mongodb性能监控的核心在于跟踪资源使用率、数据库操作效率和连接状态等关键指标，以确保数据库健康运行。首先，资源使用率包括cpu、内存和磁盘io，cpu过高可能表明压力过大，内存不足会导致频繁磁盘读写，而磁盘io瓶颈则直接影响读写速度。其次，数据库操作效率需关注查询、写入、更新和删除速度，慢查询是性能的主要障碍，可通过explain命令分析执行计划来优化。再次，连接状态方面，连接数过多或不稳定可能导致请求失败，需实时监控。虽然mongodb自带mongostat、mongotop、db.serverstatus()等工具可提供基础监控，但其缺乏历史数据分析与告警功能，因此推荐使用专业工具如mongodb cloud manager/ops manager、percona monitoring and management（pmm）、datadog或prometheus+grafana进行长期、全面的监控。定位慢查询主要依赖explain命令，通过分析是否全表扫描、执行时间、扫描文档数量等指标来优化查询性能。缓解磁盘io瓶颈除使用ssd外，还可优化数据模型、启用压缩、配置raid 10及监控iostat等。内存不足问题不能仅靠加内存解决，还需优化查询、合理配置wiredtiger缓存并监控内存使用情况。总之，mongodb性能监控是一个持续的过程，需结合多种手段不断观察、分析与优化，才能保障数据库稳定高效运行。
MongoDB性能监控，简单来说，就是盯紧那些能告诉你数据库是不是“健康”的指标。别把它想得太复杂，就像医生看病，量血压、听心跳，咱们也得看看CPU、内存、磁盘IO，以及MongoDB自身的一些状态参数。
监控的目的是什么？当然是早发现问题，避免故障。谁也不想半夜被电话吵醒，说数据库挂了。
MongoDB监控性能指标：从哪里下手？
监控MongoDB性能，其实就是围绕着资源使用率、数据库操作效率、以及连接状态这几个方面展开的。
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资源使用率： CPU、内存、磁盘IO，这是老生常谈了。CPU过高，说明数据库压力大；内存不足，可能导致频繁的磁盘读写；磁盘IO瓶颈，直接影响读写速度。
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数据库操作效率： 关注查询速度、写入速度、更新速度、删除速度。慢查询是性能的大敌，必须揪出来优化。写入速度慢，可能跟索引有关，也可能跟磁盘IO有关。
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连接状态： 连接数过多，可能导致资源耗尽；连接不稳定，可能导致请求失败。
MongoDB本身提供了一些工具和命令来监控这些指标，比如mongostat、mongotop、db.serverStatus()等。但这些工具只能提供一些实时的、粗略的信息。要进行更全面的、长期的监控，还是需要借助专业的监控工具。
监控工具怎么选？MongoDB自带的够用吗？
MongoDB自带的监控工具，比如mongostat，确实能提供一些实时的性能指标，比如插入、查询、更新、删除操作的数量，以及连接数、内存使用情况等。但它的缺点也很明显：只能提供实时的信息，无法进行历史数据分析；指标不够全面，无法覆盖所有重要的性能指标；没有告警功能，无法及时发现问题。
所以，如果只是简单地看看数据库的运行状态，mongostat凑合着用也行。但如果想要进行更深入的性能分析和优化，或者想要实现自动化监控和告警，就需要借助专业的监控工具了。
市面上有很多MongoDB监控工具可供选择，比如：
- MongoDB Cloud Manager/Ops Manager： MongoDB官方提供的监控工具，功能强大，可以监控MongoDB集群的各种性能指标，并提供告警功能。但需要付费使用。
- Percona Monitoring and Management (PMM)： 一款开源的数据库监控工具，支持多种数据库，包括MongoDB。PMM提供了丰富的监控指标、强大的可视化功能，以及灵活的告警配置。
- Datadog： 一款云监控平台，支持多种应用和基础设施的监控，包括MongoDB。Datadog提供了强大的监控指标、告警功能、以及集成能力。
- Prometheus + Grafana： 一款流行的开源监控方案，Prometheus负责收集监控数据，Grafana负责可视化监控数据。
选择哪个监控工具，主要取决于你的需求和预算。如果预算充足，并且需要MongoDB官方的支持，可以选择MongoDB Cloud Manager/Ops Manager。如果想要一款免费的、开源的监控工具，可以选择PMM或Prometheus + Grafana。如果已经在使用Datadog等云监控平台，也可以直接集成MongoDB监控。
如何定位慢查询？explain命令是个宝
慢查询是影响MongoDB性能的重要因素。定位慢查询，可以使用explain命令。explain命令可以分析查询的执行计划，告诉你查询是如何使用索引的，以及查询的瓶颈在哪里。
比如，假设我们有一个users集合，想要查询年龄大于30岁的用户：
db.users.find({ age: { $gt: 30 } })
可以使用explain命令分析这个查询的执行计划：
db.users.find({ age: { $gt: 30 } }).explain("executionStats")
explain命令会返回一个json对象，包含了查询的执行计划。我们需要关注以下几个字段：
- queryPlanner.winningPlan.stage：查询使用的执行阶段。如果这个字段的值是COLLSCAN，说明查询没有使用索引，进行了全表扫描。这通常是慢查询的原因之一。
- executionStats.executionTimeMillis：查询的执行时间，单位是毫秒。如果这个值过大，说明查询很慢。
- executionStats.totalkeysExamined：查询扫描的索引键的数量。
- executionStats.totalDocsExamined：查询扫描的文档数量。
通过分析explain命令的输出，我们可以找到查询的瓶颈，并进行优化。比如，如果查询没有使用索引，可以创建索引来加速查询。如果查询扫描的文档数量过多，可以优化查询条件，减少扫描的文档数量。
磁盘IO瓶颈：SSD是救星吗？
磁盘IO瓶颈是影响MongoDB性能的另一个重要因素。MongoDB的数据和索引都存储在磁盘上，如果磁盘IO速度慢，会直接影响读写性能。
解决磁盘IO瓶颈，最直接的方法就是使用SSD。SSD的读写速度比传统机械硬盘快很多，可以显著提升MongoDB的性能。
除了使用SSD，还可以采取以下措施来缓解磁盘IO瓶颈：
- 优化数据模型： 减少文档的大小，避免存储不必要的数据。
- 使用压缩： MongoDB支持压缩存储，可以减少磁盘空间占用，从而减少磁盘IO。
- 合理配置磁盘阵列： 使用RAID 10等高性能磁盘阵列，可以提升磁盘IO性能。
- 监控磁盘IO： 使用iostat等工具监控磁盘IO，及时发现瓶颈。
内存不足：加内存就万事大吉了吗？
内存不足会导致MongoDB频繁地进行磁盘读写，从而降低性能。增加内存可以缓解这个问题，但并不是唯一的解决方案。
除了增加内存，还可以采取以下措施来优化内存使用：
- 优化查询： 避免全表扫描，尽量使用索引。
- 合理配置缓存： MongoDB使用wiredTiger存储引擎，wiredTiger会使用一部分内存作为缓存。合理配置wiredTiger的缓存大小，可以提升性能。
- 监控内存使用： 使用free等工具监控内存使用情况，及时发现内存泄漏等问题。
总之，监控MongoDB性能是一个持续的过程，需要不断地观察、分析、优化。没有一劳永逸的解决方案，只有不断地学习和实践。
