Linux系统中MongoDB日志分析与优化指南

一、MongoDB日志基础管理

1. 日志文件位置

Linux环境下，MongoDB默认日志文件路径为**/var/log/mongodb/mongod.log**（部分自定义安装可能位于其他路径，可通过cat /etc/mongod.conf | grep logpath确认）。该文件记录了数据库启动、连接、查询、错误等全生命周期信息，是运维的“黑匣子”。

2. 实时查看日志

使用tail -f命令可实时追踪日志变化，快速定位近期问题：

tail -f /var/log/mongodb/mongod.log

若需持续监控，可将命令放入后台运行（tail -f /var/log/mongodb/mongod.log &）。

3. 日志轮转配置

为避免日志文件无限增长占用磁盘空间，需配置自动轮转：

内置logrotate：编辑/etc/logrotate.d/mongodb，添加以下配置（每日轮转、保留7天、压缩旧日志）：

/var/log/mongodb/mongod.log {
  daily
  rotate 7
  compress
  delaycompress
  missingok
  notifempty
  create 640 mongodb mongodb
  sharedscripts
  postrotate
    /usr/bin/pkill -USR1 mongod
  endscript
}

测试配置有效性：sudo logrotate -v /etc/logrotate.d/mongodb。

二、常用日志分析工具

1. 命令行工具（基础分析）

grep/awk：快速提取关键信息，如查找所有错误日志：

grep -i "error" /var/log/mongodb/mongod.log

统计慢查询（执行时间>1秒）数量：

cat /var/log/mongodb/mongod.log | grep "query" | awk '/ms > 1000/ {print $0}' | wc -l

mtools（官方推荐）：Python工具集，支持日志解析、可视化：
- 安装：sudo pip3 install mtools
- 分析慢查询：mloginfo --slow /var/log/mongodb/mongod.log（输出最慢查询、平均耗时等统计）
- 可视化散点图：mplotqueries /var/log/mongodb/mongod.log --type scatter --output-file slow_queries.png（需安装matplotlib）。

2. 图形化工具（直观展示）

ELK Stack（Elasticsearch+Logstash+Kibana）：
通过Logstash解析MongoDB日志（需配置grok过滤器），存储至Elasticsearch，用Kibana创建仪表盘展示查询性能、错误分布等趋势。
MongoDB Compass：
图形化管理工具，内置日志查看功能，支持过滤、排序，适合快速定位连接、查询问题。

三、常见错误日志分析与解决

1. 连接超时（Connection timed out）

日志示例：2025-01-01T12:34:56.789+0800 E NETWORK [listener] Connection timed out
可能原因：网络阻塞、防火墙拦截、服务器负载过高。
解决方案：
- 检查网络连通性（ping <MongoDB服务器IP>）；
- 开放防火墙端口（sudo firewall-cmd --add-port=27017/tcp --permanent）；
- 优化服务器性能（增加CPU/内存，迁移至高性能磁盘）。

2. 权限错误（not authorized）

日志示例：2025-01-01T12:34:56.789+0800 E QUERY [thread1] Error: not authorized on database to execute command
可能原因：用户角色权限不足（如缺少readWrite权限）。
解决方案：
- 授予用户权限：db.grantRolesToUser("username", [{ role: "readWrite", db: "database" }])；
- 检查用户角色配置（db.getUser("username")）。

3. 数据库损坏（checksum mismatch）

日志示例：2025-01-01T12:34:56.789+0800 E STORAGE [initandlisten] WiredTiger error: collection data file checksum doesn't match
可能原因：硬件故障（磁盘坏道）、意外断电导致文件损坏。
解决方案：
- 使用mongod --repair修复数据库（需停机，备份数据后操作）；
- 从最近备份恢复数据。

4. 慢查询（slow query）

日志示例：2025-01-01T12:34:56.789+0800 I COMMAND [conn123] command database.collection command: find { ... } planSummary: COLLSCAN keysExamined:0 docsExamined:10000 ... executionTimeMillis:1500
可能原因：未创建索引、查询条件不合理（如全表扫描）。
解决方案：
- 使用explain()分析查询计划（db.collection.find({条件}).explain("executionStats")），确认是否使用了索引；
- 创建合适索引（db.collection.createIndex({字段:1})），避免全表扫描。

四、日志级别配置（优化性能与详细度）

MongoDB日志级别通过systemLog.verbosity参数控制，范围0-5（0为最低，5为最高）：

0：仅记录致命错误（默认生产环境推荐，减少日志量）；
1：记录一般操作日志（默认级别，平衡性能与可监控性）；
2：记录详细操作和诊断信息（适合调试性能问题）；
3：记录调试信息（适合深度问题排查，对性能影响较大）。

调整方法：

临时调整（重启后失效）：db.adminCommand({ setParameter: 1, logLevel: 2 })；
永久调整（修改配置文件）：编辑/etc/mongod.conf，添加：
```
systemLog:
  verbosity: 1
```
重启服务生效：sudo systemctl restart mongod。

通过以上步骤，可有效管理Linux系统中的MongoDB日志，快速定位并解决常见问题，提升数据库运维效率。

Linux系统中MongoDB日志分析