MongoDB 监控（八）mongostat

MongoDB 监控

这是 MongoDB 监控系列文章的第八篇，前面几篇文章的链接如下：

上一篇文章我们大概浏览了 MongoDB 的 Grafana 仪表盘，从仪表盘中大概了解到了一些较为关键的指标。实际还有另一个方法来辅助我们获知哪些信息较为重要，就是使用 mongostat 命令。mongostat 命令是类似 vmstat 的工具，可以实时查看 MongoDB 的运行状态，包括连接数、查询数、更新数、删除数、命中数、未命中数等等。我们看看 mongostat 的输出中包含哪些指标，就能知道哪些指标比较关键。

核心要点

mongostat 是观察 MongoDB 实时运行状态的命令行工具，适合用来理解哪些运行指标值得进入监控系统。
输出中的 insert、query、update、delete、getmore、command 反映操作吞吐；dirty、used、flushes 反映 WiredTiger 缓存和 checkpoint 情况。
qrw、arw、conn、net_in、net_out 分别对应队列、活跃读写、连接数和网络流量，排查性能问题时很常用。
set 和 repl 字段只在相关场景下出现，可用于辅助判断副本集名称和当前实例角色。

mongostat 命令的输出

使用如下命令可以启动 mongostat 命令，连到某个 MongoDB 实例：

mongostat -u username -p password --host 10.99.1.110 --port 27017 --authenticationDatabase admin

上面的命令中，-u 是用户名，-p 是密码，--host 是 MongoDB 实例的 IP 地址，--port 是 MongoDB 实例的端口号，--authenticationDatabase 是认证数据库。换成你自己的认证信息。mongostat 的输出如下：

insert query update delete getmore command dirty  used flushes vsize  res qrw arw net_in net_out conn                time
    *0    *0     *0     *0       0     4|0  0.1% 14.9%       0 2.17G 607M 0|0 0|0   416b   58.5k  134 Nov 15 17:49:13.871
    *0    *0     *0     *0       0     5|0  0.1% 14.9%       0 2.17G 607M 0|0 0|0   533b   59.3k  134 Nov 15 17:49:14.869
    *0    *0     *0     *0       0     4|0  0.1% 14.9%       0 2.17G 607M 0|0 0|0   612b   58.6k  134 Nov 15 17:49:15.879
    *0    *0     *0     *0       0     1|0  0.1% 14.9%       0 2.17G 607M 0|0 0|0   113b   58.9k  134 Nov 15 17:49:16.861
    *0    *0     *0     *0       0     1|0  0.1% 14.9%       0 2.17G 607M 0|0 0|0   259b   58.1k  134 Nov 15 17:49:17.862
    *0    *0     *0     *0       0     2|0  0.1% 14.9%       0 2.17G 607M 0|0 0|0   311b   56.6k  134 Nov 15 17:49:18.897
    *0    *0     *0     *0       0    75|0  0.1% 14.9%       0 2.17G 607M 0|0 0|0  15.7k    228k  134 Nov 15 17:49:19.948
    *0    *0     *0     *0       0     0|0  0.1% 14.9%       0 2.17G 607M 0|0 0|0   111b   57.6k  134 Nov 15 17:49:20.953
    *0    *0     *0     *0       0     1|0  0.1% 14.9%       0 2.17G 607M 0|0 0|0   123b   63.6k  134 Nov 15 17:49:21.864
    *0     3     *0     *0       0     6|0  0.1% 14.9%       0 2.17G 607M 0|0 0|0  2.08k   78.1k  134 Nov 15 17:49:22.860

默认 mongostat 每秒采集一次数据，当然你可以调整采集频率，通过 mongostat --help 可以看到有哪些选型可以调整。mongostat 输出的各个字段的含义有：

操作量字段

insert：每秒插入数据库的对象数，如果后面跟着星号（*），则该数据指的是复制操作。
query：每秒执行查询的次数。
update：每秒执行更新的次数。
delete：每秒执行删除的次数。
getmore：每秒执行 getmore（即光标批处理）操作的次数。
command：每秒执行命令的次数。在一个 secondary 节点，会展示两个值，用竖线分隔，前面的值是在本地执行的命令数，后面的值是复制执行的命令数。

这些字段对应的是数据库 workload 的基本形态。排查时不要只看某一列，要把操作量和延迟、连接数、网络流量放在一起看：操作量升高导致延迟升高，和操作量平稳但延迟升高，排查方向不同。

WiredTiger 缓存和存储字段

dirty：只用于 WiredTiger 存储引擎（这是现在通常使用的存储引擎），WiredTiger cache 中的脏数据的百分比。计算方法是 wiredTiger.cache.tracked dirty bytes in the cache / wiredTiger.cache.maximum bytes configured
used：只用于 WiredTiger 存储引擎，表示 WiredTiger cache 中已使用数据的百分比。计算方法是 wiredTiger.cache.bytes currently in the cache / wiredTiger.cache.maximum bytes configured
flushes：只用于 WiredTiger 存储引擎，表示在上个轮询周期内触发了多少次 checkpoint。
vsize：虚拟内存的大小。
res：常驻内存大小。

dirty 和 used 更适合观察缓存压力和趋势，vsize、res 则帮助判断进程内存占用。它们不应孤立解释，需要结合机器内存、业务负载和 MongoDB 配置来判断是否异常。

队列、网络和连接字段

qrw：读写操作的队列长度。
arw：活跃读写操作次数。
net_in：每秒接收的字节数。包括了 mongostat 本身触发的网络流量。
net_out：每秒发送的字节数。包括了 mongostat 本身触发的网络流量。
conn：当前打开的连接数。
time：采集时间。

qrw 表示有读写操作排队，是性能排查时值得重点关注的字段。net_in 和 net_out 可以解释网络层面的突增；conn 则要和应用连接池、连接上限以及 rejected 连接一起分析。

副本集字段

set：如果有的话，表示副本集的名字。
repl：如果有的话，表示当前实例的副本集状态。repl 的可能取值如下
- PRI: primary
- SEC: secondary
- REC: recovering
- UNK: unknown
- RTR: mongos process (“router”)
- ARB: arbiter

从 mongostat 到监控指标

mongostat 本身适合临时观察，但生产监控通常还是要由采集器定期采集指标，再写入时序数据库。可以把 mongostat 输出理解为一张“指标优先级清单”：

mongostat 观察项	监控关注点	常见用途
insert/query/update/delete/getmore/command	操作吞吐	判断业务流量变化和操作类型变化
dirty/used/flushes	WiredTiger cache 和 checkpoint	观察缓存压力和持久化相关趋势
qrw/arw	排队和活跃读写	识别锁等待或处理能力不足的迹象
net_in/net_out	网络流量	判断是否有流量突增或返回数据异常变大
conn	当前连接数	识别连接池、连接泄露或连接上限风险
repl	副本集状态	判断节点角色是否符合预期

总结

mongostat 命令可以实时查看 MongoDB 的运行状态。从输出字段看，MongoDB 监控至少要覆盖实例增删改查次数、WiredTiger 缓存使用、网络流量、队列长度、连接数和副本集状态。如果要制作 MongoDB 监控仪表盘，mongostat 是一个很好的参照，但最终还要结合采集器实际暴露的 metric 名称、标签结构和业务场景来设计图表和告警。