面试题：MongoDB 监控指标及日志基础分析

Question

在MongoDB监控中，常见的关键性能指标有哪些？并简述如何通过日志分析来排查连接异常问题。

Answer 1

常见关键性能指标

1. CPU使用率：反映MongoDB服务器CPU资源的占用情况，过高的CPU使用率可能表示查询过于复杂或数据量处理过大。
2. 内存使用：MongoDB会将经常访问的数据缓存到内存中，关注内存使用情况能了解数据在内存中的缓存程度，若内存不足可能导致频繁磁盘I/O。
3. 磁盘I/O：包括读I/O和写I/O，高磁盘I/O可能意味着索引不合理、数据量过大或者磁盘性能瓶颈。
4. 网络流量：MongoDB与客户端及其他节点之间的数据传输量，过高的网络流量可能影响集群性能。
5. 查询性能指标：
   • 平均查询响应时间：衡量查询执行的平均耗时，长响应时间可能表示查询需要优化。
   • 慢查询数量：通过设置慢查询阈值，统计超过该阈值的查询数量，定位性能瓶颈查询。
6. 连接数：当前MongoDB服务器的连接数量，过多的连接可能耗尽系统资源。

通过日志分析排查连接异常问题

1. 定位日志文件：首先确定MongoDB日志文件的位置，不同操作系统和安装方式下日志位置可能不同。例如在Linux系统中，默认日志路径可能是/var/log/mongodb/mongod.log。
2. 分析连接相关日志记录：
   • 连接建立失败：查找包含connection refused或authentication failed等关键字的日志记录。如果是connection refused，可能是服务器端口未正确监听、防火墙阻挡等原因；若是authentication failed，则需检查用户名、密码等认证信息是否正确。
   • 连接超时：日志中若出现连接超时相关记录，检查网络状况，确认是否存在网络延迟、丢包等问题，也可能是连接池配置不合理导致连接等待时间过长。
   • 异常断开连接：关注日志中突然出现的连接关闭记录，可能是客户端异常退出、服务器故障或者网络闪断等原因。若频繁出现异常断开，可结合系统资源指标分析，如是否因服务器资源耗尽导致连接中断。
3. 结合时间戳关联分析：利用日志中的时间戳，与其他相关事件（如系统操作、应用程序变更等）进行关联分析，找出连接异常与其他事件的潜在联系，辅助定位问题根源。