想使用 MongoDB ，你應(yīng)該了解這8個方面!

應(yīng)用性能高低依賴于數(shù)據(jù)庫性能，MongoDB 是一個基于分布式文件存儲的數(shù)據(jù)庫。由 C++ 語言編寫，旨在為 WEB 應(yīng)用提供可擴展的高性能數(shù)據(jù)存儲解決方案。MongoDB 是一個介于關(guān)系數(shù)據(jù)庫和非關(guān)系數(shù)據(jù)庫之間的產(chǎn)品，是非關(guān)系數(shù)據(jù)庫當(dāng)中功能最豐富，最像關(guān)系數(shù)據(jù)庫的。

本文針對實時監(jiān)控 MongoDB 數(shù)據(jù)庫，總結(jié)了一些使用的工具以及需要重點注意的性能方面。

1.實時監(jiān)控 MongoDB 工具

MongoDB 用自己的工具來統(tǒng)計現(xiàn)在運行的 MongoDB 服務(wù)器的數(shù)據(jù)，并進行實時報告分析：

mongostat：可以展示像 opcounts，lock%，內(nèi)存使用以及副本集更新狀態(tài)等關(guān)鍵指標(biāo)，因為可以實時看到發(fā)生的狀況，所以一般用于故障除疑。

mongotop：mongostat 提供的是全局指標(biāo)，而 mongotop 則提供追蹤 MongoDB 實例花費在讀寫操作數(shù)據(jù)的時間指標(biāo)，提供每個集合級別的統(tǒng)計數(shù)據(jù)。

is.status()：返回的是當(dāng)前服務(wù)器節(jié)點執(zhí)行操作后副本集的狀態(tài)，通過這個來實時查看集群的變化。

sh.status()：返回你的分片集群的狀態(tài)，尤其是每塊碎片的數(shù)量，顯示關(guān)于分片集群的現(xiàn)有區(qū)塊的信息的格式化的報告，如果區(qū)塊大于等于20就不顯示詳細塊信息。

2.內(nèi)存使用量和頁面錯誤

內(nèi)存可能是你可以給 MongoDB 的最重要的資源，因為 Mongodb 是相當(dāng)吃內(nèi)存的，如果控制不好的話，mongodb會掛掉。。。所以你要確保你給的內(nèi)存總是有足夠的!經(jīng)驗之談是提供符合索引數(shù)量的足夠的 RAM，如果可能的話，為所有數(shù)據(jù)提供足夠的內(nèi)存。

常駐內(nèi)存是這里的關(guān)鍵指標(biāo)，MongoDB 內(nèi)存 mem 記錄了 Mongod 的系統(tǒng)架構(gòu)和內(nèi)存使用。

頁面錯誤和內(nèi)存相關(guān)因為頁面錯誤發(fā)生時是 MongoDB 去磁盤里面查找數(shù)據(jù)而不是內(nèi)存中，如果內(nèi)存的數(shù)量不能滿足性能需求，那么你將會看到頁面錯誤，隨著頁面錯誤率的上升，opcounters 最終會低于期望值，所以這時你應(yīng)該增加可用的 RAM。

3.連接數(shù)

連接到 MongoDB 的每個連接都有助于追蹤系統(tǒng)所需的內(nèi)存的開銷。這最初由 Unix 通過 ulimit 來設(shè)置限制，但隨后成為由服務(wù)器資源，特別是存儲器限制。

過高數(shù)量的連接數(shù)還可以指明問題，例如你的應(yīng)用程序代碼打開太多的連接，造成某地方產(chǎn)生很高的 lock% 。

有時客戶端和數(shù)據(jù)庫之間的連接數(shù)超出服務(wù)器處理請求的能力，這可能會導(dǎo)致在 MongoDB 環(huán)境的應(yīng)用程序性能的下降。

4.數(shù)據(jù)庫操作

不多說，實時掌握數(shù)據(jù)庫操作的統(tǒng)計數(shù)據(jù)以及復(fù)制和分片操作的詳細信息，確保每秒數(shù)據(jù)庫操作(inserts，query，update，delete，getmore 等 command 命令)的總數(shù)有助于分析和跟蹤數(shù)據(jù)庫的負(fù)載。

