MongoDB 监控（五）使用 MongoDB Exporter 和 Cprobe 采集 MongoDB 监控数据
这是 MongoDB 监控系列文章的第五篇，前面几篇文章的链接如下：
按照系列之前的文章，咱们已经大概了解了 MongoDB Exporter 的使用方法，并且采集到了指标数据。接下来，我们将使用 Prometheus 把 MongoDB Exporter 的数据抓取过来，然后使用 Grafana 渲染。
Prometheus 安装配置
Prometheus 的安装极为简单，一行命令即可启动，这里不再赘述，把 MongoDB Exporter 的地址配置到 Prometheus 的抓取配置中，让 Prometheus 定时抓取 MongoDB Exporter 的数据。
scrape_configs:
- job_name: "mongodb_exporter"
static_configs:
- targets: ["localhost:9216"]
重新启动 Prometheus 或者给 Prometheus 发个 HUP 信号：
kill -HUP $(pidof prometheus)
稍等片刻，打开 Prometheus 的 Web 界面，查看 Targets，可以看到 MongoDB Exporter 的状态是 UP。
随便查一个 MongoDB 的指标：
看起来数据采集到了，接下来我们使用 Grafana 来渲染这些数据。
Grafana 安装配置
遗憾，我去 Grafana 官网搜索了几个 MongoDB 的仪表盘，基本都没有数据，原因是指标名字对不上。不过，从仪表盘上可以看出哪些指标比较关键，即：值得放到仪表盘上面的指标，通常都是需要大家关注的。下面我们简单做个梳理。
opcounters 相关
通过下面的 promql 可以正则匹配：
{__name__=~"mongodb_opcounters.*"}
得到如下结果：
- mongodb_opcountersRepl_command{instance=“localhost:9216”, job=“mongodb_exporter”}
- mongodb_opcountersRepl_delete{instance=“localhost:9216”, job=“mongodb_exporter”}
- mongodb_opcountersRepl_getmore{instance=“localhost:9216”, job=“mongodb_exporter”}
- mongodb_opcountersRepl_insert{instance=“localhost:9216”, job=“mongodb_exporter”}
- mongodb_opcountersRepl_query{instance=“localhost:9216”, job=“mongodb_exporter”}
- mongodb_opcountersRepl_update{instance=“localhost:9216”, job=“mongodb_exporter”}
- mongodb_opcounters_command{instance=“localhost:9216”, job=“mongodb_exporter”}
- mongodb_opcounters_delete{instance=“localhost:9216”, job=“mongodb_exporter”}
- mongodb_opcounters_getmore{instance=“localhost:9216”, job=“mongodb_exporter”}
- mongodb_opcounters_insert{instance=“localhost:9216”, job=“mongodb_exporter”}
- mongodb_opcounters_query{instance=“localhost:9216”, job=“mongodb_exporter”}
- mongodb_opcounters_update{instance=“localhost:9216”, job=“mongodb_exporter”}
看起来，是各类操作的数量统计，比如 insert、query、update、delete 等，区分了 Repl 和非 Repl 的。这个概念现在我还不太懂，应该是副本集相关的，后面再持续研究。
document 相关
{__name__=~"mongodb_metrics_document_.*"}
得到如下结果：
- mongodb_metrics_document_deleted{instance=“localhost:9216”, job=“mongodb_exporter”}
- mongodb_metrics_document_inserted{instance=“localhost:9216”, job=“mongodb_exporter”}
- mongodb_metrics_document_returned{instance=“localhost:9216”, job=“mongodb_exporter”}
- mongodb_metrics_document_updated{instance=“localhost:9216”, job=“mongodb_exporter”}
这个是文档相关的统计，比如删除、插入、返回、更新等。
但是这样搞起来太费劲了。我决定换个采集器。
使用 Cprobe 采集 MongoDB 指标
Cprobe 也是一个常用的采集器，项目发起人是 UlricQin，目标是把各类常用的 Exporter 整合在一起，里边已经包含了 MongoDB 的采集能力，而且，也提供了 MongoDB 的 Grafana 仪表盘。
从 Cprobe 的 releases 页面下载发布包，然后修改配置文件，总共修改 3 个地方：
首先是 conf.d 下面的 writer.yaml，这里要配置监控数据采集了之后推给哪个 TSDB，即 Prometheus 的 remote write 地址，当然，只要是支持 remote write 协议的 TSDB 都可以。下面是我的配置内容：
global:
extra_labels:
colld: cprobe
writers:
- url: http://127.0.0.1:9090/api/v1/write
然后是 conf.d 下面的 main.yaml 和 rule.toml，main.yaml 类似 Prometheus 的抓取配置，要配置目标的 MongoDB 地址，我的配置如下：
global:
scrape_interval: 15s
external_labels:
cplugin: 'mongodb'
scrape_configs:
- job_name: 'standalone'
static_configs:
- targets:
- 127.0.0.1:27017
scrape_rule_files:
- 'rule.toml'
上例是采集 127.0.0.1:27017 这个 MongoDB 实例，上例中没有给出用户名和密码，实际是在 rule.toml 中配置的，main.yaml 会引用 rule.toml，rule.toml 的内容如下：
user = "exporteruser"
password = "MhxzKhl"
