MongDB 云监控

要查看MongoDB实例中各个数据库（如a、b、c）在CPU和内存方面的资源使用情况，目前云数据库MongoDB版的监控功能主要提供的是实例级别的总体资源使用情况，而无法直接按数据库维度进行细粒度的资源监控。不过，您可以通过以下方法间接分析和估算各数据库的资源使用情况：

1. 使用性能分析工具定位资源消耗

MongoDB提供了性能分析工具，可以帮助您了解每个数据库的操作对资源的消耗情况。以下是具体步骤：

(1) 启用性能分析器 (Profiler)

通过启用MongoDB的性能分析器，可以记录每个数据库的操作日志，包括查询、写入等操作的执行时间和资源消耗。

• 启用Profiler：

  db.setProfilingLevel(2)  // 记录所有操作
  

  • db.setProfilingLevel(2)会将所有操作记录到system.profile集合中。
  • 您可以根据需要调整级别，例如仅记录慢查询（db.setProfilingLevel(1, { slowms: 100 })）。

• 查看Profiler日志：

  db.system.profile.find().sort({ ts: -1 }).limit(10)
  

  • 通过分析system.profile中的日志，您可以了解每个数据库的操作频率、执行时间以及可能的资源消耗。

(2) 分析慢查询日志

慢查询日志可以帮助您识别哪些查询占用了较多的CPU和内存资源。

• 启用慢查询日志： 在MongoDB配置文件中设置slowOpThresholdMs参数，例如：

  operationProfiling:
  slowOpThresholdMs: 100
  

  • 这将记录执行时间超过100毫秒的操作。

• 查看慢查询日志： 慢查询日志通常存储在system.profile集合中，您可以通过以下命令查看：

  db.system.profile.find({ millis: { $gt: 100 } })
  

通过分析这些日志，您可以估算出哪些数据库的操作对CPU和内存的消耗较大。

2. 使用自定义监控脚本

如果需要更细粒度的监控，您可以编写自定义脚本来统计每个数据库的资源使用情况。

(1) 统计数据库操作频率

通过MongoDB的db.currentOp()命令，可以查看当前正在运行的操作，并按数据库进行分类统计。

• 示例脚本：

  const ops = db.currentOp().inprog;
  const dbStats = {};
  
  ops.forEach(op => {
    const dbName = op.ns.split('.')[0];
    if (!dbStats[dbName]) {
        dbStats[dbName] = { count: 0, totalTime: 0 };
    }
    dbStats[dbName].count++;
    dbStats[dbName].totalTime += op.secs_running || 0;
  });
  
  printjson(dbStats);
  

  • 该脚本会统计每个数据库的操作数量和总运行时间，从而帮助您估算资源消耗。

(2) 监控索引使用情况

索引的使用情况对内存和CPU的消耗有直接影响。您可以通过以下命令查看每个数据库的索引使用情况：

• 查看索引统计信息：

  db.getSiblingDB('a').runCommand({ serverStatus: 1 }).metrics.queryExecutor
  db.getSiblingDB('b').runCommand({ serverStatus: 1 }).metrics.queryExecutor
  db.getSiblingDB('c').runCommand({ serverStatus: 1 }).metrics.queryExecutor
  

  • 重点关注scanned、scannedObjects和keysExamined等指标，这些指标反映了索引扫描的频率和效率。

3. 调整监控策略以支持细粒度分析

如果您需要长期监控每个数据库的资源使用情况，可以考虑以下优化策略：

(1) 升级到分片集群架构

分片集群架构允许您将不同的数据库分布在不同的Shard节点上，从而实现资源隔离和细粒度监控。

• 操作步骤：
  1. 创建一个新的分片集群实例。
  2. 将数据库a、b、c分别迁移到不同的Shard节点。
  3. 配置分片标签（Shard Tag）以确保数据分布合理。

(2) 使用外部监控工具

集成外部监控工具（如Prometheus + Grafana）可以实现更灵活的监控策略。通过自定义Exporter，您可以采集每个数据库的资源使用数据并进行可视化展示。

4. 注意事项

• 资源分配限制：云数据库MongoDB版的内存分配由WiredTiger存储引擎管理，默认情况下不支持手动调整CacheSize大小。
• 性能影响：启用Profiler或慢查询日志可能会对数据库性能产生一定影响，建议在业务低峰期启用。
• 版本要求：部分高级监控功能（如PlanCache分析）需要MongoDB 4.0及以上版本，请确保您的实例版本满足要求。

通过上述方法，您可以间接分析和估算每个数据库的CPU和内存使用情况。如果需要进一步的技术支持，建议联系阿里云技术支持团队以获取更专业的帮助。