使用Logstash收集MongoDB日志并通过Zabbix报警-创新互联

一 应用场景描述

成都创新互联公司成立十载来，这条路我们正越走越好，积累了技术与客户资源，形成了良好的口碑。为客户提供网站制作、做网站、网站策划、网页设计、国际域名空间、网络营销、VI设计、网站改版、漏洞修补等服务。网站是否美观、功能强大、用户体验好、性价比高、打开快等等，这些对于网站建设都非常重要，成都创新互联公司通过对建站技术性的掌握、对创意设计的研究为客户提供一站式互联网解决方案，携手广大客户，共同发展进步。

 在有些情况下，仅仅通过Zabbix去监控MongoDB的端口和各种状态还不够，MongoDB的日志监控也是很重要的。例如Mongos连接后端的Shard报SocketException错误等。

二 使用Logstash分析MongoDB日志

要记录慢查询首先需要开启慢查询记录功能

use jd05; db.setProfilingLevel(1,50) { "was" : 1, "slowms" : 50, "ok" : 1 }

1表示只记录慢查询，慢于50毫秒的操作会被记录

如果写成2就会记录所有的操作，不建议在生产环境中使用，可以在开发环境中使用

db.setProfilingLevel(2)

在MongoDB的日志文件中会记录如下操作信息：

Mon Apr 27 16:45:01.853 [conn282854698] command jd01.$cmd command: { count: "player", query: { request_time: { $gte: 1430123701 } } } ntoreturn:1 keyUpdates:0 numYields: 7 locks(micros) r:640822 reslen:48 340ms

logstash配置文件shipper_mongodb.conf如下

input {   file {     path => "/data/app_data/mongodb/log/*.log"     type => "mongodb"     sincedb_path => "/dev/null"        }      } filter {   if [type] == "mongodb" {      grok {        match => ["message","(?m)%{GREEDYDATA} \[conn%{NUMBER:mongoConnection}\] %{WORD:mongoCommand} %{WORD:mongoDatabase}.%{NOTSPACE:mongoCollection} %{WORD}: \{ %{GREEDYDATA:mongoStatement} \} %{GREEDYDATA} %{NUMBER:mongoElapsedTime:int}ms" ]        add_tag => "mongodb"      }      grok {        match => ["message"," cursorid:%{NUMBER:mongoCursorId}"]        add_tag => "mongo_profiling_data"      }      grok {        match => ["message"," ntoreturn:%{NUMBER:mongoNumberToReturn:int}"]        add_tag => "mongo_profiling_data"      }      grok {        match => ["message"," ntoskip:%{NUMBER:mongoNumberToSkip:int}"]        add_tag => "mongo_profiling_data"      }      grok {        match => ["message"," nscanned:%{NUMBER:mongoNumberScanned:int}"]        add_tag => "mongo_profiling_data"      }      grok {        match => ["message"," scanAndOrder:%{NUMBER:mongoScanAndOrder:int}"]        add_tag => "mongo_profiling_data"      }      grok {        match => ["message"," idhack:%{NUMBER:mongoIdHack:int}"]        add_tag => "mongo_profiling_data"      }      grok {        match => ["message"," nmoved:%{NUMBER:mongoNumberMoved:int}"]        add_tag => "mongo_profiling_data"      }      grok {        match => ["message"," nupdated:%{NUMBER:mongoNumberUpdated:int}"]        add_tag => "mongo_profiling_data"      }      grok {        match => ["message"," keyUpdates:%{NUMBER:mongoKeyUpdates:int}"]        add_tag => "mongo_profiling_data"      }      grok {        match => ["message"," numYields: %{NUMBER:mongoNumYields:int}"]        add_tag => "mongo_profiling_data"      }      grok {        match => ["message"," locks\(micros\) r:%{NUMBER:mongoReadLocks:int}"]        add_tag => "mongo_profiling_data"      }      grok {        match => ["message"," locks\(micros\) w:%{NUMBER:mongoWriteLocks:int}"]        add_tag => "mongo_profiling_data"      }      grok {        match => ["message"," nreturned:%{NUMBER:mongoNumberReturned:int}"]        add_tag => "mongo_profiling_data"      }      grok {        match => ["message"," reslen:%{NUMBER:mongoResultLength:int}"]        add_tag => "mongo_profiling_data"      }      if "mongo_profiling_data" in [tags] {         mutate {            remove_tag => "_grokparsefailure"         }      }      if  "_grokparsefailure" in [tags] {          grep {             match => ["message","(Failed|error|SOCKET)"]             add_tag => ["zabbix-sender"]             add_field => [                 "zabbix_host","%{host}",                 "zabbix_item","mongo.error" #                "send_field","%{message}"                          ]               }          mutate {                 remove_tag => "_grokparsefailure"               }      }   } } output {    stdout {     codec => "rubydebug"           }    zabbix {     tags => "zabbix-sender"     host => "zabbixserver"     port => "10051"     zabbix_sender => "/usr/local/zabbix/bin/zabbix_sender"          }    redis {      host => "10.4.29.162"      data_type => "list"      key => "logstash"          }        }

配置文件分为几步：

使用logstash的file插件从/data/app_data/mongodb/log/目录中读取mongodb的日志文件然后对日志内容进行解析

如果日志文件中有类似cursorid，nreturned等关键字的就截取添加标签mongo_profiling_data用于以后进行数据统计

对于其他日志就过滤关键字看是否含有错误信息，如果有就通过zabbix发送报警。

注意使用zabbix插件发送报警的时候需要先进行过滤关键字，然后要有zabbix_host,zabbix_item,zabbix_field三个字段，zabbix_item的值需要和zabbix监控页面配置的item相对应。zabbix_field如果没有指定，默认就是发送这个message字段

添加zabbix的模板

同理可以通过zabbix对PHP-FPM,Nginx，Redis，MySQL等发送报警

然后要做的就是根据不同的字段定义不同的图表

参考文档：

http://techblog.holidaycheck.com/profiling-mongodb-with-logstash-and-kibana/

http://tech.rhealitycheck.com/visualizing-mongodb-profiling-data-using-logstash-and-kibana/

http://www.logstash.net/docs/1.4.2/outputs/zabbix

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