标签：参考   blog   ngx   ntop   语句   包含   href   mic   请求   

来源:

https://www.cnblogs.com/yangxiaoyi/p/7504753.html

https://www.cnblogs.com/luo-mao/p/6278170.html

http://www.pianshen.com/article/134476742/

开启慢日志

1.查看mongodb慢日志是否开起

use BJ_Rack;

db.getProfilingStatus();

发现没有开户慢日志

2.开启慢日志，设置超过100毫秒的操作为慢操作

db.setProfilingLevel(1,100); 

3.查看慢日志内容

db.system.profile.find().sort({$natural:-1})

得到50个比较慢的操作日志.

通过配置文件开启:

operationProfiling:

   mode: slowOp

   slowOpThresholdMs： 100

查看当前操作

db.currentOp(true);

主要有以下信息：

• client – 请求是由哪个客户端发起的
• opid – 操作的opid，有需要的话，可以通过 db.killOp(opid) 杀死操作
• secs_running/microsecs_running – 请求运行的时间，如果这个值特别大就非常值得注意
• query/ns: 对集合进行的具体操作
• lock*：锁相关参数

慢请求分析 – 全表扫描 COLLSCAN

如果在日志中看到关键字 COLLSCAN，说明该查询在进行全表扫描，通常这就是 CPU 异常飙高的主要原因。

4.1. 查看扫描文档数

system.profile 里 docsExamined 的值显示了本次查询的扫描文档数。

4.2. 解决办法 – 添加索引

最好针对查询语句建立索引：

db.col.createIndex({"title":1})

• 1

我们也可以在添加索引时增加传入可选参数，例如，在生产环境我们通常不希望索引添加的操作阻塞其他数据库操作，这时就需要务必添加 background 参数：

db.col.createIndex({"title":1}, {‘background‘, true})

• 1

5. 慢请求分析 – 索引设置不合理

有的时候，请求即使查询走了索引，执行也很慢，通常是因为索引建立不太合理或者匹配结果太多。
索引通常应该建立在区分度大的字段上。
在 system.profile 中，可以通过 keysExamined 字段查看查询扫描了多少条索引，如果该值过大，要考虑建立新的索引或优化查询了。

6. 慢请求分析 – 大量数据排序

当查询请求里包含排序的时候，如果排序无法通过索引满足，MongoDB 会在内存中对结果进行排序。
大家都知道，排序是非常消耗 CPU 的一项操作，最好在需要排序的字段上建立索引。

system.profile 中的 SORT 关键字反映了查询需要排序。

7. 服务能力评估

有时 CPU 消耗过高仅仅是单纯的因为服务器达到了上限。
如果上面的措施都无法让 CPU 占用率下降到合理的指标内，就要考虑扩容、升级来提升服务能力的上限。
但切忌将这个方法作为首要考虑的解决方案，合理的设置索引，建立资源预警，而不是盲目提升配置或在业务已经达到上限时再考虑优化。

8. 参考资料

https://docs.mongodb.com/manual/reference/method/db.currentOp/
https://docs.mongodb.com/manual/tutorial/manage-the-database-profiler/
https://docs.mongodb.com/manual/reference/database-profiler/

https://docs.mongodb.com/v3.2/reference/method/db.collection.createIndex/index.html

https://yq.aliyun.com/articles/73389
http://www.runoob.com/mongodb/mongodb-indexing.html

mongodb 慢查询排查

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原文地址：https://www.cnblogs.com/chenminklutz/p/10553722.html