MongoDB性能优化及监控 - 主机乐

有两种方式可以控制 Profiling 的开关和级别，第一种是直接在启动参数里直接进行设置。启动MongoDB 时加上–profile=级别即可。也可以在客户端调用db.setProfilingLevel(级别) 命令来实时配置，Profiler 信息保存在system.profile 中。我们可以通过db.getProfilingLevel()命令来获取当前的Profile 级别，类似如下操作：

四、常用性能优化方案

1.创建索引

2.限定返回结果数

3.只查询使用到的字段

4.采用capped collection

5.采用Server Side Code Execution

6.使用Hint，强制使用索引

7.采用Profiling

五、性能监控工具

1. mongosniff

此工具可以从底层监控到底有哪些命令发送给了MongoDB 去执行，从中就可以进行分析：以root 身份执行：

下面给大家介绍下mongodb的监控

mongodb可以通过profile来监控数据，进行优化。

查看当前是否开启profile功能用命令

db.getProfilingLevel() 返回level等级，值为0|1|2，分别代表意思：0代表关闭，1代表记录慢命令，2代表全部开始profile功能为

db.setProfilingLevel(level); #level等级，值同上level为1的时候，慢命令默认值为100ms，更改为db.setProfilingLevel(level,slowms)如db.setProfilingLevel(1,50)这样就更改为50毫秒通过db.system.profile.find() 查看当前的监控日志。
如：

> db.system.profile.find({millis:{$gt:500}})
{ “ts” : ISODate(“2011-07-23T02:50:13.941Z”), “info” : “query order.order reslen:11022 nscanned:672230 \nquery: { status: 1.0 } nreturned:101 bytes:11006 640ms”, “millis” : 640 }
{ “ts” : ISODate(“2011-07-23T02:51:00.096Z”), “info” : “query order.order reslen:11146 nscanned:672302 \nquery: { status: 1.0, user.uid: { $gt: 1663199.0 } } nreturned:101 bytes:11130 647ms”, “millis” : 647 }

这里值的含义是

ts：命令执行时间
info：命令的内容
query：代表查询
order.order：代表查询的库与集合
reslen：返回的结果集大小，byte数
nscanned：扫描记录数量
nquery：后面是查询条件
nreturned：返回记录数及用时
millis：所花时间

如果发现时间比较长，那么就需要作优化。

比如nscanned数很大，或者接近记录总数，那么可能没有用到索引查询。
reslen很大，有可能返回没必要的字段。
nreturned很大，那么有可能查询的时候没有加限制。

mongo可以通过db.serverStatus()查看mongod的运行状态

> db.serverStatus()
{
“host” : “baobao-laptop”,#主机名
“version” : “1.8.2”,#版本号
“process” : “mongod”,#进程名
“uptime” : 15549,#运行时间
“uptimeEstimate” : 15351,
“localTime” : ISODate(“2011-07-23T06:07:31.220Z”),当前时间
“globalLock” : {
“totalTime” : 15548525410,#总运行时间（ns）
“lockTime” : 89206633, #总的锁时间（ns）
“ratio” : 0.005737305027178137,#锁比值
“currentQueue” : {
“total” : 0,#当前需要执行的队列
“readers” : 0,#读队列
“writers” : 0#写队列
},
“activeClients” : {
“total” : 0,#当前客户端执行的链接数
“readers” : 0,#读链接数
“writers” : 0#写链接数
}
},
“mem” : {#内存情况
“bits” : 32,#32位系统
“resident” : 337,#占有物理内存数
“virtual” : 599,#占有虚拟内存
“supported” : true,#是否支持扩展内存
“mapped” : 512
},
“connections” : {
“current” : 2,#当前链接数
“available” : 817#可用链接数
},
“extra_info” : {
“note” : “fields vary by platform”,
“heap_usage_bytes” : 159008,#堆使用情况字节
“page_faults” : 907 #页面故作
},
“indexCounters” : {
“btree” : {
“accesses” : 59963, #索引被访问数
“hits” : 59963, #所以命中数
“misses” : 0,#索引偏差数
“resets” : 0,#复位数
“missRatio” : 0#未命中率
}
},
“backgroundFlushing” : {
“flushes” : 259, #刷新次数
“total_ms” : 3395, #刷新总花费时长
“average_ms” : 13.108108108108109, #平均时长
“last_ms” : 1, #最后一次时长
“last_finished” : ISODate(“2011-07-23T06:07:22.725Z”)#最后刷新时间
},
“cursors” : {
“totalOpen” : 0,#打开游标数
“clientCursors_size” : 0,#客户端游标大小
“timedOut” : 16#超时时间
},
“network” : {
“bytesIn” : 285676177,#输入数据（byte）
“bytesOut” : 286564,#输出数据（byte）
“numRequests” : 2012348#请求数
},
“opcounters” : {
“insert” : 2010000, #插入操作数
“query” : 51,#查询操作数
“update” : 5,#更新操作数
“delete” : 0,#删除操作数
“getmore” : 0,#获取更多的操作数
“command” : 148#其他命令操作数
},
“asserts” : {#各个断言的数量
“regular” : 0,
“warning” : 0,
“msg” : 0,
“user” : 2131,
“rollovers” : 0
},
“writeBacksQueued” : false,
“ok” : 1
}

db.stats()查看某一个库的原先状况

> db.stats()
{
“db” : “order”,#库名
“collections” : 4,#集合数
“objects” : 2011622,#记录数
“avgObjSize” : 111.92214441878245,#每条记录的平均值
“dataSize” : 225145048,#记录的总大小
“storageSize” : 307323392,#预分配的存储空间
“numExtents” : 21,#事件数
“indexes” : 1,#索引数
“indexSize” : 74187744,#所以大小
“fileSize” : 1056702464,#文件大小
“ok” : 1
}

查看集合记录用

> db.order.stats()
{
“ns” : “order.order”,#命名空间
“count” : 2010000,#记录数
“size” : 225039600,#大小
“avgObjSize” : 111.96,
“storageSize” : 307186944,
“numExtents” : 18,
“nindexes” : 1,
“lastExtentSize” : 56089856,
“paddingFactor” : 1,
“flags” : 1,
“totalIndexSize” : 74187744,
“indexSizes” : {
“_id_” : 74187744#索引为_id_的索引大小
},
“ok” : 1
}