MongoDB 监控（四）MongoDB Exporter 的初步使用

这是 MongoDB 监控系列文章的第四篇，前面几篇文章的链接如下：

• MongoDB 监控（一）
• MongoDB 监控（二）
• MongoDB 监控（三）

这篇开始咱们做个实操。根据前面的文章，要监控 MongoDB，需要创建一个账号并分配权限，咱也不知道咋搞，先问问，掌握个大概。

核心要点摘要

• 本文延续前一篇 README 阅读结果，实际创建 MongoDB Exporter 使用的监控用户。
• AIGC 给出的示例权限是 clusterMonitor + readAnyDatabase，本文实际采用 MongoDB Exporter README 中提到的 clusterMonitor + local 库 read。
• 本地环境下载的是 mongodb_exporter-0.42.1.darwin-arm64.tar.gz，适配 MacBook M1。
• 启动 Exporter 后，通过 curl -s localhost:9216/metrics 验证 /metrics 端点，并用 grep mongodb 查看 MongoDB 相关指标。
• 默认只看到 mongodb_up 等少量指标时，可以使用 --collect-all 观察更多 collector 采集结果。

创建 MongoDB Exporter 用户

下面是我的 prompt：

我想使用 MongoDB Exporter 监控 MongoDB，需要创建一个用户并分配相关权限，这样 MongoDB Exporter 才能连接到 MongoDB 实例并获取监控数据。请问如何在 MongoDB 中创建用户并分配权限？

在 MongoDB 中创建用户并分配权限的步骤如下。您可以通过 MongoDB Shell 来执行这些操作。

1. 连接到 MongoDB

首先，使用 MongoDB Shell 连接到您的 MongoDB 实例。可以使用以下命令：

mongo --host <mongodb-host> --port <mongodb-port> -u <admin-username> -p <admin-password> --authenticationDatabase admin

确保将 <mongodb-host>、<mongodb-port>、<admin-username> 和 <admin-password> 替换为实际的值。

2. 选择数据库

在创建用户之前，您需要选择要为其创建用户的数据库。通常，为监控用途的用户可以在 admin 数据库中创建，但您也可以选择特定的数据库。

use admin

3. 创建用户

使用 db.createUser() 命令来创建用户并分配权限。以下是创建一个名为 monitoringUser 的用户的示例，该用户将被授予用于监控的权限：

db.createUser({
  user: "monitoringUser",
  pwd: "yourPassword",  // 替换为您选择的密码
  roles: [
    { role: "clusterMonitor", db: "admin" },  // 监控集群的权限
    { role: "readAnyDatabase", db: "admin" }  // 读取任意数据库的权限
  ]
})

4. 验证用户创建

可以使用以下命令查看已创建的用户：

db.getUsers()

这将列出当前数据库中的所有用户。确保您看到刚刚创建的 monitoringUser。

5. 连接 MongoDB Exporter

在 MongoDB Exporter 的连接字符串中，使用刚创建的用户进行身份验证。例如：

docker run -d \
  --name mongodb-exporter \
  -e MONGODB_URI="mongodb://monitoringUser:yourPassword@<mongodb-host>:<mongodb-port>" \
  -p 9216:9216 \
  bitnami/mongodb-exporter

确保将 <mongodb-host> 和 <mongodb-port> 替换为实际的 MongoDB 实例信息。

上面的信息已经比较全面了，结合前面的系列文章，我做了如下实操：

test> use admin
switched to db admin

admin> db.createUser({
...   user: "exporteruser",
...   pwd: "MhxzKhl",
...   roles: [
...     { role: "clusterMonitor", db: "admin" },
...     { role: "read", db: "local" }
...   ]
... })
{ ok: 1 }

admin> db.getUsers()
{
  users: [
    {
      _id: 'admin.exporteruser',
      userId: UUID('5696bfbf-737c-4d99-8604-804a19c1f6a5'),
      user: 'exporteruser',
      db: 'admin',
      roles: [
        { role: 'read', db: 'local' },
        { role: 'clusterMonitor', db: 'admin' }
      ],
      mechanisms: [ 'SCRAM-SHA-1', 'SCRAM-SHA-256' ]
    }
  ],
  ok: 1
}

看起来创建用户的整个流程跑通了，接下来就是验证 MongoDB Exporter 是否能够连接到 MongoDB 实例并获取监控数据了。注意上面的 roles 部分，并没有按照 aigc 给的回复配置，而是根据 MongoDB Exporter README 中的说明来配置的。你也可以直接翻看前面的文章。

