面试题：MongoDB事务性能监控工具与关键指标的关联

Question

假设你正在使用MongoDB Compass和Ops Manager对MongoDB事务进行性能监控，说明这两个工具分别是如何针对事务的延迟、并发数等关键指标进行监控和分析的？如果在监控过程中发现事务延迟突然升高，你会从哪些方面利用这两个工具进行排查？

Answer 1

MongoDB Compass对事务关键指标的监控与分析

1. 事务延迟：
   • 在Compass中，可通过查看“Performance”选项卡。其中的“Operations”子选项卡能展示各种操作的执行时间，事务相关操作的时间数据可以间接反映事务延迟。通过筛选出事务操作（如多文档事务中的写操作等），观察其执行时间的分布和变化趋势，若执行时间变长，则事务延迟增加。
   • 利用“Time Series”视图，可按时间序列展示操作执行时间，方便直观地看到事务延迟随时间的波动情况。
2. 并发数：
   • Compass没有直接针对事务并发数的显示指标。但可以通过查看“Connections”选项卡了解数据库连接数，间接推测事务并发情况。如果连接数大幅增加且事务操作频繁，可能意味着事务并发数上升。

Ops Manager对事务关键指标的监控与分析

1. 事务延迟：
   • Ops Manager的“Performance”仪表板提供了丰富的性能数据。在事务相关指标中，有专门的事务执行时间统计。可以查看事务从开始到提交或回滚的平均时间、最大时间等指标，通过这些指标直接了解事务延迟情况。
   • 利用“Historical Performance”功能，能查看事务延迟的历史数据，分析其长期趋势，有助于发现异常延迟是突发情况还是逐渐恶化的过程。
2. 并发数：
   • Ops Manager的“Deployment Overview”页面展示了集群当前的活跃事务数量，这直接反映了事务并发数。同时，在“Performance”仪表板中也可能有相关的事务并发趋势图表，可观察并发数随时间的变化。

事务延迟突然升高时的排查方法

1. 利用MongoDB Compass排查：
   • 检查资源使用：查看“Server Status”选项卡，了解CPU、内存等资源的使用情况。若资源利用率过高，可能导致事务延迟。例如CPU使用率持续接近100%，可能是因为服务器负载过重，影响了事务处理速度。
   • 分析事务操作：在“Performance” - “Operations”中，深入分析事务内具体操作，查看哪些操作耗时较长，是否存在复杂的查询或大量的数据写入，找出可能导致延迟的操作瓶颈。
2. 利用Ops Manager排查：
   • 查看集群状态：在Ops Manager的“Deployment Overview”页面，检查集群的整体健康状况，包括节点状态、复制集状态等。若某个节点出现故障或复制延迟，可能影响事务处理。
   • 分析性能图表：利用“Performance”仪表板的各种图表，如磁盘I/O、网络流量图表等。如果磁盘I/O过高，可能是因为大量数据读写导致事务等待磁盘操作完成，从而延迟升高；网络流量异常也可能导致节点间通信延迟，影响事务处理。
   • 检查日志：Ops Manager可以集中查看MongoDB日志，通过分析事务相关日志，如事务开始、提交、回滚的记录，以及可能出现的错误信息，找出延迟升高的原因，例如是否有锁争用导致事务等待。