MongoDb 性能监控集成 Elasticsearch 及 Kibana 实践

背景

MongoDb 作为一款非关系型数据库，在应用中被广泛使用。然而，随着数据量和并发量的增加，MongoDb 性能监控变得越来越重要。而 Elasticsearch 及 Kibana 可以很好地实现 MongoDb 的性能监控。

实践步骤

准备工作

1. 安装 Elasticsearch 和 Kibana
2. 安装 MongoDb 驱动包
3. 配置 MongoDB profiler

集成 Elasticsearch

1. 安装 Elasticsearch 的 MongoDb river 插件
2. 创建 Elasticsearch 索引及 mapping
3. 编写代码，将 MongoDB profiler 数据插入 Elasticsearch

const MongoClient = require('mongodb').MongoClient;
const { Client } = require('@elastic/elasticsearch');

const client = new Client({ node: 'http://localhost:9200' });

MongoClient.connect('mongodb://localhost:27017', function (err, client) {
  const db = client.db('testdb');
  const stream = db.collection('$cmd.sys.profile').watch();
  stream.on('change', function (change) {
    if (change.operationType === 'insert') {
      // change.fullDocument 包含完整的 profiler 数据
      client.index({
        index: 'mongo-profiler',
        body: {
          // 将 MongoDB profiler 中的所有字段都插入到 Elasticsearch
          ...change.fullDocument
        }
      }, (err, result) => {
        if (err) console.log(err);
      });
    }
  });
});

集成 Kibana

1. 打开 Kibana
2. 创建 Index Pattern，并将其与 Elasticsearch 的索引关联
3. 创建 Visualizations 和 Dashboard

结果展示

经过以上步骤，我们可以在 Kibana 中看到以下图表和指标：

• 最慢的操作
• 每秒执行的操作数
• 平均响应时间
• 聚合操作次数
• 读写比例

总结

通过将 MongoDb 性能数据集成至 Elasticsearch 及 Kibana 中，我们可以更加方便地监控 MongoDb 运行状态，并及时发现问题。同时，本文提供了基础的集成示例，读者可根据实际情况进行修改和优化。

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