安装 MongoDB Exporter

这里我不自己构建了，直接去 MongoDB Exporter 的 Github releases 页面下载他们打好的包，releases 页面地址如下：

https://github.com/percona/mongodb_exporter/releases

我的环境是 Macbook M1 所以下载下面这个发布包：

mongodb_exporter-0.42.1.darwin-arm64.tar.gz

解压缩：tar zxvf mongodb_exporter-0.42.1.darwin-arm64.tar.gz，然后进入解压后的目录，执行：

./mongodb_exporter --mongodb.uri=mongodb://exporteruser:MhxzKhl@127.0.0.1:27017 --web.listen-address=":9216"

上面的命令运行之后，没有任何输出，比较尴尬，应该是启动成功了，直接测试吧，使用 curl 命令：

curl -s localhost:9216/metrics

会打印出很多指标，因为 MongoDB Exporter 自身这个 Go 进程的指标也暴露出来了，所以你会看到很多 go_* 的指标，这些是 MongoDB Exporter 自身的指标，不是 MongoDB 的指标。这里我 grep 一下，只看 MongoDB 的指标：

$ curl -s localhost:9216/metrics | grep mongodb
collector_scrape_time_ms{collector="general",exporter="mongodb"} 0
# HELP mongodb_up Whether MongoDB is up.
# TYPE mongodb_up gauge
mongodb_up{cluster_role="mongod"} 1

看到 mongodb_up 了，用来表示 MongoDB 是否正常运行的。这里是 1，表示正常。没有更多指标了，按照前文提到的，MongoDB Exporter 类似 Node Exporter，会内置一堆 collector，咱就直接全部启用所有 Collector，看看有哪些指标：

# 增加 --collect-all 参数，重新启动 MongoDB Exporter
./mongodb_exporter --mongodb.uri=mongodb://exporteruser:MhxzKhl@127.0.0.1:27017 --web.listen-address=":9216" --collect-all

稍等片刻，让 Exporter 收集一些数据，然后再次 curl 就可以看到采集了非常多的数据。篇幅所限，就不全部贴出了：

# HELP mongodb_asserts_msg asserts.
# TYPE mongodb_asserts_msg untyped
mongodb_asserts_msg{cl_id="",cl_role=""} 0
# HELP mongodb_asserts_regular asserts.
# TYPE mongodb_asserts_regular untyped
mongodb_asserts_regular{cl_id="",cl_role=""} 0
# HELP mongodb_asserts_rollovers asserts.
# TYPE mongodb_asserts_rollovers untyped
mongodb_asserts_rollovers{cl_id="",cl_role=""} 0
...

上例中的指标有两个标签，cl_id 和 cl_role，都是空字符串，还记得之前文章的说明么？

如果你的 server type 是 standalone，那么 cl_role 将是 (empty string)。

实操结论和注意点

这次实操至少验证了三件事：

1. MongoDB Exporter 可以使用单独的监控用户连接 MongoDB。
2. /metrics 端点可以正常暴露 Prometheus 格式指标。
3. --collect-all 会启用更多采集项，指标数量明显增加。

生产环境里不要把真实用户名和密码直接写在命令行中，因为进程参数可能被 ps 或 top 看见。前一篇 README 里也提到，可以使用 MONGODB_USER 和 MONGODB_PASSWORD 环境变量来传递凭据。

总结

本文介绍了如何在 MongoDB 中创建监控用户、分配权限，以及如何安装和启动 MongoDB Exporter。通过访问 Exporter 的 /metrics 端点，可以确认 MongoDB 指标已经被暴露出来。

下一篇文章我会使用 Prometheus 抓取这些指标，然后找个 Grafana 仪表盘来展示一下。

FAQ

Q1：为什么本文没有使用 AIGC 示例里的 readAnyDatabase？

A：因为前一篇阅读的 MongoDB Exporter README 中给出的权限是 clusterMonitor 和 local 库 read。本文实操按 README 配置，避免给监控用户过大的权限。

Q2：只看到 mongodb_up 是否表示采集失败？

A：不一定。本文实操中默认输出里可以看到 mongodb_up，说明 Exporter 已经能连接 MongoDB。想观察更多指标，可以尝试 --collect-all。

Q3：生产环境可以把密码写在启动命令里吗？

A：不建议。命令行参数可能被系统命令看到。更稳妥的方式是使用环境变量、配置管理或密钥管理工具。