Ubuntu MongoDB日志分析方法

一、日志配置基础

在Ubuntu上分析MongoDB日志前，需先明确日志的存储位置和级别设置，这是后续分析的前提。

1. 日志文件位置

MongoDB的默认日志文件路径为/var/log/mongodb/mongod.log，可通过以下命令确认：

ls /var/log/mongodb

若路径被修改，需检查配置文件/etc/mongod.conf中的systemLog.path参数。

2. 日志级别设置

MongoDB日志级别控制着日志的详细程度，范围从0（最少信息）到5（最详细信息），默认值为0（仅记录错误和基本操作）。

• 修改配置文件：编辑/etc/mongod.conf，调整systemLog.verbosity参数（如verbosity: 1），重启服务生效：

  sudo systemctl restart mongod
  

• 命令行动态修改：通过MongoDB Shell动态调整全局日志级别（如设置为1）：

  db.adminCommand({
   setParameter: 1, logLevel: 1 }
  )
  

• 组件级日志控制：可针对特定组件（如query、storage）设置更细粒度的日志级别（如query组件设置为2，记录更详细的查询信息）：

  db.adminCommand({
  
    setParameter: 1,
    logComponentVerbosity: {
  
      verbosity: 1,
      query: {
   verbosity: 2 }
  
    }
  
  }
  )
  

3. 日志轮转配置

为避免日志文件过大占用磁盘空间，需配置自动轮转。推荐使用Ubuntu的logrotate工具：
编辑/etc/logrotate.d/mongodb文件，添加以下配置（每天轮转、保留7天、压缩旧日志）：

/var/log/mongodb/mongod.log {
    
  daily
  rotate 7
  compress
  missingok
  notifempty
  sharedscripts
  postrotate
    /bin/kill -USR1 $(cat /var/lib/mongodb/mongod.lock 2>
    /dev/null) 2>
/dev/null || true
  endscript
}
    

测试配置有效性：

sudo logrotate -v /etc/logrotate.d/mongodb

二、常用日志查看命令

1. 实时查看日志

使用tail -f命令实时追踪日志文件的新增内容（需sudo权限）：

sudo tail -f /var/log/mongodb/mongod.log

按Ctrl+C停止实时查看。

2. 搜索特定日志

使用grep命令过滤关键词（如“error”“slow”），快速定位问题日志：

# 搜索错误日志
sudo grep -i "error" /var/log/mongodb/mongod.log
# 搜索慢查询日志（需结合日志级别设置）
sudo grep "COMMAND" /var/log/mongodb/mongod.log | awk '/ms >
 100/ {
print $0}
    '

3. 查看日志文件列表

通过ls命令查看/var/log/mongodb目录下的日志文件（如mongod.log、mongod.log.1.gz等）：

ls /var/log/mongodb

4. 使用journalctl查看

若系统使用systemd，可通过journalctl命令查看MongoDB服务的日志（实时更新）：

sudo journalctl -u mongod -f

三、日志分析工具

1. 命令行工具（grep/awk）

适合快速提取关键信息，如提取所有错误日志、慢查询日志（执行时间超过100ms）：

# 提取错误日志
sudo grep -i "error" /var/log/mongodb/mongod.log
# 提取慢查询日志（需开启慢查询记录，设置--slowms参数）
sudo grep "COMMAND" /var/log/mongodb/mongod.log | awk '/ms >
 100/ {
print $0}
    '

2. mtools（官方推荐）

mtools是一组Python工具，用于解析、分析和可视化MongoDB日志，适合复杂日志分析。

• 安装mtools：

  sudo pip3 install mtools
  

• 分析慢查询：使用mloginfo工具统计慢查询信息（如最慢查询、平均执行时间）：

  mloginfo --slow /var/log/mongodb/mongod.log
  

• 可视化日志：使用mplotqueries工具生成查询执行时间的散点图（需安装matplotlib）：

  mplotqueries /var/log/mongodb/mongod.log --type scatter
  

3. ELK Stack（企业级方案）

ELK（Elasticsearch+Logstash+Kibana）适合大规模日志收集、存储和可视化，流程如下：

• Logstash收集日志：配置Logstash的input插件读取mongod.log文件，filter插件解析日志格式（如JSON），output插件将日志发送到Elasticsearch。
• Kibana可视化：通过Kibana创建Dashboard，展示日志的统计信息（如错误率、查询性能趋势）。

4. MongoDB Compass（图形化管理）

MongoDB Compass是MongoDB官方提供的图形化管理工具，支持直接连接MongoDB服务器，查看系统日志（System Logs）和慢查询日志（Slow Queries），并提供可视化的查询分析和性能优化建议。

四、常见问题排查

1. 查找错误日志

使用grep命令过滤“error”关键词，快速定位数据库错误：

sudo grep -i "error" /var/log/mongodb/mongod.log

2. 分析慢查询

若查询执行时间过长，需开启慢查询记录（修改/etc/mongod.conf，设置operationProfiling.slowOpThresholdMs参数，如slowOpThresholdMs: 100），然后通过mloginfo或grep命令分析慢查询日志。

3. 监控连接数

通过grep命令统计当前连接数，判断是否超出数据库的最大连接数限制：

sudo grep "connection accepted" /var/log/mongodb/mongod.log | wc -l

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