MongoDB调优

三大导致 MongoDB 性能不佳的原因

1）慢查询
2）阻塞等待
3）硬件资源不足
1,2通常是因为模型/索引设计不佳导致的。
排查思路：按1-2-3依次排查。

影响 MongoDB 性能的因素

MongoDB 性能监控工具

Free Monitoring

从版本 4.0 开始，MongoDB 为独立实例和复制集提供免费的云监控。免费监控提供有关部署的信息，包括:

操作执行次数
内存使用情况
CPU使用率
操作数

# 启用监控
db.enableFreeMonitoring()
# 禁止监控
db.disableFreeMonitoring()
# 获取监控信息
db.getFreeMonitoringStatus()

mongostat

mongostat 是 MongoDB 自带的监控工具，其可以提供数据库节点或者整个集群当前的状态视图。该功能的设计非常类似于 Linux 系统中的 vmstat 命令，可以呈现出实时的状态变化。不同的是，mongostat 所监视的对象是数据库进程。mongostat 常用于查看当前的 QPS/内存使用/连接数，以及多个分片的压力分布。mongostat 采用 Go 语言实现，其内部使用了db.serverStatus()命令，要求执行用户需具备 clusterMonitor 角色权限。

mongostat -h 192.168.65.174 --port 28017 -ufirechou -pfirechou --authenticationDatabase=admin --discover -n 300 2

参数说明:

-h：指定监听的主机，分片集群模式下指定到一个 mongos 实例，也可以指定单个 mongod，或者复制集的多个节点。
–port：接入的端口，如果不提供则默认为 27017。
-u：接入用户名，等同于-user。
-p：接入密码，等同于-password。
–authenticationDatabase：鉴权数据库。
–discover：启用自动发现，可展示集群中所有分片节点的状态。
-n 300 2：表示输出300次，每次间隔2s。也可以不指定“-n 300”，此时会一直保持输出。

指标说明：

指标名	说明
inserts	每秒插入数
query	每秒查询数
update	每秒更新数
delete	每秒删除数
getmore	每秒 getmore 数
command	每秒命令数，涵盖了内部的一些操作
%dirty	WiredTiger 缓存中脏数据百分比
%used	WiredTiger 正在使用的缓存百分比
flushes	WiredTiger 执行 CheckPoint 的次数
vsize	虚拟内存使用量
res	物理内存使用量
qrw	客户端读写等待队列数量，高并发时，一般队列值会升高
arw	客户端读写活跃个数
netIn	网络接收数据量
netOut	网络发送数据量
conn	当前连接数
set	所属复制集名称
repl	复制节点状态（主节点/二级节点……)
time	时间戳

mongostat 需要关注的指标主要有如下几个：

插入、删除、修改、查询的速率是否产生较大波动，是否超出预期。
qrw、arw：队列是否较高，若长时间大于 0 则说明此时读写速度较慢。
conn：连接数是否太多。
dirty：百分比是否较高，若持续高于 10% 则说明磁盘 I/O 存在瓶颈。
netIn、netOut：是否超过网络带宽阈值。
repl：状态是否异常，如 PRI、SEC、RTR 为正常，若出现 REC 等异常值则需要修复。

使用交互模式：
mongostat 一般采用滚动式输出，即每一个间隔后的状态数据会被追加到控制台中。从 MongoDB 3.4 开始增加了--interactive选项，用来实现非滚动式的监视，非常方便。

mongostat -h 192.168.65.174 --port 28017 -ufirechou -pfirechou --authenticationDatabase=admin --discover --interactive -n 2

mongotop

mongotop 命令可用于查看数据库的热点表，通过观察 mongotop 的输出，可以判定是哪些集合占用了大部分读写时间。mongotop 与 mongostat 的实现原理类似，同样需要 clusterMonitor 角色权限。

mongotop -h 192.168.65.174 --port=28017 -ufirechou -pfirechou --authenticationDatabase=admin

