這篇文章將為大家詳細講解有關MongoDB中mongostat怎么用，小編覺得挺實用的，因此分享給大家做個參考，希望大家閱讀完這篇文章后可以有所收獲。

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mongostat詳解

mongostat是mongdb自帶的狀態(tài)檢測工具，在命令行下使用。它會間隔固定時間獲取mongodb的當前運行狀態(tài)，并輸出。如果你發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)庫突然變慢或者有其他問題的話，你第一手的操作就考慮采用mongostat來查看mongo的狀態(tài)。

它的輸出有以下幾列：

• inserts/s 每秒插入次數(shù)

• query/s 每秒查詢次數(shù)

• update/s 每秒更新次數(shù)

• delete/s 每秒刪除次數(shù)

• getmore/s 每秒執(zhí)行getmore次數(shù)

• command/s 每秒的命令數(shù)，比以上插入、查找、更新、刪除的綜合還多，還統(tǒng)計了別的命令

• flushs/s 每秒執(zhí)行fsync將數(shù)據(jù)寫入硬盤的次數(shù)。

• mapped/s 所有的被mmap的數(shù)據(jù)量，單位是MB，

• vsize 虛擬內存使用量，單位MB

• res 物理內存使用量，單位MB

• faults/s 每秒訪問失敗數(shù)(只有Linux有)，數(shù)據(jù)被交換出物理內存，放到swap。不要超過100，否則就是機器內存太小，造成頻繁swap寫入。此時要升級內存或者擴展

• locked % 被鎖的時間百分比，盡量控制在50%以下吧

• idx miss % 索引不命中所占百分比。如果太高的話就要考慮索引是不是少了

• q t|r|w 當Mongodb接收到太多的命令而數(shù)據(jù)庫被鎖住無法執(zhí)行完成，它會將命令加入隊列。這一欄顯示了總共、讀、寫3個隊列的長度，都為0的話表示mongo毫無壓力。高并發(fā)時，一般隊列值會升高。

• conn 當前連接數(shù)

• time 時間戳

使用profiler

類似于MySQL的slow log, MongoDB可以監(jiān)控所有慢的以及不慢的查詢。

Profiler默認是關閉的，你可以選擇全部開啟，或者有慢查詢的時候開啟。

> use test switched to db test > db.setProfilingLevel(2); {"was" : 0 , "slowms" : 100, "ok" : 1} // "was" is the old setting > db.getProfilingLevel()

查看Profile日志

> db.system.profile.find().sort({$natural:-1}) {"ts" : "Thu Jan 29 2009 15:19:32 GMT-0500 (EST)" , "info" : "query test.$cmd ntoreturn:1 reslen:66 nscanned:0 query: { profile: 2 } nreturned:1 bytes:50" , "millis" : 0} ...

3個字段的意義

• ts：時間戳

• info：具體的操作

• millis：操作所花時間，毫秒

不多說，此處有官方文檔。注意，造成滿查詢可能是索引的問題，也可能是數(shù)據(jù)不在內存造成因此磁盤讀入造成。

使用Web控制臺

Mongodb自帶了Web控制臺，默認和數(shù)據(jù)服務一同開啟。他的端口在Mongodb數(shù)據(jù)庫服務器端口的基礎上加1000，如果是默認的Mongodb數(shù)據(jù)服務端口(Which is 27017)，則相應的Web端口為28017

這個頁面可以看到

• 當前Mongodb的所有連接

• 各個數(shù)據(jù)庫和Collection的訪問統(tǒng)計，包括：Reads, Writes, Queries, GetMores ,Inserts, Updates, Removes

• 寫鎖的狀態(tài)

• 以及日志文件的最后幾百行(CentOS+10gen yum 安裝的mongodb默認的日志文件位于/var/log/mongo/mongod.log)

可以參考上圖

db.stat()

獲取當前數(shù)據(jù)庫的信息，比如Obj總數(shù)、數(shù)據(jù)庫總大小、平均Obj大小等

> use test switched to db test > db.stats() { "collections" : 9, "objects" : 4278845, "avgObjSize" : 224.56603031892953, "dataSize" : 960883236, "storageSize" : 1195438080, "numExtents" : 59, "indexes" : 13, "indexSize" : 801931264, "fileSize" : 6373244928, "ok" : 1 }

db.serverStatus()

獲取服務器的狀態(tài)

{ "version" : "1.6.5", "uptime" : 7208469, "uptimeEstimate" : 7138829, "localTime" : "Wed Oct 26 2011 22:23:07 GMT+0800 (CST)", "globalLock" : { "totalTime" : 7208469556704, "lockTime" : 4959693717, "ratio" : 0.000688036992871448, "currentQueue" : { "total" : 0, "readers" : 0, "writers" : 0 } }, "mem" : { "bits" : 64, "resident" : 3131, "virtual" : 6172, "supported" : true, "mapped" : 4927 }, "connections" : { "current" : 402, "available" : 2599 }, "extra_info" : { "note" : "fields vary by platform", "heap_usage_bytes" : 832531920, "page_faults" : 8757 }, "indexCounters" : { "btree" : { "accesses" : 2821726, "hits" : 2821725, "misses" : 1, "resets" : 0, "mi***atio" : 3.543930204420982e-7 } }, "backgroundFlushing" : { "flushes" : 120133, "total_ms" : 73235923, "average_ms" : 609.6236920746173, "last_ms" : 1332, "last_finished" : "Wed Oct 26 2011 22:22:23 GMT+0800 (CST)" }, "cursors" : { "totalOpen" : 0, "clientCursors_size" : 0, "timedOut" : 238392 }, "repl" : { "ismaster" : true }, "opcounters" : { "insert" : 269351, "query" : 19331151, "update" : 14199331, "delete" : 1, "getmore" : 145575, "command" : 55982302 }, "asserts" : { "regular" : 0, "warning" : 0, "msg" : 0, "user" : 27, "rollovers" : 0 }, "ok" : 1 }

需要關心的地方：

• connections 當前連接和可用連接數(shù)，聽過一個同行介紹過，mongodb最大處理到2000個連接就不行了(要根據(jù)你的機器性能和業(yè)務來設定)，所以設大了沒意義。設個合理值的話，到達這個值mongodb就拒絕新的連接請求，避免被太多的連接拖垮。

• indexCounters:btree:misses 索引的不命中數(shù)，和hits的比例高就要考慮索引是否正確建立。你看我的”mi***atio” : 3.543930204420982e-7，很健康吧。所以miss率在mongostat里面也可以看

• 其他的都能自解釋，也不是查看mongo健康狀況的關鍵，就不說明了。

db.currentOp()

Mongodb 的命令一般很快就完成，但是在一臺繁忙的機器或者有比較慢的命令時，你可以通過db.currentOp()獲取當前正在執(zhí)行的操作。

在沒有負載的機器上，該命令基本上都是返回空的

> db.currentOp() { "inprog" : [ ] }

以下是一個有負載的機器上得到的返回值樣例：

{ "opid" : "shard3:466404288", "active" : false, "waitingForLock" : false, "op" : "query", "ns" : "sd.usersEmails", "query" : { }, "client_s" : "10.121.13.8:34473", "desc" : "conn" },

字段名字都能自解釋。如果你發(fā)現(xiàn)一個操作太長，把數(shù)據(jù)庫卡死的話，可以用這個命令殺死他

> db.killOp("shard3:466404288")

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