# SetDirect specifies whether or not a direct connect should be made.
# If set to true, the driver will only connect to the host provided
# in the URI and will not discover other hosts in the cluster.
# Direct connections are not valid if multiple hosts are specified or
# an SRV URI is used.
direct_connect = true
# Connection timeout
connect_timeout = "5s"
# to get $collStats
# e.g. ["db1.col1", "db2.col2"]
collstats_colls = []
# to get $indexStats
# e.g. ["db1.col1", "db2.col2"]
indexstats_colls = []
# Enable collecting metrics from getDiagnosticData
collect_diagnosticdata = true
# Enable collecting metrics from replSetGetStatus
collect_replicasetstatus = true
# Enable collecting metrics from dbStats
collect_dbstats = true
# Enable collecting free space metrics from dbStats
collect_dbstatsfreestorage = true
# Enable collecting metrics from top admin command
collect_topmetrics = true
# Enable collecting metrics currentop admin command
collect_currentopmetrics = true
# Enable collecting metrics from $indexStats
collect_indexstats = true
# Enable collecting metrics from $collStats
collect_collstats = true
# Enable collecting metrics from profile
collect_profile = true
# Set time window for scrape slow queries.
collect_profile_slowqueries_time_window_seconds = 30
# Enable descending index name override to replace -1 with _DESC
metrics_override_descending_index = false
# Disable collstats, dbstats, topmetrics and indexstats collector if there are more than <n> collections. 0=No limit
disable_collstats_if_collcount_more_than = 0
# Enable autodiscover collections
discovering_mode = true
# Enable old mongodb-exporter compatible metrics
compatible_mode = true
相比默认配置，我只是改了用户名和密码。
然后就可以启动 Cprobe 采集数据了，先做个测试：
./cprobe -no-writer -plugins mongodb
上面的命令可以看到输出了很多指标，就说明采集正常。然后再启动 Cprobe，这次启动的时候不加 -no-writer 参数，这样就会把采集到的数据推送到 Prometheus 了。
./cprobe -plugins mongodb
上面我仅仅是测试，所以直接前台启动了，实际生产环境中，可以使用 systemd 等工具来管理。
由于 Cprobe 是通过 remote write 推数据给 Prometheus，需要在 Prometheus 启动的时候 enable remote write receiver，比如我的 Prometheus 的启动命令：
./prometheus --config.file prometheus.9090.yml --storage.tsdb.path=./data9090 --web.enable-lifecycle --query.lookback-delta=1m --web.listen-address="0.0.0.0:9090" --web.enable-remote-write-receiver其中--web.enable-remote-write-receiver就是启用 remote write receiver。当然，不同版本的 Prometheus 参数可能有所不同，你可以通过./prometheus --help|grep remote-write来查看。
Ok，现在可以导入 Cprobe 提供的 Grafana 仪表盘了：https://github.com/cprobe/cprobe/blob/main/conf.d/mongodb/doc/dash/grafana_mongodb_01.json
导入之后，就可以看到 MongoDB 的监控数据了：
对于很多朋友，仪表盘都出来了，就完活了。实际上不懂图上的指标，后面排查问题也没有卵用。后面我们再找时间看看各个指标的含义，这样才能更好地排查问题。
总结
本文介绍了如何使用 Prometheus 抓取 MongoDB Exporter 的数据，然后使用 Grafana 渲染这些数据。由于 MongoDB Exporter 的指标命名不太规范，导致 Grafana 仪表盘的数据展示不够完整，因此我们使用了 Cprobe 来采集 MongoDB 的监控数据，并且导入了 Cprobe 提供的 Grafana 仪表盘。下一篇文章，我们将继续深入研究 MongoDB 的监控指标。
