一、MongoDB监控介绍
MongoDB监控是指，通过监控MongoDB数据库的性能指标，识别性能问题并及时解决，确保数据库系统的高效稳定运行。
随着MongoDB的广泛应用，对MongoDB的监控与管理已经成为DBA和开发人员面临的重要问题之一。MongoDB的性能监控不仅涉及到系统的各个层面，还牵扯到数据库的各个方面，如查询性能、数据存储和读取性能、服务器资源使用率等，而细致的MongoDB监控能够有效地提升运行效率。
二、 MongoDB监控指标
1. 系统级监控指标
系统级监控主要用来监测硬件的资源使用情况，如CPU利用率、内存使用率、网络传输情况、操作系统进程状态等。
# 查看CPU利用率指令
$ top
在进行系统级监控时，应特别关注CPU利用率，因为这是MongoDB性能最关键的因素之一。
2. 进程级监控指标
进程级监控主要用于监测MongoDB进程的运行状况，如进程ID，打开的文件描述符，内存使用和虚拟内存使用情况等。
# 查询MongoDB进程
$ ps -ef | grep mongod
进程级监控能够有效检测MongoDB进程中出现的问题，如内存泄漏，I/O调度，磁盘空间等问题。
3. MongoDB性能监测指标
监测MongoDB的性能是MongoDB监控中最重要的任务之一。MongoDB性能监测指标旨在评估查询的响应时间、锁定情况、磁盘操作等。
# 查询慢查询
$ db.currentOp({“$all”: true});
MongoDB性能监测能够帮助人们顺畅地执行数据查询和操作，优化查询响应时间，并避免出现性能问题。
三、 MongoDB性能监控工具
MongoDB性能监控可以通过使用各种开源工具进行，这些工具提供了许多用于监控MongoDB性能的指标。
1. Mongostat
Mongostat是一款MongoDB自带的监控工具，可以提供实时的MongoDB性能指标，并且能够详细展示MongoDB的各种活动和状态信息。
# 设置Mongostat 1秒采样一次
$ mongostat —-discover —-all —-json 1
# 输出结果
|------|------|-------|-------|-------|-------|-------|--------|----------|
| INSERT | QUERY | UPDATE | DELETE | LOCK | IDXMISS | QR | SWPAG | MWAITING |
|------|------|-------|-------|-------|-------|-------|--------|----------|
| 1 | 11 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 2 | 12 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
| 1 | 12 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 | 0 |
Mongostat能够快速识别MongoDB中的性能问题，帮助您进行数据库优化。
2. MMS (MongoDB Management Service)
MMS是MongoDB提供的云服务平台，能够监控集群中的MongoDB实例、数据库、服务器性能和日志信息。
# 启用MMS Agent
sudo /etc/init.d/mongodb-mms-agent start
MMS平台提供了鲜明的优势，例如可扩展性，易于集成，具有高度的安全性，并可对MongoDB实例进行自动管理。
3. Ops Manager
Ops Manager是MongoDB公司推出的一款全面解决方案，包括监控，备份，自动部署等功能。Ops Manager具有丰富的特性，如数据可视化，自动回滚，备份和恢复，自动化管理等功能。
# 启用Ops Manager
sudo service mongodb-mms start
Ops Manager能够帮助DBA更好地管理MongoDB，提高系统的运行效率。
四、 MongoDB监控实例
下面以MongoDB元数据进程为例，介绍MongoDB性能监控。
1. CPU使用监测
通过命令top进行CPU监测，如下图：
结果显示CPU使用率为0.3%。
2. 内存使用监测
通过命令free可以观察内存的使用状况，如下图：
在这个例子中，free命令显示了内存使用率为89%，这表明这个系统的内存存在不足的可能性。
3. 进程级监测
通过执行ps -ef |grep mongod 命令，观察MongoDB进程的运行情况，如下图：
结果显示mongod进程是活动的，端口为27017。
五、 总结
通过MongoDB的性能监控能够有效地增强系统的性能表现，同时它也是识别性能问题的有效方法。当我们熟练掌握了MongoDB的性能监控指标和工具的使用时，就能够更好地管理MongoDB数据库，并优化数据库系统的稳定性、可用性和可扩展性。