MongoDB在Ubuntu上的监控与告警设置

Ubuntu上MongoDB监控与告警实操指南

一 监控方案总览

• 原生与轻量：使用 MongoDB 自带的 mongostat、mongotop 快速查看连接、操作、锁、读写热点；配合 db.serverStatus()、db.collection.stats() 做细粒度诊断；图形化可用 MongoDB Compass 观察性能指标与查询执行计划。适合单机或快速排障。
• 企业级与托管：使用 MongoDB Cloud Manager 获得全栈监控、备份与自动化运维能力，适合生产环境托管与合规需求。
• 开源可观测栈：以 Prometheus + mongodb_exporter + Grafana 构建指标采集、存储、可视化与告警体系，适合自建平台与深度定制。
• 传统监控平台：使用 Zabbix 通过自定义键值或模板采集 MongoDB 指标并做阈值告警，适合已有 Zabbix 体系的团队。

二 快速上手 原生工具与系统服务监控

• 安装与运行状态：
  • 安装 MongoDB（Ubuntu 20.04/22.04 示例）：sudo apt update & & sudo apt install -y mongodb-org
  • 启动与自启：sudo systemctl enable --now mongod
  • 查看状态与日志：sudo systemctl status mongod；journalctl -u mongod -f
• 原生性能工具：
  • mongostat：每秒输出连接、插入/查询/更新/删除、getmore、command、flushes、vsize、res、faults、locked 等关键指标，用于快速定位吞吐与锁争用。
  • mongotop：按集合统计读写耗时，定位热点集合与慢集合。
  • Shell 诊断：
    • db.serverStatus()：全局运行状态（连接、内存、网络、opcounters、wiredTiger、repl 等）
    • db.collection.stats()：集合级统计（大小、文档数、索引、存储引擎细节）
• 建议：将 mongostat/mongotop 输出接入日志或时序库，结合固定频率巡检脚本形成基线。

三 自建可观测栈 Prometheus Grafana 与 Alertmanager

• 组件与端口约定：
  • mongodb_exporter（Percona 版）：默认 9216 端口，采集 MongoDB 指标供 Prometheus 抓取。
  • Prometheus：默认 9090 端口，配置抓取任务与告警规则。
  • Alertmanager：默认 9093 端口，负责去重、分组、静默与路由通知。
  • Grafana：默认 3000 端口，用于可视化仪表盘。
• 部署与配置要点：
  • 启动 mongodb_exporter（示例）：
    docker run -d --name mongodb_exporter -p 9216:9216
    -e MONGODB_URI=mongodb://username:password@localhost:27017
    percona/mongodb_exporter:latest
  • Prometheus 抓取配置（prometheus.yml 片段）：
    scrape_configs:
    • job_name: ‘mongodb’ static_configs:
      • targets: [‘< mongodb_host_or_exporter_host> :9216’]
  • Grafana：添加 Prometheus 数据源，导入 MongoDB 官方或社区仪表盘（如 Percona 提供的 MongoDB Exporter 仪表盘）。
• 告警规则示例（rules.yml）： groups:
  • name: mongodb-alerts rules:
    • alert: MongodbDown expr: mongodb_up == 0 for: 0m labels: { severity: critical } annotations: summary: “MongoDB Down on { { $labels.instance } } ” description: “MongoDB 实例不可达，当前值：{ { $value } } ”
    • alert: MongodbTooManyConnections expr: avg by(instance) (rate(mongodb_ss_connections{ conn_type=“current”} [1m])) / avg by(instance) (sum by(instance)(mongodb_ss_connections)) * 100 > 80 for: 2m labels: { severity: warning } annotations: summary: “MongoDB 连接数超过 80%（{ { $labels.instance } } ）” description: “当前连接占用率：{ { $value | humanizePercentage } } ”
    • alert: MongodbCursorsTimeouts expr: increase(mongodb_ss_metrics_cursor_timedout[1m]) > 100 for: 2m labels: { severity: warning } annotations: summary: “MongoDB 游标超时过多（{ { $labels.instance } } ）” description: “1 分钟内超时游标数：{ { $value } } ”
    • alert: MongodbVirtualMemoryUsage expr: (sum by(instance)(mongodb_ss_mem_virtual)) / (sum by(instance)(mongodb_ss_mem_resident)) > 3 for: 2m labels: { severity: warning } annotations: summary: “MongoDB 虚拟内存倍数过高（{ { $labels.instance } } ）” description: “虚拟/常驻内存比：{ { $value | humanizePercentage } } ”
• 生效与验证：
  • 检查配置：docker exec -it prometheus promtool check config /etc/prometheus/prometheus.yml
  • 热加载：curl -X POST http://localhost:9090/-/reload
  • 在 Prometheus Web：Status → Targets 确认 mongodb 任务 UP；Alerts 页面查看规则与触发状态。

四 企业监控与替代方案

• MongoDB Cloud Manager：注册账户后添加部署，即可获得 监控、备份、性能顾问、自动化修复 等能力，适合希望降低自建运维成本的团队。
• Zabbix 方案：在 Zabbix Agent 上通过 UserParameter 执行 mongo shell 获取指标，如：
  • UserParameter=mongodb.connections, mongo --eval “printjson(db.serverStatus().connections)”
  • UserParameter=mongodb.queries, mongo --eval “printjson(db.serverStatus().opcounters)”
    在 Zabbix Server 创建监控项与触发器（如连接数阈值、查询速率异常等），适合已有 Zabbix 体系的统一监控。

五 关键告警阈值与优化建议

• 建议阈值与处置要点（结合业务调优）：
  • 实例宕机：mongodb_up == 0（立即处置，检查进程、端口、复制集状态）。
  • 连接数过高：连接占用率 > 80%（持续 2m），检查连接泄漏、连接池配置与应用重试逻辑。
  • 游标异常：游标超时数在 1m 内 > 100，检查未关闭游标、长事务、驱动版本与查询写法。
  • 虚拟内存倍数过高：虚拟/常驻 > 3，关注工作集是否超出内存、页面置换与 WiredTiger 缓存命中。
• 性能与稳定性优化（配合监控落地）：
  • 内存与存储：为 WiredTiger 设置合理 cacheSizeGB（常驻内存的 60%–70% 为起点），优先 SSD。
  • 连接与网络：根据压测调优 net.maxIncomingConnections，避免过大连接风暴。
  • 慢查询治理：开启并分析 profiling，使用 explain(“executionStats”) 优化索引与查询计划。
  • 索引策略：为高频查询路径建立复合索引，定期清理无用索引，减少碎片。

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