity: warning
annotations:
summary: "MongDB 游标超时,容器:{{$labels.instance }}"
description: "太多游标超时,当前值为:{{ $value }}"
- alert: MongodbVirtualMemoryUsage
expr: '(sum(mongodb_ssmem_virtual BY (instance) / sum(mongodb_ss_mem_resident) BY (instance)) > 3'
for: 2m
labels:
severity: warning
annotations:
summary: "MongoDB虚拟内存使用告警,容器:{{$labels.instance }}"
description: "虚拟内存使用过高,当前值为:{{ $value }}"
EOF
一定记住这里需要仔细校对yaml语法,最好是能去在线验证yaml语法的网站上看看.yaml语法还是比较严格的一点缩进错误都不能有
docker exec -it prometheus promtool check config /etc/prometheus/prometheus.yml
curl -x POST http://localhost:9090/-/reload
http://localhost:9090/alerts?search=
或:
http://localhost:9090/rules
这里需要从github上去下载对应的dashboard
https://github.com/percona/grafana-dashboards/blob/main/dashboards/MongoDB/MongoDB_Instances_Overview.json
选择导入刚刚从github上下载的json文件即可
可以发现最终的仪表盘上有这一块连接数是空的
只需要在插件中将polystat的插件下载即可,具体在设置中然后搜索这个插件下载即可.