MongoDB监控优化
你的MongoDB是否健康？
mongostat
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：
inserts/s 每秒插入次数
query/s 每秒查询次数
update/s 每秒更新次数
delete/s 每秒删除次数
getmore/s 每秒执行getmore次数
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
flushs/s 每秒执行fsync将数据写入硬盘的次数。
mapped/s 所有的被mmap的数据量，单位是MB，
vsize 虚拟内存使用量，单位MB
res 物理内存使用量，单位MB
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
locked % 被锁的时间百分比，尽量控制在50%以下吧
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
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。
conn 当前连接数
time 时间戳
Profiler
profiler可以监控具体某个数据库查询慢的以及不慢。
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
ts：时间戳
info：具体的操作
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
当前Mongodb的所有连接
各个数据库和Collection的访问统计，包括：Reads, Writes, Queries, GetMores ,Inserts, Updates, Removes
写锁的状态
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)
mongosniff
Sniffer，中文可以翻译为嗅探器，是一种基于被动侦听原理的网络分析方式。使用这种技术方式，可以监视网络的状态、数据流动情况以及网络上传输的信息。
Mongodb提供了一个sniffer工具：mongosniff，这个工具可以从底层监控有哪些命令传送给了Mongodb，祥见官网： http://docs.mongodb.org/manual/reference/program/mongosniff/
mongotop
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
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,
"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：
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。
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
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， 在负载很高的情况下，可能意义也不是特别的大
> 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")