默认情况下，mongotop 会持续地每秒输出当前的热点表。
指标说明：

指标名	说明
ns	集合名称空间
total	花费在该集合上的时长
read	花费在该集合上的读操作时长
write	花费在该集合上的写操作时长

mongotop 通常需要关注的因素主要包括：

热点表操作耗费时长是否过高。这里的时长是在一定的时间间隔内的统计值，它代表某个集合读写操作所耗费的时间总量。在业务高峰期时，核心表的读写操作一般比平时高一些，通过 mongotop 的输出可以对业务尖峰做出一些判断。
是否存在非预期的热点表。一些慢操作导致的性能问题可以从 mongotop 的结果中体现出来。

mongotop 的统计周期、输出总量都是可以设定的。

# 最多输出100次，每次间隔时间为2s
mongotop -h 192.168.65.174 --port=28017 -ufirechou -pfirechou --authenticationDatabase=admin -n 100 2

Profiler 模块

Profiler 模块可以用来记录、分析 MongoDB 的详细操作日志。默认情况下该功能是关闭的，对某个业务库开启 Profiler 模块之后，符合条件的慢操作日志会被写入该库的system.profile集合中。Profiler 的设计很像代码的日志功能，其提供了几种调试级别：

级别	说明
0	日志关闭，无任何输出
1	部分开启，仅符合条件（时长大于slowms）的操作日志会被记录
2	日志全开，所有的操作日志都被记录

对当前的数据库开启 Profiler 模块：

# 将level设置为2，此时所有的操作会被记录下来。
db.setProfilingLevel(2)
# 检查是否生效
db.getProfilingStatus()

slowms 是慢操作的阈值，单位是毫秒；
sampleRate 表示日志随机采样的比例，1.0 则表示满足条件的全部输出；

如果希望只记录时长超过 500ms 的操作，则可以将 level 设置为 1：

db.setProfilingLevel(1,500)

还可以进一步设置随机采样的比例：

db.setProfilingLevel(1,{slowms:500,sampleRate:0.5})

查看操作日志
开启 Profiler 模块之后，可以通过system.profile集合查看最近发生的操作日志

db.system.profile.find().limit(5).sort({ts:-1}).pretty()

这里需要关注的一些字段主要如下所示：

op：操作类型，描述增加、删除、修改、查询。
ns：名称空间，格式为{db}.{collection}。
Command：原始的命令文档。
Cursorid：游标 ID。
numYield：操作数，大于 0 表示等待锁或者是磁盘 I/O 操作。
nreturned：返回条目数。
keysExamined：扫描索引条目数，如果比 nreturned 大出很多，则说明查询效率不高。docsExamined：扫描文档条目数，如果比 nreturned 大出很多，则说明查询效率不高。
locks：锁占用的情况。
storage：存储引擎层的执行信息。
responseLength：响应数据大小（字节数），一次性查询太多的数据会影响性能，可以使用 limit、batchSize 进行一些限制。
millis：命令执行的时长，单位是毫秒。
planSummary：查询计划的概要，如 IXSCAN 表示使用了索引扫描。
execStats：执行过程统计信息。
ts：命令执行的时间点。

根据这些字段，可以执行一些不同维度的查询。比如查看执行时长最大的 10 条操作记录查看某个集合中的 update 操作日志

db.system.profile.find().limit(10).sort({millis:-1}).pretty()

查看某个集合中的 update 操作日志

db.system.profile.find({op:"update",ns:"shop.user"})

注意事项

system.profile是一个 1MB 的固定大小的集合，随着记录日志的增多，一些旧的记录会被滚动删除。
在线上开启 Profiler 模块需要非常谨慎，这是因为其对 MongoDB 的性能影响比较大。建议按需部分开启，同时 slowms 的值不要设置太低。
sampleRate 的默认值是 1.0，该字段可以控制记录日志的命令数比例，但只有在 MongoDB 4.0 版本之后才支持。
Profiler 模块的设置是内存级的，重启服务器后会自动恢复默认状态。

db.currentOp()