5.鎖

MongoDB 使用一個全局鎖來確保一致性。但是，如果某些操作是長時間運行的或形成一個隊列，操作等待鎖就會大大降低應(yīng)用程序性能。

在 MongoDB 2.6版本中，鎖是數(shù)據(jù)庫級別的，一直持續(xù) MongoDB 2.8，寫操作都是一個全局性數(shù)據(jù)庫鎖，MongoDB 使用的這種「readers-writer」鎖，雖然支持并發(fā)但有很大的局限性，當(dāng)一個讀鎖存在，許多讀操作可以使用這把鎖，然而當(dāng)一個寫鎖存在時，其它讀寫操作不能使用共享這個鎖，寫入優(yōu)先于讀取，當(dāng)兩個操作一個讀取和一個寫入正在等待鎖，MongoDB 會授予寫鎖，所以如果寫鎖發(fā)生的過于頻繁，那么你應(yīng)用的性能出現(xiàn)文件也就不奇怪了。當(dāng)然如果你的應(yīng)用中真的有大量的寫操作，可以考慮 Cassandra 數(shù)據(jù)庫。

6.復(fù)制集

MongoDB 復(fù)制集通過將數(shù)據(jù)部署在多個不同的服務(wù)器上，防止因單機故障而造成數(shù)據(jù)的丟失，借助數(shù)據(jù)冗余來提高數(shù)據(jù)的可靠性和安全性。而且還可以通過復(fù)制技術(shù)構(gòu)建分布式數(shù)據(jù)庫，提高系統(tǒng)的訪問性能和安全性。

復(fù)制集同步數(shù)據(jù)過程是：Primary 節(jié)點寫入數(shù)據(jù)，Secondary 通過讀取 Primary 的 oplog 得到復(fù)制信息，開始復(fù)制數(shù)據(jù)并且將復(fù)制信息寫入到自己的 oplog，復(fù)制延遲是 Primary 節(jié)點上寫入到 Secondary 節(jié)點讀取 oplog 再寫入操作的延遲，復(fù)制延遲可能是一個顯著的問題，嚴(yán)重影響 MongoDB 副本集部署，過度復(fù)制延遲使「滯后」的節(jié)點將很快成為 Primary ，增加了分布式讀操作不一致的可能性。

7.片鍵

分片是在多臺計算機存儲數(shù)據(jù)記錄的過程中 MongoDB 來滿足數(shù)據(jù)增長需求的特有方式。隨著數(shù)據(jù)量的增加，一臺服務(wù)器可能不足以存儲數(shù)據(jù)或提供大量的讀寫操作。分片解決了水平擴展的問題，通過分片，可以添加更多的機器來支持?jǐn)?shù)據(jù)增長以及滿足讀寫操作的需求。

MongoDB 在集合的水平上分割數(shù)據(jù)和分片，通過一個片鍵( shard key )來分割分片。

為了將一個集合分片，需要選擇一個片關(guān)鍵字。一個片鍵是一個索引字段，或是存在于每個集合文檔中的一個復(fù)合索引字段。選擇正確的分片鍵可以對應(yīng)用性能，功能以及數(shù)據(jù)庫和集群的運作有很大的影響，合適的分片鍵選擇取決于你的數(shù)據(jù)的架構(gòu)和應(yīng)用程序的查詢和寫入數(shù)據(jù)的方式。而且 Mongodb 數(shù)據(jù)庫是否能高效運轉(zhuǎn)也取決于你指定了文檔的哪個字段作為分片字段。由于分片字段都是預(yù)先選擇且選定后無法更改的，而且考慮到 MongoDB 縱向擴展能力的限制，選擇時就需要深思熟慮了。分片鍵應(yīng)該滿足以下條件：

分配 — 分片鍵最糟糕的情況是自增的值(當(dāng)所有的寫操作將被平衡到單個碎片時就意味著”熱碎片”的發(fā)生，而這就是瓶頸)。理想的分片重點應(yīng)該讀和寫是盡可能多的”隨機分布”。

理想的片鍵主要功能應(yīng)該是用于查詢，如果大部分的查詢請求都能夠命中盡可能少的分片那就最好了。

一個好的片鍵使得 MongoDB 分配內(nèi)容變的容易。MongoDB 會根據(jù)你的設(shè)置將你的數(shù)據(jù)劃分到有著相同片鍵的數(shù)據(jù)塊 (Chunk) 中。而后這些數(shù)據(jù)塊將根據(jù)片鍵的大致順序分散到副本集中。

8.集成監(jiān)控工具 Cloud Insight

想要看以上數(shù)據(jù)指標(biāo)，需要一定的監(jiān)控手段，MongoDB 本身有一堆自己的工具，此外還有開源工具以及第三方廠家提供的監(jiān)控軟件，總結(jié)為一點，監(jiān)控很重要，Cloud Insight 全面監(jiān)控 MongoDB，一工具在手，默認(rèn)60個數(shù)據(jù)指標(biāo)，MongoDB 發(fā)生什么都了然于心。