Profiler 模块所记录的日志都是已经发生的事情，db.currentOp()命令则与此相反，它可以用来查看数据库当前正在执行的一些操作。想象一下，当数据库系统的 CPU 发生骤增时，我们最想做的无非是快速找到问题的根源，这时db.currentOp就派上用场了。
db.currentOp()读取的是当前数据库的命令快照，该命令可以返回许多有用的信息，比如：

操作的运行时长，快速发现耗时漫长的低效扫描操作。
执行计划信息，用于判断是否命中了索引，或者存在锁冲突的情况。
操作 ID、时间、客户端等信息，方便定位出产生慢操作的源头。

对示例操作的解读如下：
（1）从 ns、op 字段获知，当前进行的操作正在对test.items集合执行 update 命令。
（2）command 字段显示了其原始信息。其中，command.q和command.u分别展示了 update 的查询条件和更新操作。
（3）"planSummary"："COLLSCAN" 说明情况并不乐观，update 没有利用索引而是正在全表扫描。
（4）microsecs_running：NumberLong（186070）表示操作运行了 186ms，注意这里的单位是微秒。

优化方向：

value 字段加上索引；
如果更新的数据集非常大，要避免大范围 update 操作，切分成小批量的操作；

opid 表示当前操作在数据库进程中的唯一编号。如果已经发现该操作正在导致数据库系统响应缓慢，则可以考虑将其“杀”死。

db.killOp(4001)

db.currentOp默认输出当前系统中全部活跃的操作，由于返回的结果较多，我们可以指定一些过滤条件：

查看等待锁的增加、删除、修改、查询操作

db.currentOp({
  waitingForLock:true,
  $or:[
    {op:{$in:["insert","update","remove"]}},
    {"query.findandmodify":{$exists:true}}
  ]
})

查看执行时间超过 1s 的操作

db.currentOp({
	secs_running:{$gt:1}
})

查看 test 数据库中的操作

db.currentOp({
	ns:/test/
})

currentOp命令输出说明：

currentOp.type：操作类型，可以是 op、idleSession、idleCursor 的一种，一般的操作信息以 op 表示。其为 MongoDB 4.2 版本新增功能。
currentOp.host：主机的名称。currentOp.desc：连接描述，包含 connectionId。
urrentOp.connectionId：客户端连接的标识符。
currentOp.client：客户端主机和端口。
currentOp.appName：应用名称，一般是描述客户端类型。
currentOp.clientMetadata：关于客户端的附加信息，可以包含驱动的版本。
currentOp.currentOpTime：操作的开始时间。MongoDB 3.6 版本新增功能。
currentOp.lsid：会话标识符。MongoDB 3.6 版本新增功能。
currentOp.opid：操作的标志编号。
currentOp.active：操作是否活跃。如果是空闲状态则为 false。
currentOp.secs_running：操作持续时间（以秒为单位）。
currentOp.microsecs_running：操作持续时间（以微秒为单位）。
currentOp.op：标识操作类型的字符串。可能的值是：“none” “update” “insert”“query”“command” “getmore” “remove” “killcursors”。其中，command操作包括大多数命令，如createIndexes和findAndModify。
currentOp.ns：操作目标的集合命名空间。
currentOp.command：操作的完整命令对象的文档。如果文档大小超过 1KB，则会使用一种 $truncate 形式表示。
currentOp.planSummary：查询计划的概要信息。
currentOp.locks：当前操作持有锁的类型和模式。
currentOp.waitingForLock：是否正在等待锁。
currentOp.numYields：当前操作执行 yield（让步）的次数。一些锁互斥或者磁盘 I/O 读取都会导致该值大于 0。
currentOp.lockStats：当前操作持有锁的统计。
currentOp.lockStats.acquireCount：操作以指定模式获取锁的次数。
currentOp.lockStats.acquireWaitCount：操作获取锁等待的次数，等待是因为锁处于冲突模式。acquireWaitCount 小于或等于 acquireCount。
currentOp.lockStats.timeAcquiringMicros：操作为了获取锁所花费的累积时间（以微秒为单位）。timeAcquiringMicros 除以 acquireWaitCount 可估算出平均锁等待时间。
currentOp.lockStats.deadlockCount：在等待锁获取时，操作遇到死锁的次数。